Lasciate i vostri contatti, vi invieremo la nostra panoramica via email
Acconsento al trattamento dei miei dati personali per l'invio di materiale di marketing personalizzato in conformità con la normativa vigente. Informativa sulla privacy. Confermando l'invio, l'utente accetta di ricevere materiale di marketing
Grazie!

Il modulo è stato inviato con successo.
Ulteriori informazioni sono contenute nella vostra casella di posta elettronica.

Finanza Dati e AI
Chi siamo
Servizi
Tecnologie
Industrie
Portafoglio
Assumi Assumi
Contattateci Contattateci
IT
Innowise is an international full-cycle software development company founded in 2007. We are a team of 3,500+ IT professionals developing software for other professionals worldwide.
Come lavoriamo Gestione della qualità Responsabilità sociale d'impresa Carriera Blog
Recensioni dei clientiPartner tecnologiciCertificazioniEventi
Servizi di sviluppo software a ciclo completo
Consulenza informatica e advisory Sviluppo web Sviluppo mobileSviluppo di software embedded Sviluppo software personalizzatoSviluppo MVPSviluppo del cloudSviluppo ERPSupporto MainframeModernizzazione dell'eredità
UI/UX design Design 3D Test del software e QATest di sicurezzaAmministrazione del database DevOpsDevSecOpsRete Aumento personale ITUn team dedicato
Implementazione di tecnologie avanzate
Big data Gestione dei datiAnalisi dei datiIngegneria dei datiVisualizzazione dei dati Business intelligence Apprendimento automaticoIntelligenza artificialeScienza dei datiSostenibilità e ESG

Trasformazione digitaleAutomazione dei processi aziendaliAutomazione robotica dei processiSicurezza informaticaInternet delle coseBlockchain NFT Metaverse AR& VR
Front-end
React Angular Vue.js JavaScript
Back-end
Java .NET Python PHP Rust C/C++
 
Node.js Unity Ruby Golang Unreal Engine Cobol
Mobile
iOS Android Flutter React NativeXamarin .NET MAUI
 
SwiftKotlin
Cloud
AWS AzureGCPSharepoint
ERP & CRM
SAPMS Dynamics 365OdooSalesforce
FinanzaBankingCommercioAssicurazione eCommerce Vendita al dettaglio
Assistenza sanitaria FarmaceuticaIstruzioneTelecomunicazioniMedia e intrattenimento
ImpresaProduzioneAutomotiveLogistica Trasporto MarketingPubblicità
Il Governo Energia e servizi di pubblica utilitàPetrolio e gasCostruzione Immobili AgricolturaViaggi
Casi di studio
Banking Finanza Assistenza sanitariaFarmaceutica
eCommerce Vendita al dettaglio ProduzioneImpresa
Le nostre piattaforme
Sistema di tracciamento dei candidati (ATS) Sistema HRMSistema di gestione dell'apprendimento (LMS)Sistema di prenotazione degli spazi di lavoro
Assumi sviluppatori dedicati
Aumento personale IT Team dedicati Sviluppatori offshore
Assumi sviluppatori web
Angular React.js Vue.js JavaScript Svelte Ruby on Rails Full stack MEAN stack
.NET Java PHP Python Golang COBOL
Assumi sviluppatori mobile
iOS Andriod Kotlin React Native Swift
Assumi altri ingegneri
AI Cloud AWS Azure DevOps QA
Fintech SAP Odoo Salesforce Shopify UiPath
Finanza Dati e AI
Chi siamo
Servizi
Tecnologie
Industrie
Portafoglio
Assumi
Contattateci
it Italiano

Selezionare la lingua

Chi siamo
Innowise is an international full-cycle software development company founded in 2007. We are a team of 3,500+ IT professionals developing software for other professionals worldwide.
Come lavoriamo Gestione della qualità Responsabilità sociale d'impresa Carriera Blog Recensioni dei clientiPartner tecnologiciCertificazioniEventi
Servizi
Tutti i servizi
Servizi di sviluppo software a ciclo completo
Consulenza informatica e advisory Sviluppo web Sviluppo mobileSviluppo di software embedded Sviluppo software personalizzatoSviluppo MVPSviluppo del cloudSviluppo ERPSupporto MainframeModernizzazione dell'eredità
UI/UX design Design 3D Test del software e QATest di sicurezzaAmministrazione del database DevOpsDevSecOpsRete Aumento personale ITUn team dedicato
Implementazione di tecnologie avanzate
Big data Gestione dei datiAnalisi dei datiIngegneria dei datiVisualizzazione dei dati Business intelligence Apprendimento automaticoIntelligenza artificialeScienza dei datiSostenibilità e ESG
Trasformazione digitaleAutomazione dei processi aziendaliAutomazione robotica dei processiSicurezza informaticaInternet delle coseBlockchain NFT Metaverse
Tecnologie
Tutte le tecnologie
Front-end
React Angular Vue.js JavaScript
Back-end
Java .NET Python PHP Node.js Unity Ruby Golang RustC/C++Unreal EngineCobol
Mobile
iOS Android Flutter React Native Xamarin .NET MAUIKotlinSwift
Cloud
AWS AzureGCPSharepoint
ERP & CRM
SAPMS Dynamics 365OdooSalesforce
Industrie
Tutti i settori
FinanzaBankingCommercioAssicurazione eCommerce Vendita al dettaglio
Assistenza sanitaria FarmaceuticaIstruzioneTelecomunicazioniMedia e intrattenimento
ImpresaProduzioneAutomotiveLogistica Trasporto MarketingPubblicità
Il Governo Energia e servizi di pubblica utilitàPetrolio e gasCostruzione Immobili AgricolturaViaggi
Portafoglio
Casi di studio
Banking Finanza Assistenza sanitariaFarmaceutica
eCommerce Vendita al dettaglio ProduzioneImpresa
Le nostre piattaforme
Sistema di tracciamento dei candidati (ATS) Sistema HRMSistema di gestione dell'apprendimento (LMS)Sistema di prenotazione degli spazi di lavoro
Assumi
Assumi sviluppatori dedicati
Aumento personale IT Team dedicati Sviluppatori offshore
Assumi sviluppatori web
Angular React.js Vue.js JavaScript Svelte Ruby on Rails Full stack MEAN stack .NET Java PHP Python Golang COBOL
Assumi sviluppatori mobile
iOS Andriod Kotlin React Native Swift
Assumi altri ingegneri
AI Cloud AWS Azure DevOps QA Fintech SAP Odoo Salesforce Shopify UiPath

