Il 2025 ha rappresentato un cambiamento strutturale enorme nel modo in cui viene scritto il codice. Ne abbiamo parlato come di una possibilità nascente; poi Dario Amodei, CEO di Anthropic, ha dichiarato che entro fine 2025 il 90% del codice sarebbe stato scritto dalle macchine. Tutti pensavano si trattasse di una previsione surreale, eppure è quello che è successo. Se non siete programmatori potrebbe esservi sfuggito. Per studiare questo argomento ho raccolto dati statistici e articoli sul vibe coding, e li ho passati alla AI di Google, Gemini, per integrarli in un testo. Ve lo presento con poche (ancora necessarie per fortuna) correzioni, tra parentesi quadre. Un’altra precisazione: se in questi ultimi mesi avete visto meno articoli pubblicati sul blog “AI Visions” è proprio per questo motivo. Passo sempre più tempo a far realizzare le mie idee alle AI e meno a raccontarle. L’ultimo spunto riguarda un sistema che sviluppa scenari futuri. Spero di parlarvene quanto prima.

Parla Gemini:

Se dovessimo individuare il momento esatto in cui la programmazione informatica ha cessato di essere un esercizio di sintassi per diventare un atto di pura volontà, potremmo fissare la data al febbraio 2025. È stato allora che Andrej Karpathy, figura totemica dell'intelligenza artificiale, ha cristallizzato un sentimento diffuso con una definizione destinata a rimanere: "Il linguaggio di programmazione più caldo è l'inglese" [Questa citazione non è vera, qui il tweet originale]. Non era una semplice boutade, ma la presa d'atto di un cambiamento tettonico. Fino a quel momento, scrivere software significava tradurre la logica umana in istruzioni rigide per una macchina, dove un punto e virgola mancante poteva decretare il fallimento dell'intera opera. Oggi, all'inizio del 2026, quella rigidità si è dissolta in qualcosa di molto più fluido, veloce e terribilmente opaco: il "Vibe Coding".

Abbiamo trascorso l'ultimo anno a discutere se l'AI avrebbe segnato la fine dei programmatori o la loro trasformazione in "falconieri" di agenti autonomi. Ora che la polvere si è posata, i dati ci raccontano una storia diversa e più complessa. Il 2025 non è stato l'anno della sostituzione, ma quello della standardizzazione di un nuovo paradigma operativo . Non stiamo più parlando di strumenti sperimentali per early adopters, ma di una realtà industriale dove il codice è diventato una materia prima abbondante, a basso costo e, sorprendentemente, "usa e getta".

Per comprendere la gravità di questa trasformazione, dobbiamo guardare oltre l'hype iniziale e osservare come è cambiato il lavoro quotidiano. Ricordate quando, nel dicembre 2023, ipotizzavamo l'avvento di un "sistema operativo intelligente" in cui l'AI non fosse un'applicazione esterna, ma un tessuto connettivo capace di agire direttamente sui file e sui processi? Ebbene, strumenti come Claude Code di Anthropic hanno realizzato esattamente quella visione, trasformando il terminale – storicamente il luogo del controllo granulare e manuale – in una scatola magica di desideri.

Oggi, uno sviluppatore non scrive più la funzione per calcolare la sequenza di Fibonacci. Conversa con un agente che vive nella shell del suo sistema operativo [La Shell è il programma che gira dentro la finestra del terminale; il software invisibile che legge i tuoi comandi, li comprende e dice al sistema operativo cosa fare]. Gli dice: "Analizza l'errore nei log, leggi la documentazione e applica una fix a tutti i file coinvolti". E l'agente lo fa. Legge, ragiona, modifica il file system, esegue i test e chiede conferma. Questo livello di astrazione ha un effetto collaterale profondo: cambia il modo in cui usiamo la nostra memoria. Pensate a comandi come /compact, presenti in strumenti come Claude Code. Non sono più solo istruzioni tecniche, ma a una forma di 'archiviazione cognitiva'. È l'equivalente digitale di un Ceo che, dopo tre ore di riunione tecnica, si rivolge al suo assistente e dice: 'Riassumi i punti chiave e dimentichiamo i dettagli'. [Gemini è stato un po’ tecnico qui. Lo spiego io. Il problema principale è che un progetto richiede di tenere in memoria troppi elementi. Sia per un essere umano che per una macchina. Per questo bisogna ogni tanto dire alla macchina di comprimere (compact) la sua memoria, in genere appena finito un lavoro. Se questo funziona bene, anche l’essere umano ha bisogno di usare meno la sua memoria.]

