Gli assistenti alla programmazione basati su intelligenza artificiale – noti anche come copilot – stanno trasformando il modo in cui si sviluppa software. Sono in grado di scrivere, codice, correggere errori e spiegare logiche complesse. Sono strumenti sempre più presenti nel flusso di lavoro quotidiano di sviluppatori esperti, studenti e appassionati, capaci di velocizzare la produttività e supportare l’apprendimento.
Oggi è possibile usarli gratuitamente in esecuzione locale su PC dotati di GPU Nvidia RTX, in modo da evitare i costi di abbonamento e poter salvaguardare la privacy del proprio codice.
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Assistenti alla programmazione AI: perché scegliere quelli locali anziché in cloud
Gli assistenti AI in cloud richiedono di inviare il codice a server esterni, con conseguenti rischi per la privacy, tempi di attesa e spesso anche costi di abbonamento. Al contrario, le soluzioni in locale permettono di mantenere il controllo dei dati, in modo da garantire una maggiore reattività e, soprattutto, l’assenza di barriere economiche. L’unico requisito è un hardware adeguato.
Strumenti gratuiti per iniziare con l’AI locale
Per chi vuole sperimentare, esistono già diverse soluzioni gratuite compatibili con le GPU RTX. Tutti gli strumenti elencati di seguito, sono ottimizzati per funzionare con GPU GeForce RTX e RTX PRO e supportano framework come llama.cpp o Ollama.
- Continue.dev: estensione open source per Visual Studio Code, consente di interagire con modelli AI locali attraverso Ollama o LM Studio, offrendo chat, completamento automatico e supporto al debug.
- Tabby: assistente AI sicuro e trasparente, compatibile con molti IDE, pensato per rispondere alle domande e completare il codice.
- OpenInterpreter: ideale per ambienti devops o attività automatizzate, unisce AI, terminale e gestione file.
- LM Studio: interfaccia grafica per testare in modo interattivo modelli AI locali prima dell’uso in IDE.
- Ollama: motore di inferenza offline che consente l’uso rapido e privato di modelli come Code Llama, StarCoder2 e DeepSeek.
Apprendere meglio con l’AI sul proprio PC
Abbinando Continue.dev con Gemma 12B Code LLM su un PC dotato di GPU RTX, è possibile ottenere spiegazioni dettagliate, analizzare algoritmi, esplorare diverse soluzioni e ricevere suggerimenti in linea con il contesto del proprio progetto. Il codice resta privato sul dispositivo, e l’assistente AI si comporta come un tutor virtuale, così da rendere l’apprendimento un’esperienza più interattiva ed efficace.
Grazie ai Tensor Core delle GPU RTX, anche i modelli più pesanti funzionano in modo reattivo. L’esecuzione locale consente all’assistente di rispondere senza attese, anche su progetti complessi o con prompt articolati, con il flusso di lavoro più fluido rispetto alle soluzioni cloud.
Un’opportunità per studenti e sviluppatori
Per chi si avvicina al mondo del coding, come studenti o partecipanti a bootcamp, i laptop Nvidia GeForce RTX serie 50 rappresentano una soluzione unica: combinano potenza AI, strumenti per lo studio e capacità grafiche per la creazione e il gaming. In parallelo, Nvidia ha lanciato il Plug and Play: Project G-Assist Plug-In Hackathon, un evento virtuale attivo fino al 16 luglio 2025, dedicato a sviluppatori e appassionati che vogliono creare plugin per Project G-Assist, l’assistente AI sperimentale che risponde in linguaggio naturale e si integra con strumenti creativi e ambienti di sviluppo.
Un’occasione per testare le potenzialità dei PC RTX AI, presentare progetti originali e vincere premi.
Risorse per restare aggiornati
La community si riunisce sul server Discord di Nvidia, dove si condividono esperienze e tool legati all’AI in locale. Per approfondire, è possibile seguire il blog RTX AI Garage, che propone articoli su microservizi, agenti AI, digital human e strumenti per la produttività.