L'AI sostituirà i programmatori? Il 2026 è una realtà per leader e codificatori

Philip Tikhanovich
6 febbraio 2026 20 minuti di lettura
L'AI sostituirà i programmatori

Punti di forza

  • Gli ingegneri del software saranno sostituiti da AI? Per lo più, no. Strumenti come Copilot e GPT-5 gestiscono la ripetizione e la sintassi, consentendo agli ingegneri di concentrarsi sulla progettazione del sistema, sulla convalida e sull'allineamento aziendale.
  • L'automazione sposta il valore dalla digitazione al pensiero. Il futuro dei lavori di ingegneria del software con AI dipende dal ragionamento, non dalla velocità pura. Il vero fattore di differenziazione è la chiarezza architettonica e la capacità di giudizio.
  • L'uso improprio di AI fa scalare il caos più velocemente. Senza governance, revisione del codice e responsabilità, le aziende rischiano di incorrere in vulnerabilità di sicurezza, problemi di conformità e debiti tecnici crescenti indotti da AI.
  • I leader devono progettare l'automazione. I migliori CTO trattano l'AI come un processo gestito (automatizzare, convalidare, integrare, governare) per aumentare la produttività senza perdere il controllo.
  • Il contesto umano rimane insostituibile. AI assumerà compiti di codifica, ma non responsabilità. Gli ingegneri del software che si evolvono in pensatori di sistemi e orchestratori di automazione prospereranno a lungo dopo che il clamore sarà svanito.

Quindi, L'AI sostituirà i programmatori? La risposta breve è no. La risposta lunga è che sta già sostituendo le parti più pigre della programmazione: i riempimenti, i frammenti, l'ereditarietà copia-incolla che ha rallentato i team per anni. E onestamente, era ora.

Ho passato abbastanza notti intere a rivedere codebase per sapere che la maggior parte del software è costruito per inerzia. I team si muovono rapidamente, clonano snippet, si affidano a framework che pensano per loro. Generazione di codice alimentata da AI non ha creato questa cultura, ma l'ha solo messa in risalto. Ora, quando strumenti come Copilot o GPT-5 generano quasi la metà del codice che un tempo veniva scritto manualmente, si comincia a capire quali parti del flusso di lavoro sono artigianali... e quali invece sono solo di facciata.

All'interno dei nostri team di consegna, questa linea è chiara. AI strumenti per gli sviluppatori si occupano dell'impalcatura (creazione di endpoint, scrittura di boilerplate, inserimento di logica ripetitiva), mentre gli ingegneri si concentrano sulla revisione, sul refactoring e sull'allineamento della direzione del sistema agli obiettivi aziendali. La produttività è aumentata, sì, ma non perché AI sta sostituendo gli ingegneri del software. Questo perché i migliori sviluppatori dedicano meno tempo a dimostrare di saper digitare velocemente e più tempo a dimostrare di saper pensare veloce.

Questo è l'argomento di questo pezzo. Uno sguardo pratico a Il ruolo di AI nello sviluppo del software, cosa sta cambiando davvero e cosa dovrebbero fare i leader.

Non giocate con la qualità del codice

Collaborare con un team di consegna che costruisce software affidabile e manutenibile.

Richiedi un preventivo

Perché tutti si pongono questa domanda

La conversazione intorno a AI e ingegneria del software è iniziata con la curiosità e si è trasformata in pressione quasi da un giorno all'altro. In ogni riunione del consiglio di amministrazione c'è una diapositiva sulla ‘produttività AI’. A tutti i CTO che conosco viene chiesta la stessa cosa: “Possiamo costruire lo stesso prodotto con metà del team?”. È qui che inizia l'ansia. Nelle aspettative.

I titoli dei giornali non hanno aiutato. Quando i maggiori esponenti del settore tecnologico hanno iniziato a dichiarare AI “subentrerà nella programmazione,Gli investitori hanno sentito parlare di ”risparmi sui costi‘. Le sfumature sono scomparse. All'interno dei team di consegna, questo si è tradotto in malessere. Gli sviluppatori junior hanno iniziato a chiedersi se avrebbero avuto ancora un lavoro. Gli ingegneri di medio livello hanno iniziato a mettere in dubbio il loro valore. Persino i responsabili delle consegne erano preoccupati: ’Se L'AI può occuparsi di lavori di codifica, cosa resta da gestire?”.”

A dire il vero, questo timore ha una sua logica. L'automazione ha già rimodellato la contabilità, il marketing e persino il design. Molti ora si chiedono: "L'AI sostituirà i programmatori? come un tempo i robot industriali sostituivano gli operai delle catene di montaggio?”. L'ansia non è infondata. Quando Generazione di codice alimentata da AI completa un ticket Jira più velocemente di un umano, è naturale chiederselo.

