Quando si parla di AI nello sviluppo software, spesso pensiamo a un developer davanti al suo IDE che riceve un suggerimento intelligente. Ma la vera rivoluzione, secondo me, è quando l’AI diventa una risorsa al servizio del team. È come avere un collega in più che non dorme mai, non si stanca e si fa trovare pronto su backlog, code review, test, documentazione e pianificazione.

Generazione di test per legacy code

Ti racconto un esempio concreto: in Goldman Sachs hanno usato Diffblue Cover per scrivere test su un’applicazione Java. In una sola notte l’AI ha creato oltre 3.200 test, portando la copertura dal 36% al 72%. Tradotto: 180 volte più veloce di un umano e un risparmio di oltre il 90% del tempo. Prova a immaginare cosa significa liberare giornate intere di lavoro del tuo team.

AI per test funzionali e bug fixing

Anche Meta ci ha visto lungo: già nel 2018 usava Sapienz e SapFix. Il primo trovava crash nelle app mobile generando azioni casuali ma “intelligenti”. Il secondo proponeva addirittura le patch correttive. In pratica un “junior virtuale” che intercetta bug, prova fix e poi chiede conferma agli sviluppatori. Non sostituisce nessuno, ma intanto fa risparmiare tempo prezioso.

Code review e analisi automatizzata

Chiunque abbia fatto review di una pull-request sa quanta energia mentale richiede. Ecco perché strumenti come Snyk Code o Amazon CodeGuru Reviewer stanno diventando interessanti: non si limitano a dire “qui c’è un errore”, ma spiegano il perché e propongono soluzioni. GitHub sta già sperimentando Copilot PR che scrive le descrizioni automaticamente e segnala possibili problemi. È come avere un revisore che lavora al tuo fianco.

Documentazione e gestione della conoscenza

Lo ammetto: a me scrivere documentazione piace, ma so bene che per la maggior parte dei developer è l’ultima cosa nella lista. Qui l’AI può davvero fare la differenza. Può generare commenti a partire dal codice, oppure produrre su richiesta spiegazioni aggiornate di moduli complessi.

Gestione e backlog intelligente

E poi c’è il backlog, quell’archivio infinito di attività aperte e chiuse. Con il Model Context Protocol (MCP), piattaforme come GitHub o Azure DevOps permettono agli LLM di interagirci direttamente. Significa passare da “gestire il lavoro” a “dialogare con il lavoro”. E questa, per me, è la vera svolta: backlog e storico non come peso da mantenere, ma come fonte di informazoni per prendere decisioni migliori in modo pratico!

Azioni / Finale

• Fermati un attimo e chiediti: dove soffre di più il tuo team?
• Scegli un’area e sperimenta un tool AI: magari scoprirai che ti libera da un lavoro noioso o ripetitivo.
• Condividi con gli altri cosa funziona davvero: è così che l’AI smette di essere un tool alla moda e diventa un alleato.

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