L’AI scrive sempre più codice. Con il vibecoding creare un’applicazione è diventato accessibile anche a chi non sa programmare. Ma un software che funziona in una demo è davvero una soluzione software?
Negli ultimi mesi il vibecoding è diventato uno dei fenomeni più discussi nel mondo dell’AI e sviluppo software. Il concetto è semplice: descrivere a un’intelligenza artificiale ciò che si vuole realizzare attraverso il linguaggio naturale e lasciare che sia l’AI a generare gran parte del codice necessario.
La promessa è affascinante: “crea la tua webapp con un prompt”.
Ma tra una demo che funziona e un software realmente utilizzabile in azienda c’è una differenza importante.
Perché generare codice non significa automaticamente sviluppare una soluzione.
Che cos’è il vibecoding?
Il termine vibecoding indica un approccio alla programmazione con AI nel quale una persona descrive ciò che vuole ottenere e lascia che uno strumento di intelligenza artificiale generi il codice, apportando successivamente correzioni e modifiche attraverso ulteriori richieste.
In questo scenario non è più necessario scrivere manualmente ogni riga di codice.
Un utente può, per esempio, chiedere: “Crea una dashboard per visualizzare gli ordini di un’azienda, con un filtro per cliente e uno per stato dell’ordine.”
L’AI può generare interfaccia, logica applicativa e parte della struttura tecnica.
È una delle evoluzioni dell’AI coding, cioè dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale per supportare o automatizzare attività legate allo sviluppo software.
Tra gli strumenti utilizzati in questo ambito troviamo gli AI coding assistant e, in una forma più avanzata, gli agenti capaci di eseguire autonomamente una sequenza di attività tecniche.
Ed è qui che entra in gioco il concetto di agentic coding.
Agentic coding: l’AI non si limita più a suggerire codice
Con l’agentic coding, l’AI può andare oltre la semplice generazione di singoli frammenti di codice.
Un agente può ricevere un obiettivo, analizzare il progetto, modificare diversi file, eseguire test, individuare errori e iterare sul lavoro.
La differenza rispetto al tradizionale AI coding è quindi soprattutto nel livello di autonomia.
Non abbiamo più soltanto: persona → prompt → codice, ma qualcosa di più simile a: persona → obiettivo → AI → pianificazione ed esecuzione → verifica → risultato
Ed è proprio questo il fenomeno analizzato da Anthropic nello studio “Agentic coding and persistent returns to expertise”, citato anche da InfoData – Il Sole 24 Ore.
La ricerca ha analizzato oltre 400.000 sessioni di Claude Code appartenenti a circa 235.000 persone, raccolte tra ottobre 2025 e aprile 2026.
L’esperienza conta ancora: cosa dicono i dati
Uno degli aspetti più interessanti della ricerca riguarda il rapporto tra competenza dell’utente e successo del lavoro svolto dall’AI.
Secondo i dati riportati da InfoData, quando l’utente ha una conoscenza limitata del dominio:
- la risposta media dell’agente è di circa 600 parole;
- vengono effettuate in media 5 azioni;
- il 39% delle richieste raggiunge il risultato desiderato.
Quando invece l’utente possiede maggiore esperienza nel settore in cui il software deve essere utilizzato:
- la risposta media arriva a circa 3.200 parole;
- le azioni svolte diventano circa 10;
- il tasso di successo sale al 65%.
Il dato più interessante, quindi, non riguarda semplicemente la capacità di programmare.
Riguarda la capacità di sapere cosa chiedere all’AI.
La stessa ricerca evidenzia inoltre che il successo non è prerogativa esclusiva degli sviluppatori: il tasso di successo riportato è del 60% per chi lavora nel software, del 57% nel settore legal, del 56% nella salute e del 55% nel management.
Questo suggerisce un punto importante: per utilizzare efficacemente l’AI nello sviluppo non basta conoscere il codice. È fondamentale conoscere il problema che il software deve risolvere.
Il 70% delle decisioni di pianificazione resta all’essere umano
La ricerca di Anthropic offre un altro elemento particolarmente interessante.
Nel modello analizzato, la persona prende circa il 70% delle decisioni di pianificazione, mentre l’AI prende circa l’80% delle decisioni esecutive.
In altre parole:
- La persona decide cosa fare e verso quale obiettivo andare.
