I giorni della codifica manuale sono ormai passati? Alcuni professionisti IT la pensano in questo modo. Il nostro ultimo sondaggio condotto su 319 professionisti IT negli Stati Uniti mostra che il 72% dei dipendenti IT utilizza codice generato dall'AI nei propri processi di sviluppo. Dalla rilevazione automatica dei bug alla generazione di frammenti di codice originali, non c'è quasi nulla che l'intelligenza artificiale (AI) non possa fare nello sviluppo software.
I professionisti esperti della tecnologia sanno che l'AI è in grado di gestire attività di codifica comuni o ripetitive, ma la nostra ricerca più recente dimostra che l'impatto si estende a processi ancora più complessi come la creazione, l'ottimizzazione e i test del codice. Questa tecnologia rivoluzionaria promette cicli di sviluppo più rapidi e software più solido e affidabile.
Abbiamo intervistato i professionisti IT per scoprire in che modo l'AI ha rivoluzionato il settore IT, in particolare nello sviluppo e nell'uso dell'AI nella codifica. Secondo le persone intervistate, l'utilizzo dell'AI generativa nella codifica è in aumento e quel treno non si fermerà a breve.
- Il 72% dei dipendenti IT utilizza il codice generato dall'AI nei propri ruoli.
- Oltre il 30% dei dipendenti IT afferma che la generazione di codice è la funzionalità più preziosa dell'AI.
- Nonostante i timori sull'accuratezza, le prospettive rimangono positive. Oltre un terzo delle persone intervistate considera il codice dell'AI generativa "estremamente preciso".
- Oltre il 50% del personale IT ritiene che il futuro della codifica includa l'AI.
Secondo le persone da intervistate, il codice dell'AI generativa è ampiamente adottato tra i 3.000.000 professionisti IT negli Stati Uniti. Una parte significativa (34,8%) dei professionisti intervistati ha riferito di utilizzare ampiamente il codice generato dall'AI nei propri processi di sviluppo. Un ulteriore 21,94% lo utilizza occasionalmente e un altro 15,05% con parsimonia. Insieme, questo è un 72% significativo dei dipendenti IT che utilizzano l'AI nei loro ruoli.
Inoltre, anche alcune delle persone che attualmente non utilizzano l'AI (10,66%) hanno dichiarato di avere intenzione di adottare tale approccio. Le potenziali barriere all'adozione dell'AI a livello di team includono la mancata disponibilità o capacità di investire finanziariamente nella tecnologia, una scarsa preparazione all'uso dell'AI dei team e l'assenza di acume da parte delle organizzazioni che non vedono il valore dell'AI generativa. Una possibile soluzione per aumentare i potenti tassi di adozione degli strumenti di AI generativa sta riducendo la soglia di accesso alla tecnologia in futuro.
Questa tecnologia all'avanguardia è diventata rapidamente una delle più entusiasmanti e trasformative della nostra vita. Infatti, il 72% degli sviluppatori utilizza già l'AI per scrivere codice.
Sebbene negli ultimi anni l'AI sia stata un argomento molto dibattuto, questi dati parlano di una tendenza di crescita sostanziale nell'adozione dell'AI nell'IT e nel settore tecnologico in generale. Nonostante i timori sull'etica dell'AI, le contraddizioni nell'uso della GenAI e altri problemi comunemente associati alla tecnologia, i dati sono chiari: in grandi percentuali, il personale del settore tecnologico utilizza, o prevede di iniziare a utilizzare, l'AI per progetti complessi come la codifica e lo sviluppo.
Tale dato pone davanti a una domanda e una sfida per il team di tecnologie innovative. Utilizzi l'AI? In caso contrario, è possibile che tu sia in ritardo nel settore in cui operi, soprattutto se la concorrenza la utilizza già. Se usi già la generazione di codice tramite AI, fantastico! Ma puoi fare di più con questo strumento?
La frontiera dell'AI generativa per la codifica nella tecnologia sembra non avere limiti. Dobbiamo ancora vedere tutto ciò che questa innovazione può fare per noi.
