AI code generator: i migliori tool per programmare bene e veloce

Il panorama dei modelli AI e degli algoritmi è densamente popolato e questo vale anche per gli AI code generator.

Ciò rappresenta un enorme vantaggio ma è anche un problema che chiama chi ne fa uso a sviluppare due culture diverse e contestuali. Da una parte è necessario riconoscere ciò che è tecnicamente possibile da ciò che non lo è e, parallelamente, occorre sapere individuare cosa è davvero utile e cosa invece è un desiderio futile se non persino un orpello.

Le AI non sono fini a loro stesse e neppure possono essere considerate dei passepartout: il loro impiego dipende dal contesto in cui vengono usate, dai dati su cui sono addestrate e dalle competenze di chi le usa.

Non sono lampade magiche e chi le usa non è Aladino. Nella fattispecie, gli AI code generator non anticiperanno il pensionamento degli sviluppatori.

Vantaggi dell’utilizzo degli AI Code Generator

I vantaggi sono molteplici ed è possibile raggrupparli in quattro famiglie principali. Tenendo però fede a quanto scritto sopra, è utile anche evidenziare il rovescio della medaglia: gli AI Code generator non sono il nuovo Klondike e, da soli, non risolvono i problemi che animano le giornate di chi produce software.

Cominciando dai vantaggi immediati, sono da citare:

• La possibilità di automatizzare attività ripetitive (prerogativa comune a praticamente qualsiasi modello IA utilizzato in ambito aziendale)
• La velocizzazione del lavoro di sviluppatori e programmatori esperti
• La capacità di suggerire codice coerente
• Il supporto per la fase di debugging.

Ciò che invece gli AI Code generator non sanno fare bene (e forse non faranno bene nel breve periodo) riconduce alla necessità che le aziende ne facciano un uso centrato e ponderato. Infatti, almeno sul piano generale, non si distinguono meglio dell’uomo nel:

• Dare supporto a chi non ha logiche di programmazione avanzate ovvero, gli AI Code generator non faranno per forza di cose di un principiante un bravo programmatore
• Comprendere il contesto di un progetto molto articolato
• Riconoscere forme ambigue o incoerenti
• Scrivere codice sicuro
• Mantenere il codice nel tempo

Tutto ciò conferma che le AI vanno introdotte nelle aziende gradualmente e soltanto laddove il contesto e le conoscenze sono adeguate.

Automazione e risparmio di tempo

È un tema centrale che abbiamo già trattato parlando degli assistenti AI per il coding i quali, pure non essendo degli AI code generator propriamente detti, ne condividono la filosofia e, in parte, i vantaggi.

Le automazioni sono di diverso ordine, a cominciare dalla più ovvia, ossia la possibilità di decifrare lo scopo di una porzione di codice, spiegando passo passo che cosa fa.

Ci sono automazioni più profilate e di spessore. Tra queste:

• La scrittura di codice vera e propria con il completamento di funzioni, righe e porzioni di codice
• La riorganizzazione del codice secondo principi di efficienza e di leggibilità
• La creazione automatica di stringhe di testo per la documentazione di funzioni, moduli o classi (nell’emisfero del Python si parla di docstring)
• L’esecuzione di test
• L’applicazione di fix per risolvere eventuali bug individuati.

Queste forme di automazione rappresentano anche risparmi di tempo, argomento che però ha risvolti variabili a seconda della fase dello sviluppo del codice.

La possibilità di automatizzare la prototipazione è un risparmio di tempo, così come lo è la ricerca di suggerimenti o sostituzioni di istruzioni su piattaforme dedicate agli sviluppatori (su tutte Stack Overflow).

Stimare la quantità di tempo risparmiata è proibitivo: è plausibile credere che questa sia maggiore nella ricerca di suggerimenti online e meno impattante, per esempio, in fase di debugging. Ciò non toglie che il risparmio di tempo permesso dagli AI code generator è reale e misurabile a seconda dell’uso che se ne fa.

Miglioramento della qualità del codice

Gli AI code generator, tendenzialmente almeno, migliorano la qualità del codice laddove sono applicabili questi principi generali:

• Automazione della scrittura di porzioni o interi blocchi di codice
• Suggerimenti relativi alle modalità di scrittura di istruzioni e funzioni
• Riduzione degli errori e individuazione di vulnerabilità

Questi atout tendono per principio a essere inversamente proporzionali al grado di complessità del codice. Gli AI code generator sono istruiti su dataset di codice di qualità ma ciò può non essere sufficiente a migliorare in modo netto la qualità di ogni fase della scrittura e dell’implementazione.

