Il termine vibe coding descrive un nuovo paradigma di sviluppo software reso possibile dall’intelligenza artificiale generativa: invece di scrivere manualmente codice riga per riga, l’utente esprime in linguaggio naturale ciò che desidera ottenere e un modello di IA — tipicamente basato su un large language model (LLM) — genera automaticamente il codice necessario. Introdotto da Andrej Karpathy nel 2025 come una forma estrema di AI-assisted programming, il vibe coding si è rapidamente affermato nelle discussioni tecnologiche per la sua promessa di democratizzare lo sviluppo, abbassando drasticamente le barriere all’ingresso e consentendo anche a persone senza competenze tecniche profonde di avviare la costruzione di applicazioni e strumenti software.
Tuttavia, malgrado l’entusiasmo iniziale e la diffusione di strumenti che permettono prototipi rapidi, esistono limiti tecnici e pratici sostanziali che rendono improbabile che il vibe coding possa servire efficacemente l’intero spettro di esigenze di sviluppo software entro il 2026. Gran parte di questi limiti ruota intorno alla profondità di comprensione richiesta nei progetti reali, alla qualità del codice generato dall’IA e ai rischi legati alla sicurezza, alla manutenibilità e alla scalabilità. Sebbene vibe coding consenta di ottenere rapidamente un risultato funzionante, la natura automatica del processo può introdurre vulnerabilità difficili da individuare senza una comprensione approfondita del codice risultante, un aspetto fondamentale soprattutto nelle applicazioni mission-critical come sistemi bancari, infrastrutture aziendali o software industriale. Studi recenti evidenziano che, anche nei compiti in cui il codice prodotto è funzionalmente corretto, la percentuale di implementazioni sicure può essere sorprendentemente bassa: in un benchmark su centinaia di richieste di software reali, pur garantendo funzionalità in una parte significativa dei casi, solo una minima frazione del codice generato era considerata sicura dal punto di vista della sicurezza software.
Questa discrepanza tra velocità di prototipazione e qualità tecnica deriva dall’essenza stessa dei modelli generativi. I LLM impiegati nel vibe coding si basano su grandi dataset di esempi e su correlazioni statistiche per produrre codice coerente con la descrizione fornita; ciò può funzionare bene per componenti isolati o per prototipi, ma non garantisce una progettazione architetturale solida, una struttura coerente tra componenti o l’allineamento con requisiti non esplicitati nei prompt. A differenza di un ingegnere software esperto che segue rigorosi processi di design, analisi dei requisiti e test approfonditi, un modello di IA tende ad accumulare “debito tecnico”: un insieme di compromessi non visibili a prima vista che possono rendere problematico il debugging, l’estensione o persino la comprensione del sistema nel suo complesso. Esiste inoltre un rischio intrinseco di hallucination, in cui il modello genera codice che sembra plausibile ma contiene errori logici o dipendenze errate, un problema difficile da mitigare senza revisione umana qualificata.
Un altro elemento che limita l’universalità del vibe coding è la complessità intrinseca di molti progetti software reali. Mentre generare il codice per un semplice sito web, un prototipo di app o una funzione isolata può essere gestito con sufficiente successo dall’IA, i sistemi con decine di componenti interdipendenti, librerie esterne poco documentate o requisiti non funzionali stringenti (come prestazioni, conformità o sicurezza) richiedono tipo di ragionamento e di progettazione che vanno ben oltre il semplice prompt-to-code. Per progetti di questa natura, l’intervento umano rimane cruciale non solo per impostare l’architettura complessiva ma anche per garantire che il codice generato si integri correttamente con sistemi esistenti e soddisfi standard industriali consolidati.
Anche dal punto di vista della cultura e delle pratiche professionali, l’adozione massiccia del vibe coding pone sfide. In molte organizzazioni, lo sviluppo software è un’attività regolata da processi rigorosi di controllo della qualità, gestione delle versioni, test di regressione e cicli di rilascio controllati. L’integrazione di output generati dall’IA in tali processi richiede non solo strumenti tecnici, ma anche competenze specifiche per garantire coerenza con le metriche e le policy aziendali. Inoltre, l’assunzione che la generazione automatica possa sostituire completamente il lavoro umano rischia di creare una falsa sicurezza, in cui gli sviluppatori meno esperti si affidano ai risultati dell’IA senza sviluppare una comprensione profonda dei problemi sottostanti. Questa dinamica può portare a una diffusa insoddisfazione quando il codice generato dalle IA non soddisfa aspettative di produzione o quando emergono problematiche tecniche impreviste durante il ciclo di vita del software.