L'IA nella Programmazione: Strumento o Stampella?

Source: Dev.to

Negli ultimi anni abbiamo assistito all’esplosione di strumenti di intelligenza artificiale per lo sviluppo software: GitHub Copilot, ChatGPT, Claude e tanti altri. Ma mentre questi strumenti diventano sempre più pervasivi, una domanda diventa urgente: li stiamo usando nel modo giusto? O stiamo crescendo una generazione di programmatori che sanno usare l’IA ma non sanno programmare?

In questo articolo voglio condividere la mia visione su dove l’IA può essere un alleato prezioso e dove invece rischia di trasformarsi in una stampella che impedisce la crescita professionale.

Il Problema: L’Outsourcing del Pensiero

Parliamoci chiaro: sempre più spesso osservo programmatori, soprattutto alle prime armi, che affrontano ogni problema copiando la richiesta in un’IA e incollando il codice risultante. Zero riflessione, zero comprensione, zero apprendimento. È come se stessimo assistendo a una sorta di “outsourcing del pensiero” – il problema non è più da risolvere, ma da delegare.

Un Problema Vecchio, ma Amplificato

Questo problema non è nato con l’IA. Chi non ha mai copiato codice da Stack Overflow senza capirlo completamente? Chi non ha mai preso una soluzione funzionante e l’ha incollata nel proprio progetto senza davvero comprendere perché la propria versione non funzionava?

Il problema del copia‑incolla senza comprensione esiste da quando esistono i forum di programmazione. La differenza cruciale è che allora c’erano dei “freni naturali” incorporati nel processo.

Il flusso tradizionale

1. Leggere thread di discussioni
2. Capire il contesto del problema di qualcun altro
3. Vedere la conversazione tra chi chiedeva e chi rispondeva
4. Adattare manualmente il codice alla tua situazione specifica

Anche se alla fine copiavi, c’era comunque un minimo di elaborazione cognitiva nel mezzo: dovevi leggere, interpretare, adattare.

Con l’IA

Il processo si è compresso a:

1. Scrivo la domanda
2. Ricevo il codice perfettamente formattato per il mio caso specifico
3. Lo incollo

Fine. Il ciclo è così rapido e fluido che bypassa completamente qualsiasi forma di riflessione.

Inoltre, su Stack Overflow trovavi non solo il codice, ma anche:

• Spiegazioni del perché quella soluzione funzionava
• Discussioni nei commenti sui pro e contro
• Alternative proposte da altri utenti

Era un ambiente che, anche involontariamente, incoraggiava l’apprendimento attraverso il confronto di idee. L’IA ti dà la risposta diretta, pulita, senza esporti al dibattito e alla complessità del ragionamento. È tremendamente più efficiente, ma anche tremendamente più pericolosa per chi sta imparando.

L’Analogia della Calcolatrice

Immaginate un bambino alle elementari che deve imparare le addizioni. Se ogni volta che deve fare 7 + 5 prende la calcolatrice, cosa succede?

• Non imparerà mai a fare i calcoli mentalmente.
• Non svilupperà il senso del numero.
• Non capirà il ragionamento matematico sottostante.

E quando si troverà in una situazione dove la calcolatrice non c’è, sarà completamente perso.

La stessa cosa vale per la programmazione. Se ogni volta che devi implementare un algoritmo, risolvere un bug o strutturare un’applicazione chiedi all’IA, non stai sviluppando le competenze fondamentali del programmatore.

Copiare Senza Garanzie

C’è un altro parallelo interessante: copiare il compito a scuola. Quando copi da qualcuno, non hai garanzia che quella soluzione sia corretta. Potresti star copiando da chi ne sa quanto te, o anche meno.

Con l’IA è peggio: l’IA può generare codice che compila, che sembra funzionare, ma che nasconde bug sottili, vulnerabilità di sicurezza o inefficienze mostruose. Se non hai le competenze per capire quel codice, come fai a sapere se è buono o pessimo?

Cosa Perdiamo Veramente

Quando deleghiamo il ragionamento all’IA, perdiamo tre cose fondamentali:

1. La capacità di problem‑solving
   Programmare non è solo scrivere sintassi corretta, è saper analizzare un problema, scomporlo, trovare soluzioni creative. Se l’IA pensa al posto tuo, non sviluppi mai questa abilità.