I migliori tool di AI code generator del 2025

Ne abbiamo provati 15 tenendo fede laddove ossibile a tre parametri, ovvero alla trasversalità dei linguaggi supportati e di conseguenza alla loro integrazione nelle aziende. Non di meno, a nostro avviso anche la curva di apprendimento è un elemento di cui le organizzazioni dovrebbero tenere conto.

Tutti gli strumenti di cui parliamo, con l’unica eccezione di DeepCode AI, riconoscono il linguaggio naturale e consentono così agli sviluppatori di descrivere le operazioni e ottenere suggerimenti oppure interi blocchi di codice.

L’ordine in cui sono elencati i tool non rappresenta una graduatoria.

GitHub Copilot: funzionalità principali e vantaggi specifici

GitHub Copilot è sviluppato da GitHub e OpenAI ed è addestrato su dataset di codice Open source.

Si integra con diversi IDE, tra cui Visual Studio, Visual Studio Code, JetBrains e altri ancora.

Le peculiarità principali sono:

• Il completamento di righe e blocchi durante la digitazione. L’interpretazione del contesto è affidabile: punta alle giuste variabili, rispetta la struttura dei file ed è coerente nell’inserimento di eventuali commenti
• Il supporto di vari linguaggi di programmazione: C#, Go, PHP, Java, JavaScript, Pyhton, Rubi e altri ancora. Parallelamente riconosce framework e librerie come Pandas e Django
• La chat integrata per domande sul codice, spiegazioni o comandi Command Line Interface (CLI)
• Scelta tra LLM diversi oltre al modello predefinito: tra questi sono disponibili varie versioni di Claude, Gemini e GPT.
• La velocità è a tratti impressionante, per quanto i nostri test non abbiano coinvolto codice particolarmente complesso
• La curva di apprendimento bassa facilita anche il lavoro di sviluppatori in erba, grazie anche al corposo apporto di esempi

La versione Free è insufficiente per l’uso di Github Copilot in aziende che sviluppano software. Le altre versioni (qui l’elenco completo) hanno un costo che varia dai 10 dollari ai 39 dollari al mese per utente, al cambio attuale tra gli 8,61 euro e i 33,59 euro. Le versioni a pagamento consentono di identificare le vulnerabilità nel codice.

Amazon CodeWhisperer: cosa lo distingue dagli altri strumenti

Usa modelli di Machine learning e di Natural language processing per esaminare il contesto mentre il codice viene digitato e questo si traduce non soltanto nel dispensare suggerimenti per completare righe di codice, ma anche nella sua ottimizzazione.

Un altro punto di forza è l’integrazione diretta con ambienti di sviluppo come Visual Studio Code, JetBrains e AWS Cloud9 (quest’ultimo appannaggio solo di utenti già registrati, non essendo più disponibile ai nuovi utenti)

Amazon CodeWhisperer è addestrato su codice Open source e supporta una vasta gamma di linguaggi di programmazione e non è soltanto un tool per il coding, è a tutti gli effetti un assistente smart che impara per adeguarsi alle necessità di chi sviluppa.

La versione Individual Tier è dedicata agli sviluppatori individuali ed è gratuita, per le organizzazioni è prevista la versione estesa Professional Tier il cui costo è di 19 dollari al mese per utente (16,40 euro).

Tabnine: caratteristiche uniche e casi d’uso

Tabnine usa modelli avanzati che consentono l’analisi del contesto del codice in tempo reale.

Il completamento contestuale del codice si adatta allo stile dello sviluppatore o del progetto e supporta più di 80 linguaggi di programmazione, oltre a integrarsi con gli IDE più diffusi.

Il tool enfatizza l’idea stessa di privacy e fornisce opzioni per implementazioni private sia on premise sia in cloud privato virtuale (VPC), garantendo che il codice rimanga riservato e protetto da potenziali rischi legali o di esposizione dei dati.

Di fatto, Tabnine non memorizza il codice scritto dagli utenti garantendo che non viene usato per addestrare il proprio modello.

La personalizzazione è altamente profilata. L’AI di Tabnine si adegua allo stile dello sviluppatore fornendo suggerimenti e proposte di completamento del codice a seconda del contesto.

