{"id":34987,"date":"2026-01-12T17:44:42","date_gmt":"2026-01-12T16:44:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=34987"},"modified":"2026-01-12T17:44:44","modified_gmt":"2026-01-12T16:44:44","slug":"come-lia-sta-ridefinendo-il-mestiere-del-programmatore-conversazione-con-enrico-papalini","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/intelligenza-artificiale\/come-lia-sta-ridefinendo-il-mestiere-del-programmatore-conversazione-con-enrico-papalini\/","title":{"rendered":"Come l’IA sta ridefinendo il mestiere del programmatore: Conversazione con Enrico Papalini"},"content":{"rendered":"\n

Enrico Papalini ha passato oltre vent’anni a scrivere e orchestrare sistemi software in contesti dove non ti puoi permettere di pushare codice che “probabilmente funziona”. Come Head of Engineering Excellence and Innovation in Borsa Italiana, parte del gruppo Euronext, lavora su infrastrutture dove un bug non significa solo un ticket su Jira, ma potenzialmente milioni di euro in transazioni bloccate. Prima ancora: Microsoft, Intesa Sanpaolo, startup e grandi corporate. Il suo profilo LinkedIn<\/a> racconta il percorso di qualcuno che ha dovuto bilanciare innovazione e affidabilit\u00e0 in ogni fase della carriera.<\/p>\n\n\n\n

Non \u00e8 il tipo che teorizza dall’esterno. \u00c8 uno che ha dovuto rispondere a domande come: “Possiamo deployare questo in produzione?” quando “questo” coinvolge intelligenza artificiale generativa e il sistema gestisce infrastruttura critica.<\/p>\n\n\n\n

Ora ha scritto un libro che sintetizza questa esperienza: Intelligenza Artificiale e Ingegneria del Software: Cosa debbono fare le imprese<\/em><\/a>, disponibile anche in inglese<\/a> come Non-Deterministic Software Engineering<\/em>. Il libro si basa su ricerche di DX su oltre 180 aziende, integra le metriche DORA adattate allo sviluppo con IA, e analizza case study di chi ci \u00e8 gi\u00e0 passato: OpenAI, Shopify, Google. Per scriverlo ha dialogato con Martin Fowler, Kent Beck e Addy Osmani.<\/p>\n\n\n\n

Il patto silenzioso infranto<\/h2>\n\n\n\n

Mentre continuano a uscire tutorial su “10x your coding with AI”, Papalini ha scelto di affrontare il problema da un’altra angolazione. Gli chiedo cosa l’ha spinto a scrivere proprio questo libro, proprio ora.<\/p>\n\n\n\n

“Tutti parlano di velocit\u00e0, ma la vera rivoluzione \u00e8 un’altra,” risponde. “\u00c8 un cambio di natura degli strumenti che usiamo. Per quarant’anni abbiamo dato per scontata una cosa: scrivi del codice, quello fa esattamente ci\u00f2 che hai scritto. Sempre. \u00c8 su questa certezza che abbiamo costruito tutto, come testiamo, come facciamo debug, come lavoriamo in team. L’IA generativa rompe questo patto silenzioso. Non perch\u00e9 sia difettosa, ha una natura probabilistica. Le chiedi la stessa cosa due volte, ti d\u00e0 risposte diverse. A volte geniali, a volte sbagliate con una sicurezza disarmante.”<\/p>\n\n\n\n

La metafora che usa colpisce: “Le aziende che pensano di sostituire i programmatori con l’AI e guardano compiaciute a quante righe di codice in pi\u00f9 riescono a produrre e si perdono il punto: stanno introducendo una variabile aleatoria nel cuore dei loro sistemi. \u00c8 un po’ come se un ingegnere civile costruisse un ponte con materiali che potrebbero<\/em> reggere il peso previsto. Funziona benissimo quando ci passano poche auto, ma quando ci passa il primo camion crolla.”<\/p>\n\n\n\n

Ha scritto il libro, dice, “perch\u00e9 mi sembrava che mancasse una guida per chi deve navigare questo cambio senza schiantarsi, ma anche senza rinunciare ai benefici, che sono reali.”<\/p>\n\n\n\n

