L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il mondo dello sviluppo software, con una nuova generazione di assistenti AI per il coding che promette di trasformare radicalmente il modo in cui viene scritto il codice. Questi strumenti stanno dimostrando capacità sorprendenti nel comprendere e correggere il codice, andando ben oltre il semplice completamento automatico. Secondo quanto riportato da Sundar Pichai, CEO di Alphabet, oltre un quarto del nuovo codice di Google è già generato dall’AI, con un notevole aumento della produttività degli ingegneri.
In questo contesto, gli sviluppatori sono sempre più disposti a pagare per questi “copiloti”, rendendo il coding uno dei modi più immediati per monetizzare l’AI. La vera rivoluzione, tuttavia, sta nelle capacità di questi nuovi assistenti di prototipare, testare e correggere il codice in modo autonomo, trasformando potenzialmente gli sviluppatori in manager che supervisionano e ottimizzano il lavoro generato dall’AI. Questa evoluzione segna l’inizio di quella che viene definita la “seconda ondata” dell’AI coding, con implicazioni profonde per il futuro dello sviluppo software e per il ruolo stesso degli sviluppatori nell’ecosistema tecnologico.
L’ascesa degli assistenti AI per il coding: panoramica del mercato
Il mercato degli assistenti AI per il coding sta vivendo, come anticipato, una rapida espansione, trainata dalla crescente domanda di strumenti che possano aumentare la produttività degli sviluppatori.
Secondo l’analisi di Gartner (Gartner, Critical Capabilities for AI Code Assistants), entro il 2028 il 90% degli ingegneri software aziendali utilizzerà assistenti AI per il coding, in netto aumento rispetto al 14% di inizio 2024. Questo significativo incremento nell’adozione è guidato dai tangibili benefici in termini di efficienza: sempre secondo Gartner, entro il 2028 l’uso sistematico di questi strumenti porterà a una crescita della produttività degli sviluppatori del 36% su base annua composta, rispetto al 10% attuale.
Il mercato è caratterizzato da una forte competizione tra vendor affermati come GitHub, Amazon Web Services e Google Cloud, e startup innovative come Anthropic e Codium. Le funzionalità offerte spaziano dal completamento del codice in tempo reale, alla generazione di test, fino all’assistenza nella risoluzione di bug.
Un aspetto cruciale evidenziato nella ricerca è l’importanza delle pratiche di AI responsabile: i principali vendor stanno investendo per migliorare continuamente i loro strumenti in quest’ottica, in risposta alle crescenti richieste degli stakeholder aziendali. Nonostante l’entusiasmo, permangono sfide legate alla sicurezza, alla privacy e ai rischi di violazione della proprietà intellettuale.
Questo evidenzia la necessità di un approccio equilibrato, in cui l’AI potenzia, ma non sostituisce completamente le competenze degli sviluppatori umani. In termini di impatto economico, l’adozione di questi strumenti promette di ridurre significativamente i costi di modernizzazione delle applicazioni legacy: secondo Gartner, entro il 2028 l’uso dell’AI generativa taglierà questi costi del 30% rispetto ai livelli del 2023. Complessivamente, il mercato degli AI code assistant si configura come un settore in rapida evoluzione, con un potenziale trasformativo per l’intero processo di sviluppo software.
I modelli di codifica open source: un’alternativa democratica per l’AI generativa
I modelli di codifica open source stanno emergendo come una valida alternativa ai modelli proprietari per democratizzare l’uso dell’intelligenza artificiale nell’ingegneria del software. Gli elevati costi di licenza e l’inaccessibilità della maggior parte dei modelli proprietari hanno spinto diverse aziende a esplorare e sperimentare modelli di AI generativa open source per la codifica.
Questi modelli offrono vantaggi significativi come il supporto della community, un maggiore accesso a sviluppatori qualificati, una migliore accessibilità e risparmi sui costi. Tuttavia, presentano anche sfide simili a quelle del software open source aziendale, tra cui l’assenza di supporto di livello enterprise e la mancanza di solide misure di sicurezza e conformità. Di conseguenza, richiedono una maggiore governance e supervisione, impegni sui livelli di servizio e l’adesione a specifici termini d’uso.
Va comunque sottolineato che non tutti i modelli di codifica open source sono veramente open source, poiché gli utenti spesso non hanno modo di ricreare gli stessi modelli da zero. I veri modelli open source dovrebbero fornire accesso al codice del modello, ai dati di addestramento, al set di istruzioni e a una documentazione completa. La licenza applicabile (ad esempio MIT, Apache 2.0) può influire significativamente sull’uso commerciale o in produzione.
