Negli ultimi anni, con l’avvento di modelli di intelligenza artificiale sempre più potenti, si è diffuso un nuovo modo di creare software che va sotto il nome di vibe coding. Questo termine, coniato da Andrej Karpathy, descrive un modo di «programmare» in cui l’utente non scrive manualmente le istruzioni, ma affida a un modello di IA la generazione del codice a partire da comandi in linguaggio naturale. In pratica, invece di digitare righe di codice si descrive ciò che si vuole ottenere e si lascia all’IA il compito di trasformare quelle parole in un’applicazione funzionante.
All’apparenza, si tratta di una rivoluzione: persone con poca o nessuna esperienza di programmazione possono generare codice, prototipare soluzioni e trasformare idee in applicazioni funzionanti semplicemente descrivendo cosa desiderano. È un concetto che richiama molto l’idea di democratizzare la tecnologia, abbattendo barriere e aprendo nuove possibilità creative e produttive. Tuttavia, proprio come per le auto a guida autonoma, il problema non è tanto portare la tecnologia al 90 % di completamento, ma cosa accade nell’ultimo 10 %, quando ci si confronta con situazioni imprevedibili, eccezioni, complessità reali e requisiti di sicurezza.
Per le auto a guida autonoma, il grande ostacolo sono quei casi limite che un pilota umano affronta quotidianamente senza pensarci: condizioni meteo inusuali, comportamenti imprevedibili di pedoni o altri veicoli, imprevisti sulla carreggiata. La tecnologia IA oggi è spesso molto valida nel gestire scenari prevedibili e standardizzati, ma fatica a mantenere la stessa affidabilità quando si trova di fronte a situazioni rare o anomalie che non rientrano nei dati su cui è stata addestrata. In modo molto simile, nel vibe coding l’IA può generare codice che apparentemente funziona, ma non sempre è in grado di garantire che quel software sia robusto, sicuro, manutenibile o adeguato a regole e vincoli reali quando affronta casi complessi o critici.
Il nucleo della critica, come sottolineato nell’articolo di Analytics India Magazine, è che quando si affida la generazione del software all’IA senza una supervisione umana adeguata, si corre il rischio che il risultato «funzioni» superficiale ma non sia affidabile nei dettagli più delicati. È come se il programmatore stesse «dormendo al volante»: l’IA segue le istruzioni, ma non comprende appieno le implicazioni profonde del codice che genera o non riesce a prevedere tutti i possibili scenari nei quali quel codice dovrà operare.
La questione è tanto più evidente se si considera cosa accade quando si costruisce software destinato al mondo reale: sistemi che gestiscono dati sensibili, processi critici, interazioni con infrastrutture complesse. In questi contesti, un errato comportamento o una falla di sicurezza non sono un semplice fastidio, ma possono avere conseguenze serie. Questo è precisamente il tipo di problema che distingue l’automobile che «guidata dall’IA va avanti finché la strada è perfetta» da quella che deve sapersi adattare a condizioni difficili senza causare un incidente. E nel software, l’equivalente di quell’incidente può essere una violazione dei dati, un crash di sistema o un comportamento inaspettato che comporta perdite economiche o danni alla reputazione di un’organizzazione.
Inoltre, proprio come con i veicoli autonomi, la sfida nel vibe coding non riguarda la capacità di compiere compiti ripetitivi o ben definiti, ma la gestione di complessità, dipendenze, eccezioni logiche e requisiti non espressi chiaramente. L’IA può certamente generare un codice che soddisfa una richiesta superficiale, ma spesso non comprende il contesto completo, la logica d’uso nel lungo periodo o le implicazioni di sicurezza. Senza una comprensione profonda o una revisione umana attenta, ciò che sembra funzionare può rivelarsi fragile, vulnerabile o difficilmente estendibile.
Questa dinamica è ciò che rende l’analogia con le auto senza conducente così pertinente: in entrambi i casi la tecnologia può gestire la maggior parte dei casi standard con competenza, ma quando si tratta di casi reali imprevedibili, la semplice fiducia nell’IA rischia di fallire. Senza un controllo umano, una solida comprensione delle fondamenta tecniche e pratiche di verifica e test approfonditi, il vibe coding rischia di generare una base di codice difficile da mantenere, fragile di fronte a nuovi requisiti o addirittura insicura dal punto di vista tecnico.
La discussione attorno al vibe coding non nega il potenziale: il modello può essere incredibilmente utile per prototipare rapidamente, per abbassare le barriere iniziali alla creazione di software e persino per accelerare certi aspetti di sviluppo. Tuttavia, così come molte aziende e ricercatori stanno riflettendo su come integrare in modo sicuro la guida autonoma nei veicoli, il mondo dello sviluppo software deve considerare a fondo come integrare l’IA nella produzione di codice senza perdere controllo sui risultati finali. Ciò richiede competenze, test rigorosi, revisioni approfondite e una visione realistica dei limiti attuali.