Dal determinismo alla tolleranza<\/h2>\n\n\n\n

Il cuore concettuale del libro \u00e8 nel titolo inglese: Non-Deterministic Software Engineering<\/em>. \u00c8 un ossimoro deliberato. L’ingegneria del software \u00e8 sempre stata l’arte di costruire sistemi deterministici: input A produce sempre output B. Papalini sta proponendo di accogliere nei nostri workflow strumenti che, per loro natura, non rispettano questa regola.<\/p>\n\n\n\n

Gli chiedo come cambia il paradigma del controllo qualit\u00e0 quando passiamo da un mondo dove il codice faceva esattamente ci\u00f2 che era scritto, a un mondo dove accogliamo sistemi probabilistici nei nostri IDE.<\/p>\n\n\n\n

“Cambia tutto, e allo stesso tempo niente. Lo so, sembra un paradosso,” esordisce. “Cambia tutto perch\u00e9 ‘funziona’ non significa pi\u00f9 ‘\u00e8 corretto’. Il codice generato dall’IA compila, passa i test che hai scritto, ha un aspetto professionale. Ma potrebbe nascondere vulnerabilit\u00e0, gestire male i casi limite, o essere scritto in un modo che tra sei mesi nessuno capir\u00e0. Non cambia niente perch\u00e9 i fondamentali dell’ingegneria del software restano gli stessi: test, review, pensiero progettuale. Anzi, diventano pi\u00f9 importanti di prima.”<\/p>\n\n\n\n

La chiave, secondo Papalini, sta nell’adottare un approccio che finora \u00e8 stato estraneo agli sviluppatori: “La vera novit\u00e0 \u00e8 che dobbiamo imparare a ragionare per ‘tolleranze’. Martin Fowler usa spesso questa analogia: sua moglie \u00e8 ingegnere strutturale, e non progetta mai al limite esatto. Calcola sempre un margine di sicurezza. Noi sviluppatori non abbiamo mai dovuto farlo perch\u00e9 i nostri ‘materiali’ erano perfettamente prevedibili. Ora non lo sono pi\u00f9. E chi non si costruisce questi margini, prima o poi vedr\u00e0 crollare il ‘ponte’.”<\/p>\n\n\n\n

L’illusione della velocit\u00e0<\/h2>\n\n\n\n

Uno dei passaggi pi\u00f9 spiazzanti del libro riguarda i dati sulla produttivit\u00e0. Papalini cita uno studio del METR che mostra come gli sviluppatori possano sentirsi il 20% pi\u00f9 veloci con l’intelligenza artificiale, mentre i test reali su compiti misurabili indicano che in alcuni casi sono pi\u00f9 lenti del 19%.<\/p>\n\n\n\n

Gli chiedo come sia possibile questa discrepanza, e soprattutto come possiamo misurare davvero se stiamo lavorando meglio o solo sentendoci<\/em> pi\u00f9 produttivi.<\/p>\n\n\n\n

“Sai cosa mi ha colpito di pi\u00f9 di quello studio? Non \u00e8 il dato che con l’IA fossero pi\u00f9 lenti del 19%. \u00c8 che gli sviluppatori credevano<\/em> di essere pi\u00f9 veloci. E continuavano a crederlo anche dopo aver visto i risultati,” racconta Papalini. “Perch\u00e9 succede? Perch\u00e9 l’IA riduce la fatica percepita<\/em>. Ti senti pi\u00f9 fluido, meno bloccato. \u00c8 come avere un collega sempre disponibile a darti una mano che non ti giudica e non ti fa aspettare. Psicologicamente \u00e8 potente. Ma ‘mi sento produttivo’ e ‘sto producendo valore’ sono due cose molto diverse.”<\/p>\n\n\n\n

La soluzione che propone riguarda anche il livello individuale: “Per non cadere nel hype, un’azienda dovrebbe stabilite una baseline prima<\/em> di adottare gli strumenti. Senza un ‘prima’, non potrete mai dimostrare un ‘dopo’. Quando il CEO chieder\u00e0 cosa ha portato l’IA, servono numeri, non sensazioni. Ma i numeri debbono essere quelli giusti: smettetela di misurare linee di codice o quante suggestion dell’IA vengono accettate. Misurate quello che conta: funzionalit\u00e0 rilasciate, bug in produzione, tempo per risolvere gli incidenti. E una cosa fondamentale: misurare quanto motivati rimangono gli sviluppatori.”<\/p>\n\n\n\n