Le differenti versioni di Tabnine hanno un costo che varia dai 9 dollari ai 39 dollari per utente al mese (da 7,77 euro fino a 33,69 euro).

Qodo

È una piattaforma di code integrity basata su AI. Spesso, il termine code integrity viene frainteso, addebitandogli aree e funzioni che non gli competono.

È l’insieme di strumenti, partiche e controlli automatizzati teso a fare in modo che il codice venga testato secondo principi e norme decise da chi lo sviluppa e prima che venga messo in produzione o anche semplicemente eseguito da key user.

Qodo fa leva sia su modelli proprietari sia su quelli terzi come Claude 3.5, GPT-4o, Deepseek-R1, Gemini 2.0 Flash e 2.5 Pro per potenziare l’uso dei suoi diversi plugin e moduli:

• Qodo Gen: plugin ID per generare codice con l’aiuto dell’auto completamento, automatizzare ed eseguire test, oltre a creare la pertinente documentazione
• Qodo Merge: un agente per Pull Request (utile all’approvazione delle modifiche del codice prima di adottarlo in modo definitivo) che segnala problemi, aiuta nella fase di revisione e si fa carico di scrivere le opportune descrizioni
• Qodo Cover: CLI agent per test e copertura automatica secondo le best practice in uso nell’organizzazione.

Queste funzionalità, che abbiamo testato con un codice non complesso, sono molto reattive e affidabili. Tuttavia, la curva di apprendimento è a tratti irta, conoscerlo per sfruttarlo al meglio può richiedere diverso tempo.

Per questo motivo è consigliabile prova la versione Developer (con diverse limitazioni ma gratuita) per prendere un po’ la mano con Qodo. La versione Teams ha un costo di 30 dollari al mese per utente (26 euro), che diventano 45 dollari per la versione Enterprise (39 euro).

AskCodi

Al pari degli altri strumenti AI code generator, AskCodi aiuta ad automatizzare le attività ripetitive nella scrittura del codice, supporta la generazione automatica di snippet e i suggerimenti per il refactoring. Fa leva su modelli di linguaggio avanzati (come quelli alla base di OpenAI Codex) e sull’ampio numero di linguaggi di sviluppo ai quali può offrire supporto (oltre 50).

Ha un’interfaccia intuitiva che si rivela complice della sua bassa curva di apprendimento ma, dopo avere effettuato qualche test con del codice mediamente complesso formato da tre parti, rispettivamente per la raccolta delle performance del browser, l’invio dei dati via WebSocket e la loro visualizzazione, non ha convinto fino in fondo.

Chiedendogli di generare un intero blocco di codice per il modulo utile alla visualizzazione dei dati (rigorosamente in html) abbiamo dovuto integrare e migliorare alcuni passaggi.

AskCodi può però essere un valido aiuto a sviluppatori non di primissimo pelo.

Notevoli gli strumenti per la gestione dei database i quali, oltre a facilitare il ricorso alle tabelle e più in generale a tutta la struttura dei dati, rendono molto semplice la formulazione di query.

In sintesi, AskCodi è una soluzione innovativa tesa a ottimizzare il flusso di lavoro degli sviluppatori, anche grazie a dei set di funzionalità avanzate per la generazione e la gestione del codice.

Risulta utile nei contesti in cui velocità ed efficienza sono cruciali, ma potrebbe non essere la scelta migliore per risolvere problemi complessi.

AskCodi è disponibile in due versioni, entrambe utilizzabili gratuitamente per sette giorni. La versione Premium ha un costo di 13 euro al mese, mentre la versione Ultimate ha un costo di 30,35 euro mensili.

Windsurf

Windsurf AI è un IDE intelligente basato su Visual Studio Code che su distingue in virtù della tecnologia agentica e per il sistema Cascade, che consente un’interazione profonda e contestuale con il codice.

Cascade è un code editor che consente la modifica diretta del codice e l’esecuzione automatizzata di task complessi. La Supercomplete Intelligence garantisce la comprensione del progetto nel suo insieme generando interi blocchi di codice.

Inoltre, i file di tipo windsurfrules permettono un livello elevato di personalizzazione dell’editor affinché chi lo usa possa farlo nelle migliori condizioni possibili, integrando le politiche di sicurezza aziendali e qualsiasi requisito per la generazione o la modifica automatica del codice, per esempio integrando gli stili di scrittura dettati dal gruppo di sviluppo o dalle policy aziendali.

