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Ep14 - Le abilità di capire le cose scritte da altri

12/10/2026
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Negli ultimi tempi mi faccio sempre più domande su come cambierà il modo di sviluppare software con l'intelligenza artificiale, anche perché le opinioni che sento in giro sono spesso opposte. Da una parte c'è chi racconta che con l'AI si prototipa in una notte quello che prima richiedeva settimane. Dall'altra ci sono storie di applicativi scritti in pochissimo tempo, portati in produzione e poi diventati un problema qualche mese dopo, perché nessuno aveva davvero capito cosa era stato costruito.


Ne ho parlato con Alfonso Fuggetta, professore di Ingegneria del Software al Politecnico di Milano, e ne è uscita una chiacchierata molto interessante, che rimette i piedi per terra senza togliere nulla al valore di questi strumenti.


Siamo partiti da una distinzione che spesso si sottovaluta, e cioè che usare l'AI come cuore di un'applicazione non è la stessa cosa che usarla come assistente per scrivere il codice. Poi abbiamo parlato di specifiche e di prototipi, e Alfonso ci ricorda che il problema di capire cosa vuole davvero il cliente è vecchio quanto il software partendo dal modello a cascata allo spiral model di Barry Boehm, fino all'agile. L'AI non ha cambiato il problema, ne ha accorciato il ciclo.


Il cuore della conversazione è la verifica del codice. Se l'AI scrive il codice, chi lo controlla? Per verificare in modo efficace bisogna aver scritto tanto codice e aver sbagliato tanto.

Riflettiamo anche su un'altra domanda: se i più giovani non scrivono più codice, da dove arriverà in futuro questa competenza di verifica? È una domanda a cui personalmente non ho una risposta definitiva, ma credo sia una delle più importanti che dobbiamo farci come organizzazioni.

Dobbiamo instillare nelle nuove generazioni di developer, e non solo, l'abitudine a dubitare.


Abbiamo parlato anche di Messy Jobs, il libro di Luis Garicano dove si indica che l'impatto dell'AI è stato spesso studiato sulle singole attività, assumendo che l'AI avrebbe sostituito la persona, ma le persone non svolgono una sola attività, ne svolgono molte.

Il confronto si è poi spostato sul costo reale dei token, sulla progettazione sociotecnica e sul perché quasi nessuno misura il tempo che passiamo a sistemare quello che abbiamo rilasciato in fretta.


La lesson learned di questo episodio è la parola dubitare. Non per sfiducia, ma per chiederci ogni volta se un risultato è vero e, soprattutto, se l'abbiamo compreso.


Capitoli

00:00 Introduzione: due articoli, due visioni opposte

02:50 Chi è Alfonso Fuggetta

03:58 AI engineering e software engineering: due domande diverse

13:50 Specificare prima o prototipare prima?

20:30 Il collo di bottiglia della verifica e l'esperimento del CRM in vibe coding

28:54 La persona nel processo: Messy Jobs e il paradosso dei junior

39:45 Il tempo liberato dall'AI va reinvestito per capire il contesto

42:05 Decisioni reversibili e irreversibili, progettazione sociotecnica

47:27 Il calendario delle lezioni: "non è distratto, è probabilistico"

52:04 Misurare il post go-live

53:24 Lesson learned: le sirene di Ulisse e l'arte di dubitare


SimpleMente Me è il podcast in cui provo a parlare di tecnologia in modo umanizzato, perché diventi parte della crescita personale di ognuno di noi. Commenti e feedback sono sempre super accetti.

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