Gli sviluppatori non lavoreranno più senza l'IA. La ricerca dice che potrebbe renderli peggiori.

      TL;DRGli sviluppatori rifiutano di programmare senza AI, ma la ricerca mostra che potrebbe rallentarli. Amazon ha chiuso la sua classifica dei token. Uber ha esaurito il suo budget per l'AI in quattro mesi.

      Nel febbraio 2026, il laboratorio di ricerca sull'AI METR ha cercato di ripetere uno studio innovativo che misurava quanto tempo impiegano gli sviluppatori a completare i compiti con e senza AI. Non ci è riuscito. Gli sviluppatori hanno rifiutato di partecipare perché non avrebbero lavorato senza AI, anche per un numero limitato di compiti in un contesto di ricerca.

      Lo studio originale del 2025 aveva prodotto un risultato sorprendente. Gli sviluppatori hanno riferito che l'AI li rendeva più produttivi. I dati mostrano il contrario: l'AI in realtà li rallentava perché spendevano tempo extra a trovare e correggere errori, a guidare l'AI e ad aspettare che completasse i compiti.

      Impossibilitato a replicare l'esperimento, METR ha pubblicato un sondaggio a maggio. Gli sviluppatori hanno riferito di sentirsi due volte più preziosi per le loro organizzazioni grazie all'AI. Recenti evidenze da più fonti suggeriscono che questa percezione è errata.

      Amazon ha chiuso una classifica interna di tracciamento dei token chiamata Kirorank questa settimana, ha riportato il Financial Times. I dipendenti la stavano manipolando utilizzando agenti AI in modo eccessivo e accumulando costi. La classifica ha dimostrato che l'uso dell'AI non si traduce automaticamente in una maggiore produttività.

      Uber ha esaurito l'intero budget per l'AI del 2026 nei primi quattro mesi dell'anno, ha riportato The Information. Il COO Andrew Macdonald ha detto in un podcast che la spesa non ha portato a un aumento misurabile di progetti o produttività. Due delle aziende più tecnicamente sofisticate al mondo hanno speso molto per strumenti di codifica AI e non sono riuscite a dimostrare un ritorno.

      Il termine per questo schema è "tokenmaxxing": utilizzare il consumo di token come proxy per la produttività. È stata la tendenza aziendale del 2026. Potrebbe già essere finita. Gli esempi di Amazon e Uber mostrano che misurare l'adozione dell'AI in base al volume di utilizzo, piuttosto che alla qualità dell'output, produce incentivi sbagliati.

      Salesforce prevede 300 milioni di dollari di spese in token Anthropic quest'anno. Il CEO Marc Benioff ha chiesto uno "strato intermedio" che potesse instradare i token in modo intelligente tra modelli all'avanguardia e più economici. La richiesta di uno strato di instradamento è un'ammissione implicita che non ogni token produce valore e che la spesa deve essere abbinata alla complessità del compito.

      Il problema della qualità del codice è la questione più profonda. Il programmatore e autore James Shore ha sostenuto in un post virale che una generazione di codice più veloce senza costi di manutenzione ridotti è una trappola. "Scrivi codice il doppio più velocemente ora? Meglio sperare di aver dimezzato i tuoi costi di manutenzione," ha scritto. "Altrimenti, sei fregato. Stai scambiando un aumento temporaneo della velocità per un'indebitamento permanente."

      I dati supportano l'avvertimento. Entelligence AI, una startup di ingegneria della affidabilità, afferma che le aziende spendono il 44% dei loro token per correggere bug generati dalla loro AI. CodeRabbit, uno strumento di revisione del codice, ha analizzato le richieste di pull open-source e ha scoperto che l'AI ha prodotto 1,7 volte più problemi rispetto al codice umano. Entrambe le aziende vendono strumenti di revisione del codice AI, il che rende le statistiche interessate ma non necessariamente errate.

      Ricercatori indipendenti della Singapore Management University hanno pubblicato un rapporto ad aprile raggiungendo la stessa conclusione. "Il codice generato dall'AI può introdurre costi di manutenzione a lungo termine in progetti software reali," hanno scritto. Il codice viene spedito più velocemente. I bug arrivano più tardi. Il debito di manutenzione si accumula.

      La domanda che i leader ingegneristici stanno evitando è se i guadagni di produttività derivanti dagli strumenti di codifica AI siano reali o percepiti. Se gli sviluppatori rifiutano di lavorare senza AI ma l'AI genera più bug di quanti ne prevenga, l'effetto netto potrebbe essere negativo. La dipendenza ha superato le evidenze.

      Il fondatore di Cognition, Scott Wu, creatore dell'agente di codifica AI Devin, ammette che il livello di abilità dello strumento si colloca tra un programmatore junior e uno di livello medio a seconda del compito. Non è una soluzione da passare e dimenticare. I ricercatori della SMU raccomandano di trattare l'output dell'AI come si tratterebbe il codice di un programmatore junior: rivedere tutto, mantenere forti sistemi di QA e mantenere gli esseri umani responsabili per l'architettura e il design della sicurezza.

      Il mercato del lavoro riflette la contraddizione. Le aziende stanno assumendo "codificatori di vibe" e ingegneri distribuiti in modo senza precedenti mentre scoprono contemporaneamente che gli strumenti su cui si basano quei ruoli potrebbero non produrre i guadagni di qualità che la loro assunzione presuppone. Il mercato della codifica AI sta crescendo più velocemente delle evidenze che dimostrano che funziona.

      Gli sviluppatori non torneranno a programmare senza AI. Quella nave è salpata. La domanda è se l'industria costruirà l'infrastruttura di assicurazione della qualità, gli strati di instradamento e i processi di revisione necessari per garantire che una produzione di codice più veloce non diventi una produzione di debito tecnico più veloce. In questo momento, la risposta è no. Gli sviluppatori amano gli strumenti. Gli strumenti potrebbero non ricambiare.