ARTICOLO / 20 OTTOBRE 2025
Contesto
L’Intelligenza Artificiale sta ridefinendo lo sviluppo software, introducendo tecnologie che automatizzano codice, test e gestione progetti. Questi strumenti avanzati migliorano la produttività, la precisione e la velocità di rilascio delle applicazioni, promuovendo una maggiore collaborazione tra uomo e macchina. In particolare, l’AI generativa (GenAI), ovvero modelli di intelligenza artificiale in grado di generare contenuti come codice e testi, sta guidando questa trasformazione. Negli ultimi anni, i progressi nei Large Language Model (LLM) hanno abbattuto molti ostacoli tradizionali dello sviluppo: oggi algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) permettono agli strumenti di interpretare specifiche testuali e di produrre direttamente codice o altri artefatti. In sostanza, la GenAI consente di passare dall’idea al software funzionante con meno passaggi manuali: può trasformare idee o requisiti in user story, generare i casi di test relativi, scrivere il codice sorgente e persino la documentazione tecnica del progetto (fonte IBM). Questo approccio introduce un nuovo paradigma di co-sviluppo uomo-macchina: invece di sostituire gli sviluppatori, l’AI li affianca nelle attività ripetitive, permettendo loro di concentrarsi maggiormente sulle attività complesse e ad alto valore aggiunto.
In termini di evoluzione, si tratta di una svolta epocale per il settore IT. Siamo di fronte a un punto di svolta in cui sviluppatori e AI lavorano in sinergia: non più in competizione, ma in collaborazione sempre più stretta e intelligente. Strumenti di suggerimento automatico del codice e generazione di funzioni o componenti stanno velocizzando la scrittura del software, supportando anche la risoluzione di problemi e la ricerca di soluzioni. La GenAI, quindi, rappresenta la naturale estensione dell’automazione nel software: dove prima c’erano semplici autocompletamenti o snippet riutilizzabili, ora l’AI può comprendere un requisito espresso in linguaggio naturale e proporre una soluzione di codice funzionante. In questo scenario, il ruolo degli sviluppatori tende a concentrarsi sulle decisioni architetturali, la risoluzione di problemi complessi e l’innovazione, mentre le macchine si occupano del lavoro di routine. Come evidenziato da IBM (fonte), questa collaborazione sta già aumentando la velocità e l’accuratezza delle fasi di sviluppo, promuovendo al contempo un ambiente software più affidabile e sicuro.
Vantaggi e stato attuale
Per tutti i decision maker tecnici o figure business impegnate nella trasformazione digitale, l’adozione dell’AI generativa nello sviluppo software risponde a esigenze concrete e pressanti. In primis c’è la necessità di accelerare il time-to-market delle applicazioni: in un mercato dove la rapidità è un vantaggio competitivo, poter sviluppare e rilasciare funzionalità più velocemente è fondamentale. Tuttavia, i team si scontrano spesso con risorse limitate e backlog crescenti. Uno dei problemi chiave è la carenza di sviluppatori qualificati: a livello globale la domanda di competenze software supera di gran lunga l’offerta, tanto che si stima un deficit di oltre 85 milioni di professionisti tech entro il 2030 (link). Questa carenza comporta sovraccarico dei team esistenti, progetti in ritardo e costi di sviluppo elevati. Inoltre, gran parte del tempo di uno sviluppatore viene assorbito da attività a basso valore aggiunto: studi indicano che fino al 50% del tempo totale può essere speso in debugging, testing e verifiche (link). Questa percentuale rappresenta non solo tempo sottratto a nuove feature, ma anche un incremento dei costi di un progetto software, impiegati per trovare e correggere errori invece che per innovare. Attività come scrivere test, correggere bug e aggiornare la documentazione, sebbene cruciali, sono spesso trascurate. Ciò incide negativamente sulla qualità del software finale.