Ma ecco cosa sfugge a queste previsioni azzardate. Più ci si sposta dalle attività ripetitive verso la consegna di un prodotto completo (architettura, integrazione, sicurezza, compromessi), meno l'automazione è d'aiuto e più giudizio umano nella codifica questioni. Quindi, per come la vedo io, la questione non è se AI sostituirà i codificatori, ma se i team possono evolversi abbastanza velocemente da usarlo in modo responsabile.

Ogni organizzazione che sta sperimentando l'AI in questo momento sta imparando la stessa lezione: l'automazione non elimina la complessità, ma la ridistribuisce. Qualcuno deve ancora capire dove si inserisce il codice, come si scala e perché esiste. Ecco perché anche se AI si occupa di parti dell'ingegneria del software, I migliori sviluppatori stanno diventando di più valore, non meno.

Scopri quali sono i servizi correlati che offriamo

Cosa può fare effettivamente l'AI nel 2026

AI è finalmente abbastanza buono da sorprendere anche gli ingegneri più esperti. È in grado di generare codice funzionale e sintatticamente corretto per la maggior parte degli stack moderni. Scrive documentazione, test unitari e persino commenti con un tocco quasi umano. Eppure, nel momento in cui il contesto o l'ambiguità entrano nell'equazione, la magia inizia a svanire.

Analizziamo ciò che è effettivamente vero oggi: dove AI offre un valore reale e dove ha ancora bisogno di un uomo al volante.

Infografica che mostra le capacità e le limitazioni di AI nell'ingegneria del software. Il lato sinistro elenca aree come la generazione del codice, il refactoring e la documentazione; il lato destro elenca lacune come la progettazione dell'architettura, la scalabilità e la sicurezza.

Dove brilla l'AI

L'AI prospera grazie alla ripetizione. Dategli uno schema chiaro e ben definito e otterrà risultati sorprendenti. In ambienti di produzione, questo significa:
  • Scaffolding e generazione di boilerplate: impostare endpoint, DTO, modelli di dati e logica ripetitiva in pochi secondi.
  • Refactoring e pulizia della sintassi: identificare strutture ridondanti, variabili inutilizzate e incoerenze di formattazione.
  • Test unitario e documentazione: generare la copertura dei test e la documentazione delle API con Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per il codice.
  • Traduzione linguistica: conversione degli stack legacy attraverso linguaggi di programmazione per l'integrazione dell'AI che impedisce alle squadre di rimanere bloccate nel passato.
Ogni caso d'uso amplifica la produttività umana senza eliminare la rilevanza umana. Gli ingegneri di maggior successo capiscono che AI come strumento per gli ingegneri del software moltiplica la capacità solo se abbinata al giudizio e alla chiarezza d'intenti, proprio come avviene in altri settori che adottano l'AI per un impatto reale e misurabile.

Dove l'AI non è all'altezza

Tutti i vantaggi offerti dall'AI svaniscono quando entrano in gioco il ragionamento, l'astrazione o il contesto. I suoi punti deboli sono coerenti con tutti i principali strumenti basati su LLM:
  • Architettura e scalabilità: AI non comprende i confini del sistema o gli ambienti di distribuzione. Non è in grado di valutare quando disaccoppiare i servizi o quando ottimizzare le prestazioni.
  • Sicurezza e conformitàLa maggior parte del codice generato ignora i flussi di autenticazione, la crittografia e i requisiti normativi.
  • Logica di integrazioneLa combinazione di più sottosistemi richiede ancora l'orchestrazione e il collaudo da parte dell'uomo.
  • Requisiti ambigui: I modelli AI hanno le allucinazioni quando la logica aziendale non è chiarissima, producendo soluzioni eleganti ma non corrette.
La versione breve: AI può scrivere codice corretto che risolve il problema sbagliato, a meno che qualcuno esperto non lo guidi.

"Ultimamente, alcuni team hanno provato a costruire intere applicazioni attraverso interfacce conversazionali come ChatGPT-5 o Replit Ghostwriter - una tendenza ora chiamata codifica delle vibrazioni. L'approccio sembra veloce e senza sforzo: si descrive ciò che si vuole e si ottiene immediatamente del codice funzionante. In pratica, però, questi sistemi crollano sotto la pressione del mondo reale. Siamo già stati contattati da aziende che ci hanno chiesto di ricostruire sistemi scritti interamente con questo approccio. Lo schema si ripete: tutto si compila, ma nulla si scala. L'architettura è poco profonda, le integrazioni falliscono e vulnerabilità di sicurezza nel codice generato da AI diventano impossibili da tracciare. Questo ci ricorda che l'AI può generare prototipi, ma non può progettare sistemi resistenti."

Dmitry Nazarevich

CTO

Quindi, il vero risultato è che l'AI non sostituisce gli ingegneri. Anzi, senza di loro si rompe rapidamente. I team con un'architettura solida, una disciplina di revisione e un forte senso di appartenenza lo usano come leva. I team che non hanno queste abitudini si limitano ad accumulare Debito tecnico indotto da AI a velocità record. A mio avviso, i leader più intelligenti non si chiedono: “AI si occuperà dello sviluppo del software?”.” Chiedono come costruire organizzazioni che rimangano rilevanti anche quando ciò accade.

Come l'AI cambia le attività degli ingegneri

AI ha automatizzato il livello meccanico dello sviluppo: scaffolding, sintassi e generazione di boilerplate. Ora, il lavoro che conta di più è quello che avviene sopra l'IDE: progettare sistemi scalabili, allineare la tecnologia alla logica aziendale e fare compromessi che le macchine non sono ancora in grado di valutare.