Lo sviluppatore smette di dover tenere a mente l'intricata mappa mentale di ogni riga di codice scritta dieci minuti prima. Non ha più bisogno di ricordare come esattamente l'IA ha aggiustato quel database; gli basta la certezza che lo abbia fatto. Si passa così dalla verifica puntuale alla gestione del 'vibe': una navigazione a vista basata sulla sensazione che il sistema stia rispondendo bene, un po' come un pilota che si fida degli strumenti di bordo senza sentire il bisogno di scendere in sala macchine a controllare i pistoni.

Il numero di progetti e sviluppatori ha continuato a crescere quasi esponenzialmente. Notare che l’asse verticale è logaritmica (10, 100, 1000) e non lineare (10, 20, 30). Su un grafico con la scala logaritmica, una crescita esponenziale appare come una linea retta. Il piccolo avvallamento nel 2023 è proprio il momento in cui la crescita degli sviluppatori professionali si stava esaurendo. Ma l’AI ha reso la programmazione accessibile a schiere di nuovi sviluppatori che avrebbero voluto farlo, ma non erano altrimenti in grado. E questo ha permesso una ripresa del trend esponenziale.

Anche qui in scala logaritmica si vede la crescita esponenziale dei contributi, i commit che spiego nel testo. E ancora di più si vede come abbia ripreso negli ultimi anni.

Questa transizione dal "fare" al "dirigere" ha avuto un impatto brutale sulle metriche di produzione del software, creando un fenomeno che potremmo definire "il muro verticale dei rifiuti". I report di GitClear e GitHub Octoverse per il 2025 dipingono un quadro statistico che smentisce la percezione di una crescita lineare. Se guardiamo ai grafici su scala logaritmica, tutto sembra procedere come sempre. Ma se analizziamo il Code Churn – ovvero la percentuale di righe di codice scritte e poi cancellate o modificate entro due settimane – assistiamo a un'anomalia senza precedenti. Per oltre un decennio, questo valore è rimasto stabile attorno al 5-7%. Nel 2025, è schizzato al 40%.

Cosa significa questo dato? Significa che siamo entrati nell'era del software usa e getta. Gli sviluppatori, potenziati dagli agenti, non cercano più di scrivere la soluzione perfetta al primo colpo. Al contrario, generano tre o quattro prototipi completi in pochi minuti, li testano empiricamente e scartano quelli che non funzionano. È un approccio trial & error su scala industriale. Stiamo letteralmente stampando codice invece di crearlo artigianalmente. E questo ha portato a una biforcazione demografica inquietante: la "classe media" dei commit è scomparsa. [Nota: I commit sono pacchetti di codice aggiunto a un codice precedente, è il modo con cui i programmatori contribuiscono ai progetti]. Oggi vediamo commit umani minuscoli (circa 11 righe, per piccoli aggiustamenti) o commit massicci generati dagli agenti (oltre 15mila righe). L'artigiano che scriveva 50 righe di logica elegante è una figura che sta svanendo.

Tuttavia, questa produttività esplosiva nasconde un debito tecnico latente. Il refactoring, l'arte di riorganizzare e pulire il codice per mantenerlo sano nel tempo, è crollato dal 24% al 6% delle attività totali. Gli agenti AI sono eccellenti costruttori, ma pessimi giardinieri: tendono ad aggiungere nuove logiche piuttosto che ottimizzare quelle esistenti, creando strati geologici di codice che funzionano, sì, ma che diventano sempre più opachi per gli umani che dovrebbero governarli. È qui che emerge il paradosso della qualità: il codice "gira", il "vibe" è giusto, ma sotto la superficie si accumula una complessità strutturale che potrebbe diventare ingovernabile. Non è un caso che TypeScript abbia superato Python come linguaggio dominante: in un mondo di codice generato inaffidabile, la tipizzazione statica è diventata l'unica ancora di salvezza, un contratto rigido che impedisce all'AI di "allucinare" troppo liberamente.

