Generazione codice: i colossi tech si affidano sempre più all'AI

Durante la conferenza LlamaCon, il CEO di Microsoft, Satya Nadella, ha rivelato un dato sorprendente: tra il 20% e il 30% del codice nei repository aziendali è oggi frutto dell’uso di Intelligenza Artificiale.

Questo trend, destinato a crescere fino al 95% entro il 2030, riflette un cambiamento radicale nel mondo della programmazione. Un fenomeno simile è stato confermato anche da Google, con il CEO Sundar Pichai che ha dichiarato percentuali analoghe. Al contrario, Meta ha scelto un approccio più riservato, evitando di condividere dati precisi sul proprio utilizzo di queste tecnologie.

Il tema è stato affrontato durante un confronto tra Satya Nadella e Mark Zuckerberg, nel quale il leader di Microsoft ha evidenziato i progressi ottenuti grazie ai sistemi AI nella generazione di codice. Tra i linguaggi di programmazione, Python si distingue per i risultati particolarmente positivi ottenuti dagli algoritmi generativi, mentre C++ rappresenta ancora una sfida significativa per queste tecnologie avanzate.

Programmatori e codice: con l’AI terremoto nel settore

Una previsione di grande impatto è stata fornita dal CTO di Microsoft, Kevin Scott, secondo cui entro la fine del decennio la quasi totalità del codice generato dall’AI potrebbe essere scritta da sistemi automatizzati. Questo cambiamento trasformerebbe il ruolo degli sviluppatori umani, che si concentrerebbero su compiti di supervisione e progettazione ad alto livello, lasciando alle macchine i processi più ripetitivi. Il risultato, di fatto, sarebbe comunque anche un ridimensionamento del numero di professionisti impegnati nel settore.

Dal canto suo Zuckerberg, interrogato sulle percentuali di utilizzo dell’AI in Meta, ha mostrato maggiore cautela rispetto ai competitor, affermando di non disporre di dati precisi. Questo atteggiamento riflette una strategia apparentemente più prudente da parte dell’azienda, che sembra adottare un approccio più conservativo rispetto a Microsoft e Google.

Rimangono, tuttavia, dubbi sulla metodologia utilizzata per misurare il contributo effettivo dell’AI nella produzione di codice. I dati forniti dai leader tecnologici potrebbero essere soggetti a interpretazioni differenti, rendendo difficile una valutazione oggettiva del fenomeno.