- L’AI decide sempre più spesso come realizzarlo tecnicamente.
È una distinzione fondamentale per comprendere il futuro dello Software development.
L’intelligenza artificiale può diventare sempre più efficace nella scrittura del codice, ma questo non elimina automaticamente la necessità di comprendere processi, requisiti, vincoli e obiettivi.
Anzi, in alcuni casi potrebbe renderla ancora più importante.
“Crea la tua app con un prompt”: dove finisce la demo e inizia il software?
Qui vale la pena fare un passo indietro.
Online vediamo sempre più contenuti in cui viene mostrato come creare un’applicazione in pochi minuti attraverso un prompt.
Il risultato può essere sorprendente.
- Una schermata appare.
- Un pulsante funziona.
- Un database viene creato.
- Un ordine può essere inserito.
Ma proviamo a portare quella stessa applicazione dentro un’azienda.
Un utente inserisce un ordine.
E poi cosa succede?
- Il sistema aggiorna automaticamente lo stato?
- Invia una notifica?
- Controlla la disponibilità?
- Si integra con il gestionale?
- Aggiorna il magazzino?
- Genera la documentazione necessaria?
- Tiene traccia delle modifiche?
- Gestisce gli utenti e i relativi permessi?
- Cosa accade se un’informazione è errata?
E soprattutto: quali attività vengono realmente automatizzate e quali continuano a essere svolte manualmente?
Queste domande fanno emergere una differenza fondamentale.
Un’applicazione che funziona non è necessariamente un processo digitalizzato!
Possiamo creare con l’AI una bellissima interfaccia per la gestione degli ordini.
Ma se dopo aver inserito l’ordine qualcuno deve comunque copiare manualmente le informazioni in un altro sistema, cambiare lo stato a mano, inviare una mail manualmente e controllare ogni passaggio su Excel, abbiamo costruito un’interfaccia.
Ripetiamolo tutti insieme ad alta voce: Non abbiamo risolto il problema!
Il rischio del vibecoding: confondere il software con ciò che appare
Questo è probabilmente uno dei punti più importanti da considerare quando si parla di vibecoding.
L’AI rende molto più semplice produrre qualcosa che assomiglia a un software.
Ma lo sviluppo di una soluzione professionale richiede molto altro.
Ci sono aspetti tecnici e progettuali che non sempre sono visibili in una demo:
- architettura dell’applicazione;
- struttura e qualità del database;
- sicurezza;
- gestione degli accessi e dei permessi;
- integrazione con altri sistemi;
- API;
- gestione degli errori;
- backup e continuità operativa;
- performance;
- scalabilità;
- manutenzione;
- aggiornamenti;
- tracciabilità delle operazioni;
- test;
- gestione dei dati reali.
Sono elementi che difficilmente diventano protagonisti di un video di 30 secondi.
Ma sono proprio questi aspetti a determinare se una soluzione può essere utilizzata ogni giorno da un’azienda oppure se rimane una dimostrazione interessante.
Se tutti possono programmare, gli sviluppatori diventano inutili?
È una delle domande più frequenti quando si parla di automazione dello sviluppo.
L’AI sta rendendo più semplice svolgere molte attività che in precedenza richiedevano competenze tecniche specifiche. Questo significa che alcune attività di sviluppo possono essere automatizzate o accelerate.
Ma lo sviluppo software non consiste soltanto nello scrivere codice.
Un professionista deve anche: capire il problema → analizzare i requisiti → progettare la soluzione → scegliere l’architettura → valutare i rischi → integrare i sistemi → verificare il risultato → (e soprattutto) mantenere il software nel tempo.
L’AI può intervenire in molte di queste fasi. Non significa però che tutte le decisioni possano essere delegate senza supervisione.
Anzi, più aumenta la capacità dell’AI di eseguire autonomamente attività tecniche, più diventa importante sapere cosa farle fare e come verificare ciò che ha prodotto.
Il vero valore del software custom non è il codice
Per una PMI che valuta un nuovo progetto software, la domanda quindi non dovrebbe essere soltanto: “Quanto velocemente possiamo sviluppare questa applicazione con l’AI?”
Una domanda più utile è: “Quale processo aziendale vogliamo migliorare e quanto possiamo automatizzarlo davvero?”
È qui che il software custom mantiene il suo valore.
