Dalla scrittura del codice alla direzione degli agenti: come sta cambiando il ruolo dello sviluppatore software?

Per anni, il lavoro di uno sviluppatore software è stato associato principalmente alla scrittura del codice. Il programmatore riceveva una richiesta, la trasformava in logica tecnica, testava la soluzione e correggeva i problemi che emergevano durante il processo.

Con l’arrivo degli agenti AI di programmazione, questo modello sta iniziando a cambiare. Gli strumenti di Intelligenza Artificiale non vengono più utilizzati soltanto per suggerire una riga di codice o completare automaticamente una funzione. Possono analizzare una base di codice, pianificare modifiche, scrivere codice, eseguire test e preparare il lavoro per la verifica.

Questo cambiamento sta dando vita a ciò che oggi viene definito sviluppo agentico: un nuovo modo di costruire software, in cui il programmatore non esegue necessariamente ogni passaggio in prima persona, ma dirige e controlla agenti che svolgono alcune parti del processo.

Dall’assistenza alla delega delle attività

I primi strumenti di AI per la programmazione funzionavano principalmente come assistenti. Suggerivano frammenti di codice, spiegavano una funzione o aiutavano a individuare un errore. Il programmatore continuava a controllare direttamente quasi ogni operazione.

Gli agenti AI di programmazione stanno introducendo un modello diverso. Invece di chiedere all’AI di scrivere soltanto una funzione, è possibile assegnarle un obiettivo più ampio: analizzare un problema, individuare i file da modificare, implementare la soluzione e verificare che funzioni.

In questo caso, il programmatore non sta semplicemente chiedendo aiuto per produrre codice. Sta delegando un intero processo tecnico.

Il rapporto di Anthropic sulle tendenze dello sviluppo agentico evidenzia che l’AI sta cambiando i ruoli all’interno dei team software, i modelli di collaborazione tra esseri umani e AI e il modo in cui più agenti possono essere coordinati all’interno dello stesso processo di sviluppo.

Il programmatore passa dal ruolo di esecutore a quello di progettista del processo

Lo sviluppo agentico non allontana il programmatore dal processo. Al contrario, sposta la sua attenzione dall’esecuzione manuale di ogni singolo passaggio alla progettazione del modo in cui il lavoro deve essere svolto.

Invece di scrivere ogni riga di codice, il programmatore deve definire chiaramente il problema, i limiti dell’attività, gli standard da rispettare e il modo in cui verrà verificato il risultato.

Ciò richiede un insieme più ampio di competenze. Uno sviluppatore deve comprendere non soltanto il linguaggio di programmazione, ma anche l’architettura del sistema, le dipendenze tra i componenti, i requisiti di sicurezza e l’impatto che una modifica può avere sul resto dell’applicazione.

Più attività vengono delegate a un agente AI, più diventano importanti la qualità delle istruzioni e il contesto fornito all’agente.

La scrittura delle specifiche diventa importante quanto la scrittura del codice

Un agente AI di programmazione non deve sapere soltanto quale funzione creare. Deve comprendere perché la modifica è necessaria, quali vincoli deve rispettare e come viene definito un risultato accettabile.

Per questo motivo, lo sviluppo agentico accresce l’importanza delle specifiche tecniche.

Una richiesta poco chiara può produrre codice apparentemente funzionante, ma non conforme alle reali esigenze dell’azienda. Una specifica chiara fornisce all’agente l’obiettivo, il contesto, i criteri di accettazione e i limiti entro i quali può operare.

Il ruolo del programmatore si avvicina così a quello di un architetto tecnico. Deve suddividere un problema complesso in attività comprensibili, definire le relazioni tra esse e stabilire quali decisioni possono essere delegate all’AI.

Il codice generato deve essere verificato, non semplicemente accettato

Il fatto che un agente AI possa produrre codice ed eseguire test non significa che il risultato debba essere accettato automaticamente.

Il codice può superare i test stabiliti e contenere comunque problemi architetturali, vulnerabilità di sicurezza o scelte che rendono il sistema più difficile da mantenere. L’agente può soddisfare tecnicamente la richiesta senza comprendere pienamente l’obiettivo del prodotto o l’impatto a lungo termine della soluzione.