Di fronte a questi pain point, l’obiettivo di chi adotta soluzioni di AI Development è duplice: migliorare l’efficienza operativa ed elevare la qualità del prodotto software. La GenAI promette infatti di automatizzare i compiti ripetitivi e alleggerire il carico cognitivo degli sviluppatori, permettendo ai team di produrre di più a parità di tempo. Dati recenti confermano un forte interesse verso questa direzione: secondo il report Stack Overflow 2025, l’84% degli sviluppatori sta già utilizzando o pianifica di utilizzare strumenti di AI per il coding, in aumento rispetto al 76% dell’anno precedente (link). Le ragioni di questo entusiasmo risiedono nei benefici tangibili riscontrati: l’aumento di produttività è citato da oltre il 51% dei professionisti, insieme a un apprendimento più rapido (53%). Interessante anche il dato sulla qualità del codice: circa un 35% segnala codice più accurato grazie all’AI. In pratica, gli sviluppatori vedono in questi strumenti la possibilità di ridurre gli errori e le rielaborazioni, dedicando più tempo a scrivere buon codice al primo colpo. Dal punto di vista del business, ciò si traduce in software più affidabile e meno costi di manutenzione a lungo termine. Va notato, comunque, che esistono ancora dei limiti: ad esempio circa il 71% dei professionisti ritiene gli attuali tool AI poco efficaci sui task più complessi. Questo mette in luce la necessità di un approccio strutturato, di affiancamento allo sviluppatore, integrando l’AI nel processo in modo strategico e non come insieme di strumenti isolati. Nonostante le sfide, il trend è chiaro: per molte organizzazioni adottare l’AI nello sviluppo software è diventato un passo chiave per risolvere problemi cronici (ritardi, bug, scarsa documentazione) e per raggiungere obiettivi ambiziosi in termini di innovazione e competitività.
L’approccio Var Group al Software Development Life Cycle
Chi decide di introdurre la GenAI nel ciclo di sviluppo può avvalersi di un ecosistema di strumenti e funzionalità che coprono tutte le fasi del Software Development Life Cycle. Di seguito analizziamo le componenti principali che in Var Group stiamo usando e che abilitano questo nuovo approccio:
Generazione automatica di codice
I moderni AI coding assistant fungono da pair programmer virtuali. Grazie a modelli di machine learning addestrati su grandi basi di codice, l’AI è in grado di suggerire il completamento del codice mentre il programmatore scrive, oppure di generare direttamente intere funzioni o segmenti di codice a partire da una descrizione in linguaggio naturale (link). Ad esempio, fornendo il nome di una funzione e il suo scopo, lo strumento AI può proporre l’implementazione completa seguendo le best practice. Questo accelera la codifica, riduce gli errori (soprattutto sul codice standard o ripetitivo) e permette agli sviluppatori di concentrarsi su logiche più complesse invece che sul boilerplate. Tali assistenti si adattano al contesto e allo stile del progetto, contribuendo a uniformare il codice prodotto dal team. Inoltre, funzionalità come il code autocompletion intelligente e la scrittura di codice non solo velocizzano lo sviluppo ma aiutano anche i meno esperti ad applicare pattern consolidati, favorendo una rapida diffusione della conoscenza all’interno del team.
Va tenuto in considerazione che è necessario un tempo di setup per raggiungere questo scopo, in cui si definiscono le guideline all’interno della piattaforma di AI in modo che segua non delle linee guida generiche ma quelle definite dall’organizzazione, raffinando man mano la knowledge base.
Automazione dei test
Scrivere test richiede tempo e spesso, sotto scadenza, può venire trascurato. Gli strumenti di AI possono colmare questa lacuna generando automaticamente unit test a partire dal codice o dalle user story fornite. In pratica l’AI analizza la funzionalità descritta (o il codice stesso) e produce suite di test unitari che coprono vari scenari, anche quelli che allo sviluppatore potrebbero sfuggire. Questo porta ad aumentare la copertura di test in modo significativo riducendo di molto l’effort richiesto. Ad esempio, se si sviluppa una funzione per calcolare interessi bancari, l’AI può generare test con input realistici e edge case, verificando che l’output sia corretto in ogni situazione. Così facendo si fa in modo che lo sviluppatore si possa concentrare solo sui test più difficili e complessi, lasciando all’AI il compito di occuparsi di quelli standard.
In Var Group uniamo questa generazione di test con l’automazione della loro esecuzione all’interno di pipeline di CI/CD, in modo da aumentare il controllo generale sul progetto, migliorando di molto le verifiche costanti per evitare regressioni durante lo sviluppo di nuove funzionalità.
Documentazione assistita dall’AI
La documentazione del codice e dei requisiti è fondamentale per la manutenibilità e la condivisione della conoscenza, ma è spesso vista dagli sviluppatori come un’incombenza noiosa. La GenAI può alleviare questo onere generando automaticamente documentazione tecnica dettagliata. Ad esempio, dato un modulo software, l’AI può produrre i commenti per ogni funzione, includendo spiegazioni sui parametri e sugli output. Allo stesso modo, può sintetizzare la documentazione API o creare diagrammi e specifiche a partire dal codice sorgente. Una capacità preziosa è anche quella di aggiornare la documentazione obsoleta: confrontando codice e documenti esistenti, l’AI evidenzia discrepanze e propone aggiornamenti, mantenendo allineate implementazione e descrizione. In contesti di modernizzazione legacy, questi strumenti riescono persino a leggere vecchi programmi (es. in COBOL) e produrre documenti descrittivi in linguaggio moderno, facilitando la comprensione per le nuove generazioni di sviluppatori. L’adozione di documentazione automatizzata migliora non solo l’efficienza (meno tempo speso a scrivere manualmente), ma anche la collaborazione tra team: tutti dispongono di informazioni aggiornate e coerenti, riducendo i malintesi. Semplificando, la differenza di tempo passa dalla scrittura da zero della documentazione nel codice alla sola rilettura e validazione di quanto scritto dall’AI, stimabile nei casi di studio in Var Group in un risparmio di circa il 60% del tempo per la documentazione tecnica.
