Come l’AI finalmente ci obbligherà a diventare più agili

Nel mondo dello sviluppo software, l'arrivo dell'Intelligenza Artificiale (AI) sta trasformando il settore a una velocità senza precedenti, minacciando di ridisegnare radicalmente i ruoli e le competenze degli sviluppatori. Non si tratta più solo di un'evoluzione, ma di una vera e propria rivoluzione che mette a rischio la sopravvivenza professionale di chi non si adatta. Gli sviluppatori non possono più permettersi di essere semplici scrittori di codice: l'AI sta rendendo obsoleti molti compiti tradizionali, e chi non abbraccia questo cambiamento rischia di perdere rilevanza e opportunità. 

Come affermato recentemente dal CEO di Nvidia Jansen Huang al World Government Summit di Dubai, "Non è vitale che i vostri bambini apprendano a programmare. È nostro compito creare una tecnologia in cui il linguaggio di programmazione sia quello umano. Chiunque è ora un programmatore: questo è il miracolo dell’AI. Abbiamo colmato il technology divide, permettendo a tutti di sfruttare l’intelligenza artificiale. Ora chi ha competenze di dominio può automatizzare il lavoro, aumentare la produttività e migliorare l’efficienza."  
Questa citazione sottolinea la portata del cambiamento in atto. Il tempo per adattarsi è limitato, e ogni esitazione rischia di costarci caro. Di fronte a questa trasformazione, l'unico modo per restare rilevanti è evolvere. Gli sviluppatori devono diventare creatori di valore, assumendo un ruolo centrale nella definizione di prodotti e soluzioni. Non possiamo più limitarci al codice: dobbiamo comprendere i problemi, collaborare attivamente e adottare una mentalità di apprendimento continuo. È una sfida enorme, ma anche un’opportunità per chi sceglie di affrontarla con coraggio.

Nel mondo dello sviluppo software, il cambiamento è una costante. La combinazione di Intelligenza Artificiale (AI) e pratiche agili rappresenta una trasformazione profonda, che sta ridisegnando i ruoli e le competenze richieste ai professionisti del settore. Con l’intelligenza artificiale, stiamo vivendo un cambiamento simile a quelli già vissuti in passato, ma con una velocità senza precedenti. La paura è evidente: c’è chi teme di essere sostituito, chi di non essere più rilevante, chi di perdere il controllo su ciò che sviluppa. 

Anche con l’evoluzione verso l’agilità, i team di sviluppo hanno dovuto affrontare resistenze e paure legate all’abbandono di vecchi processi. Molte di queste resistenze erano radicate nella paura di perdere il controllo e di non essere più necessari, ognuno rispetto al proprio ruolo. “Rimuovendo la barriera tra IT e business e promuovendo pratiche di co-design, lascio la libertà a tutti di partecipare alle decisioni di prodotto, ma in questo modo rischio confusione” o “Promuovendo la collaborazione cross-funzionale, anche gli altri si occuperanno di quello che dovrei fare io, poi io che faccio?”. Tuttavia, quando i team hanno scelto di abbracciare il cambiamento, hanno scoperto nuove opportunità di collaborazione, efficienza e crescita.

L'AI rappresenta un trend topic più dirompente di quanto lo fu il Web e di quanto lo sono la blockchain e il Web 3.0. La differenza sta nella velocità con cui il cambiamento sta accadendo: mentre per il Web abbiamo avuto anni per adattarci e per il Web3 il mercato ha mostrato una certa resistenza, con l'AI il cambiamento è stato quasi imposto. Oggi il codice lo scriviamo noi sviluppatori software; domani lo potrebbe scrivere un tool di Intelligenza Artificiale Generativa che oggi ancora non esiste. 
Questa rapidità rende tangibile la paura, ma la paura non deve paralizzarci, deve spingerci all’azione. La chiave è accettare che non siamo più solo scrittori di codice e non possiamo limitarci a fare questo. 

Questa rapidità rende tangibile la paura, ma la paura non deve paralizzarci, deve spingerci all’azione. La chiave è accettare che non siamo più solo scrittori di codice e non possiamo limitarci a fare questo. Diventiamo sviluppatori di prodotto. 

• Comprendere cosa rappresenta il "valore" per i nostri stakeholder e i nostri utenti. 
• Co-costruire questo valore, esplorando i requisiti insieme agli esperti di dominio e, nel tempo, diventare esperti del dominio su cui lavoriamo. 
• Individuare le soluzioni più efficaci per massimizzare il beneficio per l'organizzazione. 
• Lavorare in team, valorizzando il contributo di ogni membro.  
• Puntare all'eccellenza tecnica, gestendo con attenzione il debito tecnico.  
• Sviluppare funzionalità end-to-end.  
• Integrare continuamente soluzioni funzionanti.  
• Accogliere con apertura il feedback e il cambiamento.  
• Rilasciare soluzioni funzionanti in modo incrementale.  
• Continuare a imparare, crescere e aiutare gli altri a crescere. 
  
