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# programmazione con IA

2026-08-04

Nell'era dell'IA serve ancora partire da un MVP? 211 milioni di righe di codice dicono che il rilavoro è passato dal 3,3% al 7,1%

Nell'era dell'IA conviene ancora partire da un MVP, consegnare ancora per fasi? Lanci un'idea a un'IA e otto volte su dieci ti risponde per prima cosa «facciamo una versione minima funzionante» — ma quel suggerimento è mandato a memoria dai dati di addestramento, non calcolato. L'Agile Manifesto è del 2001, The Lean Startup del 2011, e tutta quella metodologia poggia su una premessa: che un'implementazione grezza costi molto meno di una completa. Nelle mani di un'IA quella premessa è sparita. Dire a Cursor «salva in localStorage» oppure «usa PostgreSQL con un connection pool» cambia di qualche minuto di generazione. Peggio ancora, la fattura di un'IA è costruita al contrario di quella di una persona: la maggior parte dei token in ingresso è contesto e non il compito, e due tentativi bastano a triplicare il costo di una sessione. L'analisi di 211 milioni di righe fatta da GitClear mostra che la quota di codice riscritto o cancellato entro pochi giorni dal merge è salita dal 3,3% al 7,1%. Questo pezzo smonta perché l'iterazione sia stata progettata per la struttura di costi umana, e dove «farlo bene una volta» differisca da «farlo tutto in una volta».

2026-06-19

16 programmatori esperti hanno usato l'IA per scrivere codice: credevano di andare il 20% più veloci, in realtà erano il 19% più lenti

L'esperimento randomizzato controllato di METR: 16 sviluppatori open-source esperti, su progetti che mantenevano da una media di cinque anni, hanno svolto compiti reali; il gruppo che usava l'IA è andato il 19% più lento. Ma la cosa più grave è l'altra metà: prima avevano previsto che l'IA li avrebbe accelerati del 24%, e dopo aver finito, dopo aver vissuto sulla propria pelle il rallentamento, continuavano a credere di essere stati il 20% più veloci. Tra percezione e realtà ci sono quasi 40 punti percentuali, con il segno invertito. Da uno che ogni giorno usa stime di produttività del team per pianificare, dichiarare scadenze e reggere budget, voglio spiegare bene come nasce questa illusione, dove vale, e come si è infiltrata in tutte le nostre decisioni legate all'IA.