Come ottenere un reale controllo della produttività quando i team utilizzano l’Intelligenza Artificiale

27 Novembre, 2025 | Lettura 3 min.

Partiamo da una premessa fondamentale: l’intelligenza artificiale generativa è ormai entrata a far parte dei team di sviluppo. La domanda è quindi inevitabile: è possibile mantenere un reale controllo della produttività quando i team utilizzano l’IA?

A questa domanda cercheremo di dare risposta nel presente documento. In un precedente articolo abbiamo analizzato l’impatto dell’IA sulla produttività nello sviluppo software, evidenziando come strumenti quali GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) possano accelerare le attività, generare test e migliorare la documentazione. In un secondo contributo, invece, abbiamo esaminato gli errori più comuni nell’adozione dell’IA, come l’eccessiva fiducia nei risultati prodotti o l’implementazione priva di una strategia strutturata.

L’uso dell’IA generativa è oggi un dato di fatto. Indipendentemente dal fatto che vengano utilizzati strumenti aziendali o soluzioni esterne, è sempre più raro trovare professionisti che non ricorrano all’IA per semplificare o automatizzare parte delle proprie attività. Tuttavia, il miglioramento reale esiste solo se può essere dimostrato con dati oggettivi.

Ed è proprio qui che nasce il problema. Molte organizzazioni sono convinte che l’IA stia migliorando le loro prestazioni, ma i dati spesso raccontano una storia diversa, oppure semplicemente non sono disponibili, rendendo impossibile il confronto tra il “prima” e il “dopo”.

Se non conosci il tuo livello di produttività attuale, come puoi stabilire se l’IA generativa stia effettivamente creando valore?

La misurazione cambia tutto (con e senza IA)

Alcuni studi recenti sull’uso dell’IA nei team di sviluppo evidenziano dati interessanti:

Secondo il report DORA / Google Cloud 2025, il 90% degli sviluppatori utilizza già strumenti di IA nel proprio lavoro e oltre l’80% dichiara un miglioramento della produttività.
Tuttavia, una parte significativa degli sviluppatori afferma di non fidarsi completamente del codice generato dall’IA.
Il Global AI in Employment Barometer 2025 di PwC indica che la produttività è cresciuta quasi quattro volte nei settori maggiormente esposti all’IA, incluso l’IT.
Al contrario, alcuni studi controllati mostrano risultati differenti: in un recente esperimento con sviluppatori open source, i team che utilizzavano l’IA hanno impiegato il 19% di tempo in più per completare le attività rispetto a quelli che non la utilizzavano.

Questi dati evidenziano un punto chiave: l’IA può aumentare la produttività, ma può anche generare una percezione distorta dei risultati. Il divario tra percezione e realtà rischia di far perdere il controllo.

Come Quanter misura e controlla la produttività in modo concreto

Quanter nasce per colmare questo divario.he l’IA sia già integrata nei tuoi processi di sviluppo o meno, non è sufficiente per credere che la produttività stia migliorando: è necessario misurarla.

Base solida prima dell’adozione dell’IA

Prima di introdurre strumenti di IA, Quanter consente di definire un punto di partenza chiaro: produttività reale, velocità di consegna, difetti e costo per funzionalità. Questi parametri di riferimento, basati su standard internazionali, sono essenziali per valutare l’impatto reale dell’IA.

Misurazione del valore effettivo

L’IA può generare grandi volumi di codice, ma ciò non equivale automaticamente a valore. Quanter misura la funzionalità rilasciata, il relativo costo e lo sforzo sostenuto, fornendo una visione concreta dei progressi reali.

Individuazione dei rischi

Se l’IA introduce errori o rilavorazioni, questi emergono chiaramente dalle metriche: aumento dei difetti, calo della produttività o incremento dei costi nascosti. Quanter permette di mantenere il pieno controllo di questi aspetti.

Confronto trai team

Quanter consente di confrontare team interni ed esterni, individuando chi sfrutta l’IA in modo efficace e chi meno. È possibile effettuare benchmark basati su dati di mercato reali, provenienti da oltre 105.000 progetti di sviluppo.

Analisi evolutiva

L’adozione dell’IA segue spesso una curva evolutiva: rallentamento iniziale, fase di accelerazione e successiva stabilizzazione. Quanter monitora questa evoluzione nel tempo attraverso dashboard chiare e intuitive.

Reporting chiaro per il management

Con Quanter è possibile generare report prima e dopo l’adozione dell’IA, validare ipotesi, giustificare investimenti e dimostrare con dati concreti il ritorno ottenuto.