Negli ultimi anni, l’adozione di strumenti di vibe coding — cioè l’uso di modelli di intelligenza artificiale per generare codice a partire da istruzioni in linguaggio naturale — ha catturato l’immaginario della comunità tecnologica. Il concetto, introdotto da Andrej Karpathy nel 2025 e descritto come la possibilità di “dare all’AI il controllo della scrittura del codice” senza scrivere manualmente le istruzioni, è stato accolto con entusiasmo e diffuso entusiasmo per la sua promessa di democratizzare la creazione di software. Tuttavia, il fervore attorno a questa pratica ha messo in luce limiti strutturali e una validità troppo spesso sopravvalutata quando si tratta di costruire strumenti aziendali resilienti, affidabili e scalabili. L’articolo originale di Unite.AI pubblicato il 26 febbraio 2026 affronta proprio questa transizione, portando in primo piano una critica tecnica e ingegneristica alla “vibe coding” come approccio dominatore nel ciclo di vita delle applicazioni AI.
Secondo l’analisi proposta, uno dei principali problemi del vibe coding è proprio la sua natura intuitiva e situazionale: funziona bene per prototipi o casi dimostrativi ma si rivela fragilissimo non appena l’ambiente in cui opera diventa variabile o complesso. Una demo che funziona “nella finestra del prototipo” può presto collassare quando si affrontano dati reali, casi limite non previsti o un significativo ampliamento delle richieste. Questo deriva da un equivoco di fondo: considerare il prompt engineering come se fosse arte creativa, paragonabile a scrivere un testo, piuttosto che una disciplina ingegneristica rigorosa con requisiti di robustezza, monitoraggio, qualità dei dati e gestione del contesto.
Nel contesto di sistemi enterprise, la variabilità dei dati è enorme e accelera rapidamente la degradazione delle prestazioni se non esiste un’architettura in grado di gestire dinamicamente il contesto. Le prime generazioni di strumenti basati esclusivamente su prompt statici tendono a sovraccaricare i modelli con quantità crescenti di informazioni, generando risposte sempre meno coerenti e utili. Parte del problema è l’assenza di una gestione attiva del contesto: un sistema che scala realmente deve essere in grado di identificare quale informazione sia rilevante in un determinato momento e recuperarla in maniera intelligente, piuttosto che affidarsi a un’unica montagna di input che include tutto e il contrario di tutto.
Questo approccio “piglia tutto” finisce per trasformare l’AI in una scatola nera soggetta a oscillazioni improvvise di accuratezza. Senza strumenti di ottimizzazione continua e strumentazione diagnostica, il team non ha modo di capire perché un dato comportamento fallisca o abbia smesso di funzionare. In pratica, non basta sapere che un modello ha generato codice valido in uno scenario di test: è necessario misurare come quel codice si comporta nel tempo, su segmenti di utenti diversi, su dati che cambiano nel mondo reale e su aggiornamenti dei modelli stessi.
Un altro elemento critico per lo scaling riguarda la memoria dei sistemi basati su AI. I modelli tradizionali fungono spesso da “macchine a corto termine”, dimenticando informazioni rilevanti tra una sessione e l’altra. Per applicazioni aziendali robuste, è indispensabile che l’AI non solo memorizzi le interazioni passate ma estragga pattern significativi da esse, collegando comportamenti ricorrenti e anticipando esigenze future. Solo così la memoria diventa un vero vantaggio competitivo anziché un semplice archivio di conversazioni.
Infine, l’articolo evidenzia quanto sia fondamentale la qualità dei dati. Le applicazioni AI non vivono nel vuoto: devono nutrirsi di dati coerenti, puliti, governati, sicuri e tracciabili. Questo richiede pipeline di dati progettate in modo sistematico, capaci non solo di strutturare input eterogenei, ma di gestire anche aspetti di privacy, controllo degli accessi, compliance e audit. Senza questa infrastruttura, l’AI rimane vulnerabile a errori, bias, incoerenze e rischi di sicurezza difficili da identificare prima che si manifestino in produzione.
In sintesi, quello che emerge è una visione matura dell’ingegneria AI: non più basata su “vibrazioni” e aggiustamenti a colpi di prompt, ma su una disciplina che unisce gestione dinamica del contesto, ottimizzazione continua, memoria strategica, qualità dei dati e monitoraggio proattivo. È questa combinazione di ingegneria rigorosa che distingue gli strumenti che possono scalare e mantenersi affidabili nel tempo da quelli che rimangono semplici esperimenti di laboratorio.
Questa riflessione è coerente con molte delle critiche emerse nella comunità tecnica: esperienze riportate da sviluppatori evidenziano come approcci basati su vibe coding spesso producano prototipi rapidi ma difficilmente mantenibili, con debito tecnico crescente e difficoltà di integrazione in sistemi reali. Altre analisi accademiche segnalano rischi di vulnerabilità di sicurezza e problemi di responsabilità legale quando si accetta codice generato dall’AI senza adeguata comprensione e verifica.