IA e Sviluppo Software: Amici, Nemici o Solo… Aspettative da Gestire?
Ciao a tutti, appassionati di codice e futurologi! Oggi voglio chiacchierare con voi di un argomento che sta facendo girare la testa a molti nel nostro settore: l’Intelligenza Artificiale applicata allo sviluppo software. Strumenti come GitHub Copilot o ChatGPT sono sulla bocca di tutti, promettendo rivoluzioni, efficienza e forse anche un caffè pronto al mattino (ok, quest’ultima è una mia speranza!). Ma, diciamocelo chiaramente, quanto di ciò che ci aspettiamo da questi “aiutanti digitali” è realistico? E come facciamo a non farci prendere dall’entusiasmo per poi ritrovarci con un pugno di mosche?
Recentemente mi sono imbattuto in uno studio affascinante che ha cercato di mettere un po’ d’ordine in questo Far West delle aspettative. Immaginatevi tre aziende di sviluppo software (che chiameremo SDO, per farla breve), ognuna con la sua storia, i suoi metodi e i suoi sogni sull’IA. I ricercatori si sono messi lì, con pazienza certosina, a capire cosa queste aziende si aspettassero dall’IA all’inizio e, soprattutto, cosa fosse rimasto di quelle aspettative dopo averci messo le mani “in pasta”, provando e valutando questi strumenti.
Le Aspettative Iniziali: Un Mix di Desideri Comuni e Specifici
La prima domanda che sorge spontanea è: cosa si aspettano le SDO da questi strumenti IA? Beh, lo studio ha scovato ben 13 tipi di aspettative. Alcune erano uniche per una singola azienda, quasi “su misura” per le sue esigenze specifiche. Altre erano condivise tra due delle tre aziende, segno di bisogni un po’ più diffusi. E poi c’erano quelle aspettative “universali”, presenti in tutte e tre le SDO, quelle che probabilmente risuonano anche nelle vostre teste.
Vi faccio qualche esempio per capirci meglio:
- Aspettative Particolari: Una delle aziende, una società di consulenza software (chiamiamola “Digitalizers”), sperava che l’IA potesse aiutare i suoi sviluppatori a comprendere più rapidamente i complessi settori di business dei loro clienti. Un’altra, “Track-Soft”, focalizzata su sistemi embedded per la logistica, puntava sull’IA per documentare meglio le funzionalità dei prodotti e la loro disponibilità. Queste sono esigenze nate dal loro specifico modello di business e dalla struttura del team.
- Aspettative Condivise: “Digitalizers” e un’altra azienda, “InsurCorp” (una compagnia assicurativa), condividevano l’idea che l’IA potesse supportare gli sviluppatori e i loro tool, magari aiutando chi non ha una formazione strettamente informatica a contribuire meglio. Entrambe, occupandosi di UX design, speravano che l’IA potesse dare una mano nella progettazione delle esperienze utente. “Digitalizers” e “Track-Soft”, invece, vedevano nell’IA un aiuto per la gestione dei task di progetto.
- Aspettative Pervasive (Comuni a Tutti): E qui arriviamo al succo! Tutte e tre le aziende si aspettavano che l’IA potesse:
- Migliorare i risultati di business (chi non lo vorrebbe?).
- Aiutare ad aderire agli standard software (SOLID, best practice, ecc.).
- Aumentare la soddisfazione degli sviluppatori, magari automatizzando i compiti noiosi.
- Analizzare le interazioni con il prodotto (dati di analytics, feedback utenti).
- Curare e organizzare le informazioni interne all’azienda.
- E, ovviamente, migliorare la qualità del codice ingegnerizzato.
Interessante, vero? Si vede come alcune speranze siano legate strettamente al “chi siamo e cosa facciamo” di un’azienda, mentre altre siano un po’ il sogno nel cassetto di ogni SDO.
La Prova del Nove: Quali Aspettative Sopravvivono all’Esperienza?
Ma la parte più intrigante, a mio avviso, è stata vedere cosa è successo dopo che queste aziende hanno iniziato a sperimentare concretamente con gli strumenti IA. Sapete com’è, tra il dire e il fare c’è di mezzo… il testare! Ebbene, delle 13 aspettative iniziali, ben cinque non hanno resistito alla prova dei fatti, o meglio, all’apprendimento esperienziale.
Questo non significa che l’IA sia inutile, anzi! Significa che dobbiamo essere bravi a calibrare i nostri desideri. L’entusiasmo iniziale, a volte alimentato da un po’ di “hype”, deve fare i conti con la realtà pratica.