Negli ultimi 12 mesi si è assistito a un’ondata senza precedenti di innovazione nei modelli di IA generativa open source per la codifica, con modelli creati da istituzioni accademiche, grandi aziende tecnologiche, startup e piattaforme della community AI. Alcuni modelli open source (come Llama e Falcon) sono già offerti come servizio, e strumenti come Continue.dev facilitano l’integrazione dei modelli di codifica open source negli ambienti di sviluppo integrati (IDE) degli sviluppatori.
Mitigare i rischi di sicurezza nell’utilizzo di assistenti AI per il coding
Come già accennato, l’adozione di assistenti AI per il coding comporta rischi di sicurezza significativi che richiedono strategie di mitigazione mirate.
Secondo l’analisi di Gartner Quick Answer: Mitigating the Top Five Security Risks of AI Coding, i cinque principali rischi di sicurezza degli assistenti AI per la codifica sono:
- Output vulnerabile
- Violazione della proprietà intellettuale (IP)
- Avvelenamento dei dati di addestramento
- Perdita di dati sensibili
- Prompting avversario
Per mitigare il rischio di output vulnerabile, Gartner raccomanda l’impiego di test di sicurezza delle applicazioni (AST), in particolare test di sicurezza delle applicazioni statici (SAST) e dinamici (DAST). È inoltre fondamentale formare gli sviluppatori sui rischi di un’eccessiva dipendenza dagli assistenti IA per la codifica e limitarne l’uso a coloro che hanno completato la formazione.
Per affrontare il rischio di violazione della proprietà intellettuale, così come il rischio di avvelenamento dei dati e la protezione dei dati sensibili, si suggerisce di condurre una revisione di terze parti per valutare come il fornitore affronta queste problematiche.
Allo stesso tempo, Gartner sottolinea l’importanza di lavorare a stretto contatto con i team di sicurezza, rischio, legali e conformità per stabilire pratiche di governance, concentrandosi sull’affrontare le vulnerabilità di sicurezza e le limitazioni delle licenze, conducendo valutazioni del rischio e implementando controlli di accesso e meccanismi di autenticazione.
Sfide e opportunità nell’adozione degli AI code assistant in azienda
L’adozione degli AI code assistant nelle aziende presenta sia sfide significative che opportunità trasformative.
Una delle principali sfide è la rapida evoluzione del mercato: la maggior parte dei vendor rilascia nuove funzionalità significative almeno ogni trimestre, mentre nuovi strumenti (o funzionalità AI aggiunte a strumenti esistenti) vengono rilasciati con la stessa frequenza. Questo rende difficile per i leader dell’ingegneria software identificare i vendor più adatti alle loro esigenze di sviluppo.
Un’altra sfida cruciale riguarda la gestione dei rischi: gli assistenti AI per il coding presentano opportunità come il miglioramento dell’esperienza e della produttività degli sviluppatori, ma comportano anche sfide per gli utenti, come la frustrazione degli sviluppatori per gli errori nel codice generato e le preoccupazioni dei leader della sicurezza su questioni di privacy e sicurezza.
Passando a quelle che sono le opportunità, una significativa è il potenziale impatto sulla produttività: secondo il Magic Quadrant for AI Code Assistants di Gartner, si prevede che entro il 2028, l’adozione sistematica di assistenti AI per il coding porterà a una crescita della produttività degli sviluppatori del 36% su base annua composta, rispetto a meno del 10% di oggi. Questo rappresenta un salto quantico in termini di efficienza e capacità di innovazione. Tuttavia, Gartner avverte che entro il 2027, il 25% dei difetti software che sfuggono alla produzione sarà il risultato di una mancanza di supervisione umana del codice generato dall’AI, sottolineando l’importanza di mantenere un equilibrio tra automazione e controllo umano.
Le opportunità di trasformazione e miglioramento dell’efficienza sono altrettanto sostanziali. Le organizzazioni che riusciranno a navigare con successo queste acque, bilanciando innovazione e gestione del rischio, saranno ben posizionate per ottenere un vantaggio competitivo significativo nel panorama dello sviluppo software in evoluzione.

Funzionalità chiave e criteri di valutazione degli AI code assistant
Nell’analizzare le funzionalità chiave e i criteri di valutazione degli assistenti AI per il coding, emerge un quadro complesso in cui diversi fattori concorrono a determinare l’efficacia di questi strumenti.
Le capacità fondamentali che un AI code assistant deve possedere includono:
- Completamento del codice da linguaggio naturale
- Supporto per il completamento multilinea e “fill-in-the-middle”
- Integrazione con molteplici editor di codice
- Capacità di operare in più ecosistemi
Un aspetto critico evidenziato è la garanzia che i modelli di base non vengano addestrati sul codice o sulla documentazione del cliente, se non esplicitamente autorizzato per il fine-tuning.
L’interfaccia conversazionale integrata nell’ambiente di sviluppo è considerata una caratteristica essenziale, così come la possibilità di deployment on-premises o su cloud privato.
