C’è un motivo se negli ultimi mesi il tema del vibe-coding è entrato con forza nel dibattito sullo sviluppo software. L’Intelligenza Artificiale sta modificando in modo strutturale il modo in cui si progettano e realizzano applicazioni web e mobile, abbattendo tempi di prototipazione e barriere di accesso allo sviluppo.
Descrivere un’esigenza in linguaggio naturale e ottenere rapidamente una prima versione funzionante di un’applicazione non è più un’eccezione, ma una possibilità concreta e diffusa. Questo approccio democratizza lo sviluppo e accelera la sperimentazione. Tuttavia, la velocità non coincide automaticamente con il valore.
Quando i progetti crescono, entrano in produzione e si integrano in ecosistemi complessi, la differenza la fanno ancora – e sempre di più – le scelte progettuali, architetturali e di governo.
AI & vibe-coding: cosa cambia davvero
Il termine vibe-coding, reso popolare nel 2025 da Andrej Karpathy, descrive un approccio prompt-first allo sviluppo software: si definisce cosa deve fare un sistema, l’AI genera il codice e il risultato viene raffinato per iterazioni successive.
Questo cambia il punto di partenza dei progetti digitali. Non si inizia più necessariamente da un’architettura dettagliata, ma da una fase esplorativa guidata dall’AI. È un cambio di paradigma rilevante, che spiega anche la crescita del mercato delle piattaforme di sviluppo applicativo e l’integrazione sempre più profonda dell’AI generativa nei tool di sviluppo.
L’impatto concreto, però, va letto oltre l’entusiasmo iniziale e si concentra su tre dimensioni chiave:
Tempi e costi: più velocità, non meno responsabilità
Con l’AI diventa possibile creare rapidamente i primi prototipi di un software, anche partendo da prompt ad alto livello. Questo accelera le fasi iniziali dei progetti e permette di testare più soluzioni in meno tempo.
Non significa però “sviluppare senza costi”: il lavoro si sposta. L’AI accelera la creazione di prototipi, ma senza una guida esperta il rischio è sviluppare velocemente soluzioni che non rispondono a reali esigenze, perdendo tempo e denaro. Il valore nasce quando qualcuno sa dare una direzione chiara, trasformando la velocità dell’AI in progettualità sostenibili.
Cambiano le professionalità, non il bisogno di competenza
Con l’integrazione dell’AI nello sviluppo diventano sempre più importanti figure che conoscono bene il business e i processi aziendali, oltre alla tecnologia. Il loro ruolo è guidare lo sviluppo, definire regole chiare e verificare che le soluzioni realizzate siano corrette, sicure e accessibili. In questo modo lo sviluppo non è solo la scrittura tecnica del codice, ma la coordinazione di competenze ed esigenze diverse per ottenere risultati affidabili.
Qualità e rischio: il vero punto di attenzione
Più velocità può significare più difetti se mancano controlli: per questo vibe-coding e automazioni vanno governati con revisione umana, test e standard di sicurezza e qualità, soprattutto su sistemi critici. In questo scenario diventano decisive le figure con esperienza di sviluppo e di delivery (architetti, responsabili applicativi, QA/security, accessibility specialist), capaci di tradurre requisiti e vincoli in regole pratiche che indicano cosa è accettabile, cosa va evitato e come validare correttamente prima della messa in produzione.
Accessibilità digitale obbligatoria: da vincolo normativo a leva di progetto
A rendere il contesto ancora più sfidante interviene l’European Accessibility Act, che dal 28 giugno 2025 impone requisiti di accessibilità a un’ampia gamma di prodotti e servizi digitali immessi sul mercato (siti web, e-commerce, applicazioni mobile, web app, piattaforme di servizio e contenuti digitali).
Per le organizzazioni non si tratta solo di evitare sanzioni, ma di capire come integrare l’accessibilità in modo strutturale, senza rallentare l’innovazione o moltiplicare i costi. Il punto chiave è chiaro: l’accessibilità non si “aggiusta” a valle, va progettata fin dall’inizio.
In contesti di sviluppo rapido AI-assisted, questo aspetto diventa ancora più critico. Interfacce, componenti, flussi e contenuti devono nascere già conformi, altrimenti la velocità iniziale si trasforma rapidamente in debito tecnico e organizzativo.
Pensare, prima di costruire
Un aspetto resta centrale lungo tutto il percorso: la capacità di sviluppare rapidamente applicazioni non coincide con la capacità di costruire soluzioni realmente funzionali, coerenti e sostenibili. L’AI può accelerare l’esecuzione, ma non sostituisce l’influenza di una visione umana che comprende il prodotto e le scelte progettuali.
È proprio qui che continuano a fare la differenza e devono necessariamente restare vive l’esperienza e la buona pratica di ascoltare le esigenze del cliente, interpretarne i bisogni e tradurli in soluzioni prima e dopo lo sviluppo software. L’AI, per quanto evoluta, non ha una propria progettualità: non conosce il contesto, non percepisce i problemi da risolvere e non distingue ciò che è rilevante da ciò che non lo è.
Il compito delle persone rimane proprio nel connettere la tecnologia al mondo reale, prima con le esigenze dei clienti ed in secondo luogo con le esigenze degli utenti per comprendere se ciò che è stato elaborato funziona e risponde ai requisiti iniziali.
I ruoli cambiano e i tempi di sviluppo si accorciano in modo significativo, ma il principio rimane invariato: l’AI amplia le possibilità, non la responsabilità. Anche oggi, come sempre, serve qualcuno che sappia dare una direzione, fare le domande giuste e valutare con spirito critico ciò che viene prodotto.