Questi sono tutti pro, ci sono anche degli svantaggi, a partire dalla dipendenza da VS Code. L’IDE di Windsurf non è da considerare standalone e, non di meno, la curva di apprendimento può essere critica, soprattutto all’inizio.

All’interfaccia tutto sommato semplice si contrappongono delle attività di tuning che, se eseguite in modo perfettibile, possono restituire risultati indesiderati.

Le versioni disponibili sono 4: si parte da quella Free per arrivare a quella Enterprise, il cui costo parte dai 60 dollari al mese (52 euro). Tra le due si situa la versione Pro (15 dollari al mese, ossia 13 euro) e la Teams, il cui costo è di 26 euro mensili.

Codiga

Codiga, già noto con il nome di Code Inspector, si distingue per le funzioni di refactoring e di code review. Entrambe potenziati dall’AI, la prima suggerisce miglioramenti al codice soprattutto nell’ottica della manutenzione, mentre le attività di code review automatica evidenziano problemi eventuali per la sicurezza del codice o per le performance.

La funzionalità Static Analysis verifica il codice senza eseguirlo, individuando bug, vulnerabilità e violazioni delle best practice. A corredo va citata la personalizzazione del Rule engine mediante il quale stabilire specifiche di qualità del codice.

È un prodotto che si adatta anche a chi è alle prime armi, non serve a scrivere codice da zero ma si concentra sul miglioramento di quello esistente.

La versione Free è limitata alle analisi di base, quella Pro costa 14 dollari al mese per utente (12,13 euro). Il prezzo delle versioni Team ed Enterprise viene reso noto a chi ne fa richiesta.

CodeT5

CodeT5 è sviluppato da Salesforce Research. È un modello Open source della famiglia T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) e, nelle versioni avanzate, include le varianti CodeT5+ e CodeT5-Base, ottimizzate per casi d’uso specifici.

Come già scritto, è Open source, gratuito, altamente personalizzabile ed è tra i più apprezzati per le sue funzionalità di generazione e comprensione di codice.

I lati negativi sono principalmente due: richiede un setup tecnico con il quale ci siamo cimentati il tempo necessario per capire che la curva di apprendimento non è affatto immediata, soprattutto se non si ha una certa familiarità con i framework di Machine learning come Hugging Face Transformers, del cui ecosistema CodeT5 fa parte.

Inoltre, a meno che non si possegga un’infrastruttura molto performante (servono GPU potenti) occorre decidere se dotarsene o ricorrere al cloud che ha un costo variabile.

Rimane uno strumento molto potente ed efficace, usato anche negli ambiti della ricerca e nel mondo accademico.

Replit

Un IDE sul cloud che fa della scrittura e della distribuzione di codice dal browser la sua ragione d’essere. Replit supporta più di 50 linguaggi e mette a disposizione strumenti per generare codice, per il debugging e per la collaborazione in tempo reale.

Il versionamento del codice, pratica che permette di tenere traccia delle modifiche fatte con il passare del tempo, è un’altra peculiarità di Replit, ed è un grosso atout considerando la sua natura collaborativa. Potere capire cosa è cambiato, quando e chi ha fatto le modifiche ha risvolti imprescindibili.

Il Replit AI Agent, oltre a scrivere codice tramite linguaggio naturale, configura l’ambiente e distribuisce le applicazioni create.

Alcune risorse web indicano Replit come piattaforma adatta a studenti e a sviluppatori principianti, in realtà a nostro avviso può soddisfare anche le esigenze di team di professionisti navigati, fermo restando che può restituire risultati perfettibili con i progetti complicati o di grandi dimensioni.

Il piano Starter è gratuito e limitato anche dal punto di vista della potenza di calcolo. Il piano Replit Core ha un costo di 20 dollari al mese, quello Teams di 35 dollari mensili (rispettivamente 17,29 euro e 30,26 euro). Le tariffe applicate al piano Enterprise sono comunicate a chi ne fa richiesta.

Figstak

È un tool per la documentazione automatizzata del codice. Una peculiarità che sorride tanto ai neofiti quanto ai programmatori esperti e che assume un ruolo primario soprattutto nei progetti a cui collaborano più mani: la documentazione è vitale e scriverla di proprio pugno assorbe tempo ed energie.

La traduzione del codice in diversi linguaggi è un altro atout che avvantaggia in modo particolare la collaborazione.