Revisione del codice e controllo qualità intelligenti
Oltre a scrivere codice, la GenAI può agire come un revisore automatizzato, analizzando il codice sorgente per individuare bug, vulnerabilità e “code smell”. Attraverso algoritmi addestrati su milioni di esempi di codice errato o insicuro, questi tool segnalano potenziali problemi e spesso propongono anche la correzione o refactoring del segmento in questione. Ad esempio, se nel codice è presente una query al database non parametrizzata, l’assistente AI può avvisare del rischio SQL injection e suggerire l’uso di query parametrizzate. Oppure, analizzando il progetto, l’AI può suggerire miglioramenti stilistici per uniformare la formattazione o aderire alle convenzioni di coding stabilite dal team. Questa componente di AI code review lavora instancabilmente in background (ad ogni pull request) e funge da guardrail, garantendo che gli standard di qualità e sicurezza interni siano rispettati sin dalla fase di sviluppo. In aggiunta, l’AI facilita compiti di refactoring e ottimizzazione: può identificare porzioni di codice duplicate o funzioni da semplificare, e in alcuni casi riscriverle in modo più efficiente. Il vantaggio per il team è una riduzione dei difetti in produzione e un codice più pulito, con meno debito tecnico accumulato. Gli sviluppatori umani rimangono ovviamente i decisori finali, tuttavia questo aiuto automatico velocizza enormemente le fasi di controllo di qualità, che tradizionalmente richiedevano lunghe code review esclusivamente manuali.
In Var Group abbiamo automatizzato la revisione dell’AI all’apertura delle pull request, facendo in modo che lo sviluppatore in pochi minuti abbia una visione di ciò che va rivisto nel codice inviato, e spesso è anche in grado di correggerlo prima che venga effettuata la review da un altro sviluppatore, riducendo di fatto l’effort di quest’ultimo.
Supporto alla pianificazione e allo user story mapping
Un aspetto innovativo dell’AI è la capacità di assistere non solo nella scrittura del codice, ma anche nelle fasi iniziali di analisi e progettazione. Gli strumenti di GenAI possono infatti aiutare a tradurre requisiti di business in user story tecniche, creando una sorta di ponte fra il linguaggio del Product Owner e quello del team di sviluppo. Immaginiamo di fornire all’AI una descrizione testuale di alto livello di una funzionalità (es: “i clienti devono poter recuperare la password dimenticata tramite email”): l’AI potrebbe scomporla in user stories dettagliate, con criteri di accettazione. Questo user story mapping con AI velocizza la fase di product backlog grooming e garantisce che nulla venga tralasciato, perché l’AI attinge a una vasta conoscenza di progetti simili per suggerire elementi spesso necessari, migliorandone l’output pur diminuendo l’effort richiesto.
Agenti autonomi (AI agentiche)
Oltre ai coding assistant che suggeriscono righe di codice, stanno emergendo agenti basati su LLM capaci di prendere in carico un obiettivo (“chiudi questo ticket”), scomporlo in passi, orchestrare strumenti (repo, issue tracker, CI/CD, test runner, documentazione), eseguire i task, verificare l’esito e riportare lo stato senza supervisione continua; in pratica pianificano, scrivono, testano, aggiornano changelog/readme, aprono pull request e monitorano lo staging, mantenendo memoria tra iterazioni e migliorando nel tempo grazie al feedback. La svolta non è solamente tecnica ma anche operativa: riduce il ping-pong dev-QA, permette di “scalare” capacità aprendo più agenti nei picchi e sposta il ruolo dello sviluppatore verso architettura, revisione e definizione di policy. Servono però guard-rail chiari: sandbox e permessi minimi, policy di sicurezza codificate nei prompt/sistemi, test automatici e analisi statica come gate, logging e tracciabilità per audit e compliance, oltre a momenti di human-in-the-loop sulle decisioni finali. Al momento stiamo verificando questa tecnologia su un perimetro ristretto (refactor mirati, upgrade dipendenze, generazione test e documentazione), integrando l’agente nella pipeline già esistente e facendo in modo che alla pull request sia sempre presente uno sviluppatore esperto per verificare la qualità di quanto prodotto: quando l’agente diventa affidabile su questi “binari” ripetibili, può estendersi gradualmente a feature più ampie, trasformando la GenAI da strumento a squadra esecutiva aumentata.