Tre focus ingegneristici in evoluzione nello sviluppo del software AI - dalla codifica manuale alla progettazione del sistema, alla leadership e ai ruoli ibridi.

La codifica lascia il posto alla progettazione del sistema

Qualche anno fa, lo sviluppo era un mestiere costruito sulla ripetizione. I team scrivevano schemi simili più e più volte. Controllori, DTO, gestori di database. AI ora gestisce questo livello con facilità. Chi scrive il codice non ha più importanza. Ciò che conta è chi lo rende sensato nel quadro generale.re.

All'interno dei moderni team di consegna, i migliori ingegneri passano la maggior parte del tempo a lavorare a livello di sistema. Progettano i flussi, valutano i compromessi e decidono dove l'automazione si inserisce senza rompere la struttura o la sicurezza. L'enfasi si è spostata sull'architettura, la manutenibilità e la chiarezza di intenti.

Questo cambiamento sembra impercettibile finché non lo si vede in scala. Improvvisamente, piccoli team possono realizzare ciò che prima richiedeva interi dipartimenti. Il tempo che una volta si dedicava alla sintassi ora viene dedicato all'allineamento, ai test e alla stabilità a lungo termine. L'Engineering inizia ad assomigliare meno alla produzione manuale e più alla progettazione di un sistema.

Compaiono nuove responsabilità per i leader tecnici

Come Il ruolo di AI nello sviluppo del software si espande, le aspettative per la leadership tecnica cambiano. La velocità non conta se il sistema non è in grado di resistere. La resilienza è il nuovo parametro di prestazione. Così come la salute e la prevedibilità dell'architettura.

I leader ora passano più tempo a curare il contesto che ad assegnare compiti. Traduce la direzione aziendale in principi di progettazione che i team assistiti da AI possono eseguire senza una costante supervisione. Più strutturato è l'intento, più forte è il risultato.

Ciò richiede una nuova mentalità: i leader devono pensare meno a gestire la capacità e più a gestire la capacità. qualità del ragionamento. I team che pensano con chiarezza costruiscono sistemi scalabili. AI amplifica semplicemente il pensiero che già esiste.

L'ingegneria ibrida sta diventando la norma

Con la diffusione dell'integrazione AI nelle pipeline di consegna, stanno emergendo nuovi ruoli ibridi. Ruoli che combinano le competenze di automazione con il pensiero a livello di sistema:
  • Architetto AI: regola come e dove viene applicata l'automazione, assicurando che rafforzi piuttosto che frammentare la progettazione del sistema.
  • Codice revisore: convalida il codice generato dalla macchina per verificarne le prestazioni, la sicurezza e la conformità prima che entri in produzione.
  • Integratore di sistemi: collega i flussi di lavoro umani e AI, colmando le lacune degli strumenti e allineando l'automazione all'architettura.
Questi ruoli emergono per proteggere la coerenza, l'unica cosa che AI non può ancora garantire.Cosa significa per le organizzazioni di consegna? Il vero elemento di differenziazione è affidabilità: come i team riescono a produrre software che si scalano, si integrano e sopravvivono alla seconda versione.Le organizzazioni che trattano l'AI come un collaboratore strategico, e non come un sostituto, otterranno un ritorno crescente: consegne più rapide, costi di verifica più bassi e team che possono concentrarsi sulla risoluzione dei problemi aziendali anziché sulla gestione della sintassi.Quelli che la trattano come una scorciatoia otterranno una velocità temporanea e una fragilità a lungo termine.

Costruire con professionisti che conoscono l'architettura, la governance e l'innovazione sostenibile.

Contattateci

Chi viene sostituito e chi prospera

Ogni salto tecnologico ridisegna la mappa delle competenze. L'AI lo sta facendo in modo più rapido e visibile rispetto a qualsiasi altra cosa. All'interno dei team di consegna, il divario tra le persone che utilizzo AI e persone che capire si allarga di mese in mese.

Il nuovo panorama dei ruoli di sviluppatore si presenta così:

Tipo di sviluppatore Rischio di sostituzione Motivo Percorso per rimanere rilevanti
Sviluppatori junior che si affidano a snippet esterni Alto Compiti come la sintassi, la logica CRUD e la documentazione sono ora automatizzati. Concentratevi sulla risoluzione dei problemi, sul debugging e sulla comprensione del contesto aziendale.
Ingegneri di medio livello senza pensiero sistemico Medio AI copre 60-70% di lavoro sulle funzioni, riducendo il valore dei ruoli di sola esecuzione. Imparare l'architettura, i principi di scalabilità e l'integrazione dei sistemi.
Ingegneri/architetti senior Basso Il loro valore risiede nel giudizio interfunzionale, nella progettazione e nella manutenibilità a lungo termine. Espansione della supervisione AI, dei quadri di convalida e della leadership tecnica.
Ingegneri ibridi (AI + esperti di settore) Il più basso Combinano un contesto profondo con la capacità di guidare efficacemente l'automazione. Padroneggiate i flussi di lavoro AI, l'ingegneria immediata e la collaborazione intersettoriale.

Lo schema è chiaro: quanto più un ruolo dipende dalla comprensione perché codice esiste, non solo come è scritto, più diventa sicuro e prezioso.

Chi sta veramente prosperando

Le persone che guidano questa transizione non sono necessariamente le più tecniche. Di solito sono le più adattabili.