Tra le caratteristiche principali anche l’analisi di codice molto complesso, con conseguenze positive sull’ottimizzazione del software e, cosa altrettanto utile, l’integrazione nativa con GitHub permette la sincronizzazione del versionamento, favorendo ancora una volta la collaborazione.

L’interfaccia intuitiva e la compatibilità con molti linguaggi sono due punti di forza di Figstack, controbilanciati da un piano tariffario basato su crediti, il cui costo parte da 9 euro al mese e che appare un po’ caotico e non di facile interpretazione.

Visual Studio Intellicode

È un’estensione per Visual Studio e VS Code targata Microsoft che usa le AI per il completamento del codice comprendendo il contesto attingendo a migliaia di repository Open source.

Intellicode incorpora algoritmi di apprendimento automatico che analizzano il contesto in tempo reale per fornire suggerimenti più pertinenti e, lavorando sul codice locale, tiene al sicuro le informazioni sensibili.

Il test che abbiamo effettuato con Python, con codice di media complessità, ci permette di asserire che raccomandazioni e suggerimenti si adeguano allo stile di codifica e coinvolgono interi blocchi di codice.

L’efficienza di Intellicode dipende dal linguaggio usato: più performante con quelli supportati in modo nativo (su tutti Java, JavaScript, Python e T-SQL) meno affidabile per gli altri.

Visual Studio IntelliCode è offerto come estensione gratuita per Visual Studio e Visual Studio Code.

CodeGeeX

CodeGeeX è un assistente di programmazione che genera e completa codice, oltre a tradurlo tra linguaggi di programmazione. Spiccano le sue capacità di spiegare e commentare codice, grazie a una chatbot che usa un LLM proprietario.

È in parte Open source e predilige la trasparenza, motivi per i quali frequenta anche gli ambiti di ricerca.

È dotato di un’estensione per Visual Studio Code ed è compatibile con altri ambienti come IntelliJ IDEA, PyCharm e WebStorm, che lo rendono facilmente integrabile nel flusso di lavoro di qualsivoglia organizzzazione.

La modalità few-shot consente di “insegnare” al modello gli stili di codifica adottati da chi ne fa uso. Un vantaggio per il codice di media complessità e che, nei contesti più estremi, può rendere necessario addestrare ulteriormente il modello con la codebase interna.

L’uso individuale è gratuito, mentre il costo per le formule d’uso aziendali viene comunicato su richiesta.

DeepCode AI

Prodotto dalla britannica Snyk Limited, DeepCode AI è uno strumento di code review. Analizza il codice sorgente in tempo reale, sfruttando tecniche di machine learning che apprendono da migliaia di repository Open source.

Lo scopo è quello di identificare vulnerabilità di sicurezza, problemi di qualità e di suggerire soluzioni per migliorare il codice prima della messa in produzione.

DeepCode AI supporta un’ampia gamma di linguaggi e framework e, oltre ad avere un approccio ibrido tra modelli simbolici e modelli AI, è in grado di fornire suggerimenti in base al contesto del progetto.

Non ci è stato possibile toccare con mano il tuning e quindi non ci sbilanciamo e non ventiliamo ipotesi.

La versione gratuita è adatta agli sviluppatori individuali. La versione Team ha un costo di 25 dollari al mese (21,64 euro), quella Enterprise esige di contattare il comparto commerciale di Snyk.

Sourcegraph Cody

Una soluzione che guarda soprattutto alle imprese e ai grandi progetti di sviluppo software. Sourcegraph Cody integra funzionalità di ricerca del codice, chatbot AI, completamenti intelligenti e automazioni per l’editing. Il tool mette il focus sulla collaborazione e consente di condividere prompt e best practice.

Il completamento e i suggerimenti contestuali esprimono il loro meglio solo dopo una fase di setup e tuning che tiene conto della codebase dell’organizzazione. La Prompt Library, pensata proprio per la collaborazione tra sviluppatori, consente di salvare e condividere prompt per l’automazione di attività che tengono conto degli standard e degli stili.

Si integra ai i principali IDE (VS Code, Visual Studio, IntelliJ e altri) e con i sistemi di gestione del codice (GitHub, GitLab, Bitbucket).

Inoltre, è compatibile con diversi modelli linguistici di AI, tra i quali GPT-4, Claude 3.5 e 3.7, Gemini 2.5 Pro.

