Uno studio associato a Harvard, firmato dai ricercatori Fiona Chen e James Stratton e riportato da TechRadar Pro, ha esaminato che cosa cambia concretamente l’IA nello sviluppo di software. La sua constatazione si articola in due tempi: con l’IA, gli sviluppatori producono molto più codice, ma il volume di software effettivamente completato non aumenta in modo statisticamente significativo. La ragione indicata: la revisione umana del codice diventa il nuovo collo di bottiglia.

Che cosa misura lo studio

Secondo TechRadar Pro, gli autori osservano un aumento di circa il 30% della quantità di codice prodotta quando gli sviluppatori utilizzano l’IA. Nel dettaglio, le righe di codice crescono del 30%, i commit del 20% e le pull request del 23%. In altre parole, tutte le misure di attività a monte aumentano dal 20 al 30%.

Il risultato più interessante si trova però altrove: i ricercatori non rilevano alcuna crescita statisticamente significativa del volume di software effettivamente completato. È proprio questo divario tra ciò che viene scritto e ciò che viene consegnato che hanno cercato di spiegare.

Agenti IA e revisione umana: il nuovo collo di bottiglia

La spiegazione passa per la fase che segue la scrittura del codice. Secondo lo studio, il tempo necessario per esaminare e unire le pull request aumenta del 49%, il numero di commenti lasciati dai revisori del 35% e la quota di dipendenti che partecipano alle revisioni del 14%. In media, il processo di revisione passa da 7,03 giorni a 10,48 giorni.

Il meccanismo è semplice da capire: ogni modifica proposta deve essere riletta e convalidata da un essere umano prima di essere integrata. Se l’IA moltiplica le proposte, la coda dei revisori si allunga di conseguenza. Il «vibe coding», questo modo di lasciare all’IA la scrittura di gran parte del codice, sembra così spostare il collo di bottiglia più avanti nella catena invece di eliminarlo. La conclusione dello studio, così come riassunta da TechRadar Pro, va in questa direzione: i guadagni di produttività vengono assorbiti dai vincoli situati a valle, al punto da fare della revisione del codice il nuovo punto di blocco.

Risultati, ipotesi e questioni aperte

Occorre distinguere ciò che lo studio constata da ciò che suggerisce. Gli aumenti di codice, commit, pull request e durata della revisione sono misurazioni. Per contro, l’idea che il codice generato dall’IA richieda sensibilmente più correzioni è presentata come un’affermazione dei ricercatori, che solleva una domanda evidente sull’entità reale del guadagno di produttività.

Altri punti restano allo stadio di domanda. I ricercatori si chiedono se questo spostamento del carico porti le aziende ad assegnare più dipendenti alla revisione del codice. Si interrogano anche sulla prossima fase dell’adozione dell’IA: sistemi di IA sono già utilizzati per alcuni compiti di revisione, ma gli esseri umani restano fortemente coinvolti nella convalida. Nulla, nelle fonti, indica che l’IA possa oggi farsi carico di questa fase al loro posto.

Sull’occupazione, lo studio indica che l’adozione dell’IA non sembra accompagnarsi a una riduzione significativa dei posti di lavoro nei dati esaminati. Questa constatazione vale solo per tali dati e non permette di trarre conclusioni per l’intero settore.

I limiti da tenere a mente

L’articolo di TechRadar Pro non precisa né il titolo esatto della pubblicazione, né la dimensione del campione, né le aziende o il periodo esaminati, né il modo in cui è stato misurato l’uso dell’IA. Non dice nemmeno se lo studio sia stato sottoposto a revisione paritaria. Questi elementi sono tuttavia essenziali per valutare la portata dei risultati. Va inoltre notato che il riassunto pubblicato da TechRadar Pro presenta alcune cifre in modo leggermente diverso a seconda dei passaggi; qui teniamo quelle del corpo del testo, coerenti con il passaggio da 7,03 a 10,48 giorni.

Che cosa cambia per i team di sviluppo

Per un team che adotta agenti IA, la lezione è anzitutto organizzativa: misurare la produttività in base al numero di righe o di commit non basta, poiché questi indicatori aumentano senza che la consegna segua. Ciò che conta è il tempo tra la scrittura di una modifica e la sua messa in produzione, e la capacità di revisione disponibile per assorbirla.

Secondo TechRadar Pro, la sfida riguarda quindi meno la sostituzione degli sviluppatori che il modo migliore di utilizzare questi strumenti per aiutare i dipendenti ed eliminare i compiti inutili. Il ruolo umano non scompare: si sposta verso la revisione e la convalida.

Fonti

  • TechRadar Pro (France): «Les agents IA écrivent beaucoup plus de code, mais les humains ralentissent ensuite tout le processus»