Vantaggi e trasformazioni
Adottare un approccio di AI Development porta numerosi vantaggi pratici e strategici, trasformando in profondità il modo di operare dei team di sviluppo. Ecco i principali benefici e cambiamenti che emergono integrando l’AI generativa nello sviluppo software.
Maggiore produttività e velocità di consegna
Il guadagno in termini di tempo è forse il vantaggio più immediato. Automatizzando le parti più lente del lavoro (creazione di test, documentazione), i team possono sviluppare funzionalità più rapidamente e parallelizzare attività che prima dipendevano strettamente dall’uomo. Il risultato è un time-to-market ridotto: ad esempio, come accennato, la generazione automatica di documenti o codice di supporto può comprimere tempi di sviluppo. Inoltre, l’AI aiuta a minimizzare le rilavorazioni: se il codice viene scritto bene sin dall’inizio (grazie ai suggerimenti AI e ai controlli qualità automatici), si evitano quei cicli di correzione che spesso allungano i progetti.
Qualità del software migliorata
Un altro beneficio chiave è l’elevata qualità e affidabilità del codice prodotto quando l’AI viene utilizzata in modo esteso. La generazione di test capillari e le ispezioni automatiche significano meno bug in produzione e meno vulnerabilità di sicurezza lasciate inosservate. L’AI, agendo come guardiano, applica costantemente le best practice: ciò riduce errori umani dovuti a distrazione o inesperienza. Ad esempio, se uno sviluppatore dimentica di gestire un caso limite, c’è una buona probabilità che un test generato automaticamente lo copra e segnali il problema in fase di QA. Allo stesso modo, regole di sicurezza (come la validazione di input utente) possono essere verificate su ogni build. Tutto questo si traduce in software più robusto e sicuro già al momento del rilascio. Secondo IBM, l’adozione dell’AI nel ciclo di sviluppo sta effettivamente aumentando l’accuratezza complessiva e promuovendo un ambiente software molto più affidabile (link). Anche metriche qualitative come la leggibilità e manutenibilità del codice beneficiano della standardizzazione introdotta dall’AI: codice omogeneo, ben documentato e coperto da test è più facile da mantenere ed estendere nel tempo, con un impatto positivo sul costo totale di proprietà del software.
Maggiore focus su innovazione e creatività
Liberare gli sviluppatori dai compiti ripetitivi permette di riqualificare il tempo verso attività a più alto valore aggiunto. Invece di riscrivere per l’ennesima volta una funzione di parsing JSON, il developer può concentrarsi su come migliorare l’esperienza utente dell’applicazione o su come ottimizzare l’algoritmo core di business. L’AI diventa così un “moltiplicatore di forze” che amplifica la creatività e l’innovazione del team. Gli esperti non vengono sostituiti, ma potenziati: l’AI agisce come un co-pilota che esegue il lavoro di routine mentre l’umano mantiene il controllo della visione d’insieme. Questo non solo aumenta la soddisfazione del team, ma porta anche a soluzioni più originali. Quando i developer hanno più tempo per sperimentare, possono adottare nuove tecnologie, fare refactoring in maniera più incisiva di parti del sistema o collaborare con il reparto di business per trovare soluzioni innovative ai problemi aziendali, lasciando più spazio all’ingegno umano.
Conclusioni
L’AI Development non è solo un insieme di nuovi tool, ma rappresenta un cambio di passo strategico. I benefici spaziano dalla velocità e qualità immediatamente tangibili, fino a cambiamenti culturali più profondi nel modo in cui prodotti digitali vengono concepiti e realizzati. Per CTO e decisori tecnici, investire in AI generativa significa posizionare la propria organizzazione all’avanguardia, preparandola a competere nell’era in cui creatività umana e potenza dell’AI saranno sempre più intrecciate. La chiave del successo risiede nell’integrare armoniosamente queste tecnologie nei processi esistenti, puntando a un equilibrio in cui l’AI potenzia il fattore umano anziché soppiantarlo. Le aziende che riusciranno in questo intento potranno davvero dire di aver cambiato marcia, cogliendo appieno le trasformazioni promesse dalla GenAI nello sviluppo software.
AUTORE
Michele Massaro - Lead Mobile Engineer & Project Manager