Nel cuore di Google sta accadendo qualcosa di straordinario: l’AI non si limita più ad eseguire il codice, ma lo scrive. E lo fa così bene che oltre un quarto delle nuove righe di codice dell’azienda nascono da sistemi di intelligenza artificiale. A rivelarlo è stato Sundar Pichai durante l’ultima call con gli investitori. Un dato che apre scenari inediti sul futuro dello sviluppo software, del coding AI e sul ruolo degli sviluppatori. Ma siamo davvero pronti per questa rivoluzione silenziosa?
Coding AI, è già molto avanzata
Il dato emerso durante l’ultima trimestrale di Google ha dell’incredibile. Sundar Pichai ha confermato che oltre il 25% del nuovo codice prodotto dall’azienda non viene generato da umani. Una percentuale che fa riflettere e che dimostra quanto il coding AI sia già una realtà consolidata all’interno del colosso tecnologico. La notizia arriva in un momento di grande fermento per il settore dell’intelligenza artificiale generativa. Quello che colpisce è la scala dell’implementazione: non stiamo parlando di esperimenti isolati o progetti pilota, ma di un quarto della produzione di codice di una delle più grandi aziende tech al mondo.
Il coding AI sta dimostrando di poter aumentare significativamente la produttività degli sviluppatori. Come sottolineato dallo stesso Pichai, questo approccio permette agli ingegneri di “fare di più e muoversi più velocemente”, un vantaggio competitivo non indifferente in un settore dove la velocità di innovazione è cruciale.
Il progetto Goose prende il volo
Al centro di questa trasformazione c’è Goose (un omaggio al celebre “gregario” di Top Gun), il modello AI interno di Google specificamente progettato per assistere i dipendenti nella scrittura del codice. Il sistema, introdotto lo scorso dicembre, è stato addestrato su 25 anni di expertise ingegneristica dell’azienda. L’importanza strategica di questo strumento è enorme: il coding AI non è visto (almeno nelle dichiarazioni dell’azienda) come un sostituto degli sviluppatori, ma come un potente alleato che può amplificare le loro capacità e velocizzare i processi di sviluppo. L’implementazione di Goose rappresenta un caso studio interessante di come l’AI possa essere integrata nei processi di sviluppo software mantenendo alti standard qualitativi. Tutto il codice generato è infatti revisionato e controllato dai dipendenti prima di essere implementato. Fino a quando?
Il futuro della programmazione
Questo sviluppo solleva domande interessanti sul futuro della professione dello sviluppatore. Alcuni dipendenti Google si chiedono se stanno involontariamente programmando la propria obsolescenza, altri vedono nell’AI un potente strumento di potenziamento delle proprie capacità. La realtà è che il coding AI sta già trasformando il modo in cui viene sviluppato il software. Non si tratta più di fantascienza o di proiezioni future, ma di una tecnologia che sta già dimostrando il proprio valore sul campo, in una delle aziende tecnologiche più avanzate al mondo.
Mi colpisce particolarmente come questa evoluzione stia ridefinendo il ruolo dello sviluppatore: da scrittore di codice a supervisore e architetto di soluzioni software più complesse. Una trasformazione che richiede nuove competenze e una diversa mentalità nell’approccio allo sviluppo software. L’impatto del coding AI sulla produttività è significativo. La capacità di generare rapidamente codice funzionale permette agli sviluppatori di concentrarsi su aspetti più strategici e creativi del loro lavoro, accelerando i cicli di innovazione.
Non si tratta più di dimostrare che è possibile far scrivere codice all’AI, ma di utilizzare questa tecnologia per creare valore reale e misurabile per l’azienda.
Coding AI, come andrà?
L’esempio di Google potrebbe presto essere seguito da altre aziende del settore. Il successo dell’implementazione del coding AI su larga scala potrebbe spingere altri player a investire in questa direzione, accelerando ulteriormente la trasformazione del settore. Il futuro dello sviluppo software (come di altri settori) sembra sempre più orientato verso una collaborazione sinergica tra umani e AI (“incarnate” o no) dove le capacità di entrambi si completano a vicenda per creare risultati superiori a quelli che potrebbero essere raggiunti separatamente.
