11 dic 2025·5 min
Come gli strumenti AI stanno cambiando chi può creare software
Gli strumenti AI stanno ampliando chi può costruire software. Esplora nuovi ruoli, vantaggi, rischi e modi pratici per includere più persone in modo sicuro.
Gli strumenti AI stanno ampliando chi può costruire software. Esplora nuovi ruoli, vantaggi, rischi e modi pratici per includere più persone in modo sicuro.
“Partecipare” alla realizzazione di software non è limitato alla scrittura di codice. La maggior parte dei prodotti è plasmata da molte piccole decisioni molto prima che uno sviluppatore apra un editor—e da molte decisioni anche dopo la prima versione rilasciata.
A livello pratico, partecipare può includere:
Ognuna di queste è “creazione di software”, anche se solo una corrisponde alla programmazione tradizionale.
Storicamente molte di queste attività dipendevano dal codice perché il software era l'unico modo pratico per rendere le modifiche “reali”. Se volevi un nuovo report, un modulo rivisto, un passaggio di approvazione diverso o una piccola integrazione tra sistemi, qualcuno doveva implementarlo in codice—spesso all'interno di stack complessi con processi di deploy rigidi.
Questa realtà ha reso gli sviluppatori i guardiani del cambiamento, anche quando la modifica era facile da descrivere.
Gli assistenti di coding AI possono redigere funzioni, test, query e documentazione da prompt in linguaggio naturale. Strumenti basati su chat aiutano i non sviluppatori a esplorare opzioni, chiarire requisiti e generare specifiche di prima bozza. Le piattaforme no-code e low-code permettono alle persone di costruire prototipi funzionanti—o persino flussi di produzione—senza partire da una codebase vuota.
Il risultato: più persone possono contribuire direttamente alla costruzione, non solo proporre cambiamenti.
Questo articolo è pensato per product manager, designer, team operativi, founder e sviluppatori che vogliono capire chiaramente come l'AI cambia la partecipazione. Scoprirai quali ruoli si stanno espandendo, quali nuove competenze contano di più e dove i team hanno bisogno di guardrail per mantenere qualità, privacy e responsabilità.
Per molto tempo “costruire software” cominciava praticamente con la scrittura di codice—cioè gli ingegneri controllavano la porta d'ingresso. Tutti gli altri potevano influenzare le priorità, ma non la meccanica del far funzionare qualcosa.
Gli strumenti AI spostano quella porta. Il primo passo può ora essere una descrizione chiara del problema e un'idea grezza del flusso. Il codice continua a essere importante, ma la partecipazione inizia prima e coinvolge più ruoli.
Già da anni andavamo in questa direzione. Interfacce grafiche hanno permesso di configurare comportamenti senza digitare molto. Pacchetti open source hanno reso normale assemblare app da parti riutilizzabili. Le piattaforme cloud hanno eliminato la necessità di comprare server, configurarli e gestirli.
Questi cambiamenti hanno ridotto costi e complessità, ma dovevi comunque tradurre la tua intenzione nel “linguaggio” degli strumenti: API, template, file di configurazione o un particolare builder no-code.
Le interfacce in linguaggio naturale cambiano il punto di partenza da strumento-prima a intento-prima. Invece di imparare i passaggi esatti per scaffoldare un'app, una persona può chiedere una versione funzionante di partenza e poi iterare descrivendo modifiche:
Questo loop di feedback stretto è il vero cambiamento. Più persone possono passare da idea → prototipo utilizzabile in ore, non settimane, rendendo la partecipazione pratica anziché teorica.
L'AI aiuta spesso con il lavoro di pagina bianca e con la traduzione tra linguaggi:
Il punto d'ingresso diventa più chiaro: se sai descrivere il risultato, puoi contribuire a produrre la prima versione—e questo cambia chi può contribuire in modo significativo.
Gli strumenti AI non aiutano solo gli ingegneri professionisti a lavorare più velocemente—abbassano lo sforzo necessario per esprimere ciò che vuoi costruire. Questo cambia chi può contribuire concretamente alla creazione del software e cosa significa “costruire” nella quotidianità.
