Negli ultimi due anni l’arrivo dell’IA generativa ha trasformato radicalmente il modo in cui milioni di persone — professionisti e non — si avvicinano alla programmazione. I grandi modelli linguistici dietro strumenti come ChatGPT, Claude e Google Gemini hanno dimostrato una sorprendente capacità: convertire semplici richieste in linguaggio naturale in codice funzionante, generare da zero applicazioni complesse o persino interi siti web. Questo ha spinto le aziende del settore a creare versioni pensate appositamente per gli sviluppatori, come Claude Code o GPT Codex, integrabili negli editor più diffusi, da Visual Studio agli ambienti da riga di comando.
La nascita del “vibe coding”
L’uso crescente dell’IA nella scrittura del codice è diventato talmente diffuso da meritarsi un nome: vibe coding. L’espressione, coniata da Andrej Karpathy — ex ingegnere Tesla e co-fondatore di OpenAI — è ormai entrata anche nei dizionari: per il Collins è il sostantivo dell’anno.
La traduzione letterale sarebbe “programmare a vibrazioni”, ma rende meglio “programmare a sensazione”: invece di conoscere a fondo linguaggi o strutture di programmazione, lo sviluppatore può spiegare all’IA cosa vuole ottenere, quali bug risolvere, quali funzioni implementare… e lasciare che il modello si occupi del resto.
Gli strumenti del vibe coding
Per sfruttare al massimo l’IA nel coding esistono software avanzati come Cursor, Windsurf o Google Antigravity. Offrono veri e propri IDE che permettono di trattare i modelli come “agenti” indipendenti, capaci — previo consenso dell’utente — di agire sul filesystem, creare o eliminare file, riorganizzare l’architettura del progetto o compilare automaticamente il codice.
L’esperienza ricorda quella della generazione di testi o immagini con strumenti come ChatGPT o Midjourney, ma con una differenza cruciale: qui le competenze pregresse contano molto di più. Comprendere i concetti base della programmazione aiuta a formulare richieste più efficaci e, soprattutto, a capire quando l’IA sta prendendo una direzione sbagliata.
Dal “vibe” all’hype
Come tutte le applicazioni dell’IA, anche il vibe coding vive immerso nell’hype. Se da un lato i risultati possono essere sorprendenti, dall’altro emergono limiti evidenti: i modelli dimenticano parti di contesto nelle conversazioni lunghe, possono introdurre bug nuovi o riportarne di già risolti, producono codice che non fa ciò che promette o propongono soluzioni inutilmente complesse per problemi semplici.
Eppure l’impatto c’è: gli sviluppatori esperti riescono a ridurre i tempi di lavoro in modo significativo, e molte grandi aziende lo sbandierano. Google ha dichiarato che oltre il 30% del suo codice oggi è generato dall’IA; Microsoft riporta numeri simili.
Il rischio del debito tecnologico
Non mancano però voci più caute. Il CEO di Anthropic, Dario Amodei, aveva previsto che entro fine 2025 il 90% del codice sarebbe stato scritto dall’IA — una previsione oggi evidentemente irrealistica, e per certi versi fortunata.
Spingere troppo l’adozione dell’IA rischia di creare un enorme debito tecnologico: codice sviluppato rapidamente ma poco comprensibile, fragile o non mantenibile. Ogni blocco di codice generato dall’IA è una “scatola nera”, che si collega ad altre scatole nere fino a creare sistemi che nessuno capisce davvero. Affidare tutto alla revisione umana non risolve del tutto: la quantità di codice che l’IA può produrre è talmente alta da rendere il controllo qualità un compito immane.
La sicurezza: il tallone d’Achille
A questo si aggiunge il tema della sicurezza. Di recente è emerso che Google Antigravity — l’IDE IA per il vibe coding — può essere ingannato da guide online manomesse, inducendo il modello a raccogliere e inviare credenziali o codice a siti malevoli tramite agenti automatici con accesso al browser.
L’adozione su larga scala del vibe coding, dunque, è tutt’altro che scontata e richiede una distinzione rigorosa tra risultati concreti e promesse esagerate. L’ingegneria del software — quella vera, basata su pensiero critico e progettazione di sistemi robusti — resta ancora saldamente nelle mani degli esseri umani.
Un’opportunità per gli hobbysti
Allo stesso tempo, l’IA sta democratizzando la programmazione. Chi non ha formazione tecnica può oggi creare piccole app o siti personali imparando solo le basi, realizzando progetti che altrimenti non vedrebbero mai la luce.
È questo lo spirito, ad esempio, di Linus Torvalds. Il creatore di Linux vede nel vibe coding una risorsa utile — purché non applicata a infrastrutture critiche come un kernel. “L’IA è solo un altro strumento”, ha dichiarato. “I compilatori ci liberarono dal codice macchina, ma non eliminarono i programmatori”.
Per lui l’IA avvicina più persone al mondo dello sviluppo, anche se, dal punto di vista della manutenzione, rappresenta ancora una pessima idea. Il futuro, sostiene, sarà quello in cui l’IA sarà una normalità quotidiana, non più l’argomento di moda.