Per quali progetti il 72% dei dipendenti IT utilizza l'AI? Il risultato potrebbe destare sorpresa: i nostri dati dimostrano che l'AI è più spesso utilizzata per creare e testare un nuovo codice, non solo per modificare il codice esistente. Alcuni dei principali utilizzi citati dai tecnici sono la generazione di codice (37,62%), la rilevazione di bug (35,42%) e i test automatizzati (34,48%).
Alcuni usi comuni delll'AI generativa in fase di sviluppo includono i seguenti:
- Creazione e sintesi del codice: un buono strumento di AI può generare interi blocchi di codice o funzioni in base a indicazioni chiare e documentazione.
- Completamento automatico: all'interno di un'app o di uno strumento, l'AI può suggerire la parte successiva del codice durante la digitazione, in modo simile al testo predittivo in Gmail o ai messaggi di testo.
- Generazione dei modelli: molti dei dispositivi di sviluppo utilizzano l'AI per la codifica per creare codice boilerplate o frammenti per modelli comuni, come operazioni CRUD o endpoint API.
- Rilevazione e correzione degli errori: uno strumento specializzato per la codifica AI può identificare automaticamente gli errori nel codice esistente e suggerire le correzioni.
- Ottimizzazione delle prestazioni: l'AI è in grado di analizzare il codice per consigliare velocità, utilizzo della memoria o altre ottimizzazioni dei parametri delle prestazioni.
- Assistenza nelle iniziative di modernizzazione: la modernizzazione può implicare un enorme lasso di tempo per le aziende che utilizzano ancora le applicazioni preesistenti. Secondo un report Gartner del 2024, l'AI può aiutare a spiegare queste applicazioni e a creare sostituzioni, riducendo i costi fino al 70%.
Mentre molti dei suggerimenti elencati riguardano QA e test, è importante comprendere che l'uso dell'AI va ben oltre la fase di QA. Se il 31,35% dei professionisti IT utilizza l'AI per la modifica e la revisione del codice e il 33,86% la utilizza per l'ottimizzazione delle prestazioni, la maggior parte dei professionisti IT la utilizza per creare codice.
Questo passaggio verso la creazione di codice con l'AI è affascinante. Ciò indica che anche nel settore IT, in cui l'utente finale è probabilmente relativamente esperto nell'uso della tecnologia e ha almeno competenze di sviluppo di base, preferisce comunque utilizzare l'AI per creare e migliorare il codice. È chiaro dunque come l'AI può aiutare il tuo team a ottimizzare l'efficienza in tutti i tipi di sviluppo.
Se non hai esplorato l'uso dell'AI per la generazione di codice, state perdendo opportunità significative per aumentare l'efficienza del tuo team nei compiti attuali e risolvere nuovi problemi più rapidamente. Secondo la Harvard Business School, l'AI generativa può effettivamente migliorare la produttività fino al 40% se utilizzata in tutte le sue funzionalità da personale altamente qualificato. Non puoi rinunciare a questo tipo di vantaggio, soprattutto in un settore altamente competitivo e in rapida evoluzione come l'IT.
Una delle argomentazioni più comuni sull'AI è la precisione dell'output generato. Secondo la nostra ricerca, più di un terzo dei dipendenti IT riferisce un codice generato dall'Ai dagli elevati livelli di precisione, un risultato che potrebbe sorprendere gli scettici. Con il 33,86% dei dipendenti IT che hanno valutato il codice generato dall'AI come "estremamente preciso" e il 21,63% "per lo più preciso", vi è una chiara indicazione di fiducia nelle attuali capacità dell'AI.
Detto questo, anche l'accuratezza è stata la sfida più grande nell'implementazione del codice AI. Il 46,08% delle persone intervistate considera l'accuratezza come la sfida principale, anche se solo il 10,34% trova il codice incoerente e un numero straordinariamente minimo pari allo 0,63% lo ritiene inesatto. Naturalmente, c'è spazio per il miglioramento, ma si tratta di risultati complessivamente positivi.