L’esperienza d’uso risulta immediata e fluida, la curva di apprendimento è bassa per chi ha già una certa dimestichezza con lo sviluppo di software.

Sourcegraph Cody adotta un modello di pricing che, oltre alla versione gratuita adatta a sviluppatori individuali, prevede le versioni Codi Pro, Enterprise Starter ed Enterprise. I costi vanno dai 9 dollari mensili ai 59 dollari mensili (da 7,79 euro a 51 euro).

OpenAI Codex

Uscito dai laboratori di OpenAI, traduce il linguaggio naturale per scrivere codice, è adatto al refactoring, al debugging e alla revisione. Si integra con diversi ambienti di sviluppo e, grazie ai sandbox, garantisce un elevato livello di sicurezza negli ambienti cloud.

Tramite la sua integrazione in ambienti come GitHub Copilot, Codex permette agli sviluppatori di lavorare in modo fluido all’interno dei rispettivi IDE.

I nostri test suggeriscono che con codice non complesso il lavoro risulta attendibile e fluido. Le cose cambiano con l’uso di librerie non molto diffuse e con progetti particolarmente complicati: a scanso di equivoci, va detto che anche in questi casi il risultato è abbastanza buono e tutto sommato affidabile, benché il livello di dettaglio scenda molto.

Limiti evidenti ma da relativizzare, perché occorre considerare OpenAI Codex al pari di un cantiere in costruzione, OpenAI rilascia innovazione con buona regolarità

Il costo può variare in base all’implementazione: gli sviluppatori individuali possono beneficiare di piani più accessibili, mentre gli usi in ambito aziendale richiedono contratti personalizzati.

Come scegliere i giusti AI coding tool

È sempre una questione che si risolve iniziando da un tavolo per le riunioni. Per operare una scelta accorta è necessario porsi delle domande e fare delle verifiche. Il risultato di queste attività restringe il campo, quando non porta direttamente alla decisione definitiva.

Per scegliere il giusto AI code generator:

• Definire le esigenze del progetto: quali linguaggi di programmazione e quali framework si intende usare, quale fase della scrittura di codice deve essere maggiormente supportata dalle AI, come deve essere distribuito il codice o, ancora, la necessità di ricorrere a tecnologie particolari
• Valutare le soluzioni disponibili: quanto stabilito tende a restringere il campo e a indirizzare verso un numero selezionato di fornitori. Individuati quelli papabili, è opportuno documentarsi a fondo, consultando le community di riferimento e la documentazione tecnica
• Sperimentazione: fare leva sulle versioni gratuite o procedere alla sottoscrizione di un abbonamento mensile affinché si possano toccare con mano le peculiarità delle funzioni offerte dal prodotto
• Valutare l’assistenza: un fornitore che garantisce standard di supporto più elevati (tempi di risposta, modalità di contatto e tempo di soluzione dei problemi riscontarti) è una garanzia
• Compliance e sicurezza: leggere in modo accurato le politiche sulla privacy e sulle misure di sicurezza attuate dai fornitori
• Usabilità: la curva di apprendimento ha un peso specifico e deve essere il più bassa possibile, anche per non tradire la natura di questi tool, creati per semplificare il processo di codifica e quindi di rendere più fluido il lavoro di chi sviluppa.

Non da ultimo, è opportuno valutare anche l’integrazione e la scalabilità.

Integrazione con gli strumenti esistenti

La facilità di integrazione è un altro aspetto da verificare prima di prendere la decisione d’acquisto. Vanno presi in considerazione alcuni diversi aspetti:

• analisi degli strumenti in uso per valutare la compatibilità con i plugin o le API messi a disposizione dall’AI code generator di interesse
• configurare un ambiente di test al cui interno misurare il grado di integrazione e coinvolgere il fornitore per superare eventuali problemi, in stretto contatto con gli sviluppatori. Parallelamente valutare le necessità di scalabilità, tenendo conto della prospettiva di crescita del progetto o del gruppo di sviluppatori
• monitoraggio continuo per individuare eventuali aree di miglioramento, anche in virtù della formazione impartita agli sviluppatori e alla loro maggiore dimestichezza con il tool selezionato.

Queste attività consentono all’AI code generator di lavorare in costante sinergia con gli strumenti già in uso dall’azienda.

Sicurezza e privacy degli AI Code Generator

Sono elementi cruciali dei quali occorre prendere contezza già in fase di scelta della soluzione ottimale, così come scritto sopra.

