L’impatto dell’IA sulla produttività dello sviluppo software

02 Giugno, 2025 | Lettura 3 min.

Da quando, circa due anni fa, il lancio di ChatGPT ha rivoluzionato il mondo così come lo conoscevamo, l’implementazione dell’Intelligenza Artificiale Generativa in molteplici settori è cresciuta in modo esponenziale. Uno dei settori che ha abbracciato maggiormente questo cambiamento è senza dubbio quello tecnologico, dove, secondo i dati di studi recenti, il 72% degli ingegneri del software la utilizza già nei propri processi di sviluppo e, di questi, quasi la metà (48%) lo fa quotidianamente. Ciò comporta un grande impatto sul modo in cui viene ridefinito il lavoro dei team di sviullupo e sul miglioramento della loro produttività. O, per lo meno, è quello che ci si poteva aspettare, ma… siamo davvero più produttivi con l’IA?

E cosa intendiamo per produttività? Questo è il primo punto che dobbiamo avere ben chiaro per poter analizzare se esista o meno un miglioramento della stessa grazie all’IA. La vera produttività riguarda il fornire un risultato finito al business più velocemente, con meno errori ed in modo sostenibile per i team di sviluppo.

L’obiettivo è, dunque, poter fare di più e meglio, ma senza “bruciare” il tuo team lungo il percorso.

L’IA generativa è qui per aiutare, non per sostituire

Diversi strumenti hanno già consolidato la propria posizione sul mercato come assistenti “smart” per lo sviluppo software, tra cui troviamo GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer o Windsurf (precedentemente Codeium). È inoltre comune l’uso diretto di modelli LLM come Claude 3.5 Sonnet di Anthropic o GPT-4o di OpenAI, capaci di generare, analizzare e migliorare il codice con una precisione sorprendente.

Tutti questi strumenti stanno aiutando ad automatizzare diverse attività all’interno dei progetti di sviluppo, come:

Generazione automatica di codice: capaci di creare frammenti, funzioni o interi moduli a partire da descrizioni in linguaggio naturale, ideali per logiche ripetitive o codice boilerplate.
Auto completamento intelligente: possono suggerire linee o blocchi di codice in tempo reale in base al contesto, come fa ad esempio GitHub Copilot.
Test automatizzati: generano unit test e casi di prova completi, migliorando copertura e qualità.
Debug assistito: analizzano gli errori e propongono correzioni automaticamente, accelerando la risoluzione dei bug.
Documentazione automatica: redigono descrizioni tecniche, commenti ed esempi direttamente dal codice sorgente.
Prototipi UI/UX: convertono descrizioni testuali in wireframe o interfacce visuali in pochi minuti.
Gestione dei contenuti: automatizzano la creazione di messaggi, documentazione, testi d’interfaccia e altri materiali.
Refactoring e ottimizzazione: raccomandano miglioramenti strutturali e di performance per mantenere il codice pulito ed efficiente.

Se i team dispongono di questo tipo di assistenza in tutte le fasi del ciclo di sviluppo, è logico pensare che ora lavorino in modo più produttivo, potendosi concentrare su aspetti più importanti come la logica di business, l’esperienza utente e altre decisioni strategiche. Ma.. è davvero così?

Funziona davvero?

Solo con i dati reali possiamo sapere se ciò che facciamo funziona o meno; quindi, vediamo cosa dicono alcuni studi realizzati sulla produttività dell’intelligenza artificiale generativa nello sviluppo software:

Secondo lo studio di BairesDev (2024) sull’uso della GenAI su un campione di oltre 500 ingegneri:
- Il 23% degli ingegneri che usano la GenAI riporta un miglioramento della produttività del 50% o più.
- Un altro 71% afferma di aver migliorato la propria produttività tra il 10% e il 25%.
- Solo il 6% non ha notato cambiamenti.
- I ruoli con il maggior miglioramento: ingegneri DevOps, di affidabilità (SRE), GIS e Scrum Master, con incrementi di produttività fino al 50%.
- Anche la qualità del lavoro migliora: il 74% degli ingegneri afferma che la GenAI l’ha incrementata, e più della metà stima il miglioramento tra il 10% e il 25%.

Un esperimento di GitHub con Copilot ha rivelato che gli sviluppatori completavano le attività il 55% più velocemente rispetto a coloro che non usavano lo strumento.

Secondo il rapporto DORA 2024 di Google Cloud, i team con un’adozione significativamente più alta di strumenti IA — circa il 25% in più rispetto alla media — hanno riportato:
- Un incremento del 2,1% nella produttività individuale.
- Un miglioramento del 3,4% nella qualità del codice.
- Un aumento del 7,5% nella qualità della documentazione.
- Un’accelerazione del 3,1% nella velocità delle revisioni del codice (code reviews).

Come vediamo, i dati lo confermano: l’IA non solo accelera il lavoro, ma ne migliora la qualità e riduce i cicli di sviluppo.

Con intelligenza: il fattore umano rimane fondamentale

Se i dati sono questi, le organizzazioni dovrebbero riscontrare tali miglioramenti. È qui che strumenti come Quanter possono fare la differenza, aiutandoti a misurare e identificare se si stanno incorporando questi miglioramenti associati all’uso dell’intelligenza artificiale e se apportano valore ai tuoi progetti.

Perché la realtà è un’altra: sebbene molte organizzazioni stiano già puntando sull’IA generativa, la maggior parte non è ancora riuscita a implementarla in modo strategico e misurabile. Secondo un recente studio di Hyperscience, il divario tra l’entusiasmo per l’IA generativa e la sua applicazione effettiva è significativo.

Perché? Quali sono i nuovi rischi che incontriamo nell’implementarla?

Nei prossimi articoli esploreremo questi rischi e come evitarli. Ma vi anticipiamo una delle chiavi: non si tratta di usare l’intelligenza artificiale “tanto per”, ma di integrarla dove risolve realmente un problema.

Ci accompagnate?

Fonti: