Due anni di AI: da chatbot curiosi a strumenti che scrivono software

Da quando ho scritto l'ultimo articolo sulle "Intelligenze Artificiali" sono passati poco più di due anni.

A fine 2023 ci trovavamo davanti ad ottimi chatbot: strumenti sicuramente strabilianti, ma sostanzialmente limitati alla conversazione. Si potevano generare immagini in modo piuttosto approssimativo rispetto al prompt dato e poco altro.

Oggi, dopo appena due anni, l’intero settore ha fatto passi più che da gigante e ci troviamo davanti a un panorama completamente diverso. Non parliamo più solo di chatbot: oggi esistono editor di codice con AI integrata, agenti autonomi in grado di eseguire compiti complessi, generatori di video di qualità sorprendente e persino sistemi in grado di creare interi mondi virtuali a partire da semplici descrizioni testuali, come nel caso dei recenti esperimenti di Google.

Con un progresso così rapido è inevitabile che emerga una domanda: quali lavori verranno sostituiti o profondamente trasformati da questa rivoluzione?

Tra i più citati troviamo sicuramente gli addetti al supporto tecnico e, subito dopo, gli sviluppatori software.

Prima di arrivare a conclusioni affrettate, però, è interessante osservare lo stato attuale della tecnologia con un piccolo esperimento pratico.

Un esperimento con un editor AI

Per questo test ho installato Cursor, un editor di codice con intelligenza artificiale integrata che negli ultimi mesi è diventato molto popolare tra gli sviluppatori.

La particolarità di Cursor è che non utilizza un singolo modello AI: può collegarsi a diversi modelli disponibili sul mercato, lasciando all’utente la possibilità di scegliere quello più adatto al compito. Questo permette sia di ottimizzare i costi sia di utilizzare modelli più potenti quando necessario.

L’abbonamento base costa circa 20 dollari al mese e include un credito equivalente verso i modelli utilizzati, che negli ultimi mesi è stato progressivamente aumentato.

L’idea dell’esperimento è semplice: provare a realizzare due progetti partendo completamente da zero e simulando il più possibile il punto di vista di una persona con poche conoscenze informatiche.

Il primo progetto sarà volutamente semplice, il secondo decisamente più complesso.

Primo test: generare un sito curriculum

Come prima prova ho chiesto all’editor di creare un sito vetrina che funzionasse come curriculum personale.

Il modello non si è limitato a generare codice: ha prima creato una lista di task da seguire per portare a termine il progetto, suddividendo il lavoro in piccoli passi.

Dopo circa 2-3 minuti di elaborazione, Cursor ha completato l’operazione.

Seguendo le istruzioni suggerite, ho aperto la pagina index.html nel browser e, con mia sorpresa, mi sono trovato davanti a un sito curriculum completo, pulito e minimale, esattamente come richiesto.

Certo, potremmo discutere a lungo sui gusti estetici o su eventuali miglioramenti grafici. Ma è importante ricordare che questo risultato è stato ottenuto al primo tentativo e senza alcun intervento umano sul codice. In qualsiasi momento potremmo continuare a chiedere modifiche su colori, layout o contenuti.

Da sviluppatore, se proprio volessi trovare un difetto, noterei un dettaglio curioso: tra le istruzioni suggerite compare il comando

che effettivamente funziona perfettamente per avviare un piccolo server locale. Tuttavia un utente non sviluppatore difficilmente saprebbe come eseguirlo o potrebbe non avere Node.js e npx installati sulla propria macchina.

Nonostante questo piccolo dettaglio, il risultato rimane sorprendente.

Tanto che ho deciso di approfittarne per utilizzarlo davvero come mio sito curriculum personale.

Secondo test: creare un gioco Sudoku

Passiamo ora a un compito più impegnativo.

Ho chiesto a Cursor di creare un gioco Sudoku classico utilizzabile da browser su mobile, con tre livelli di difficoltà.

Anche in questo caso, dopo circa 2-3 minuti, il sistema ha terminato il lavoro.

Durante l’elaborazione mi ha chiesto di eseguire due semplici comandi per verificare l’esistenza della cartella del progetto e controllare che fosse vuota, un comportamento tipico degli strumenti che cercano di evitare di sovrascrivere file esistenti.

Il risultato è stato questo.

L’interfaccia appare un po’ disordinata e poco utilizzabile durante la partita, mentre il menu iniziale funziona meglio.

Nonostante i limiti, bisogna ammettere che il risultato rimane notevole, soprattutto considerando che fino a poco tempo fa sarebbe stato impensabile ottenere un progetto del genere da un singolo prompt.

Naturalmente esiste la possibilità di chiedere modifiche, migliorare l’interfaccia o cambiare modello AI.

Per questo ho deciso di ripetere l’operazione impostando il modello su GPT-5.4, uno dei modelli più recenti disponibili al momento.

Quando il modello diventa più intelligente

Con il nuovo modello il comportamento è cambiato sensibilmente.

Il sistema ha richiesto di:

• aprire il browser
• testare il gioco
• individuare i problemi dell’interfaccia
• proporre e applicare migliorie

In altre parole, non si è limitato a scrivere codice ma ha simulato il comportamento di un utente reale per capire cosa non funzionasse.

Dopo circa 5 minuti di elaborazione, il risultato è stato questo:

La differenza è evidente.

Questo semplice test mostra chiaramente quanto possa cambiare il risultato tra un modello più veloce ma meno avanzato e uno di ultima generazione.

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Un aiuto quotidiano per gli sviluppatori

Va anche detto che strumenti come Cursor non sono utili solo per generare progetti da zero.

Nell’utilizzo quotidiano offrono funzioni estremamente pratiche, come:

• Autocompletamento intelligente, che completa intere funzioni invece di singole righe
• La scorciatoia Ctrl + K, che permette al volo di selezionare del codice e chiedere direttamente all’AI di modificarlo, refattorizzarlo o spiegare cosa fa

Questo significa che anche in un progetto esistente uno sviluppatore può ottenere suggerimenti, miglioramenti o documentazione quasi istantaneamente.

In molti casi il risultato è una riduzione significativa dei tempi di sviluppo, soprattutto nelle parti più ripetitive del lavoro.

Quindi gli sviluppatori scompariranno?

Possiamo concludere che è ancora troppo presto per qualsiasi tipo di previsione definitiva.

Le intelligenze artificiali stanno diventando strumenti sempre più potenti e capaci di svolgere compiti che fino a poco tempo fa sembravano impossibili. Allo stesso tempo, però, questi sistemi funzionano al meglio quando vengono guidati da qualcuno che comprende davvero il problema da risolvere.

È molto probabile che nei prossimi anni il ruolo dello sviluppatore cambi profondamente: meno tempo passato a scrivere codice ripetitivo e più tempo dedicato alla progettazione, all’architettura e alla definizione dei problemi.

In altre parole, l’intelligenza artificiale non sta necessariamente sostituendo gli sviluppatori.

Sta piuttosto cambiando il modo in cui si sviluppa software.

E se gli ultimi due anni sono stati così rivoluzionari, è lecito chiedersi cosa vedremo nei prossimi cinque.