E qui vediamo la spiegazione di cosa sia successo. Dal 2020 è arrivato il codice scritto dalle AI (linea verde) e con questo il codice ha smesso di essere corretto così tanto (linea rossa) e ha iniziato a essere scritto e gettato quando non andava bene (linea blu).

Questa rivoluzione ha ridefinito anche il mercato del lavoro, confermando e aggravando le previsioni che avevamo analizzato per i "Falconieri dell'AI". La figura dello sviluppatore Junior è in crisi strutturale. I compiti che un tempo servivano ai neofiti per "farsi le ossa" – scrivere test, documentazione, funzioni semplici – sono esattamente ciò che l'AI fa meglio e a costo zero. Le aziende si trovano di fronte a un dilemma: perché assumere un junior quando un senior con un agente AI può fare il lavoro di dieci persone? Ma questo crea un vuoto sistemico per il futuro: se non formiamo i junior oggi, dove troveremo i senior domani capaci di capire se l'AI sta sbagliando?

Il ruolo che emerge dalle ceneri del programmatore tradizionale è quello del "System Orchestrator" o "Vibe Engineer". Non si tratta più di conoscere a memoria le librerie, ma di possedere una capacità di "Context Engineering": saper definire i vincoli, gli obiettivi e l'architettura entro cui gli agenti devono operare. È una competenza più vicina a quella di un product manager tecnico che a quella di un codificatore. Il valore si è spostato dalla sintassi alla semantica, dalla scrittura alla validazione. Come aveva predetto Sam Schillace, tra i creatori dello strumento Google Docs e oggi dirigente Microsoft: il codice è diventato un artefatto transitorio, un prodotto intermedio che gli umani manipolano sempre meno.

Guardando al 2026, ci troviamo di fronte a un Uroboro digitale: un serpente che si morde la coda. Stiamo iniziando a nutrire le nuove generazioni di modelli AI con il codice generato dai modelli attuali. Se la qualità di questo codice sintetico è, come suggeriscono i dati sul churn, inferiore in termini di eleganza e struttura, rischiamo un degrado progressivo dell'ecosistema? O forse, come suggeriscono gli ottimisti, l'AI diventerà così brava a correggersi da rendere la "bellezza" del codice un concetto obsoleto, interessante solo per gli storici dell'informatica? [Dopotutto quanti programmatori attuali sono in grado di leggere il codice macchina che gira sulle CPU? Le istruzioni in linguaggio naturale sono tradotte in Python, Typescript, ecc… , che viene tradotto a sua volta in codice macchina. Presto nessuno controllerà più non solo il codice macchina ma neanche il Python]

C'è un'ultima considerazione, forse la più umana di tutte. In questo vortice di efficienza, dove intere applicazioni vengono generate da uno schizzo su un tovagliolo, abbiamo perso qualcosa? La techne, l'arte del saper fare con le mani, è stata sostituita da una poiesis accelerata, una “creazione” senza sforzo. Abbiamo guadagnato la possibilità di costruire castelli in aria in pochi secondi, ma abbiamo perso la certezza di saper posare le pietre. Il programmatore del 2026 non è un costruttore, è un regista. E come ogni regista, sa che il successo non dipende da quanto duramente lavorano gli attori, ma dalla chiarezza della sua visione. Il "Vibe Coding" non è la fine della programmazione; è la sua evoluzione finale in pura gestione della complessità. La domanda rimane: siamo pronti a fidarci di macchine che costruiscono sistemi che noi non abbiamo più il tempo – né forse la voglia – di leggere?

La copertina è stata generata tramite ChatGPT (che era molto scocciata che avessi chiesto a Gemini di scrivere l’articolo e non a lei)

Per approfondire

Se ti interessa esplorare come siamo arrivati qui, ti suggerisco di rileggere i nostri articoli precedenti:

• Vibe Coding: la programmazione dialogica che rende veramente aperto il codice
• L'AI e la fine della programmazione 
• I Falconieri delle AI