La trappola del funziona<\/h2>\n\n\n\n

Andrej Karpathy ha reso popolare il termine “vibe coding”: programmare seguendo l’intuizione del momento, lasciando che l’IA suggerisca direzioni che “sembrano giuste”. \u00c8 affascinante e profondamente pericoloso.<\/p>\n\n\n\n

Papalini dedica diverse pagine a quello che chiama “It Works Trap”, la trappola del “funziona”. Gli chiedo quali sono i rischi a lungo termine di una codebase scritta principalmente seguendo il vibe, senza validazione rigorosa.<\/p>\n\n\n\n

“Ti racconto una storia,” inizia. “Martin Fowler aveva usato l’IA per generare una visualizzazione in formato vettoriale SVG, niente di complesso. Funzionava perfettamente. Poi ha voluto fare una modifica banale: spostare un’etichetta di qualche pixel. Ha aperto il file e ha trovato quello che ha definito ‘roba da pazzi’, codice che funzionava, s\u00ec, ma strutturato in modo completamente alieno, impossibile da toccare senza rompere tutto. L’unica opzione? Buttare via e rigenerare da zero.”<\/p>\n\n\n\n

L’aneddoto cattura perfettamente il problema: “Questo \u00e8 il costo reale ed il rischio del vibe coding su scala aziendale. Crei sistemi che funzionano<\/em> ma che nessuno capisce<\/em>. E il software aziendale deve vivere anni, a volte decenni. Deve essere modificato, esteso, debuggato alle tre di notte quando qualcosa esplode.”<\/p>\n\n\n\n

La soluzione che propone \u00e8 semplice nella formulazione ma richiede disciplina: “La regola che dobbiamo seguire \u00e8 semplice: non committare mai codice che non si sa spiegare a un collega. Se \u00e8 generato con l’IA e non capisco come funziona, non \u00e8 pronto per la produzione.”<\/p>\n\n\n\n

Il prezzo dell’inaffidabilit\u00e0<\/h2>\n\n\n\n

Nel libro Papalini introduce il concetto di “unreliability tax”, la tassa sull’inaffidabilit\u00e0. Gli chiedo di quantificare, dal punto di vista di chi scrive e fa review di codice ogni giorno, quanto costa realmente il codice generato dall’IA che sembra corretto ma nasconde vulnerabilit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

“I numeri fanno riflettere,” esordisce. “Le ricerche mostrano che una percentuale significativa del codice generato dall’IA contiene vulnerabilit\u00e0, alcune fonti parlano di quasi la met\u00e0. E la cosa subdola \u00e8 che sono vulnerabilit\u00e0 ‘plausibili’: il codice sembra professionale, usa pattern riconoscibili. Solo che manca la validazione dell’input in quel punto critico, o usa una funzione crittografica deprecata.”<\/p>\n\n\n\n

Non si tratta di errori evidenti: “Il costo diretto \u00e8 il tempo di remediation. Ma il costo vero \u00e8 quello che non vedi subito: la vulnerabilit\u00e0 che passa inosservata per mesi, finch\u00e9 qualcuno la trova. A quel punto non stai pagando ore di sviluppo, stai pagando incident response, potenziale data breach, danni alla reputazione.”<\/p>\n\n\n\n

Papalini identifica anche un costo pi\u00f9 personale: “C’\u00e8 anche una tassa pi\u00f9 sottile: la perdita di fiducia nel sistema. Quando il team inizia a non fidarsi del proprio codice, rallenta tutto. Ogni modifica diventa un rischio. E lo stesso vale per i clienti: c’\u00e8 il rischio che passino ad un compito pi\u00f9 affidabile.”<\/p>\n\n\n\n

La sua raccomandazione \u00e8 pratica: “L’investimento sensato \u00e8 in prevenzione: security scanning automatico, formazione mirata, review umano obbligatorio per tutto ci\u00f2 che tocca autenticazione o dati sensibili. Costa meno che pulire i disastri dopo e perdere clientela.”<\/p>\n\n\n\n

La gavetta nell’era delle macchine<\/h2>\n\n\n\n

Una delle sezioni pi\u00f9 provocatorie del libro riguarda il futuro della formazione. C’\u00e8 una distinzione emergente tra i programmatori tradizionali e la nuova figura dell’AI Engineer, qualcuno che sa orchestrare sistemi intelligenti ma potrebbe non aver mai implementato un algoritmo di sorting da zero.<\/p>\n\n\n\n