Persone in operations, marketing, sales e customer success possono ora andare oltre le “idee di funzionalità” e creare punti di partenza utilizzabili:
Il cambiamento chiave: invece di consegnare descrizioni vaghe, possono fornire bozze strutturate più facili da validare.
I designer possono usare l'AI per esplorare varianti senza trattare ogni iterazione come un compito di produzione completo. Vantaggi comuni includono:
Questo non sostituisce il giudizio del design; riduce il lavoro ripetitivo così i designer possono concentrarsi su chiarezza e intento utente.
I team di QA e supporto spesso hanno la visione più ricca di ciò che si rompe nel mondo reale. L'AI li aiuta a tradurre quella conoscenza in materiale pronto per gli ingegneri:
Esperti legali, finanziari, HR o di compliance possono convertire regole in validazioni più chiare—pensa a “quando X accade, richiedi Y”—così i team catturano i requisiti politici prima.
Gli ingegneri mantengono la proprietà delle parti difficili: design di sistema, sicurezza, performance e qualità finale del codice. Ma il loro lavoro si sposta verso la revisione dei contributi assistiti dall'AI, il rafforzamento delle interfacce e il rendere l'intero prodotto più robusto ai cambiamenti.
Le piattaforme no-code e low-code hanno abbassato la barriera del “come faccio a costruire questo?” trasformando parti comuni del software—moduli, tabelle e workflow—in blocchi configurabili. L'aggiunta dell'AI cambia la velocità e il punto di partenza: invece di assemblare tutto manualmente, più persone possono descrivere ciò che vogliono e ottenere una bozza funzionante in pochi minuti.
Per gli strumenti interni, la combinazione è particolarmente potente. Un non sviluppatore può creare un modulo di richiesta, instradare approvazioni e generare una dashboard senza imparare uno stack completo di programmazione.
L'AI aiuta proponendo campi, scrivendo regole di validazione, creando query d'esempio e traducendo il linguaggio business (“mostra fatture scadute per conto”) in filtri e grafici.
I prompt in chat sono ottimi per mettere i prototipi sullo schermo: “Costruisci un CRM semplice con contatti, opportunità e promemoria.” Spesso ottieni una demo utilizzabile velocemente—sufficiente per testare un flusso, allineare gli stakeholder e scoprire requisiti mancanti.
Ma i prototipi non sono la stessa cosa dei sistemi pronti per la produzione. Il divario appare quando servono permessi accurati, tracce di audit, regole di retention dei dati, integrazioni con sistemi critici o garanzie su uptime e performance.
Qui entrano in gioco le moderne piattaforme di “vibe-coding”: per esempio, Koder.ai permette ai team di redigere app web, backend e mobile tramite chat, poi iterare con funzionalità come la modalità planning (per allineare l'ambito prima di generare cambiamenti) e snapshot/rollback (per evitare che esperimenti diventino irreversibili). Il punto non è che i prompt creino magicamente software di produzione—è che il flusso può essere strutturato per supportare un'iterazione sicura.
Questo toolkit brilla quando i flussi sono chiari, il modello dati è stabile e le regole sono semplici (es. intake → review → approvazione). I pattern ripetuti—app CRUD, processi guidati dallo stato, report schedulati—ne beneficiano di più.
Fatica con casi limite complessi, richieste elevate di performance o necessità di sicurezza stringente. L'AI può generare logica che “sembra giusta” ma manca eccezioni rare, gestisce male dati sensibili o crea automazioni fragili che falliscono silenziosamente.
Un approccio pratico è usare no-code/low-code + AI per esplorare e convalidare, poi decidere cosa deve essere indurito con revisione ingegneristica prima che diventi un sistema su cui le persone contano.
La partecipazione più ampia conta solo se più persone possono davvero partecipare—indipendentemente da lingua, abilità o ruolo. Gli strumenti AI possono rimuovere attriti rapidamente, ma possono anche creare nuove “porte nascoste” (costo, bias o addestramento disomogeneo) che restringono chi ottiene un posto al tavolo.