Trattano AI come strumento per gli ingegneri del software, non una minaccia. Testano, convalidano e integrano i suoi risultati con intenzionalità. Il loro lavoro assomiglia meno alla produzione di codice e più all'orchestrazione.

Nei team che abbiamo visto dare i risultati migliori, questi ingegneri guidano la chiarezza architetturale, la governance dell'automazione e la formazione interna. La loro produttività non si misura in commit, ma in cicli di revisione ridotti, passaggi di consegne più agevoli e migliore stabilità a lungo termine.

Come i leader possono ridurre il divario

Secondo Gartner (2024), entro il 2027, quasi 80% della forza lavoro ingegneristica globale avrà bisogno di aggiornarsi per lavorare efficacemente con i sistemi AI. Piuttosto che sostituire gli ingegneri del software, l'AI sta dando vita a nuovi ruoli ibridi, come gli ingegneri AI che fondono competenze di software, scienza dei dati e ML.

Ricerca McKinsey sulla “Superagenzia” del 2025 fa eco a questo cambiamento. Ha rilevato che, mentre 92% di aziende stanno investendo in AI, solo 1% si considerano maturi nell'adozione, non perché i dipendenti resistano al cambiamento, ma perché i leader non sono abbastanza veloci. In altre parole, gli ingegneri sono pronti per l'AI; la preparazione della leadership è ora il vero ostacolo alla trasformazione.

Punti d'azione per i CTO e i responsabili delle consegne:

  • Integrare l'AI negli strumenti quotidiani: rendere standard nei flussi di lavoro gli IDE basati su Copilot, CodeWhisperer o GPT.
  • Abbinare l'automazione alla supervisione: aggiungere la revisione automatica del codice e i checkpoint di verifica prima delle fusioni.
  • Riqualificare gli ingegneri di medio livello: passare dalla consegna delle funzionalità alla convalida dell'architettura.
  • Creare playbook di governance AI: definire tempestivamente la proprietà, la convalida e la responsabilità della proprietà intellettuale.

L'automazione modificherà le assunzioni di base, ma non le eliminerà. Come AI si occupa di programmazione, I leader avranno bisogno di ingegneri esperti in grado di gestire la complessità, convalidare l'integrità del codice e mantenere i sistemi allineati alla logica aziendale in evoluzione. La domanda successiva per ogni leader è se i loro team stanno imparando abbastanza velocemente per rimanere al di sopra della linea in cui si ferma l'automazione e inizia l'ingegneria.

Evitare il debito tecnico prima che inizi: collaborate con professionisti che progettano architetture pulite.

Assumete i nostri esperti

Come si presenta il futuro

Tutte le organizzazioni che si occupano di consegne si trovano a un certo punto della stessa curva. Alcune stanno ancora sperimentando l'AI su progetti collaterali. Altre hanno integrato completamente gli strumenti generativi nelle pipeline di produzione. Alcuni si stanno già ponendo la domanda più difficile: cosa viene dopo questa fase di accelerazione?

Stanno emergendo tre futuri plausibili, ognuno dei quali definisce un diverso rapporto tra esseri umani, AI e creazione di software.

Fase 1: il plateau dell'automazione (2025-2027)

In questo momento, tutte le organizzazioni di progettazione stanno correndo per incorporare gli strumenti AI per gli sviluppatori nei flussi di lavoro quotidiani. Nei prossimi anni, l'AI si insedierà in ogni livello del processo di sviluppo: IDE, CI/CD, documentazione e test. Ogni ingegnere avrà un assistente; ogni pipeline includerà revisioni automatizzate. I guadagni di produttività saranno reali ma incrementali, e si stabilizzeranno man mano che i team raggiungeranno i limiti di ciò che può essere automatizzato con sicurezza.Caratteristiche principali:
  • AI ovunque, ma sempre sotto la supervisione umana.
  • I guadagni più rapidi nella codifica ripetitiva e nella QA.
  • La verifica e la governance rimangono manuali.
  • Principale obiettivo della leadership: standardizzazione e politica.
Questa fase premia l'integrazione disciplinata rispetto alla sperimentazione. Il vantaggio va alle aziende che creano flussi di lavoro stabili e ripetibili intorno all'automazione senza compromettere il controllo.

Fase 2: ingegneria ibrida (2027-2035)

Una volta che gli strumenti saranno maturi e la fiducia crescerà, gli esseri umani e le AI condivideranno la proprietà della base di codice. Le macchine gestiranno il 70% delle attività di sviluppo, mentre gli esseri umani guideranno l'architettura, la convalida e la strategia a lungo termine.Caratteristiche principali:
  • I team si trasformano in unità di orchestrazione: meno scrittura e più gestione.
  • La revisione del codice diventa semi-autonoma, con AI che segnala i rischi architettonici o di sicurezza.
  • La velocità di consegna si stabilizza, ma tempo di fiducia (il tempo necessario per convalidare il nuovo codice) diventa il KPI principale.
  • Principale obiettivo della leadership: coerenza dell'architettura e gestione del rischio.
È qui che si sposta l'equilibrio del potere. Le aziende che addestrano gli ingegneri a interpretare, verificare e dirigere la produzione AI supereranno quelle che ancora la trattano come una scorciatoia.

