I risultati emersi dall’ultimo State of AI-assisted Software Development di Google

L’utilizzo dell’IA nello sviluppo software è una realtà concreta ormai da qualche tempo. Secondo il rapporto 2025 State of AI-Assisted Software Development di DORA, ormai circa il 90 % dei professionisti dello sviluppo software usa strumenti di IA nel proprio lavoro quotidiano.

Ma facciamo un passo indietro per capire meglio ciò di cui stiamo parlando.

Il programma di ricerca DORA (DevOps Research and Assessment) di Google Cloud studia da oltre un decennio le capacità, le prassi e i parametri delle organizzazioni e dei team tecnologici ad alte prestazioni. DORA è il programma di ricerca più ampio e duraturo nel suo genere il cui obiettivo primario è comprendere le capacità che determinano le prestazioni nella distribuzione e nelle operazioni del software aiutando, così, i team di sviluppo a migliorare le performance.

Quest’anno, Dora ha presentato il primo report State of AI-Assisted Software Development, per approfondire in che modo l’intelligenza artificiale sti influenzando i team orientati alla tecnologia.

Il rapporto è il prodotto di un’indagine condotta su circa cinquemila professionisti che operano in ambito tecnologico a livello globale e ha rivelato che l’adozione dell’AI tra i professionisti dello sviluppo software ha raggiunto il 90%, con un incremento del 14% rispetto all’anno precedente.

Dal report emerge un dato paradossale: a fronte di un utilizzo molto diffuso dell’IA nello sviluppo, circa il 30% dichiara di non fidarsi molto. Nonostante l’ampia adozione e i benefici percepiti, dunque, numerosi professionisti di settore mantengono una certa cautela nell’uso dell’AI. L’IA è adoperata massicciamente, ma è percepita come uno strumento assistenziale più che autonomo.

In Italia, l’adozione dell’IA nei software gestionali registra una crescita costante: circa il 28 % delle aziende ha già integrato funzionalità IA.

L’intelligenza artificiale può intervenire in molte fasi del ciclo di sviluppo del software: non solo nella generazione del codice, ma anche nella pianificazione, revisione, test e deploy.

Vantaggi e criticità dell’adozione dell’IA

I vantaggi principali derivanti dall’impiego dell’AI nello sviluppo software sono:

• Produttività accelerata: la maggioranza degli sviluppatori segnala un netto miglioramento nel flusso di lavoro;
• Qualità del codice migliorata: oltre il 59 % afferma che l’IA ha un impatto positivo su qualità e coerenza del codice;
• Focalizzazione sull’innovazione: riducendo il peso delle attività routinarie, i team possono concentrarsi su architetture, UX e soluzioni strategiche;
• Scalabilità operativa: le organizzazioni strutturate possono beneficiarne maggiormente, perché l’IA amplifica ciò che c’è già di buono.

Rischi e limiti da considerare

A fronte di questi vantaggi, ci sono anche molteplici rischi di cui tenere conto, tra cui:

• “Effetto specchio”: l’IA non corregge problemi organizzativi ma amplifica difetti e inefficienze preesistenti;
• Scarsa fiducia e bias: il livello di fiducia nei suggerimenti è basso, per via di errori e incongruenze;
• Rischi di vulnerabilità: il codice IA-generated può contenere falle o pattern ripetitivi, richiedendo controlli stringenti;
• Complessità organizzativa: serve adattamento dei processi, formazione, governance, policy di uso. Senza queste basi, l’IA può diventare freno anziché motore.

Da quanto detto fino ad ora, risulta chiaro che la priorità è definire linee guida chiare: quali modelli usare, controllo di versioni, audit dei risultati, rollback automatici, verifiche di sicurezza. Gli output dell’IA vanno sempre validati.
Anche monitorare l’efficacia diventa parte integrante: quante correzioni servono, qual è il tasso di bug post-release, quanto l’IA ha contribuito effettivamente.

L’intelligenza artificiale nello sviluppo software è già una leva concreta ma senza processi solidi, cultura organizzativa e governance, rischia di amplificare gli errori.