  Non è più sufficiente saper scrivere codice funzionante: dobbiamo sfidare i requisiti, garantire che ogni riga di codice aggiunga valore reale e affrontare un problema in modo olistico.

La sfida per noi sviluppatori di spostarci sulla dimensione del valore non è nuova: l’Agile ci ha chiesto da tempo di diventare sviluppatori di prodotto, ma non abbiamo colto appieno qual era il cambiamento richiesto per farlo. 
L’approccio agile enfatizza l’interazione diretta tra team e stakeholder per garantire che ogni decisione aggiunga valore reale. L'AI rafforza questo modello, automatizzando le attività ripetitive e lasciando più spazio alla creatività e all’innovazione. 

In un team cross-funzionale, gli sviluppatori non si limitano a scrivere codice, ma partecipano attivamente all’analisi dei requisiti e alla definizione delle soluzioni. Ogni membro del team contribuisce con competenze trasversali, abbattendo le barriere tra ruoli tradizionali come analisti, tester e architetti. La collaborazione e la fiducia diventano i pilastri di un processo agile realmente efficace. 
Con l’introduzione dell’AI, viene rafforzata anche una leadership più agile. Non è più solo il "capo" o il “leader tecnologico” che guida, le decisioni, ma ogni membro del team è chiamato a prendere il controllo della propria crescita e del proprio lavoro. L'AI diventa un "pair programmer" che potenzia il team, liberando i professionisti dalla parte più meccanica del lavoro. Questo permette di concentrarsi su creatività, design delle soluzioni e innovazione. 

Il cambiamento è inevitabile e va affrontato con coraggio e consapevolezza. È naturale avere paura di ciò che non si conosce, ma è proprio questa paura che deve spingerci all’azione. Vedere l’AI come il nemico non ci aiuta. Al contrario, è uno strumento che può diventare un catalizzatore di cambiamento e un compagno di viaggio. Per gestire questa trasformazione con successo è opportuno sviluppare nuove competenze.

Nel nostro percorso come software developer e architect, l'introduzione dell'intelligenza artificiale rappresenta una svolta notevole per ottimizzare il flusso di lavoro e migliorare la qualità del software. Questo non avviene in modo automatico; è necessario, innanzitutto, che impariamo a padroneggiare questi strumenti. Tool integrati nei principali IDE – come IntelliJ IDEA, WebStorm, Visual Studio Code e altri – stanno già sfruttando funzionalità di AI generativa per assisterci nella scrittura del codice, nella generazione della documentazione, nel refactoring e nell'automazione dei test. Tuttavia, il vero potenziale di queste tecnologie si realizza solo se approfondiamo i concetti fondamentali alla loro base. 

Questo significa non solo imparare a utilizzare gli strumenti disponibili, ma anche esplorare argomenti quali la rappresentazione di concetti e documenti tramite vettori e la gestione efficiente di tali rappresentazioni con database vettoriali, che abilitano ricerche semantiche avanzate. Un ulteriore tassello è offerto dai modelli di linguaggio pre-addestrati (LLM) – come GPT, Llama o Claude –e dalla conoscenza dei parametri chiave che ne influenzano l’efficacia (quali temperatura, finestra di contesto, etc). Inoltre, il prompt engineering si rivela una tecnica essenziale per ottenere risposte sempre più accurate, mentre il fine-tuning consente di personalizzare i modelli grazie all’aggiornamento dei loro pesi con dati specifici. 

Non meno interessante è l’evoluzione verso soluzioni più autonome, come gli agenti AI capaci di compiere azioni e prendere decisioni – ad esempio, interrogare database o interagire con API – e la loro orchestrazione mediante framework dedicati, che coordinano il lavoro di più agenti per raggiungere obiettivi complessi. 

Rimandiamo a un prossimo articolo l’approfondimento di ciascuno di questi temi, dove illustreremo come implementarli e sfruttarli per creare soluzioni di valore.

Non possiamo fermare il cambiamento, ma possiamo decidere di cavalcarlo. La paura di essere rimpiazzati è comprensibile, ma la vera minaccia non è l’AI: è il nostro immobilismo. L'AI ci sfida a diventare sviluppatori di prodotto, a guardare oltre il codice e a concentrarci sul valore che generiamo. Riscopriamo la bellezza della creatività del nostro lavoro e torniamo a essere veri creatori anziché meri esecutori. Oggi più che mai, serve il coraggio di accettare l’incertezza, abbracciare l’AI come alleato e costruire prodotti di valore per il futuro.