2. L’originalità e la creatività
   Il codice dell’IA è, per definizione, una ricombinazione di pattern esistenti. Non può essere veramente innovativo. Se vuoi inventare soluzioni nuove a problemi vecchi, devi coltivare il tuo modo di pensare, la tua prospettiva unica.

3. La capacità di debugging e manutenzione
   Questo è cruciale. Se non hai scritto tu il codice, se non lo capisci profondamente, come fai a debuggarlo quando inevitabilmente si rompe? Come lo ottimizzi? Come lo adatti quando i requisiti cambiano?

Gli Usi Corretti dell’IA

Ora, attenzione: non sto dicendo che l’IA sia inutile o dannosa in assoluto. Anzi! Ci sono modi eccellenti di usare questi strumenti.

1. L’IA come Tutor Personale

L’IA può essere un tutor straordinario per l’apprendimento. Stai imparando un nuovo linguaggio? Chiedi all’IA di spiegarti i concetti, di mostrarti esempi, di chiarire le differenze tra approcci diversi.

Esempi pratici

• “Spiegami la differenza tra una lista e una tupla in Python.”
• “Come funziona il sistema dei trait in Rust?”
• “Quali sono i vantaggi del pattern Observer rispetto al pattern Publisher‑Subscriber?”

Qui l’IA non sta scrivendo codice per te, sta fungendo da insegnante. La differenza è sottile ma cruciale: stai usando l’IA per imparare a fare qualcosa, non per farlo al posto tuo.

2. Comprendere Algoritmi Classici

Vuoi capire come funziona il Quicksort? Chiedi all’IA di spiegartelo passo passo, magari con un esempio visivo. Questo è apprendimento attivo, non delega passiva.

3. Supporto nella Documentazione

Hai scritto tu un pezzo di codice complesso e vuoi documentarlo bene? L’IA può aiutarti a strutturare la documentazione, suggerire cosa includere, persino generare i commenti di base che poi tu rifinisci.

Qui il lavoro intellettuale l’hai fatto tu; l’IA ti sta solo aiutando nella parte “noiosa” del processo.

Generazione di Test

Hai implementato una funzione e vuoi testarla a fondo? Chiedi all’IA di generare casi di test, inclusi edge cases che potresti non aver considerato.

Anche qui: tu hai scritto il codice, capisci cosa fa, e stai usando l’IA per una verifica più completa. Il codice di produzione resta frutto del tuo ragionamento.

La Regola d’Oro

Usa l’IA per imparare, capire, verificare, documentare. Non usarla per sostituire il tuo pensiero critico e la tua capacità di risolvere problemi.

L’IA dovrebbe essere come un libro di testo avanzato, non come un compagno di classe a cui copiare i compiti.

Le Questioni Legali ed Etiche

C’è un aspetto che molti sottovalutano, ma che è fondamentale: le questioni legali e di licenze.

Il Problema delle Licenze

Le IA generative sono state addestrate su enormi quantità di codice disponibile su internet. Molto di questo codice è open‑source, con licenze specifiche come GPL, MIT, Apache e così via.

La domanda da un milione di dollari è: quando un’IA genera codice ispirandosi a codice con cui è stata addestrata, quel codice nuovo è da considerarsi “derivato” dal codice originale?

Se la risposta è sì, ci sono problemi. Le licenze copyleft come la GPL richiedono che il codice derivato mantenga la stessa licenza. Questo significa che, se usi codice generato da un’IA addestrata su codice GPL, potresti essere obbligato a rilasciare il tuo intero progetto con licenza GPL.

Una Zona Grigia Normativa

Al momento, questa è una zona grigia. Ci sono cause legali in corso, e il quadro normativo è in evoluzione. Diverse aziende hanno già vietato l’uso di IA generative per il codice di produzione proprio per questi rischi.

Se lavori per un’azienda e generi codice con un’IA, stai potenzialmente introducendo rischi legali enormi. L’azienda potrebbe trovarsi esposta a contenziosi per violazione di copyright o licenze.

