Se nel 2026 scrivi ancora codice riga per riga, hai già perso. So che suona duro, ma dopo più di un anno in cui non ho scritto una singola riga di codice io stesso, ne sono convinto.
Questo non è l'ennesimo post di marketing su quanto sia fantastica l'IA e che tutti dovrebbero salire sul carro. Ho avuto innumerevoli conversazioni con sviluppatori intorno a me, inclusi ingegneri senior, che mi dicono di aver provato l'IA per programmare e che "non porta granché". Credo stiano commettendo un errore grave.
Scrivo questo mentre costruisco Agely, una startup di IA conversazionale per anziani. Ogni giorno applico quello che sto per descrivere. Non è teoria. È così che stiamo costruendo l'azienda in questo momento.
Un po' di contesto. Programmo dall'età di 8 anni. Non ho mai smesso e lo adoro. Ma ecco cosa mi ci sono voluti anni per capire: la mia passione non è mai stata scrivere righe di codice. La mia passione è sempre stata creare prodotti. Programmare è una capacità che ti permette di costruire qualcosa che altri possono usare. Apre possibilità, aiuta le persone nella vita quotidiana. Ecco cosa significa programmare per me. Non scoprire un nuovo framework o perfezionare design pattern.
Con questa mentalità, l'IA generativa ha cambiato radicalmente cosa significa essere un fondatore tecnico.
Il cambiamento è stato graduale
All'inizio, i modelli completavano solo le righe di codice successive. Poi sono migliorati. Iniziavi un file, scrivevi 3 o 4 righe descrivendo cosa volevi, e l'IA scriveva esattamente ciò che intendevi. Nominava le variabili come piace a te, organizzava i membri pubblici e privati come preferisci, nel linguaggio di tua scelta. Per me era TypeScript, e scriveva codice esattamente come l'avrei scritto io.
Certo, all'inizio faceva errori. Il codice non compilava, le cose non funzionavano. Ma adesso? Adesso è diverso. Descrivi cosa vuoi per un progetto, scegli le tue tecnologie, e l'IA scrive tutti i file per te. L'intero progetto. E il codice è leggibile. Quando chiedo all'IA di generare un progetto o una funzionalità, vado a esaminare i file. Il codice rispetta le best practice del linguaggio e del framework. È ben scritto, commentato al livello che chiedo. Scrive esattamente come voglio io.
Ovviamente, il prompting richiede lavoro. Quando faccio un prompt per un progetto, non scrivo 4 righe. Scrivo 300, 400, a volte 500 righe. È una specifica completa. Pensala come scrivere specifiche dettagliate o spiegare linee guida ad alto livello. Man mano che i modelli migliorano, puoi restare sempre più astratto senza specificare ogni dettaglio. Dici semplicemente "segui le best practice di Go" o "segui le best practice di Rust" e lo fa.
Ed ecco cosa è brillante: l'IA itera. Non si ferma finché non funziona.
Le persone intorno a me continuano a dire "non funziona, non funzionerà, l'ho provato un po'." Ma il punto è che non puoi testare questo per 10 minuti. Ci vuole tempo. Lasciatemi fare un parallelo. È un po' come gli operai quando sono arrivati i robot. Il 90% diceva "questo non sostituirà mai i nostri lavori." E il 10% ha iniziato a imparare come riparare e costruire le macchine. Sappiamo dove ha portato. È una realtà dura, ma è la realtà.
Cosa significa in concreto
Quando l'IA ha iniziato a completare il mio codice, ho smesso di andare su Stack Overflow. Ho risparmiato circa il 30% del mio tempo. Basta cercare come implementare un pattern o risolvere un problema specifico.
Poi ho iniziato a generare piccoli progetti, a volte in linguaggi in cui non ero esperto. Posso leggere Go, capisco come strutturare un progetto Go, conosco i design pattern. Non sono un esperto, ma posso valutare l'output. Quando l'IA ha iniziato a generare i miei progetti Go, ci mettevo 10 volte meno tempo. Sono passato dal risparmiare il 30% al risparmiare il 90%.
