Programmare serve ancora con l’AI? Perché saper leggere il codice conta più di prima - Astrotech.it
Imparare a programmare ha ancora senso anche nell’era dell’intelligenza artificiale, ma oggi significa molto meno memorizzare sintassi e molto più capire come ragiona il codice.
Da quando strumenti come ChatGPT scrivono funzioni, correggono errori e generano intere porzioni di software, la domanda è diventata inevitabile. Se basta descrivere a parole cosa si vuole ottenere, perché studiare ancora linguaggi, algoritmi e logica di programmazione? La risposta è che l’AI può aiutare moltissimo, ma non sostituisce la capacità di capire se quello che produce è davvero corretto.
Il cosiddetto vibe coding, cioè chiedere a un modello AI di trasformare un’idea in codice, è già una pratica diffusa. Può accelerare prototipi, piccole automazioni e progetti personali, ma funziona bene soprattutto quando chi lo usa sa fare le domande giuste e sa leggere la risposta. Senza basi tecniche, il rischio è accettare codice che sembra convincente, ma che può essere inefficiente, fragile o persino pericoloso se usato in un prodotto reale.
Perché il coding resta utile
La parte che l’AI gestisce meglio è spesso la sintassi: ricordare comandi, scrivere strutture ripetitive, proporre esempi. La parte davvero decisiva, però, resta umana: scegliere l’algoritmo giusto, capire i limiti di una soluzione, valutare sicurezza, prestazioni e manutenzione nel tempo. Ordinare una lista, gestire dati sensibili o costruire un sistema che deve reggere migliaia di utenti non sono problemi identici solo perché il codice “funziona” al primo test.
Non a caso, molti sviluppatori usano l’AI ma non la considerano infallibile. La survey 2025 di Stack Overflow mostra che la fiducia nell’accuratezza degli strumenti AI resta bassa: solo una minoranza dichiara di fidarsi, mentre una quota più alta esprime sfiducia. È un segnale importante, perché arriva proprio da chi questi strumenti li usa davvero. L’AI può essere una seconda sedia alla scrivania, ma qualcuno deve ancora sapere quando ascoltarla e quando correggerla.
Il problema riguarda anche la scuola
La questione diventa ancora più delicata per studenti e docenti. Usare strumenti AI senza capire cosa c’è dietro può creare una forma di dipendenza: si ottiene una risposta rapida, ma si perde l’occasione di costruire ragionamento, metodo e capacità critica. Il Ministero dell’Istruzione ha avviato un piano da 100 milioni di euro per formare le scuole sull’uso dell’intelligenza artificiale, segno che il tema non riguarda solo gli specialisti ma l’intero sistema educativo.
Per i ragazzi, imparare a programmare non significa per forza diventare tutti sviluppatori. Significa acquisire una grammatica del pensiero digitale: scomporre un problema, trovare passaggi logici, verificare un risultato. Sono abilità utili anche fuori dall’informatica, perché molti lavori useranno sempre più strumenti automatici e avranno bisogno di persone capaci di controllarli, non solo di subirli.
Il mercato del lavoro non sta semplicemente cancellando chi programma, ma sta cambiando il profilo richiesto. Servono meno esecutori di codice ripetitivo e più persone capaci di progettare, verificare e integrare soluzioni. In questo scenario, smettere di imparare sarebbe l’errore peggiore. L’AI può scrivere righe di codice, ma resta all’essere umano il compito di capire il problema, controllare la soluzione e decidere se quella risposta merita davvero di essere usata.