Fase 3: sviluppo macchina-centrico (2040 e oltre)

Entro il 2040, il ruolo dell'AI nello sviluppo del software andrà ben oltre la generazione del codice. I sistemi interconnessi pianificheranno, testeranno, distribuiranno e rifattureranno da soli: ciò che oggi chiamiamo sviluppo “macchina-centrico” o “agenziale”. L'uomo non scomparirà, ma si sposterà semplicemente più in alto nella catena di astrazione.Caratteristiche principali:
  • Sistemi continui e auto-refactoring.
  • Gli esseri umani controllano lo scopo, la conformità e la responsabilità.
  • Il valore migra dalla produzione alla direzione.
  • Principale obiettivo della leadership: governance e interpretabilità.
Anche in questa fase, gli ingegneri del software non saranno completamente sostituiti da AI. Il sistema è in grado di costruirsi da solo, ma ha ancora bisogno di qualcuno che decida perché dovrebbe.Cosa significa questo per i leader di oggi? Per i CTO, i responsabili della distribuzione e i fondatori, il messaggio è pragmatico. Gli strumenti si evolveranno più rapidamente delle organizzazioni che li utilizzano. Prepararsi ora significa:
  • Investire in AI-alfabetizzazione assistita in tutti i ruoli tecnici.
  • Edificio quadri di governance prima che la velocità diventi caos.
  • Ridefinire i KPI in base alla coerenza, alla resilienza e alla fiducia, non ai risultati grezzi.
L'obiettivo non è prevedere quale futuro arriverà per primo. È progettare una cultura in grado di adattarsi a tutti.

Cosa fare ora: un quadro decisionale per leader e team

Ogni CTO che conosco si sta ponendo la stessa domanda in questo momento: fino a che punto possiamo spingere l'AI senza rompere ciò che già funziona? La risposta dipende meno dalla tecnologia e più dalla governance. Le aziende che stanno affrontando questo cambiamento con successo condividono un modello: trattano l'automazione come un processo gestito, non come un esperimento.

Il framework è semplice ma potente: automatizzare → convalidare → integrare → governare.

Fase 1: identificare attività ripetibili e a basso rischio

Iniziate in modo piccolo e strategico. Introducete l'automazione dove il qualità del codice generato da AI possono essere facilmente verificati: documentazione, test o attività di migrazione. Concentratevi sulle aree che creano un risparmio di tempo immediato senza toccare la logica aziendale o i sistemi rivolti ai clienti.

Una volta che il vostro team ne vede il valore, scalate gradualmente. Rendete l'automazione visibile e misurabile, in modo da poter dimostrare il guadagno anziché limitarvi a percepirlo.

Fase 2: costruire barriere di protezione intorno all'uscita AI

AI non sa quando sbaglia. È una vostra responsabilità. Stabilite un doppio processo di revisione: generazione automatica seguita da convalida umana. Utilizzate pipeline di test automatizzate, code linters e verificatori di conformità, ma assicuratevi che ogni modifica passi comunque attraverso occhi esperti.

Incoraggiare gli ingegneri a trattare l'uscita AI come una bozza, non un deliverable. Prima di unire i progetti, verificatene la logica, la scalabilità e l'allineamento con i principi architettonici.

Fase 3: rendere l'AI parte del tessuto di consegna

Una volta creata la fiducia, integrate AI direttamente nelle vostre pipeline di consegna. Uniscilo ai sistemi CI/CD, all'automazione del deployment e alla Debug assistito dell'AI processi.

È qui che la maggior parte dei team si scontra con un muro inaspettato: la complessità di integrazione degli strumenti AI. Ogni strumento deve essere in linea con l'architettura, la governance dei dati e il processo di rilascio. Lo sforzo di integrazione spesso definisce se l'automazione è scalabile o in stallo.

Mantenete questa fase strutturata. Fate in modo che l'AI supporti i processi esistenti, non il contrario.

Fase 4: mantenere responsabilità e tracciabilità

Il rischio più grande a lungo termine non è il codice scadente, ma la irrintracciabilecodice. Ogni organizzazione ha bisogno di politiche che definiscano la proprietà, la gestione dei dati e la verificabilità dei contenuti generati da AI. Decidete subito chi firma il codice prodotto dalle macchine, dove vengono archiviati i registri e come viene verificata la conformità.Una governance forte non rallenta i team, ma li protegge da responsabilità nascoste in seguito: problemi di licenza, controversie sulla proprietà intellettuale e violazioni etiche.
  • Cosa significa per gli ingegneri: Per i professionisti tecnici, i prossimi anni sono all'insegna dell'adattabilità. Imparate a guidare l'automazione invece di combatterla. Concentratevi sull'architettura, sulla comunicazione e sulla logica del dominio, le parti che le macchine non possono replicare. Costruite un'esperienza personale con gli strumenti AI, ma rimanete ancorati ai fondamenti come la modellazione dei dati, la progettazione delle API e la disciplina dei test.Gli ingegneri che avranno successo saranno quelli che tratteranno l'AI come un compagno di squadra da gestire, non da venerare.
  • Cosa significa per i leader: Per i CTO, i responsabili della consegna e i fondatori di aziende, la sfida è l'orchestrazione. Il vostro compito è creare un ambiente in cui gli esseri umani e l'automazione si rafforzino a vicenda senza erodere la responsabilità. Ciò significa progettare processi che bilanciano la velocità con la supervisione e la curiosità con la disciplina.Le organizzazioni più intelligenti non sono alla ricerca di “AI-first”. Stanno diventando AI-fluente. Sanno esattamente dove l'automazione aggiunge valore e dove aggiunge rischio.

Avete bisogno di una consegna assistita da AI e guidata dall'uomo?

Utilizziamo l'AI come leva, non come scorciatoia, e ci assicuriamo che ogni riga di codice sia revisionata e affidabile.

Discutete della vostra applicazione

Conclusione

Quindi la mia risposta a "L'AI sostituirà i programmatori?" è “Solo se continuate a scrivere codice come se fosse il 2015”.”