Il vero punto di svolta: risolvere problemi complessi
Chiedi all'IA di scrivere un report di ricerca. Non basato su 10 o 20 fonti, ma 300, 400, a volte fino a 1.500 fonti. Ci vuole un'ora o più, ma ottieni una sintesi che è stato dell'arte su qualsiasi tecnologia tu stia esplorando. Inoltre, la barriera linguistica scompare. Puoi chiedere citazioni, cliccare per verificare e leggere i paper di ricerca originali. L'IA digerisce paper, tabelle, immagini, diagrammi.
Poi prendi quel report, lo inietti nel tuo prompt e dici "costruiscimi questo componente." Qualcosa che avrebbe richiesto mesi di ricerca ora richiede 8 ore. Cose che sembravano impossibili, o accessibili solo ad aziende come Google o Microsoft, diventano raggiungibili per un singolo sviluppatore. Basta sapere come fare i prompt.
Il prompting è un'arte. Non si tratta solo di scrivere un prompt. Si tratta di imparare a scomporre progetti complessi nei giusti incrementi. Se sbagli, ottieni spazzatura. Se azzecchi, progetti che richiederebbero un mese si completano in un giorno. E se fallisci? Hai perso da 4 a 8 ore, non 3 mesi con un team. Butti via tutto e ricominci domani.
Parliamo di guadagni di produttività da 10x a 30x
Quando realizzi che l'IA genera codice pulito, codice che sembra scritto da te, che rispetta i linter, esegue test end-to-end come vuoi tu, capisci che il paradigma per costruire startup è completamente cambiato.
In Agely, questo cambia tutto. Non dobbiamo raccogliere milioni prima di rilasciare un prodotto. Non servono 15 ingegneri per costruire qualcosa di sofisticato. Quello che avrebbe richiesto mesi di sviluppo e un team completo ora può essere realizzato da un fondatore tecnico in settimane, rispettando tutti i vincoli di sicurezza e qualità.
È così che affrontiamo Agely. Abbracciamo questo nuovo paradigma dal primo giorno. Non come esperimento, ma come fondamento del nostro modo di costruire.
Mi ci è voluto un anno per interiorizzarlo completamente. Credo sia circa il tempo di cui il cervello umano ha bisogno per passare da "l'IA è un giocattolo che mi aiuta occasionalmente" a "l'IA trasformerà il mio lavoro." Non assumere una posizione difensiva per paura. Provalo! Abbraccialo!
Ma ecco il punto cruciale: non devi mai perdere il tuo giudizio
A volte, su problemi molto complessi, l'IA semplicemente non riesce a risolverli da sola. Se hai perso la capacità di capire come le cose si connettono, come il puzzle è costruito, non sarai in grado di guidare l'IA verso una soluzione. Questo è il lavoro di un principal engineer. Questo è il lavoro di un CTO. Avere quella visione d'insieme. E questo non è cambiato.
L'IA non deve renderci più stupidi.
È fantastico che l'IA generi codice per noi. Ma dobbiamo sempre essere in grado di leggerlo. Sempre in grado di capire come funziona. Sempre in grado di giudicarlo. Questo richiede competenza. Significa leggere codice, cercare di capirlo, fare domande all'IA, sapere perché qualcosa funziona o non funziona.
L'errore sarebbe fare vibe coding senza mai guardare sotto il cofano.
Credo sia esattamente questo che porta molte persone a liquidare il vibe coding come "solo un giocattolo." Credono che l'IA possa gestire solo progetti semplici. Ma l'errore è proprio lì. Se lasci che l'IA generi codice mentre tu orchestra come i pezzi si incastrano, se sei tu a dire all'IA come concatenare i pezzi del puzzle, puoi costruire cose molto più complesse di quanto avresti potuto fare da solo, o anche con un team.
Questa è l'arte sottile. Mantieni la tua competenza. Mantieni il tuo giudizio. E usi l'IA come acceleratore, non come sostituto del pensiero.
Il paradigma sta cambiando. Il vibe coding non è un giocattolo. È un cambiamento fondamentale nel modo in cui creiamo software e costruiamo startup. La domanda non è se adattarsi. La domanda è quanto velocemente sei disposto a imparare.