EVOLUZIONE/NOVITÀ
DI LUCIO ZANAROTTO | 16 GIUGNO 2026
L’articolo esamina l’impatto dell’intelligenza artificiale sullo sviluppo software, confrontando programmazione tradizionale, vibe coding e approccio misto. La tesi centrale è che il modello più efficace non sia la sostituzione del programmatore con l’AI, ma una collaborazione in cui l’AI accelera la scrittura del codice mentre l’uomo mantiene controllo, comprensione e capacità di validazione. Questo equilibrio consente di coniugare rapidità, qualità e sostenibilità dei progetti software.
La fine della programmazione “solo per programmatori”?
Per molti anni la realizzazione di un software, anche di un gestionale non complesso, è stata appannaggio esclusivo di figure altamente specializzate: programmatori, analisti, sviluppatori. Scrivere codice significava padroneggiare linguaggi formali, ambienti di sviluppo e una lunga fase di test e debug.
Oggi questo scenario è profondamente cambiato.
Negli ultimi anni abbiamo assistito a un’accelerazione senza precedenti nell’uso dell’intelligenza artificiale applicata allo sviluppo software. Esistono piattaforme che promettono di creare applicazioni complete “parlando” con l’AI, strumenti low-code e no-code sempre più evoluti, e assistenti intelligenti capaci di scrivere intere porzioni di codice in pochi secondi.
In questo contesto si parla sempre più spesso di vibe coding: un approccio in cui lo sviluppatore (o il non sviluppatore) descrive ciò che vuole ottenere, lasciando all’AI il compito di produrre il codice necessario.
Ma siamo davvero di fronte alla fine della programmazione tradizionale? Oppure esiste uno spazio intermedio, più equilibrato, che consente di unire velocità e controllo?
Quali linguaggi conoscere nella programmazione tradizionale (in base allo scopo)
Anche nell’era dell’intelligenza artificiale, una conoscenza di base dei principali linguaggi di programmazione resta un elemento chiave per mantenere controllo, consapevolezza e capacità di intervento sui progetti software.
Non è necessario conoscerli tutti in profondità: spesso è sufficiente comprenderne ruolo e logica.
Di seguito qualche esempio di alcuni dei linguaggi più diffusi.
Python
È uno dei linguaggi più usati oggi, anche in ambito AI. È leggibile, relativamente semplice e molto versatile.
Viene utilizzato per:
- automazioni,
- analisi dei dati,
- intelligenza artificiale,
- piccoli e medi gestionali,
- integrazioni tra sistemi.
È spesso il linguaggio “ponte” ideale tra programmazione manuale e AI.
PHP
Storicamente molto diffuso nello sviluppo web lato server.
È ancora largamente utilizzato per:
- applicazioni web,
- gestionali on-line,
- portali aziendali,
- integrazione con database.
Molti sistemi gestionali esistenti sono basati su PHP.
HTML, CSS e JavaScript
Non sono linguaggi “alternativi”, ma complementari:
- HTML: struttura delle pagine (contenuti),
- CSS: aspetto grafico (colori, layout, stile),
- JavaScript: comportamento dinamico (interazioni, controlli, logiche lato utente).
Anche chi non è programmatore può trarre grande beneficio dal comprendere almeno i concetti base di questi tre elementi, soprattutto quando utilizza strumenti low-code o AI per creare interfacce.
Database: SQL Server, PostgreSQL, MySQL
Qualunque applicazione gestionale si basa su un database.
Conoscere le basi del linguaggio SQL permette di:
- capire dove sono memorizzati i dati,
- verificare la correttezza delle informazioni,
- correggere o ottimizzare interrogazioni generate automaticamente.
Tra i più diffusi:
- SQL Server (ambiente Microsoft),
- PostgreSQL (open source, molto potente),
- MySQL (molto usato nel web).
Dalla programmazione manuale alla codifica automatica: un percorso evolutivo
Per comprendere il momento attuale è utile distinguere tre grandi approcci allo sviluppo software:
- Programmazione manuale tradizionale.
- Codifica automatica guidata dall’AI.
- Approccio misto o “assistito”.
Programmazione manuale tradizionale
È il modello classico: il programmatore scrive ogni riga di codice, definisce strutture dati, logiche di business, interfacce, controlli e flussi operativi.
- Punti di forza
- Massimo controllo sul funzionamento del software.
- Profonda comprensione di ogni parte del sistema.
- Elevata possibilità di personalizzazione.
- Facilità di manutenzione nel lungo periodo (se il codice è ben scritto).
- Limiti
- Tempi di sviluppo lunghi.
- Costi elevati.
- Forte dipendenza da competenze specialistiche.
- Scarsa accessibilità per chi non è programmatore.
Per molte realtà aziendali e professionali, soprattutto di piccole e medie dimensioni, questo modello è spesso sovradimensionato rispetto alle esigenze reali.
Codifica automatica e vibe coding
All’estremo opposto troviamo la codifica completamente automatizzata. L’utente descrive l’obiettivo (“voglio un gestionale clienti con fatturazione”) e l’AI genera codice, strutture, database e interfacce.
Questo approccio è reso possibile da:
- Modelli linguistici avanzati.
- Piattaforme no-code e low-code.
- Ambienti di sviluppo con generazione automatica di codice.
- Punti di forza
- Velocità elevatissima.
- Accesso allo sviluppo anche per non programmatori.
- Riduzione drastica dei costi iniziali.
- Ideale per prototipi e soluzioni rapide.
- Limiti
- Codice spesso difficile da comprendere.
- Scarsa trasparenza sulle logiche implementate.
- Rischio di errori nascosti.