AI è il test di stress. Mette a nudo tutti gli anelli deboli del modo in cui i team costruiscono, revisionano e allineano il software agli obiettivi aziendali. Il vecchio modello (feature ticket, sprint infiniti, revisioni manuali) non è stato costruito per un mondo in cui il codice può essere generato in pochi secondi. Ciò che separa le aziende oggi non è l'accesso a strumenti AI, ma la maturità nell'usarli con disciplina.

I team migliori si muovono già in modo diverso. Trascorrono meno tempo a spingere i commit e più tempo a definire i sistemi. Progettano prima di automatizzare, convalidano prima di scalare e trattano il codice come un ecosistema vivente, non come una linea di produzione.

Il futuro del software appartiene a coloro che si adattano rapidamente, pensano in modo strutturale e guidano con chiarezza. AI può scrivere le funzioni, ma la storia la scrivono ancora gli uomini, che decidono cosa viene costruito, perché è importante e come resiste.

Alla fine, AI non sostituirà i grandi ingegneri. Sostituirà quelli compiacenti. Gli altri si evolveranno e costruiranno ciò che verrà dopo.

FAQ

Non del tutto. Sebbene l'AI sia in grado di generare ampie porzioni di codice funzionale, manca ancora la comprensione del contesto, il ragionamento sul dominio e la responsabilità. L'idea che l'AI sostituirà i programmatori non comprende ciò che gli ingegneri fanno realmente: progettare sistemi, convalidare la logica e allineare la tecnologia alle esigenze aziendali. L'AI accelera la digitazione, non il pensiero. Gli sviluppatori qualificati che guidano l'automazione e assicurano la chiarezza dell'architettura rimarranno indispensabili.

Le attività basate sulla ripetizione, come lo scaffolding, la generazione di boilerplate, i test e il rilevamento dei bug, vengono già automatizzate. È qui che la consegna del software guidata da AI e il rilevamento automatico dei bug portano guadagni misurabili. Tuttavia, il lavoro di livello superiore, come la progettazione dell'architettura, la convalida della sicurezza e l'integrazione del sistema, richiede ancora la supervisione umana. In altre parole, l'AI sostituisce compiti, non interi ruoli di ingegneria del software.

L'impatto della AI sulle carriere dell'ingegneria del software rimodellerà, non eliminerà, la professione. Gli Engine che si affidano esclusivamente all'esecuzione rischiano di essere sostituiti, mentre coloro che si specializzano nel pensiero progettuale, nella convalida e nell'integrazione AI prospereranno. La domanda si sposterà dai produttori di codice ai pensatori di sistemi AI-analfabeti in grado di guidare l'automazione in modo responsabile. È qui che l'adattabilità diventa l'abilità principale.

L'eccessivo affidamento all'AI nello sviluppo del software spesso porta a debiti tecnici indotti dall'AI, a vulnerabilità di sicurezza e a decisioni architettoniche sbagliate. Senza un'adeguata convalida, l'AI può generare codice corretto nella sintassi ma sbagliato nella logica. Più i team automatizzano senza governance, più velocemente scalano il caos. Un'adozione responsabile significa associare l'automazione a una revisione umana continua e a una responsabilità basata sul contesto.

Si. E stanno diventando sempre più gravi. Gli strumenti AI possono riutilizzare involontariamente snippet concessi in licenza, sollevando problemi di proprietà intellettuale (IP) con il codice AI. Inoltre, i rischi legati alla privacy e alla conformità dei dati con AI devono essere gestiti con attenzione quando si integrano tali sistemi nelle pipeline di produzione. Le organizzazioni devono anche tenere conto di considerazioni etiche nello sviluppo guidato da AI, garantendo trasparenza, responsabilità e spiegabilità delle decisioni AI nella codifica.

La formazione moderna in ingegneria del software deve evolvere oltre la sintassi e i framework. I Engine devono imparare la progettazione immediata, la supervisione dell'automazione, i framework di validazione e la governance etica. La fluidità AI diventerà essenziale quanto il controllo di versione. I programmi educativi dovrebbero enfatizzare la risoluzione dei problemi, la consapevolezza dei dati e l'importanza del giudizio umano nella codifica, assicurando che i futuri sviluppatori possano guidare l'automazione, non solo consumarla.

I leader devono trattare l'automazione come un processo gestito. Creare quadri di governance, definire la proprietà dei contenuti generati dalle AI e investire nell'aggiornamento delle AI. Dare priorità alla consegna del software e alle pipeline di convalida guidate da AI, non alla sperimentazione incontrollata. I team che allineano l'automazione alla disciplina architettonica supereranno quelli che inseguono la velocità a breve termine. Il futuro appartiene alle organizzazioni che sono AI-fluenti, non AI-dipendenti.

Philip Tikhanovich
Icona di Linkedin

Responsabile Big Data e AI

Philip mette a fuoco tutto ciò che riguarda i dati e AI. È lui che pone le domande giuste in anticipo, definisce una visione tecnica forte e si assicura che non stiamo solo costruendo sistemi intelligenti, ma che stiamo costruendo quelli giusti, per un reale valore aziendale.

Per saperne di più

Indice dei contenuti

    Contattateci

    Prenota una chiamata oppure compilate il modulo sottostante e sarete ricontattati una volta elaborata la vostra richiesta.

    Inviaci un messaggio vocale
    Allegare i documenti
    Caricare il file

    È possibile allegare 1 file di dimensioni massime di 2 MB. Formati di file validi: pdf, jpg, jpeg, png.

