In queste settimane sto sperimentando molto con i tool di intelligenza artificiale al servizio dei team di sviluppo in ogni fase del processo di produzione del software.

Ho detto team di sviluppo, non solo i developer. Con questo intendo anche Product Owner, Program Manager e quindi in generale anche figure diverse dai software engineer.

Gli ambiti in cui ho sperimentato?

• Scrittura requisiti
• Analisi requisiti
• Consultazione wiki
• Pianificazione del lavoro
• Coding assistito
• Generazione del codice con agenti
• Revisione delle pull-request

Il nostro lavoro non è più lo stesso

Stiamo vivendo una rivoluzione almeno (ma minimo) pari a quella introdotta da quando le metodologie introdotte da DevOps hanno cominciato a farsi strada.

La immaginereste la produzione di software senza automazione di build, deployment, pull-request con quality gate, telemetria e così via?

Un altro paragone che mi viene in mente è: gestireste un progetto software senza un repository git?

Git ha cambiato radicalmente il modo di collaborare sui sorgenti.

Il futuro è imprevedibile

La potenza intrinseca degli LLM e le loro applicazioni nell’ambito della produzione software è tutta da esplorare e quello che si sorprende oggi l’anno prossimo potrebbe essere consolidato e “banale”.

Mi sto divertendo moltissimo e sto riprovando l’entusiasmo di 10 anni fa quando cominciavo ad esplorare il mondo DevOps.

Conclusioni

Tutto questo ha già cominciato a impattare ruoli quali i senior developer che si ritrovano con potenti strumenti tra le mani che sanno controllare, e gli junior che devono sapersi reinventare e non cadere in balia del canto delle sirene del codice generato dalla AI.

Esplorare, ricercare, sbagliare, capire e perché no… investire tempo in tutto questo: lo stai facendo?

La tua concorrenza sì.

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