Perché Alcune Aspettative Svaniscono? Fattori Chiave
Lo studio ha identificato due macro-categorie di motivi per cui certe aspettative si sono “sgonfiate”:
- Fattori legati alla Piattaforma IA:
- Privacy e Policy: Immaginate di scoprire che la piattaforma IA che state testando si riserva il diritto di utilizzare tutti i dati che inserite. Per “Track-Soft”, questo è stato un “no-go” immediato per l’aspettativa di documentare le funzionalità dei prodotti usando un certo tool. La sicurezza e la proprietà dei dati sono sacre!
- Problemi Tecnici e Integrazione: A volte, semplicemente, le cose non funzionano come dovrebbero. “Digitalizers” ha riscontrato errori server con una piattaforma per la gestione dei requisiti, impedendo di fatto il test. Oppure, come nel caso di “InsurCorp”, uno strumento di pianificazione basato su Google Calendar non era compatibile con il loro sistema Outlook aziendale. Dettagli, direte voi? Dettagli che fanno la differenza!
- Fattori legati all’Azienda (SDO):
- Tempo e Risorse (Bandwidth): “InsurCorp” non è riuscita a testare a fondo una piattaforma per la comunicazione dei requisiti semplicemente perché il team non aveva la “banda” necessaria, erano troppo presi da altre priorità. L’adozione di nuovi strumenti richiede tempo e dedizione.
- Approccio al Mercato e Cultura Aziendale: “Track-Soft” ha scartato un tool di analisi di mercato perché forniva insight sulle aziende, mentre loro erano interessati a una prospettiva tecnologica. L’IA deve allinearsi alla strategia e alla cultura. In “Digitalizers”, l’idea di usare l’IA per analizzare i dati delle interviste utenti è stata accantonata perché i designer UX consideravano quella fase “la parte divertente” del loro lavoro, un’attività creativa che non volevano delegare a una macchina.
- Preferenze degli Sviluppatori: A volte, semplicemente, un compito che l’IA potrebbe svolgere è percepito come intrinsecamente umano o piacevole. Come nel caso citato sopra dei designer di “Digitalizers”.
Quindi, vedete, non è solo una questione di “quanto è brava l’IA”, ma anche di “quanto l’IA si adatta a noi, alla nostra azienda, ai nostri processi e ai nostri valori”.
Cosa Ci Insegna Tutto Questo? Lezioni per Sviluppatori e Manager
Questo studio, amici, ci offre spunti preziosissimi. Per noi sviluppatori e per i manager, il messaggio è chiaro: gestire le aspettative è fondamentale. L’IA non è né la panacea di tutti i mali né un robot assassino pronto a rubarci il lavoro (almeno per ora!).
Ecco qualche dritta che mi sento di condividere, ispirata da questa ricerca:
- Siate Realisti, Non Sognatori Ingenui: L’entusiasmo è bello, ma va temperato con una sana dose di pragmatismo. Chiedetevi: questa aspettativa è compatibile con chi siamo, come lavoriamo, con i nostri valori e con le reali capacità (e limitazioni) dello strumento IA?
- Considerate la “Compatibilità”: Le aspettative che hanno più probabilità di realizzarsi sono quelle che si “incastrano” bene con gli aspetti umani (le competenze, le preferenze, la cultura) e strutturali (i processi, i modelli di business) della vostra SDO.
- Attenzione all’Hype: L’onda dell’entusiasmo può portare a sovrastimare i benefici. L’apprendimento esperienziale, il “provare con mano”, è il miglior antidoto. Alcune aspettative potrebbero non sopravvivere, e va bene così. Significa che state imparando.
- Valutate i Fattori SDO e Piattaforma: Prima di investire tempo e risorse, considerate attentamente:
- La piattaforma IA è sicura? Le policy sulla privacy sono accettabili?
- Si integra bene con i vostri sistemi esistenti?
- Avete il tempo e le risorse per sperimentare e adottare lo strumento?
- L’uso dell’IA è in linea con la vostra cultura aziendale e le preferenze del team?
- Strategie Flessibili: Le aspettative verso l’IA sono dinamiche. Ciò che sembrava promettente ieri potrebbe non esserlo domani, e viceversa. Le strategie di adozione dell’IA devono essere agili e pronte ad adattarsi.
In conclusione, l’avventura dell’IA nello sviluppo software è appena iniziata. È un viaggio entusiasmante, pieno di potenziale, ma che richiede naviganti attenti e consapevoli. Non si tratta di avere paura o di buttarsi a capofitto, ma di procedere con intelligenza, gestendo le nostre aspettative passo dopo passo. E voi, quali sono le vostre aspettative verso l’IA nel vostro lavoro? Avete già avuto qualche “doccia fredda” o qualche piacevole sorpresa? Parliamone!
Fonte: Springer