Gli chiedo se il programmatore “puro” \u00e8 destinato a scomparire o se l’IA sta semplicemente alzando l’asticella delle competenze necessarie.<\/p>\n\n\n\n

“Il programmatore non \u00e8 destinato a scomparire, ma il suo ruolo sta cambiando parecchio,” risponde. “Pensa a cosa \u00e8 successo quando sono arrivati i linguaggi ad alto livello. I programmatori assembly non sono spariti, sono diventati specialisti di nicchia. Il grosso del lavoro si \u00e8 spostato un gradino pi\u00f9 su.”<\/p>\n\n\n\n

La transizione attuale segue un pattern simile: “Sta succedendo qualcosa di simile adesso. Sta emergendo una figura diversa, chiamiamola ‘orchestratore’: qualcuno che sa scomporre problemi complessi, specificare requisiti con precisione, valutare criticamente quello che l’IA produce, prendere decisioni architetturali.”<\/p>\n\n\n\n

Ma qui arriva il paradosso: “Il paradosso? Serve pi\u00f9<\/em> esperienza, non meno. Un junior pu\u00f2 usare l’IA per generare codice che sembra funzionare. Ma solo un senior riconosce quando quel codice \u00e8 una bomba a orologeria, perch\u00e9 ha visto abbastanza disastri da riconoscerne i segnali.”<\/p>\n\n\n\n

Il rischio sistemico che identifica tocca la carriera di ogni developer: “Bisogna fare attenzione poi a non pensare che tutti nascano orchestratori: se deleghiamo tutto il lavoro ‘di gavetta’ all’IA, come formiamo la prossima generazione di senior? I dati ci dicono che l’occupazione degli sviluppatori pi\u00f9 giovani sta gi\u00e0 calando. Ma anche chi entra nel mercato rischia di non sviluppare mai quelle competenze profonde che si costruiscono solo sbattendo la testa sui problemi.”<\/p>\n\n\n\n

Il trio programming<\/h2>\n\n\n\n

Per risolvere questo dilemma, Papalini propone nel libro un modello che chiama “trio programming”, un’evoluzione del pair programming che include l’IA come terzo attore. \u00c8 una soluzione pratica per chi lavora quotidianamente con questi strumenti.<\/p>\n\n\n\n

“Nel libro propongo il ‘trio programming’ come soluzione al problema della formazione,” spiega. “Il junior lavora con l’IA per implementare le feature. L’IA accelera, suggerisce, genera codice. Fin qui niente di nuovo. Il senior orchestratore non scrive codice, \u00e8 l\u00ec per fare domande. ‘Spiegami cosa fa questo metodo.’ ‘Perch\u00e9 l’IA ha scelto questa struttura dati?’ ‘Cosa succede se l’input \u00e8 nullo?’ ‘Come gestiresti un errore di rete qui?'”<\/p>\n\n\n\n

Il meccanismo \u00e8 pedagogicamente brillante: “Rispondendo a questi quesiti, il giovane impara. Il senior, dal canto suo, trasferisce quel sapere tacito che non sta in nessun manuale, l’intuizione su cosa pu\u00f2 andare storto, la sensibilit\u00e0 per il codice che ‘puzza’, l’esperienza di chi ha visto sistemi crollare.”<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 un modello applicabile anche per chi lavora da solo: sostituisci il “senior” con una checklist mentale di domande da farti prima di ogni commit. L’IA ti ha generato quella funzione? Perfetto. Ora spiegala a te stesso. Se non riesci, non \u00e8 pronta.<\/p>\n\n\n\n

Orchestratori, non digitatori<\/h2>\n\n\n\n

La conversazione ritorna al tema del cambiamento professionale. Se l’IA diventa sempre pi\u00f9 brava a scrivere codice, qual \u00e8 il valore distintivo dell’ingegnere umano? Cosa dobbiamo imparare, cosa dobbiamo preservare?<\/p>\n\n\n\n

“Il ruolo dell’ingegnere si sposta verso la specifica e la validazione, meno verso l’implementazione,” sintetizza Papalini. “Ma questo cambiamento richieder\u00e0 pi\u00f9<\/em> competenza da parte dei lavoratori, non meno.”<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 un punto cruciale che contraddice la narrativa popolare dell’IA come democratizzazione della programmazione. Non stiamo abbassando le barriere all’ingresso, le stiamo spostando. Prima dovevi sapere scrivere codice sintatticamente corretto. Ora devi sapere riconoscere quando il codice sintatticamente corretto \u00e8 semanticamente pericoloso.<\/p>\n\n\n\n