Per questo motivo, la verifica umana rimane una parte essenziale dello sviluppo software.

Il programmatore deve controllare non soltanto se il codice funziona, ma anche se è leggibile, sicuro, testabile e coerente con l’architettura esistente. In un processo agentico, la revisione del codice non è un semplice controllo della sintassi. Diventa il principale meccanismo per verificare la qualità del lavoro delegato.

Un team software può includere diversi agenti AI

Lo sviluppo agentico non si limita necessariamente al rapporto tra un programmatore e un singolo agente.

Un processo può includere un agente che analizza i requisiti, un altro che implementa le modifiche, un agente che genera i test e un altro che controlla il codice alla ricerca di problemi di sicurezza. Ciascuno può avere un ruolo definito e utilizzare strumenti differenti.

In un’architettura di questo tipo, il programmatore deve stabilire come vengono suddivise le attività, quali informazioni si scambiano gli agenti e in quali momenti è necessaria l’approvazione umana.

Ciò introduce una nuova forma di orchestrazione. Il programmatore non gestisce soltanto i componenti di un’applicazione, ma anche gli attori digitali che partecipano alla sua costruzione.

La produttività non si misura soltanto dalla quantità di codice

Gli agenti AI di programmazione possono aumentare notevolmente la velocità con cui viene prodotto il codice. Tuttavia, una maggiore quantità di codice non significa necessariamente un software migliore.

Se i team generano modifiche più rapidamente di quanto riescano a controllarle, testarle e mantenerle, la produttività apparente può creare debito tecnico. Per questo motivo, la misurazione del successo deve includere la qualità, la stabilità e l’impatto delle modifiche, non soltanto il numero delle attività completate.

Nello sviluppo agentico, la domanda principale non è quanto codice possa produrre un agente AI. La domanda è se possa contribuire alla costruzione di un sistema corretto, sicuro e facilmente manutenibile.

Le competenze del programmatore non scompaiono, ma cambiano

La conoscenza dei linguaggi di programmazione, delle strutture dati, dei database e dell’architettura software rimane essenziale. Senza queste conoscenze, diventa difficile stabilire se la soluzione creata da un agente sia davvero valida.

Ciò che cambia è il modo in cui queste competenze vengono utilizzate.

Il programmatore deve essere in grado di formulare obiettivi precisi, fornire il contesto necessario, individuare i risultati errati e prendere decisioni quando esistono diverse alternative tecniche. Deve inoltre comprendere quali attività possono essere automatizzate e quali richiedono il giudizio umano.

In questo senso, lo sviluppo agentico non riduce l’importanza delle competenze tecniche. Le sposta dalla produzione manuale del codice alla direzione, al controllo e al miglioramento dei processi automatizzati.

Lo sviluppo agentico richiede un nuovo modello di responsabilità

Per ALSoft, l’utilizzo degli agenti AI di programmazione non deve essere considerato soltanto un modo per scrivere codice più velocemente. Richiede un modello chiaro di responsabilità per il modo in cui vengono assegnate le attività, verificati i risultati e approvate le modifiche.

Se un agente apporta una modifica al sistema, deve essere possibile comprendere quale fosse l’obiettivo, quale contesto gli sia stato fornito, quali azioni abbia eseguito e chi abbia approvato il risultato.

Come afferma Ermal Beqiri, fondatore di ALSoft:

«Lo sviluppo agentico non allontana il programmatore dal processo, ma lo colloca in un ruolo più strategico. Quando l’AI può scrivere e testare il codice, la responsabilità dello sviluppatore si sposta verso la progettazione della soluzione, la direzione degli agenti e la verifica di ogni risultato prima che diventi parte del sistema.»

Gli agenti AI stanno cambiando gradualmente il modo in cui viene costruito il software. Il programmatore non è più soltanto la persona che scrive ogni riga di codice, ma colui che definisce gli obiettivi, organizza il processo e garantisce la qualità del risultato.

In questo nuovo modello, il valore dello sviluppatore non si misura soltanto dalla velocità di programmazione. È sempre più legato alla capacità di prendere decisioni tecniche, dirigere sistemi intelligenti e trasformare il lavoro degli agenti AI in software affidabile.

Lo sviluppo agentico non rende il programmatore meno importante. Rende il suo ruolo più ampio.