Questi strumenti trattano porzioni di codice spesso sensibili e coperte da proprietà intellettuale. Ci sono degli indicatori che vanno presi in considerazione:

• Elaborazione locale o in cloud: alcuni AI code generator operano interamente in locale oppure offrono modalità ibride che permettono di elaborare il codice sul computer dello sviluppatore, riducendo il rischio di trasmissione di dati sensibili verso server esterni all’organizzazione. Altri tool, invece, richiedono l’invio del codice al cloud per l’elaborazione, ciò significa che diventa essenziale verificare le politiche di sicurezza del provider e comprendere come vengono trasferiti, gestiti, archiviati e anonimizzati i dati
• Crittografia: l’affidabilità di una piattaforma terza si misura anche valutando gli standard di crittografia che garantisce tanto per i dati in transito quanto per quelli a riposo.
• Politiche di conservazione e di utilizzo dei dati: è importante leggere attentamente le politiche sulla privacy del tool preso in considerazione, per sapere se e per quanto tempo il codice o i dati relativi all’attività vengono memorizzati. Alcuni strumenti potrebbero utilizzare i dati per migliorare i propri algoritmi di AI, mentre altri si impegnano a non conservare dati sensibili dopo l’elaborazione.
• Accesso e controllo: i provider devono garantire che l’acceso ai dati è possibile solo agli utenti autorizzati, lasciando all’organizzazione la gestione dei permessi utente
• Conformità alle normative: anche i tool di questo tipo devono adeguarsi alle norme internazionali sulla protezione dei dati. Verificare tali conformità è importante, soprattutto per le aziende che devono salvaguardare dati sensibili o proprietari.

Un’ulteriore considerazione riguarda il possibile rischio che i tool, mediante il training, possano generare codice simile a quello presente nei dataset usati per l’addestramento. Questo solleva la necessità di controllare le licenze e la proprietà intellettuale del codice generato per prevenire eventuali conflitti legali o violazioni dei diritti di terzi.

Questi aspetti non solo aiutano a salvaguardare il codice sorgente e i dati sensibili, contribuiscono a costruire un ambiente di sviluppo sicuro, affidabile e rispettoso delle norme sulla proprietà intellettuale.

Quali sono i rischi associati all’uso dei generatori di codice AI

Ci sono rischi più pratici e altri concettuali ma non meno impattanti. Tra questi ultimi va citato quanto sostenuto nello studio Your Brain on ChatGPT, pubblicato il 10 giugno 2025 da un pool di ricercatori di diversi atenei del Massachusetts nel quale, mediante esami EEG, è stato stabilito che le persone dedite a un uso eccessivo di GPT presentano una connettività cerebrale (onde alfa e beta) sensibilmente ridotta rispetto a chi non ne fa uso (o non ne fa un uso frequente).

Stando allo studio, questo fenomeno di “under engagement” continua anche dopo avere smesso di usare le AI.

Si tratta quindi di un rischio, peraltro riconosciuto anche da altri studi, che riguarda l’uso delle AI nelle loro varie declinazioni e non soltanto degli AI code generator. Ma è una potenziale criticità di cui tenere conto.

Tra i rischi di ordine pratico vanno annoverati la qualità del codice e la sua affidabilità, oltre la sicurezza.

Infatti, il codice generato in modo automatico può essere al di sotto delle attese se non persino sbagliato. In genere, con l’aumentare della complessità del contesto, gli AI code generator tendono a non cogliere alcune sfumature, restituendo errori logici e l’inserimento di vulnerabilità.

C’è poi il rischio legato alle violazioni della proprietà intellettuale rese possibili dal fatto che i LLM apprendono da codice già esistente.

Inoltre, la mancanza di trasparenza nei processi decisionali degli algoritmi può ostacolare il debugging e l’ottimizzazione del codice, rendendo complicato per gli sviluppatori comprenderne il funzionamento.

Tutto ciò porta alla conclusione secondo cui il controllo umano è imprescindibile, così come lo è una cura maniacale della documentazione a corredo di qualsiasi progetto di sviluppo software.

Un’adeguata documentazione e un controllo umano costante sono pertanto indispensabili anche dal punto di vista della responsabilità legale ed etica. In caso di problemi di tipo tecnico, operativo oppure legale, quella che viene compromessa è la credibilità dell’azienda che ha prodotto il software, mentre le pecche delle AI usate passano in secondo piano.