I dati di Stack Overflow rivelano la tassa nascosta sulla produttività del codice AI "quasi corretto"

Più sviluppatori che mai utilizzano strumenti di intelligenza artificiale sia per fornire assistenza che per generare codice.

Mentre l'adozione dell'intelligenza artificiale nelle aziende accelera, i nuovi dati del sondaggio sugli sviluppatori del 2025 di Stack Overflow evidenziano un punto cieco critico: il crescente debito tecnico creato dagli strumenti di intelligenza artificiale che generano soluzioni "quasi giuste", minando potenzialmente i guadagni di produttività che promettono di offrire.

Il sondaggio annuale tra gli sviluppatori di Stack Overflow è uno dei più grandi report di questo tipo in assoluto. Nel 2024, il report ha rilevato che gli sviluppatori non erano preoccupati che l'IA avrebbe continuato a occupare il loro posto di lavoro. Ironicamente, Stack Overflow è stata inizialmente influenzata negativamente dalla crescita dell'IA di nuova generazione, con un calo del traffico e conseguenti licenziamenti nel 2023.

Un sondaggio del 2025 condotto su oltre 49.000 sviluppatori in 177 paesi rivela un preoccupante paradosso nell'adozione dell'intelligenza artificiale in ambito aziendale. L'utilizzo dell'intelligenza artificiale continua a crescere: l'84% degli sviluppatori utilizza o prevede di utilizzare strumenti di intelligenza artificiale, rispetto al 76% del 2024. Eppure, la fiducia in questi strumenti è crollata.

"Uno dei risultati più sorprendenti è stato un cambiamento significativo nelle preferenze degli sviluppatori per l'IA rispetto agli anni precedenti: sebbene la maggior parte degli sviluppatori la utilizzi, quest'anno la apprezzano meno e si fidano meno", ha dichiarato a VentureBeat Erin Yepis, analista senior per la ricerca di mercato e gli approfondimenti di Stack Overflow. "Questa risposta è sorprendente perché, con tutti gli investimenti e l'attenzione rivolta all'IA nelle notizie tecnologiche, mi aspetto che la fiducia cresca con il miglioramento della tecnologia".

I numeri parlano chiaro. Solo il 33% degli sviluppatori si fidava dell'accuratezza dell'IA nel 2025, in calo rispetto al 43% del 2024 e al 42% del 2023. La fiducia nell'IA è scesa dal 77% del 2023 al 72% del 2024, fino ad arrivare ad appena il 60% quest'anno.

Ma i dati del sondaggio rivelano una preoccupazione più urgente per i decisori tecnici. Gli sviluppatori citano "soluzioni di intelligenza artificiale quasi giuste, ma non del tutto" come la loro principale frustrazione: il 66% segnala questo problema. Nel frattempo, il 45% afferma che il debug del codice generato dall'intelligenza artificiale richiede più tempo del previsto. Gli strumenti di intelligenza artificiale promettono guadagni di produttività, ma in realtà potrebbero creare nuove categorie di debito tecnico.

Gli strumenti di intelligenza artificiale non si limitano a produrre codice palesemente corrotto. Generano soluzioni plausibili che richiedono un intervento significativo da parte degli sviluppatori per essere pronte per la produzione. Questo crea un problema di produttività particolarmente insidioso.

"Gli strumenti di intelligenza artificiale sembrano promettere in modo universale di far risparmiare tempo e aumentare la produttività, ma gli sviluppatori stanno dedicando tempo ad affrontare le interruzioni indesiderate del flusso di lavoro causate dall'intelligenza artificiale", ha spiegato Yepis. "La maggior parte degli sviluppatori afferma che gli strumenti di intelligenza artificiale non affrontano la complessità; solo il 29% ritiene che gli strumenti di intelligenza artificiale possano gestire problemi complessi quest'anno, in calo rispetto al 35% dell'anno scorso".

A differenza del codice palesemente difettoso che gli sviluppatori identificano e scartano rapidamente, le soluzioni "quasi giuste" richiedono un'analisi attenta. Gli sviluppatori devono capire cosa c'è che non va e come risolverlo. Molti sostengono che sarebbe più veloce scrivere il codice da zero piuttosto che eseguire il debug e correggere soluzioni generate dall'intelligenza artificiale.

L'interruzione del flusso di lavoro si estende oltre le singole attività di codifica. L'indagine ha rilevato che il 54% degli sviluppatori utilizza sei o più strumenti per completare i propri lavori. Questo aggiunge un sovraccarico di cambio di contesto a un processo di sviluppo già complesso.

La rapida adozione dell'intelligenza artificiale ha superato le capacità di governance aziendale. Le organizzazioni ora si trovano ad affrontare potenziali rischi di sicurezza e di debito tecnico che non hanno ancora affrontato appieno.

"La codifica Vibe richiede un livello di fiducia più elevato nell'output dell'IA e sacrifica la sicurezza e i potenziali problemi di sicurezza nel codice in favore di tempi di risposta più rapidi", ha dichiarato a VentureBeat Ben Matthews, Senior Director of Engineering di Stack Overflow.

Gli sviluppatori rifiutano ampiamente il vibe coding per il lavoro professionale, con il 77% che afferma che non fa parte del proprio processo di sviluppo professionale. Tuttavia, il sondaggio rivela lacune nel modo in cui le aziende gestiscono la qualità del codice generato dall'intelligenza artificiale.