Dal punto di vista della governance e della misurazione dell’impatto, è molto importante la presenza di dashboard analitiche che traccino i tassi di adozione degli utenti e i tassi di accettazione del codice generato. Si evidenzia anche la necessità di supporto per molteplici lingue naturali e di completamento del codice in ambiente CLI.
Sul fronte della responsabilità e dell’etica, si rendono sempre più necessari filtri per codice prevenuto, linguaggio esplicito e immagini inappropriate, nonché la capacità di citare i progetti open source per i frammenti di codice generati che corrispondono ai dati di training.
I leader del mercato: analisi delle soluzioni AI per il coding più avanzate
Nel panorama degli AI code assistant, il recente Magic Quadrant di Gartner ha identificato alcuni vendor che si distinguono come leader del mercato, offrendo soluzioni all’avanguardia che stanno plasmando il futuro dello sviluppo software.
GitHub
GitHub, con il suo prodotto GitHub Copilot Enterprise, emerge come un pioniere, avendo definito le caratteristiche standard del mercato. La soluzione si distingue per robuste funzionalità di suggerimento del codice e chat, un solido sistema di indicizzazione del codice e un ampio supporto per linguaggi e framework di programmazione. L’integrazione con l’ecosistema GitHub consente funzionalità avanzate come ricerche dettagliate del codice e gestione dei cambiamenti.
Tuttavia, Gartner nota che GitHub Copilot è disponibile esclusivamente come soluzione cloud pubblica su infrastruttura Microsoft Azure, il che potrebbe non soddisfare le esigenze di organizzazioni con stringenti requisiti di residenza dei dati.
Secondo le recensioni pubblicate su Peer Insights, uno dei punti di forza più apprezzati di GitHub Copilot è la sua capacità di integrarsi perfettamente nel flusso di lavoro degli sviluppatori, fornendo suggerimenti di codice contestuali e intelligenti mentre si programma. Anche l’apprendimento del contesto del progetto da parte di Copilot è particolarmente apprezzato, in quanto fornisce suggerimenti sempre più pertinenti man mano che si lavora su un progetto.
Viceversa, una delle preoccupazioni più frequenti riguarda l’accuratezza del codice generato, specialmente in scenari complessi o domain-specific. Molti sviluppatori hanno segnalato che Copilot talvolta produce codice non ottimale o addirittura errato, richiedendo una verifica attenta e potenzialmente vanificando il risparmio di tempo iniziale. Un’altra limitazione significativa è legata alle questioni di proprietà intellettuale e licenze: non essendo possibile determinare con certezza l’origine del codice generato, sussiste il rischio di utilizzare involontariamente codice protetto da copyright o soggetto a licenze incompatibili con il progetto in corso.
AWS
Amazon Web Services (AWS) si posiziona anch’essa come leader con Amazon Q Developer, che offre un supporto completo attraverso il ciclo di vita dello sviluppo software. AWS si distingue per funzionalità come suggerimenti di codice in tempo reale, scansione delle vulnerabilità e automazione di compiti complessi. La sua strategia di marketing multicanale, che include piattaforme come YouTube e Twitch, contribuisce a creare una forte visibilità nella comunità degli sviluppatori.
Di contro, Gartner evidenzia alcune limitazioni, come opzioni di deployment limitate al cloud AWS e un supporto IDE meno esteso rispetto ad altri leader.
Secondo le recensioni degli utenti analizzate, emergono diversi punti di forza significativi. Innanzitutto, viene elogiata l’interfaccia utente intuitiva e user-friendly, che consente una facile navigazione tra le varie funzionalità. Molti utenti sottolineano come Amazon Q Developer fornisca un punto d’ingresso tangibile per l’AI generativa nel loro lavoro di sviluppo, aiutando a guidare la coerenza ed evitare la proliferazione tecnologica incontrollata. Particolarmente apprezzate sono le funzionalità di refactoring del codice, i suggerimenti per lo sviluppo e la generazione di unit test.
Tuttavia, emergono anche alcune criticità e aspetti da migliorare secondo il feedback degli utenti. Uno dei punti dolenti più citati è il costo, con alcuni che ritengono il modello pay-as-you-go potenzialmente dispendioso se non monitorato attentamente. La curva di apprendimento iniziale viene descritta come ripida da alcuni utenti, soprattutto per i meno esperti con i servizi AWS. Vengono segnalati occasionali problemi di precisione e “allucinazioni” nelle risposte generate, con output a volte non pertinenti o accurati.
Google Cloud
Google Cloud, con Gemini Code Assist, si distingue per la sua finestra di contesto estremamente ampia, fino a 2 milioni di token, che permette di elaborare grandi quantità di contesto per richiesta. Questo è particolarmente vantaggioso per revisioni di codice su larga scala e analisi complete del codebase. Google Cloud aderisce a un rigoroso framework per sistemi AI sicuri, mitigando rischi come l’avvelenamento dei dati e il furto del modello.
