I tool basati su AI al servizio del singolo sono stati il punto di partenza di questa nuova era del mondo dello sviluppo software e, ancora oggi, rappresentano l’ambito più vivace. Tecnologie e metodi in questo settore hanno un obiettivo chiaro: migliorare la qualità del lavoro quotidiano del singolo professionista.

I modelli AI nello sviluppo software hanno cominciato ad essere presenti nella nostra routine proprio dall’ingresso nel mercato di ChatGPT.

Prima, come una scheda nel browser, affogata insieme alle altre, da usare ogni tanto o per curiosità. Come un giocattolo interessante che diverte o per sperimentazione pura. Poi, magari, ha cominciato a essere usato più di frequente e occupare un posto tra i primi in alto a sinistra nella nostra barra dei preferiti del browser. Poi, abbiamo capito che il copio-incolla continuo IDE-browser era scomodo e negli IDE sono arrivati gli auto-complete potenziati dall’AI, poi i primi pannelli di chat con servizi tipo GitHub Copilot, poi interi IDE AI-first (Cursor & friends) e anche interi SaaS che promettono di creare intere applicazioni da prompt mediamente strutturato. Da un angoletto del nostro browser i tool basati sugli LLM hanno invaso la quotidianità dei developer per interagire in modo sempre più continuo e rimanendo nel flusso.

Spesso descritti come “AI pair programmer”, questi strumenti forniscono suggerimenti di codice in tempo reale mentre il programmatore scrive, completando automaticamente funzioni o generando blocchi di codice a partire da descrizioni in linguaggio naturale. Esempi noti includono GitHub Copilot, basato su OpenAI Codex, Amazon CodeWhisperer, Tabnine, Replit Ghostwriter, Sourcegraph Cody e altri. L’uso di questi assistenti è diventato sempre più comune: secondo il sondaggio Stack Overflow 2023 (https://survey.stackoverflow.co/2023/#ai), oltre la metà degli sviluppatori (circa 55%) dichiarava di preferire avere un AI assistant come Copilot al proprio fianco.

Ma come funzionano davvero e cosa ti offrono? L’AI viene addestrata su miliardi di righe di codice e documentazione: questo permette di suggerire completamenti intelligenti, dalla singola riga fino a intere funzioni, adattandosi al contesto in cui stai scrivendo. L’esperienza ricorda il pair-programming, ma con delle differenze. Qui sei tu a guidare e l’AI ti propone soluzioni più sofisticate del classico completamento automatico: devi leggerle, valutarle e decidere cosa tenere. Nel pair programming “umano”, invece, chi scrive ha al fianco una persona che osserva in tempo reale, commenta e corregge al volo.

Quali sono gli ambiti in cui fino ad oggi, i singoli developer hanno usato l’AI? In questi anni di esperimenti e osservazione le ricerche di settore, come ad esempio il DORA State of DevOps del 2024 o il sondaggio di GitHub AI in software development 2024 survery (aggiornato nel 2025, https://github.blog/news-insights/research/survey-ai-wave-grows/), hanno individuato i principali casi d’uso che si possono riassumere in:

• scrittura di codice: generare codice di implementazione di feature o bufix.
• comprensione del codice: migliorare la comprensione del codice esistente, sintetizzare informazioni e fornire spiegazioni su concetti o segmenti di codice, aiutando sviluppatori a familiarizzare rapidamente con basi di codice nuove o complesse;
• scrittura di test: creare dei casi di test da includere nelle suite di test automatici in codebase nuove o integrare la copertura in scenari brownfield;
• documentazione: migliorare documentazione aziendale (manuali, readme, commenti nel codice) in termini di affidabilità dell’informazione, fruibilità e utilità reale.

In definitiva, i tool AI al servizio del singolo non sono più un esperimento marginale ma una presenza quotidiana nel lavoro dello sviluppatore. Accelerano, semplificano e spesso trasformano il modo in cui si scrive, si testa e si documenta il software. La loro diffusione segna l’inizio di una nuova normalità in cui l’AI diventa parte integrante del mestiere di programmare.

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