Una nuova ricerca del MIT ha monitorato la produzione di codice di migliaia di sviluppatori prima e dopo l'adozione di strumenti di AI come Claude Code o Codex. I risultati rivelano un "effetto imbuto" in cui molti iniziano a sperimentare con l'intelligenza artificiale, ma pochi portano il loro progetto a termine. Non solo, sempre di più le app finiscono sui marketplace, ma il loro interesse è pressoché nullo.
Se cominci a programmare con Claude Code, anche senza competenze tecniche, spesso si ha l'impressione di poter creare qualsiasi cosa con facilità. Tuttavia, molti progetti non arrivano a un lancio definitivo. Gli ultimi passaggi, come la revisione del codice o il deploy, diventano un ostacolo, soprattutto quando sono a carico di persone non tecnologiche.
Nell'ambito del settore IT, è cresciuta esponenzialmente la quantità di nuove applicazioni disponibili sulla App Store di Apple e Google Play. Tuttavia, l'aumento di produzione non si traduce in aumento delle vendite. I dati mostrano che, anche se molte app vengono create con l’aiuto della IA, il consumo reale da parte degli utenti non ha segnato movimenti significativi.
Secondo lo studio MIT, guidato da Mert Demirer, professore di economia, il numero di applicazioni che finiscono nei principali marketplaces è schizzato verso l'alto grazie alla facilità di sviluppo con le IA. Tuttavia, la domanda non ha seguito lo stesso percorso, e i consumatori non scaricano, testano o acquistano più del solito.
Una grande percentuale di queste nuove applicazioni fallisce clamorosamente nell’attecchire sul mercato. La tecnica di sviluppo con la IA ha migliorato la capacità produttiva, ma non la capacità di rispondere a un bisogno reale o al valore richiesto dal mercato. Il risultato? App sempre di più, ma con scarso impatto reale.
Frase di Linus Torvalds, padre di Linux, sull’uso della IA è rivelatrice del presente: "La IA sarà uno strumento utile che farà avanzare la produttività. Credo che sia fantastico come stimolo iniziale per iniziare a programmare, ma i codici generati saranno difficili da mantenere. I programmatori non spariranno; bisognerà comunque avere persone con sufficiente competenza per seguirli".
La produzione di codice AI sta aumentando a livelli impressionanti, creando la necessità di una revisione per validare tutto quel che si genera. I programmatori sono oberati e non riescono più a stare al paso con la quantità di code prodotta in pochissimo tempo.
Il costo economico è cresciuto in modo esponenziale con l’implementazione di nuovi agenti AI nel settore dello sviluppo software, che usano grandi quantità di token. A Microsoft e Uber hanno già lanciato un allarme. Per far fronte al problema, si sta adottando un modello ibrido: pianificare il progetto con modelli cloud potenti come Claude Opus 4.8, e poi svilupparlo tramite modelli cloud più economici o modelli locali per aziende con infrastruttura interna adeguata.
Demirer ricorda un parallelo interessante: in epoca industriale, quando le prime fabbriche passarono dalle macchine a vapore ad enormi motori elettrici, non ci fu un salto di produttività immediato. Fu solo quando si introdussero motori separati in ogni postazione di lavoro che l’efficienza aumentò, grazie al ridisegno totale dell’organizzazione di produzione.