Una soluzione su misura non nasce semplicemente dalla richiesta di una schermata o di una funzionalità.
Nasce dall’analisi di un processo.
Per esempio:
Situazione iniziale
Ordine ricevuto → inserimento manuale → controllo disponibilità → aggiornamento gestionale → comunicazione al cliente → gestione dello stato.
Soluzione progettata
Ordine ricevuto → acquisizione automatica → verifica dati → integrazione con il gestionale → aggiornamento stato → notifica → tracciamento.
L’obiettivo è ridurre attività manuali, errori, duplicazioni e passaggi non necessari.
L’AI può contribuire a costruire questa soluzione più velocemente.
Ma prima bisogna sapere che cosa costruire.
Vibecoding e sviluppo software: il futuro è uomo + AI
Il punto, quindi, non è paragonare sviluppatori e intelligenza artificiale.
Il futuro dello sviluppo software potrebbe essere sempre più basato sulla collaborazione tra competenze diverse:
- L’AI porta velocità, capacità di generazione e automazione.
- Le persone portano esperienza, contesto, obiettivi e capacità decisionale.
Questo è coerente con quanto emerge dalla ricerca Anthropic: nelle sessioni analizzate, l’essere umano mantiene un ruolo importante nella pianificazione, mentre l’AI assume una parte consistente delle decisioni esecutive.
Il vero vantaggio non è quindi semplicemente “fare tutto con un prompt”. È riuscire a utilizzare l’AI per costruire più rapidamente la soluzione giusta.
FAQ sul vibecoding e sull’AI nello sviluppo software
Il vibecoding è un approccio alla programmazione in cui l’utente descrive in linguaggio naturale ciò che vuole ottenere e utilizza l’intelligenza artificiale per generare e modificare il codice necessario a realizzarlo.
No. Il vibecoding può automatizzare e velocizzare molte attività di sviluppo, ma progettazione, sicurezza, architettura, integrazione, manutenzione e comprensione dei processi aziendali rimangono aspetti fondamentali di un progetto software.
L’AI coding comprende l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per assistere nella programmazione. L’agentic coding va oltre: gli agenti AI possono eseguire sequenze di attività, modificare il codice, utilizzare strumenti ed effettuare verifiche.
Non necessariamente. La ricerca di Anthropic mostra che anche professionisti non appartenenti al settore software possono utilizzare strumenti di agentic coding con discreti risultati. La conoscenza approfondita del dominio e del problema da risolvere rimane però molto importante.
No. Un’applicazione può funzionare a livello dimostrativo senza essere pronta per un utilizzo aziendale. Sicurezza, architettura, integrazioni, gestione degli errori, performance, manutenzione e automazione dei processi devono essere valutati separatamente.
Conclusione: non basta creare un software, bisogna risolvere un problema
L’AI può generare codice più velocemente, costruire funzionalità e svolgere autonomamente una parte crescente delle attività tecniche. E questo rappresenta un’opportunità importante anche per le aziende.
Ma il valore dello sviluppo software non sta soltanto nella capacità di scrivere codice. Sta nella capacità di capire un problema, analizzare un processo, progettare una soluzione e utilizzare gli strumenti più adatti per trasformarla in qualcosa che funzioni davvero.
Facciamo un esempio molto più semplice.
Tutti possiamo fare il pane in casa. Basta avere una ricetta, seguire i passaggi e, almeno in teoria, il risultato dovrebbe essere commestibile.
Ma allora, perché continuiamo ad andare dal panettiere?
Perché tra avere una ricetta e saper fare il pane bene, in modo costante e professionale, c’è una differenza.
E se per qualcosa di relativamente semplice come il pane riconosciamo il valore di chi ha esperienza, strumenti e competenze specifiche, perché dovrebbe essere diverso quando si tratta di progettare un software che deve risolvere un'esigenza reale di un'azienda?
L’AI può certamente aiutare a costruire quel software. Può velocizzare lo sviluppo, automatizzare attività e rendere più accessibili competenze che prima erano difficili da raggiungere.
Ma uno strumento, per quanto potente, non sostituisce la competenza di chi sa come utilizzarlo.
Il punto, quindi, non è chiedersi soltanto se l’AI possa creare un software.
La domanda è: Chi sa cosa deve essere costruito, perché deve essere costruito e come deve funzionare davvero all’interno dell’azienda?
