La variabile organizzativa: un'analisi lucida
Il saggio Luca Rossi ha messo in luce un aspetto cruciale: il contesto organizzativo. In aziende con una struttura rigida, ruoli separati e molte persone coinvolte, il grosso dello sforzo non è nello sviluppo, ma nel coordinamento. Un developer può diventare più veloce grazie all'AI, ma se deve comunque aspettare l'approvazione di 5 uffici diversi, il guadagno di produttività sarà minimo.
Al contrario, in contesti più agili, dove lo sviluppatore ha più responsabilità e un ruolo più autonomo, l'impatto dell'AI è sicuramente maggiore.
Non solo l'organizzazione: i 5 fattori che contano davvero
Oltre al contesto aziendale, ci sono altri elementi che incidono pesantemente sul reale guadagno di produttività.
Anzianità dello sviluppatore: se la tua esperienza è pari a zero, l'AI può farti passare da "impossibile" a "qualcosa di funzionante", anche senza capire a fondo il codice generato. Per uno sviluppatore esperto, invece, l'aumento è più contenuto, perché parte già da una base di alta produttività.
Tecnologie utilizzate: non tutte le tecnologie offrono lo stesso guadagno di produttività con l'AI. Molti tool sono ottimizzati per i linguaggi più moderni, ma abbiamo ancora dubbi sul COBOL!
Fase del progetto: il vantaggio dell'AI si riduce in un progetto esteso e complesso, già in corso da tempo. In una fase iniziale, quando si parte da zero, l'AI può essere un acceleratore incredibile per la creazione di boilerplate o funzionalità basilari.
Team coinvolto: se il tuo team è composto da una sola persona (o da poche persone con molta autonomia), il progetto può adattarsi agli output dell'AI, accettando compromessi che non sarebbero possibili in un team più strutturato.
Skill dello sviluppatore: per ottenere il massimo dall'AI, devi essere in grado di darle istruzioni chiare e precise. E sai cosa ti permette di fare esattamente quello che vuoi, se gli dici esattamente cosa fare? La programmazione! Un paradosso che fa riflettere: le skill di programmazione non sono obsolete, ma ancora più importanti per guidare l'AI in modo efficace.
Takeaway principali
L'incremento di produttività non è uguale per tutti: dipende dall'organizzazione, dalle tecnologie, dalla fase del progetto e dalle competenze del singolo sviluppatore.
Le skill contano ancora: la capacità di guidare l'AI con istruzioni precise è fondamentale per massimizzare i vantaggi.
L'AI è un acceleratore, non un sostituto: un team di sviluppo agile e competente può usare l'AI per guadagnare in velocità, senza sacrificare la qualità o la visione di lungo periodo.
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