- Difficoltà di modifica e manutenzione nel tempo.
- Sensazione di “perdita di controllo”.
Molti utenti sperimentano un paradosso: si sviluppa più velocemente, ma ci si può sentire disorientati. Il software funziona, ma non è chiaro perché funzioni in quel modo.
Lo spazio intermedio: l’approccio misto tra AI e programmazione consapevole
Tra questi due estremi esiste oggi uno spazio molto interessante per chi ama “sporcarsi le mani”: la programmazione assistita dall’AI, che potremmo definire una forma di vibe coding controllato.
In questo modello:
- L’AI non sostituisce completamente il programmatore.
- L’AI diventa un assistente intelligente.
- Il controllo rimane umano.
Come funziona concretamente
Alcuni esempi pratici:
- Chiedo all’AI di scrivere una funzione specifica.
- Analizzo il codice generato.
- Lo comprendo, lo adatto e lo integro nel progetto.
- Uso l’autocompletamento intelligente per accelerare la scrittura.
- Delego all’AI parti ripetitive o standard (validazioni, CRUD, query).
In questo modo:
- la velocità aumenta,
- la comprensione rimane,
- il progetto resta governabile.
Autocompletamento intelligente: il primo passo verso l’ibrido
Una possibilità in questo approccio è l’autocompletamento basato su AI.
Mentre si scrive codice, il sistema suggerisce:
- righe complete,
- strutture ricorrenti,
- pattern di progettazione.
Il programmatore non smette di scrivere, ma viene affiancato.
Vantaggi principali:
- Riduzione degli errori di sintassi.
- Maggiore concentrazione sulla logica.
- Aumento della produttività senza perdita di controllo.
È una forma di collaborazione uomo–macchina che risulta particolarmente efficace anche per chi programma saltuariamente.
Un esempio pratico di autocompletamento intelligente del codice
Immaginiamo di stare scrivendo una funzione per controllare se un cliente è attivo.
Il programmatore inizia a digitare poche parole chiave, ad esempio:
| Python def cliente_attivo(cliente): … |
A questo punto l’ambiente di sviluppo, grazie all’AI, suggerisce automaticamente il resto della funzione, ad esempio:
| Python def cliente_attivo(cliente): if cliente[“stato”] == “ATTIVO”: return True else: return False |
Il vantaggio non è solo la velocità, ma il fatto che:
- il codice viene letto e valutato subito,
- il suggerimento può essere accettato, modificato o rifiutato,
- la logica resta comprensibile.
L’AI non “decide al posto nostro”, ma anticipa ciò che probabilmente vogliamo scrivere.
Un esempio di richiesta all’AI di un blocco di codice “spiegato e integrabile”
Un passaggio fondamentale dell’approccio misto è non limitarsi a chiedere codice, ma chiedere codice spiegato.
Esempio di richiesta efficace all’AI
Invece di chiedere semplicemente:
“Scrivimi una funzione per calcolare l’IVA”
si può formulare una richiesta più strutturata:
“Scrivi una funzione in Python che calcoli l’importo IVA partendo da un imponibile e da una percentuale.
Spiega riga per riga cosa fa il codice e indica come posso integrarla in un progetto gestionale.”
Risultato: codice + comprensione
L’AI fornisce:
- il blocco di codice,
- la spiegazione del funzionamento,
- le variabili coinvolte,
- eventuali casi limite.
Il programmatore (o l’utente evoluto):
- legge,
- comprende,
- adatta i nomi delle variabili,
- incolla il codice nel progetto più ampio.
In questo modo:
- il codice non è una “scatola nera”,
- aumenta la competenza di chi lo utilizza,
- il progetto resta coerente e manutenibile.
Applicazioni gestionali senza (quasi) programmare
Un tema centrale è la possibilità di creare applicazioni gestionali complete anche da parte di utenti non tecnici.
Oggi è possibile realizzare:
- CRM personalizzati,
- sistemi di gestione clienti e fornitori,
- flussi di fatturazione,
- archivi documentali,
- dashboard di controllo.
Il tutto partendo da:
- modelli predefiniti,
- componenti visuali,
- automazioni suggerite dall’AI.
Tuttavia ci sono alcuni rischi da considerare:
- le soluzioni completamente automatiche funzionano bene finché restano semplici,
- appena emergono esigenze specifiche, serve comprensione del codice.
Ed è qui che l’approccio misto può fare la differenza.
Sintesi comparativa: pregi e difetti dei diversi approcci
Programmazione manuale
- ✅ Massimo controllo.
- ✅ Alta qualità strutturale.
- ❌ Tempi lunghi.
- ❌ Costi elevati.
Codifica automatica / vibe coding
- ✅ Rapidità estrema.
- ✅ Accessibilità.
- ❌ Disorientamento.
- ❌ Scarsa manutenibilità.
Approccio misto (AI assistita)
- ✅ Buon equilibrio tra velocità e controllo.
- ✅ Apprendimento continuo.
- ✅ Maggiore sostenibilità nel tempo.
- ❌ Richiede comunque una base di competenze.
Conclusioni: non scegliere tra umano e artificiale, ma integrarli
L’intelligenza artificiale non elimina la programmazione: ne cambia il ruolo.
Il valore non sta più nella scrittura meccanica del codice, ma nella capacità di:
- porre le domande giuste all’AI,
- interpretare le risposte,
- validare le soluzioni,
- integrare il tutto in una visione coerente.
Il futuro non appartiene né al programmatore “puro” né al vibe coder inconsapevole, ma a chi saprà muoversi nel mezzo, usando l’AI come leva di accelerazione e non come scatola nera.
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