Durante la presentazione dei risultati finanziari del terzo trimestre del 2024, Sundar Pichai, CEO di Google, ha rivelato un’importante evoluzione nel panorama della programmazione software: più del 25% del nuovo codice sviluppato per i prodotti di Google è generato da sistemi di Intelligenza Artificiale. Questo risultato testimonia come l’AI stia influenzando in modo decisivo il mondo della produzione software, riducendo il tempo necessario per la scrittura di nuovo codice e potenziando la produttività complessiva dei team di sviluppo.

Sundar Pichai ha spiegato che gli strumenti di AI vengono utilizzati all’interno dell’azienda per ottimizzare i processi di codifica, portando a una maggiore efficienza nel lavoro dei programmatori. “Oggi, più di un quarto di tutto il nuovo codice in Google è generato dall’AI, poi esaminato e accettato dai nostri ingegneri”, ha dichiarato il CEO. “Questo permette ai nostri ingegneri di fare di più e più velocemente.”

La portata dell’adozione dell’AI nel coding non è esclusiva di Google: la tendenza si riflette su scala globale. Secondo il Developer Survey 2024 di Stack Overflow, oltre il 76% dei programmatori intervistati utilizza o ha intenzione di integrare strumenti di Intelligenza Artificiale nei propri processi di sviluppo entro l’anno, mentre il 62% ne fa già uso attivo. Questa cifra evidenzia una rapida evoluzione, segnalando che l’AI è destinata a diventare uno strumento centrale nello sviluppo software su vasta scala. Inoltre, un sondaggio del 2023 di GitHub ha indicato che ben il 92% degli sviluppatori negli Stati Uniti utilizza già strumenti di codifica AI, sia per lavoro sia in contesti extra-lavorativi.

L’era della programmazione assistita dall’AI è iniziata con il lancio di GitHub Copilot nel 2021, con una versione completa resa disponibile al pubblico nel giugno del 2022. Copilot è stato uno dei primi strumenti a utilizzare Codex, un modello AI sviluppato da OpenAI, progettato per suggerire continuazioni del codice esistente o creare nuovo codice partendo da istruzioni in linguaggio naturale. Da allora, la tecnologia ha subito una notevole espansione, con altre soluzioni avanzate fornite da aziende come Anthropic, Meta, Google stessa, OpenAI e Replit.

GitHub Copilot, oggi di proprietà di Microsoft, ha recentemente annunciato un importante aggiornamento che consente l’integrazione di modelli non appartenenti a OpenAI, come Claude 3.5 di Anthropic e Gemini 1.5 Pro di Google, direttamente nell’applicazione. Questa apertura tecnologica riflette l’espansione del mercato delle soluzioni di AI per la codifica e l’aumento della domanda di modelli diversi, ciascuno caratterizzato da capacità specifiche che rispondono a esigenze differenti.

L’adozione dell’Intelligenza Artificiale nel processo di sviluppo software ha portato a un incremento della velocità e della capacità di produzione, ma non è esente da critiche. Gli scettici sostengono che l’impiego di codice generato dall’AI potrebbe portare a nuove forme di bug difficili da individuare e correggere, con potenziali ripercussioni negative sulla qualità del software finale. Questo timore non è infondato, considerando che gli strumenti di codifica AI, pur migliorando, non sono ancora in grado di garantire una precisione assoluta nella creazione di codice complesso. Il problema è aggravato dalla difficoltà di effettuare debug in sezioni di codice generate autonomamente dall’AI, che spesso risultano complesse da interpretare anche per programmatori esperti.

Tuttavia, la visione positiva vede nella generazione automatica del codice una via per alleggerire il carico di lavoro dei programmatori, consentendo loro di dedicare più tempo a task strategici e creativi. Le revisioni umane rimangono fondamentali per validare la correttezza del codice prodotto dall’AI, e un processo di supervisione accurato può limitare significativamente il rischio di errori.

L’approccio adottato da Google e altre aziende tecnologiche dimostra come l’AI possa rappresentare un complemento cruciale alla competenza umana, non un sostituto. L’adozione di strumenti AI come GitHub Copilot è diventata parte integrante del lavoro quotidiano di numerosi sviluppatori, al punto che molte aziende incoraggiano i propri team a familiarizzare con questi strumenti per mantenere competitività e rapidità. Se la tendenza continuerà in questa direzione, potremmo vedere una programmazione software sempre più orientata alla collaborazione tra l’uomo e la macchina, con vantaggi tangibili in termini di produttività e innovazione.

L’evoluzione tecnologica dell’AI nella codifica pone quindi le basi per una nuova era della produzione software, in cui l’automazione diventa un alleato prezioso. Questo cambiamento, oltre a ridurre il tempo di sviluppo, promette di ridefinire le competenze richieste agli sviluppatori, che dovranno sempre più specializzarsi nella supervisione e ottimizzazione del codice generato automaticamente, preparando il terreno per una rivoluzione nella metodologia di sviluppo