Le competenze che contano stanno cambiando: meno sintassi, pi\u00f9 architettura. Meno implementazione, pi\u00f9 design. Meno “come si scrive un loop”, pi\u00f9 “perch\u00e9 questo approccio \u00e8 problematico a scala”. \u00c8 come passare da muratore a ingegnere strutturale: il martello conta meno, la fisica conta di pi\u00f9.<\/p>\n\n\n\n

L’atrofia delle competenze<\/h2>\n\n\n\n

C’\u00e8 un tema che attraversa l’intero libro: il rischio che l’adozione massiccia dell’IA non amplifichi le nostre capacit\u00e0 ma le atrofizzi. \u00c8 la domanda che ogni developer dovrebbe farsi.<\/p>\n\n\n\n

Gli chiedo direttamente: come possiamo garantire che l’uso quotidiano dell’IA non svilisca la nostra professionalit\u00e0 ma diventi un reale amplificatore delle nostre capacit\u00e0?<\/p>\n\n\n\n

“\u00c8 la domanda che mi sta pi\u00f9 a cuore,” risponde Papalini. “Il rischio concreto lo chiamo ‘atrofia delle competenze’. Un ingegnere intervistato dal MIT Technology Review ha raccontato che dopo mesi di uso intensivo dell’IA, quando ha provato a programmare senza, si sentiva perso, cose che prima erano istinto erano diventate faticose. \u00c8 esattamente il campanello d’allarme che dovremmo ascoltare.”<\/p>\n\n\n\n

La soluzione non \u00e8 il rifiuto ma l’intenzionalit\u00e0: “La soluzione non \u00e8 rifiutare l’IA, sarebbe come rifiutare l’elettricit\u00e0. Ma dobbiamo essere intenzionali su come la integriamo, specialmente nei percorsi di formazione. \u00c8 per questo che nel libro propongo modelli come il ‘trio programming’ per coltivare la capacit\u00e0 dei talenti e non commettere l’errore di segare il gradino pi\u00f9 basso della scala dalla quale siamo saliti, il processo di apprendimento che ci ha portato dove siamo.”<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 una sfida personale per ogni sviluppatore: come usi l’IA dice molto su che tipo di professionista diventerai. Puoi usarla come una stampella che ti permette di evitare di capire cosa stai facendo, o come un amplificatore che ti libera dalle parti noiose per concentrarti su quelle che richiedono giudizio. La prima strada porta all’obsolescenza. La seconda alla crescita.<\/p>\n\n\n\n

Il mestiere che cambia<\/h2>\n\n\n\n

Al termine di questa conversazione, quello che emerge con chiarezza \u00e8 che stiamo vivendo uno di quei momenti di transizione che ridefiniscono una professione. Il libro Intelligenza Artificiale e Ingegneria del Software<\/em><\/a> non \u00e8 un manuale su come usare Copilot pi\u00f9 velocemente. \u00c8 pi\u00f9 simile a quei testi che escono dopo una rivoluzione tecnologica, quando qualcuno che l’ha vissuta in prima linea cerca di mappare cosa \u00e8 cambiato davvero e cosa solo in apparenza.<\/p>\n\n\n\n

La vera questione non \u00e8 se useremo l’IA per scrivere codice. La stiamo gi\u00e0 usando. La questione \u00e8 se riusciremo a farlo senza perdere per strada le competenze profonde che ci hanno permesso di diventare sviluppatori capaci. Quelle competenze che si costruiscono solo debuggando per ore un segfault, solo leggendo codice orribile scritto da altri, solo sbagliando in modi creativi e imparando dai disastri.<\/p>\n\n\n\n

L’IA pu\u00f2 generare codice in secondi. Ma non pu\u00f2 generare l’esperienza che ti fa riconoscere quando quel codice nasconde un problema. Non ancora. E forse mai. \u00c8 quello spazio, tra generazione e giudizio, che definisce il valore di un developer nell’era dell’intelligenza artificiale. La domanda \u00e8: stai coltivando quel giudizio, o lo stai delegando?<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Enrico Papalini ha passato oltre vent’anni a scrivere e orchestrare sistemi software in contesti dove non ti puoi permettere di pushare codice che “probabilmente funziona”. 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