E non sto nemmeno parlando dei casi (rari ma documentati) in cui l’IA riproduce quasi letteralmente pezzi del suo training set, magari includendo commenti e nomi di variabili originali. In quei casi non c’è dubbio: è una copia diretta.

L’Etica della Formazione Professionale

C’è anche una questione etica più ampia: come comunità, abbiamo la responsabilità di formare programmatori competenti. Se normalizziamo l’uso dell’IA come sostituto del ragionamento, stiamo danneggiando la qualità complessiva della professione.

Verso una Visione Equilibrata

L’IA non sparirà. Anzi, diventerà sempre più pervasiva. E non è nemmeno desiderabile eliminarla completamente dagli strumenti di sviluppo. Il punto è trovare il giusto equilibrio.

Quattro Principi Guida

1. Primo principio – Impara prima le basi senza IA
   Se stai iniziando, se stai imparando un nuovo linguaggio o paradigma, fallo senza assistenza AI. Sporca le mani, sbaglia, debugga, soffri un po’. È così che si impara davvero.

2. Secondo principio – Usa l’IA per accelerare, non per sostituire
   Una volta che sai fare qualcosa, l’IA può aiutarti a farlo più velocemente. Ma la comprensione deve venire prima.

3. Terzo principio – Verifica sempre
   Mai, e ripeto mai, copiare codice dall’IA senza capirlo completamente. Leggilo, analizzalo, testalo, verifica che faccia esattamente quello che deve fare.

4. Quarto principio – L’IA come amplificatore di competenza
   Più sei bravo, più valore puoi estrarre dall’IA. Un programmatore esperto usa l’IA in modo chirurgico per compiti specifici. Un principiante che delega tutto all’IA resta un principiante per sempre.

Il Mio Workflow Personale

Cosa faccio

• Esploro API o librerie nuove: “Come si usa questa funzione?” o “Mostrami un esempio di configurazione”.
• Faccio brainstorming architetturale: “Quali sono i pro e contro di questo approccio?” (ma la decisione finale è sempre mia).
• Genero test di base, che poi espando e raffino manualmente.
• Scrivo la documentazione, ma solo dopo che il codice è scritto e funzionante.
• Se mi serve un algoritmo classico, chiedo lo pseudocodice o una descrizione del funzionamento, non l’implementazione completa. In questo modo la “trasformazione” in codice reale nel mio contesto resta sotto il mio controllo.

Cosa NON faccio

• Non uso l’IA per scrivere la logica core dell’applicazione.
• Non uso l’IA per risolvere bug complessi.
• Non uso l’IA per implementare algoritmi che dovrei conoscere.

La Competenza è Insostituibile

Ricordate: l’IA è uno strumento potentissimo, ma è solo uno strumento. La competenza, la comprensione profonda, la capacità di pensare in modo critico e creativo – queste cose possono venire solo dall’esperienza, dallo studio, dall’errore e dalla correzione.

Non c’è scorciatoia per diventare un bravo programmatore.

Conclusioni

L’IA è uno strumento potente: può accelerare il lavoro, ridurre gli errori banali e fungere da mentore. Ma, come ogni strumento, il valore dipende da come lo usiamo. Se la usiamo per delegare il pensiero, rischiamo di creare una generazione di programmatori incapaci di risolvere problemi, di innovare e di mantenere il proprio codice. Se, invece, la usiamo come supporto al ragionamento, come tutor e come ausilio nella parte meccanica del lavoro, possiamo trasformarla in un vero alleato per la crescita professionale.

Scegli di usare l’IA per potenziare la tua mente, non per sostituirla.

Conclusione

L’IA nella programmazione può essere un alleato prezioso se usata per imparare, approfondire, verificare e documentare. Diventa un problema quando sostituisce il tuo pensiero critico e ti impedisce di sviluppare competenze reali.

Il mio appello, soprattutto a chi sta iniziando: non abbiate fretta. La programmazione è un’abilità che si costruisce con il tempo, con la pratica deliberata, con gli errori. Ogni problema che risolvete da soli è un mattoncino che aggiungete alle vostre competenze.

L’IA sarà sempre lì, pronta ad aiutarvi. Ma prima dovete essere voi a sapere dove state andando.