Si deve sottolineare, tuttavia, che Gemini Code Assist è ottimizzato principalmente per ambienti Google Cloud, il che potrebbe rappresentare una sfida per organizzazioni che utilizzano altri provider cloud.
Tra i principali punti di forza evidenziati nelle recensioni di Peer Insights emerge la capacità di integrazione con l’ecosistema Google, che consente di sfruttare Gemini in sinergia con altre applicazioni come Google Docs, Sheets e gli strumenti di sviluppo Android. Un altro aspetto molto apprezzato è la versatilità di Gemini nel gestire diversi tipi di input, inclusi testo, immagini e altri formati di dati. La velocità di elaborazione e la capacità di gestire prompt complessi in tempi rapidi sono altri fattori che contribuiscono alla sua popolarità tra gli sviluppatori.
Di contro, una delle principali criticità evidenziate dagli utenti riguarda l’accuratezza delle informazioni fornite, con alcuni utenti che segnalano occasionali imprecisioni o risposte non del tutto affidabili. Questo aspetto richiede una verifica attenta da parte degli sviluppatori prima di implementare le soluzioni suggerite. Un’altra area di miglioramento riguarda la gestione di query molto complesse o ambigue, dove Gemini può talvolta faticare a fornire risposte ottimali.
GitLab
GitLab, con GitLab Duo, si distingue per la sua integrazione con una suite completa di strumenti di gestione del codice sorgente e pianificazione, abilitando casi d’uso avanzati come la revisione del codice e la gestione dei cambiamenti. Duo sfrutta una combinazione di modelli AI, principalmente da Google e Anthropic, e supporta un’ampia gamma di linguaggi di programmazione.
Tra gli aspetti da attenzionare, Gartner evidenzia alcune limitazioni nell’esperienza utente e nelle pratiche di AI responsabile.
Tra gli utenti che hanno optato per questa soluzione si evidenzia l’integrazione con l’IDE e la capacità di generare automaticamente titoli e descrizioni per le merge request basandosi sul codice inserito. Gli sviluppatori trovano particolarmente utile la funzionalità di analisi delle cause principali (root cause analysis), che aiuta a identificare rapidamente l’origine dei problemi nel codice. Un altro punto di forza è la creazione automatica di merge request con correzioni basate sulle vulnerabilità rilevate, che accelera il processo di risoluzione dei problemi di sicurezza.
Tuttavia, GitLab Duo non è esente da critiche. Una preoccupazione significativa riguarda la privacy nell’utilizzo dell’AI con i dati delle organizzazioni on-premise, sollevando questioni sulla sicurezza delle informazioni sensibili. Alcuni utenti hanno riscontrato problemi di compatibilità con altri strumenti di sviluppo, limitando potenzialmente l’interoperabilità in ambienti di sviluppo eterogenei.
La qualità del feedback fornito dall’AI è stata messa in discussione, con segnalazioni di falsi positivi che potrebbero portare a inefficienze nel processo di sviluppo.
Prospettive future: dall’assistenza al coding all’intelligenza artificiale generale
Al di là delle soluzioni attualmente disponibili sul mercato, le ambizioni delle aziende che sviluppano assistenti AI per il coding vanno ben oltre il miglioramento della produttività degli sviluppatori: molte vedono questa tecnologia come un potenziale trampolino di lancio verso l’intelligenza artificiale generale (AGI).
Cosine, ad esempio, si presenta come un “Human Reasoning Lab”, indicando che considera il coding solo come il primo passo verso un modello più generale capace di imitare il ragionamento umano in diversi domini. Poolside dichiara apertamente di mirare alla costruzione dell’AGI, con Eiso Kant che sostiene come il codice sia un modo di formalizzare il ragionamento.
Queste visioni ambiziose sollevano interrogativi profondi sul futuro dell’intelligenza artificiale e sul suo impatto sulla società. Justin Gottschlich di Merly spinge questa visione ancora oltre, immaginando un futuro in cui l’automazione della programmazione sarà essenziale per affrontare sfide come la colonizzazione spaziale. Tuttavia, riconosce che la strada verso un’AI capace di risolvere qualsiasi problema computazionale rimane lunga e complessa.
Mentre alcuni vedono in queste tecnologie la chiave per sbloccare nuovi livelli di innovazione e produttività, altri esprimono preoccupazioni sulla potenziale perdita di competenze umane e sul controllo dei sistemi software sempre più complessi. In definitiva, il futuro degli assistenti AI per il coding sembra destinato a ridefinire non solo il modo in cui scriviamo il software, ma anche il nostro rapporto con la tecnologia e il concetto stesso di intelligenza artificiale.