Programmare con l’IA: ambiti di applicazione, opportunità e sfide

Programmare con l’aiuto dell’intelligenza artificiale consente di rendere il processo di sviluppo più efficiente. Gli assistenti basati sull’IA permettono ai team di lavorare in modo più rapido e preciso, abbassando al contempo le barriere d’ingresso per chi non ha competenze di programmazione. Tuttavia, la combinazione tra programmazione e IA comporta anche rischi, come la dipendenza dalle decisioni automatizzate.

Programmare con il supporto dell’IA: come funziona?

Anche nello sviluppo software, l’intelligenza artificiale gioca un ruolo sempre più importante. Viene utilizzata soprattutto come strumento di supporto per alleggerire il lavoro quotidiano dei team di sviluppo. Infatti, grazie al supporto dell’IA, è possibile automatizzare le attività di routine, individuare più rapidamente gli errori e lavorare in modo più efficiente, aprendo così nuove prospettive per il processo di sviluppo.

Gli strumenti di programmazione basati sull’IA si fondano su modelli di apprendimento automatico addestrati con milioni di righe di codice. Grazie a questa grande quantità di dati, sono in grado di riconoscere schemi e buone pratiche nel codice, prevedere le righe successive, generare automaticamente blocchi di codice complessi e ottimizzare quello esistente. Ad esempio, quando uno sviluppatore o una sviluppatrice crea una funzione, l’IA può analizzarne il nome e lo scopo e, idealmente, suggerire l’intera struttura della funzione.

Programmazione: quali sono gli ambiti di applicazione dell’IA?

L’uso dell’IA nella programmazione offre numerose possibilità per rendere i flussi di lavoro più efficienti e ottimizzare i processi di sviluppo. Le possibili applicazioni sono molteplici, le aree di interesse includono:

• Generazione automatica di codice: uno dei campi principali è la creazione automatica di codice. Gli assistenti basati sull’IA possono proporre suggerimenti per le righe di codice successive partendo da sezioni di codice già esistenti o da descrizioni di funzioni.
• Debugging: un altro ambito fondamentale è l’individuazione degli errori. Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale analizzano il codice per identificare errori di sintassi o debolezze, suggerendo eventuali correzioni.
• Automazione dei test: le applicazioni basate sull’IA sono in grado di creare automaticamente scenari di test realistici, contribuendo al controllo della qualità. Questo è particolarmente utile in contesti agili, dove le procedure di test automatizzate possono essere utilizzate per scoprire rapidamente se l’applicazione funziona in modo impeccabile.
• Ottimizzazione del codice: l’IA può essere utilizzata per identificare problemi di prestazione, ridondanze o strutture inefficienti, aiutando a mantenere il codice ben organizzato. Inoltre, è utile per individuare potenziali vulnerabilità di sicurezza e verificare la conformità a standard e normative.

Quali sono i vantaggi della programmazione con l’IA?

L’integrazione dell’IA nella programmazione presenta numerosi vantaggi, tra cui:

• Cicli di sviluppo più rapidi: automatizzando le attività ripetitive e offrendo suggerimenti efficienti, gli strumenti basati sull’IA riducono il tempo necessario per completare i progetti.
• Maggiore qualità del codice grazie alla riduzione degli errori: gli assistenti basati sull’IA aiutano i team di sviluppo a individuare e correggere errori in modo tempestivo, migliorando la stabilità e la sicurezza delle applicazioni.
• Utilizzabile anche senza conoscenze di programmazione: alcuni strumenti di programmazione basati sull’intelligenza artificiale possono essere utilizzati anche senza conoscenze approfondite, facilitando l’ingresso nel mondo della programmazione. In questo modo anche chi è agli inizi può realizzare progetti e creare applicazioni in autonomia.
• Migliore collaborazione nei team: gli strumenti di generazione automatica del codice sollevano i team di sviluppo da compiti ripetitivi e facilitano la documentazione, lasciando loro più tempo a disposizione per dedicarsi a problemi complessi.

Quali sono i rischi della programmazione con l’IA?

Nonostante i vantaggi, è importante considerare anche i potenziali rischi:

• Dipendenza: fare un eccessivo affidamento sull’IA potrebbe avere come conseguenza una riduzione dello sviluppo e della comprensione delle competenze di programmazione di base.
• Potenziali errori: le proposte di codice generate dall’IA possono contenere errori, presentare rischi per la sicurezza o non soddisfare i requisiti di conformità, soprattutto perché vengono create sulla base di dati di addestramento che possono essere obsoleti o incompleti. È quindi consigliabile far controllare il codice generato dall’IA da persone esperte.
• Costi: molti assistenti basati sull’IA sono a pagamento, quindi è necessario valutare attentamente il rapporto qualità-prezzo.
• Questioni etiche e legali: gli strumenti di IA possono introdurre pregiudizi involontari nel codice, il che può portare a problemi etici o legali. Inoltre, si possono venire a creare conflitti di copyright nel caso in cui il codice generato sia basato su dati protetti.

Gli strumenti di generazione di codice basati sull’IA più conosciuti

Sono sempre di più i team di sviluppo che si affidano a generatori di codice basati sull’IA per semplificare il loro lavoro. Tra gli strumenti più noti troviamo:

• GitHub Copilot: utilizza l’intelligenza artificiale per generare e ottimizzare il codice. Lo strumento può essere integrato direttamente nell’ambiente di sviluppo e si adatta all’utente.
• OpenAI Codex: basato sui modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), genera codice a partire da input testuali semplici e supporta più di una dozzina di linguaggi di programmazione.
• Amazon Q Developer: crea suggerimenti in tempo reale per righe e blocchi di codice, ma è anche adatto a generare documentazione e controlli di sicurezza.
• Tabnine: fornisce completamenti di codice personalizzati ed è compatibile con molti linguaggi di programmazione, tra cui Java, Python e C++.
• ChatGPT: probabilmente lo strumento di intelligenza artificiale più conosciuto di tutti, può essere utilizzato per generare e analizzare codice, nonché per il debug, il test e l’ottimizzazione.