Questi dati dovrebbero essere incoraggianti per chiunque sia ancora indeciso se implementare l'AI o la GenAI nei propri progetti di sviluppo. Il codice generato dall'AI ha un alto livello di precisione, dato importante anche per quel pubblico che si preoccupa di questo aspetto. Nel 2025 l'AI può (e deve) essere uno strumento affidabile immancabile nella cassetta degli strumenti dello sviluppatore.
Piccole attività ripetitive sono un ottimo punto di partenza se non si ha certezza di dove o quando aggiungere l'AI ai tuoi processi. Identifica i compiti in cui l'AI può aggiungere valore, come il completamento automatico o il debugging. Una volta acquisita dimestichezza con l'AI di codifica, puoi portare questo nuovo strumento in ogni progetto e processo che gestisci.
Infine, abbiamo posto la domanda in milioni di dollari: L'AI sostituirà la necessità di competenze di codifica tradizionali in futuro? Abbiamo riscontrato che le opinioni degli esperti rimangono contrastanti. La maggior parte degli sviluppatori (46%) immagina un futuro in cui l'AI completa le proprie competenze, ma il giudizio umano rimane vitale.
Tuttavia, alcuni professionisti IT sono ancora più ottimisti, con il 12,85% che guarda l'AI come il futuro della codifica. In un mondo in cui le soluzioni gestite dall'AI migliorano già in modo significativo la produttività e l'efficienza e riducono la probabilità di errori umani, questa prospettiva potrebbe non essere del tutto irragionevole. Il futuro dell'intelligenza artificiale è molto luminoso.
Gli strumenti di codifica dell'AI generativa sono progettati per offrire agli sviluppatori la possibilità di non sostituirli. Il ruolo dell'AI nel panorama tecnologico dei prossimi anni probabilmente non sovrasterà gli sviluppatori, ma collaborerà con gli sviluppatori esperti. Il ruolo di uno sviluppatore può cambiare per tenere conto della capacità dell'AI di occuparsi di compiti ripetitivi.
Tuttavia, nessuno sviluppo responsabile nell'AI avrà la capacità propria degli umani di creare e risolvere i problemi in modo avanzato. La generazione di codice AI di una macchina può portare a termine compiti specifici, ma sarà sempre un operatore umano ad addestrare la macchina e guidare la visione strategica del progetto.
La linea guida è chiara in tutti i dati raccolti: l'AI è destinata a rimanere, soprattutto nel settore tecnologico. In effetti, la domanda è meno focalizzata su "se i professionisti IT utilizzano l'AI" e molto di più su "quanto la utilizzano". L'uso dell'AI generativa, soprattutto nello sviluppo e nella codifica, è così diffuso nel 2024 che non deve essere messo in discussione. La maggior parte dei professionisti IT la utilizza già.
In futuro, ciò significa che possiamo aspettarci di vedere che l'uso dell'AI per la generazione del codice diventerà ancora più diffuso. Poiché vengono affrontati i restanti problemi legati all'utilizzo dell'AI per il debugging, l'integrazione e la sicurezza, in particolare in partnership con i progressi in termini di accuratezza, l'uso dell'AI generativa per la codifica continuerà a crescere fino a raggiungere un'adozione su ampia scala.
Cosa significa per il tuo team? La verità è che, anche se si è alla ricerca di un'AI generativa per la codifica, se non adotti la tecnologia, il tuo team potrebbe rimanere indietro. Infatti, i singoli membri del team probabilmente stanno già utilizzando l'AI nel loro lavoro quotidiano con o senza criteri aziendali sull'uso di questa tecnologia. La generazione di codice AI, la rilevazione di bug e i test automatizzati sono aree chiave in cui l'AI aggiunge valore, semplificando i compiti essenziali e, se li svolgi ancora manualmente, sarai dietro alla concorrenza.
Se la tua azienda è pronta a investire in una soluzione di AI generativa all'avanguardia per il tuo team, non cercare oltre Now Assist. La nostra esperienza GenAI preconfigurata è progettata per rendere il tuo team più efficace ed efficiente utilizzando la forza dell'intelligenza artificiale.
