Intelligenza artificiale: alleata o freno per i programmatori?

Alcuni studi dichiarano che favorisce la pigrizia mentale

L'intelligenza artificiale è stata a lungo celebrata come la chiave di volta per un'esplosione di produttività in numerosi settori, con la programmazione in prima linea, spesso citata come il campo dove i benefici dell'AI sono più evidenti. Nonostante alcuni scettici nutrano dubbi sulla capacità dell'AI di replicare la creatività umana nella scrittura del codice, molti sviluppatori ne esaltano l'utilità per generare idee o risolvere problemi complessi. Tuttavia, una recente ricerca getta un'ombra su questa narrativa, suggerendo che per i programmatori più esperti, l'adozione degli strumenti AI potrebbe, in realtà, rallentare il processo di completamento dei compiti.

Lo studio in questione, condotto da Metr, un'organizzazione no-profit californiana specializzata nel benchmarking dell'AI, ha analizzato l'impatto degli strumenti di intelligenza artificiale sulla velocità di sviluppatori open-source esperti. L'obiettivo era duplice: capire se l'AI velocizzasse questi professionisti e valutare quanto fossimo vicini all'automazione del ruolo dell'ingegnere di ricerca in laboratorio di AI.
I risultati hanno svelato un divario significativo tra percezione e realtà. Prima di iniziare il compito, i partecipanti allo studio stimavano che l'AI avrebbe aumentato la loro velocità del 24%. Una volta completato il lavoro, questa stima si è assestata su un più moderato 20%. Sorprendentemente, i dati effettivi hanno mostrato un aumento del tempo di completamento del compito del 19% per i programmatori che hanno utilizzato l'AI rispetto a quelli che non lo hanno fatto. In altre parole, l'AI li ha resi più lenti. La ragione di questo rallentamento, secondo Metr, potrebbe risiedere nel tempo speso a interagire con l'AI, come la scrittura di prompt e la gestione di output non ottimali per codici complessi.

Gary Marcus, scienziato ed esperto di AI, ha sottolineato come un tale risultato, se replicabile e estendibile ad altri settori professionali, rappresenterebbe un "duro colpo" per uno dei casi d'uso più pubblicizzati dell'AI generativa. Le aziende, infatti, potrebbero star immaginando guadagni di produttività che in realtà non si concretizzano, ignorando costi reali evidenti: un rallentamento del 20% per uno sviluppatore esperto si traduce direttamente in un impatto economico negativo sull'efficienza aziendale.
È fondamentale, tuttavia, considerare le sfumature dello studio. La ricerca si è svolta in un periodo limitato (inizio 2025) e ha coinvolto un gruppo di prova di nicchia: sviluppatori esperti che lavorano su codebase ampie e complesse, spesso da loro stessi costruite. Questo fattore potrebbe aver contribuito al rallentamento, poiché gli strumenti AI potrebbero essere meno efficaci in contesti altamente specializzati o con codici già ottimizzati. Metr stessa ipotizza che gli strumenti AI possano offrire maggiori benefici in altri scenari, come progetti più piccoli, con sviluppatori meno esperti o con standard qualitativi diversi.

Il dibattito sull'impatto dell'AI sulla professione di programmatore è acceso e multifattoriale. Un'indagine di Microsoft ha sollevato preoccupazioni riguardo ai giovani programmatori, che, freschi di università, si affidano eccessivamente allAI, rischiando di perdere una comprensione approfondita del codice che scrivono. D'altro canto, Sarah Friar, CFO di OpenAI, ha annunciato ad aprile lo sviluppo di uno strumento AI basato su agenti capace di generare codice a un livello tale da poter letteralmente "costruire un'app", ponendo interrogativi sul futuro del ruolo del programmatore. Contemporaneamente, esperti come Salvatore Sanfilippo continuano a sostenere la superiorità dei programmatori umani rispetto al codice generato dall'AI.

Cosa dovrebbero trarre le aziende da questa complessità? La sintesi di Metr offre una prospettiva utile: per le piccole imprese o quelle prive di un team di programmazione dedicato, gli strumenti AI potrebbero rivelarsi preziosi, offrendo capacità di sviluppo software che altrimenti dovrebbero essere esternalizzate. Per le aziende che già impiegano l'AI in altre funzioni aziendali, il rapporto serve da monito. Potrebbe essere saggio condurre test interni rigorosi sugli strumenti AI implementati: stanno realmente facendo risparmiare tempo ai dipendenti, o stanno piuttosto causando distrazioni e, in ultima analisi, danneggiando la produttività? La tecnologia avanza, ma la valutazione del suo impatto reale richiede un'analisi attenta e basata sui dati, andando oltre la semplice retorica dell'innovazione.

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