Strumenti come GitHub Copilot sono sempre più popolari. Il motivo è semplice: aiutano a scrivere codice più velocemente, suggerendo frammenti di codice e automatizzando compiti ripetitivi. Ma attenzione, questa apparente efficienza nasconde un potenziale rischio: un calo della qualità del codice.
Assistenti AI per il coding, i vantaggi sono solo apparenti
A lanciare l’allarme è un report di GitClear, piattaforma di software engineering. Analizzando 211 milioni di righe di codice tra il 2020 e il 2024, i ricercatori hanno notato un crollo del riutilizzo del codice lo scorso anno. Un campanello d’allarme, visto che il riuso è una pratica comune per costruire sistemi ridondanti.
Non è la prima volta che gli assistenti AI per il coding finiscono sotto la lente d’ingrandimento. Un sondaggio di Harness, vendor di software, rivela che la maggioranza degli sviluppatori perde più tempo a debuggare il codice generato dall’AI e a risolvere falle di sicurezza rispetto ai contributi scritti da umani.
Velocità sì, ma a che prezzo?
Anche Google ha messo il dito nella piaga. Un suo report ammette che l’AI può accelerare le revisioni del codice e migliorare la qualità della documentazione, ma a scapito del processo di rilascio del software, che potrebbe diventare meno stabile. Insomma, il rischio è di correre tanto per poi inciampare sul traguardo.
Sia chiaro: gli assistenti AI per il coding hanno un grande potenziale. Possono velocizzare compiti ripetitivi, suggerire soluzioni creative e abbattere la barriera d’ingresso per i neofiti. Ma non sono la bacchetta magica che risolve tutti i problemi dei developer.
Fidarsi è bene, verificare è meglio
Il consiglio per chi usa questi strumenti è di non abbassare la guardia. Controllate sempre il codice generato dall’AI, testarlo a fondo e non datr per scontato che sia privo di errori o vulnerabilità. L’intelligenza artificiale può essere un valido aiutante, ma il cervello umano resta il vero protagonista dello sviluppo software (e non solo).
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22 feb 2025