    Facendo clic su Invia, l'utente acconsente al trattamento dei propri dati personali da parte di Innowise in base alla nostra Informativa sulla privacy per fornirvi informazioni pertinenti. Inviando il vostro numero di telefono, accettate che possiamo contattarvi tramite chiamate vocali, SMS e applicazioni di messaggistica. Potrebbero essere applicate tariffe per chiamate, messaggi e dati.

    Potete anche inviarci la vostra richiesta
    a contact@innowise.com
    Cosa succede dopo?
    1

    Una volta ricevuta ed elaborata la vostra richiesta, vi contatteremo per illustrarvi le esigenze del vostro progetto. Progetto e firmare un NDA per garantire la riservatezza.

    2

    Dopo aver esaminato i vostri desideri, le vostre esigenze e le vostre aspettative, il nostro team elaborerà una proposta di progetto con l'ambito di lavoro, le dimensioni del team, i tempi e i costi stimati.

    3

    Organizzeremo un incontro con voi per discutere l'offerta e definire i dettagli.

    4

    Infine, firmeremo un contratto e inizieremo subito a lavorare sul vostro progetto.

    Contenuti correlati

    Blog
    Vantaggi aziendali dell'automazione dei test che ogni CEO dovrebbe conoscere
    Vantaggi aziendali dell'automazione dei test che ogni CEO dovrebbe conoscere
    Fate ancora i test a mano? State perdendo tempo, denaro e utenti. Ecco cosa cambia l'automazione per sempre.
    Andrew Artyukhovsky
    6 febbraio 2026
    Blog
    Principali tendenze dello sviluppo software 2026: codifica guidata da AI, sicurezza ed evoluzione del cloud
    Principali tendenze dello sviluppo software 2026: codifica guidata da AI, sicurezza ed evoluzione del cloud
    Uncover the top software development trends for 2026. Explore the latest technologies and insights that will transform the software industry!
    Dmitry Nazarevich
    1 febbraio 2026
    Blog
    I costi di sviluppo dell'AI nel 2026: Prezzi, fattori e ROI
    I costi di sviluppo dell'AI nel 2026: Prezzi, fattori e ROI
    I progetti AI diventano rapidamente costosi. Scoprite cosa pagherete davvero nel 2026 e come ridurre il conto.
    Philip Tikhanovich
    30 gennaio 2026
    Blog
    Sviluppo software in-house vs outsourcing 2026: pro, contro, costi e modalità di scelta
    Sviluppo software in-house vs outsourcing 2026: pro, contro, costi e modalità di scelta
    Descrizioni, fattori d'impatto e dati aggiornati sull'outsourcing e l'in-house.
    Dmitry Nazarevich
    30 gennaio 2026
    Blog
    Le migliori società di consulenza AI del 2026
    Le migliori società di consulenza AI del 2026
    Scegliere una società di consulenza AI è più difficile di quanto sembri. Ecco un elenco non banale di team che producono risultati reali.
    Philip Tikhanovich
    29 gennaio 2026
    Blog
    Top trend ERP 2026: innovazioni e strategie per la crescita del business
    Top trend ERP 2026: innovazioni e strategie per la crescita del business
    Verificate le tendenze che definiranno il mercato ERP nel 2026: dalle soluzioni cloud-first ai copiloti GenAI e altro ancora.
    Kiryl Drabysheuski
    23 gennaio 2026
    Blog
    Vantaggi, casi d'uso e strategie per l'implementazione dei chatbot ERP AI
    Vantaggi, casi d'uso e strategie per l'implementazione dei chatbot ERP AI
    Scoprite come i chatbot ERP AI semplificano i flussi di lavoro, fanno emergere informazioni in tempo reale e trasformano sistemi complessi in strumenti veloci, affidabili e quotidiani per i vostri team.
    Philip Tikhanovich
    22 gennaio 2026
    Blog
    I 30 linguaggi di programmazione più diffusi nel 2025: tendenze, opportunità di lavoro e casi d'uso
    I 30 linguaggi di programmazione più diffusi nel 2025: tendenze, opportunità di lavoro e casi d'uso
    Dmitry Nazarevich
    31 dicembre 2025
    Blog
    (Bozza) IT staff augmentation vs. servizi gestiti: differenze chiave e come scegliere
    (Bozza) IT staff augmentation vs. servizi gestiti: differenze chiave e come scegliere
    Una prospettiva attuale sulle opportunità, i tassi e le sfide del nearshoring dello sviluppo software in Polonia.
    Dmitry Nazarevich
    30 dicembre 2025
    Blog
    AI e ML nella gestione dei dati clinici: vantaggi per l'analisi dei dati e il processo decisionale
    AI e ML nella gestione dei dati clinici: vantaggi per l'analisi dei dati e il processo decisionale
    Innowise esplora come AI e ML stanno trasformando il CDM attraverso l'automazione, l'analisi più intelligente e il controllo di qualità.
    Anastasia Ilkevich
    10 dicembre 2025
    Blog
    Sviluppo software in nearshoring in Polonia: tassi e informazioni chiave per il 2026
    Sviluppo software in nearshoring in Polonia: tassi e informazioni chiave per il 2026
    Una prospettiva attuale sulle opportunità, i tassi e le sfide del nearshoring dello sviluppo software in Polonia.
    Dmitry Nazarevich
    5 dicembre 2025
    Blog
    Comprendere le strategie di migrazione al cloud per una transizione di successo
    Comprendere le strategie di migrazione al cloud per una transizione di successo
    Componenti chiave, approcci e passi pratici per una migrazione senza problemi al cloud.
    Maksim Hodar
    27 novembre 2025

    freccia