L'AI può aiutare i team a integrare l'accessibilità nel software prima possibile, anche quando i contributori non sono specialisti.
Per esempio, può:
Usata bene, questo sposta l'accessibilità da una correzione finale a una responsabilità condivisa.
Supporto a traduzione e localizzazione può portare parlanti non nativi nelle discussioni di prodotto prima. L'AI può redigere traduzioni, standardizzare la terminologia e riassumere thread così i colleghi in regioni diverse possono seguire le decisioni.
La chiave è trattare la traduzione AI come punto di partenza: termini di prodotto, linguaggio legale e sfumature culturali richiedono comunque revisione umana.
L'AI può rendere i flussi di creazione più flessibili:
Se i migliori strumenti sono costosi, bloccati in certe regioni o li conoscono solo pochi, la partecipazione diventa dimostrativa. Il bias dei modelli può anche manifestarsi nei risultati “buoni” per alcuni gruppi—attraverso assunzioni nei testi generati, prestazioni disomogenee tra lingue o consigli di accessibilità che non riflettono i reali bisogni degli utenti.
Rendi l'accesso una decisione di team, non un vantaggio individuale: fornisci licenze condivise, brevi sessioni di onboarding e standard leggeri (cosa l'AI può redigere vs. cosa deve essere revisionato). Include revisori diversi, testa con tecnologie assistive e misura chi contribuisce—non solo quanto aumenta la produzione.
La partecipazione include qualsiasi attività che influisce su cosa viene costruito e su come si comporta il prodotto, non solo la scrittura di codice. Può significare definire problemi, redigere requisiti, progettare flussi, creare contenuti, testare, automatizzare processi e mantenere i sistemi dopo il lancio.
Perché storicamente il codice era l'unico modo affidabile per rendere effettive le modifiche. Anche cambi semplici (un nuovo report, un passaggio di approvazione, una piccola integrazione) spesso richiedevano lavoro ingegneristico all'interno di stack complessi e processi di deploy, rendendo gli sviluppatori i guardiani predefiniti del cambiamento.
Spostano il punto di partenza da strumento-prima a intento-prima. Se sai descrivere chiaramente l'esito desiderato, l'AI può creare strutture iniziali, implementazioni di esempio, test, query e documentazione—permettendo a più persone di ottenere una prima versione utilizzabile e iterare rapidamente.
Vantaggi immediati comuni includono:
Considera questi output come bozze iniziali che richiedono comunque revisione e validazione.
Possono passare da richieste a bozze strutturate facendo:
Il più grande valore è consegnare agli ingegneri qualcosa di testabile invece di una descrizione vaga.
I designer possono esplorare varianti più velocemente e migliorare l'igiene UX:
Non sostituisce il giudizio del design; riduce il lavoro ripetitivo.
Possono trasformare problemi reali in artefatti pronti per l'ingegneria:
Questo aiuta i team a correggere le cause profonde invece di inseguire segnalazioni isolate.
I prototipi sono ottimi per imparare velocemente e allineare gli stakeholder, ma i sistemi di produzione richiedono elementi consolidati come permessi, tracce di audit, regole di conservazione dei dati, affidabilità e garanzie di performance.
Una regola pratica: prototipa liberamente, poi programma una decisione deliberata di “indurire o ricostruire” prima che gli utenti dipendano dal sistema.
Imposta guardrail che rendano l'esperimento sicuro:
Ruoli chiari aiutano: chi sperimenta, chi approva, chi distribuisce.
Evita il “paste problem” non condividendo segreti, dati reali dei clienti o dettagli proprietari con strumenti non approvati. Usa passaggi di redazione, template con dati finti e account di test approvati.
Per l'IP, fai attenzione a licenze poco chiare o snippet non attribuiti e considera la provenienza come parte della revisione. Definisci standard separati per prototipi e produzione così la velocità non bypassi la responsabilità.