Matthews avverte che gli strumenti di programmazione basati sull'intelligenza artificiale (IA) basati su LLM possono generare errori, e di fatto lo fanno. Ha osservato che, mentre gli sviluppatori esperti sono in grado di identificare e testare autonomamente il codice vulnerabile, gli LLM a volte non sono nemmeno in grado di registrare gli eventuali errori che possono produrre.

I rischi per la sicurezza aggravano questi problemi di qualità. I dati del sondaggio mostrano che, quando gli sviluppatori si rivolgevano ancora a esseri umani per assistenza nella programmazione, il 61,7% citava "problemi etici o di sicurezza relativi al codice" come motivo principale. Ciò suggerisce che gli strumenti di intelligenza artificiale introducano sfide di integrazione in termini di accesso ai dati, prestazioni e sicurezza che le organizzazioni stanno ancora imparando a gestire.

Nonostante il calo di fiducia, gli sviluppatori non stanno abbandonando gli strumenti di intelligenza artificiale. Stanno sviluppando strategie più sofisticate per integrarli nei flussi di lavoro. Il sondaggio mostra che il 69% degli sviluppatori ha dedicato tempo all'apprendimento di nuove tecniche di coding o linguaggi di programmazione nell'ultimo anno. Di questi, il 44% ha utilizzato strumenti basati sull'intelligenza artificiale per l'apprendimento, in aumento rispetto al 37% del 2024.

Nonostante l'ascesa del vibe coding e dell'intelligenza artificiale, i dati del sondaggio mostrano che gli sviluppatori mantengono forti legami con le competenze umane e le risorse della community. Stack Overflow rimane la piattaforma principale della community, con un utilizzo dell'84%. GitHub segue con il 67% e YouTube con il 61%. Il dato più significativo è che l'89% degli sviluppatori visita Stack Overflow più volte al mese. Tra questi, il 35% si rivolge alla piattaforma specificamente dopo aver riscontrato problemi con le risposte dell'intelligenza artificiale.

"Sebbene abbiamo assistito a un calo del traffico, non è affatto così drammatico come alcuni vorrebbero far credere", ha dichiarato a VentureBeat Jody Bailey, Chief Product & Technology Officer.

Detto questo, Bailey ha ammesso che i tempi cambiano e che le esigenze quotidiane degli utenti non sono le stesse di 16 anni fa, quando Stack Overflow ha iniziato. Ha osservato che non c'è un singolo sito o azienda che non stia notando un cambiamento nella provenienza degli utenti o nel modo in cui interagiscono con gli strumenti di intelligenza artificiale di generazione. Questo cambiamento sta spingendo Stack Overflow a rivalutare criticamente il modo in cui valuta il successo nell'era digitale moderna.

"La futura vitalità di Internet e dell'ecosistema tecnologico in generale non sarà più definita esclusivamente dai parametri di successo delineati negli anni '90 o nei primi anni 2000", ha affermato Bailey. "Invece, l'enfasi è sempre più sulla qualità dei dati, sull'affidabilità delle informazioni e sul ruolo incredibilmente vitale delle comunità di esperti e dei singoli individui nel creare, condividere e curare meticolosamente la conoscenza".

I dati di Stack Overflow suggeriscono diverse considerazioni chiave per i team aziendali che valutano gli strumenti di sviluppo dell'intelligenza artificiale.

Investire in funzionalità di debug e revisione del codice : con il 45% degli sviluppatori che segnala un aumento dei tempi di debug per il codice AI, le organizzazioni necessitano di processi di revisione del codice più efficaci. Hanno bisogno di strumenti di debug progettati specificamente per le soluzioni generate dall'AI.

Mantenere pipeline di competenze umane : il continuo affidamento su piattaforme comunitarie e sulla consulenza umana dimostra che gli strumenti di intelligenza artificiale amplificano, piuttosto che sostituire, la necessità di sviluppatori esperti. Questi esperti possono identificare e correggere i problemi del codice generato dall'intelligenza artificiale.

Implementare l'adozione graduale dell'IA : un'adozione di successo dell'IA richiede un'attenta integrazione con gli strumenti e i processi esistenti, piuttosto che una sostituzione radicale dei flussi di lavoro di sviluppo. Ciò consente agli sviluppatori di sfruttare i punti di forza dell'IA, mitigando al contempo i rischi di soluzioni "quasi giuste".

Concentrarsi sulla competenza negli strumenti di intelligenza artificiale : gli sviluppatori che utilizzano quotidianamente strumenti di intelligenza artificiale mostrano un'efficacia dell'88% rispetto al 64% degli utenti settimanali. Ciò suggerisce che strategie di formazione e integrazione adeguate hanno un impatto significativo sui risultati.

Per le aziende che mirano a essere leader nello sviluppo basato sull'intelligenza artificiale, questi dati indicano che il vantaggio competitivo non deriverà dalla velocità di adozione dell'intelligenza artificiale, ma dallo sviluppo di capacità superiori nell'integrazione del flusso di lavoro tra intelligenza artificiale e esseri umani e nella gestione della qualità del codice generato dall'intelligenza artificiale.

Le organizzazioni che risolvono il problema del "quasi giusto", trasformando gli strumenti di intelligenza artificiale in affidabili moltiplicatori di produttività anziché fonti di debito tecnico, otterranno vantaggi significativi in termini di velocità di sviluppo e qualità del codice.

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