6 modi per migliorare la produttività degli sviluppatori con l'AI e non solo

L'intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui gli sviluppatori di software programmano e sta rendendo più produttivi sia i singoli sviluppatori che i loro team. L'AI generativa, in particolare, può aumentare la produttività dei team di sviluppo software. In un sondaggio condotto dalla società di consulenza manageriale McKinsey, le organizzazioni software ad alte prestazioni hanno ottenuto miglioramenti del 16%–30% nella produttività del team e miglioramenti del 31%–45% nella qualità del software grazie all'AI.¹

Tuttavia, la produttività dell'ingegneria del software non si limita alla velocità e all'efficienza. Include anche l'efficacia, la qualità del codice e l'esperienza dello sviluppatore. In alcune di queste aree, l'AI può essere un ostacolo più che un aiuto.

Uno studio condotto dall'organizzazione di ricerca METR ha rilevato che gli strumenti di AI potrebbero in alcuni casi rallentare gli sviluppatori. Gli intervistati hanno riportato alcuni fattori che potrebbero spiegare la riduzione della velocità, tra cui strumenti di AI che hanno prestazioni peggiori in ambienti di sviluppo grandi e complessi e la mancanza di contesto o conoscenze tacite fondamentali da parte degli strumenti stessi.

Il sondaggio sugli sviluppatori 2025 di Stack Overflow ha rivelato risultati simili. Gli intervistati hanno citato il fatto di avere a che fare con soluzioni "quasi giuste ma non del tutto" come la loro principale frustrazione quando si tratta di strumenti di AI, seguita dal lungo processo di debug delle righe di codice generate dall'AI. Gli sviluppatori intervistati hanno anche detto che si rivolgerebbero comunque a un'altra persona per ricevere aiuto quando non si fidano delle risposte dell'AI, hanno preoccupazioni etiche o di sicurezza riguardo al codice, vogliono imparare best practice o quando sono bloccati e non riescono a spiegare il problema.

Questo rende il tocco umano ancora più prezioso per formare sviluppatori altamente performanti e produttivi. L'AI sta diventando uno strumento indispensabile per lo sviluppo software, ma non è una bacchetta magica. Per essere efficace, lo sviluppo software richiede ancora l'input degli esseri umani. Ecco sei modi per aumentare la produttività degli sviluppatori software con l'AI e non solo.

Alcune parti del processo di sviluppo software possono trarre beneficio dall'automazione assistita dall'AI. DevOps è un esempio lampante, automatizzando un ciclo di sviluppo agile tramite integrazione continua e consegna continua (CI/CD).

Prendendo spunto dal libro DevOps, i team di ingegneria del software possono automatizzare compiti ripetitivi o di routine per accelerare e snellire i workflow e indirizzare i loro sforzi verso iniziative più produttive, come ottimizzare il codice o creare nuove caratteristiche. Gli strumenti Infrastructure as Code (IaC), ad esempio, possono automatizzare l'installazione e la configurazione per un rapido onboarding di nuovi sviluppatori e per garantire la coerenza tra sviluppo, test e ambienti di produzione.

Altri strumenti di automazione includono linters e sistemi di revisione del codice AI che analizzano il codice alla ricerca di problemi stilistici ed errori di programmazione, piattaforme di sicurezza basate sull'AI per individuare vulnerabilità e applicazioni di test del codice basate sull'AI per verificare funzionalità, qualità e prestazioni.

Quando gli viene assegnato un compito, gli sviluppatori tendono a passare subito alla programmazione. Ma definire il progetto prima di tradurlo in codice può far risparmiare tempo a lungo termine, evitando di dover eseguire il debug o di dover eseguire il refactoring di soluzioni scadenti. Anche un diagramma di flusso approssimativo, una struttura o uno schema può aiutare a pensare all'implementazione migliore e idearla.

I team leader devono inoltre definire obiettivi chiari quando assegnano compiti ai singoli sviluppatori, in modo che questi possano gestire il proprio tempo e le proprie energie di conseguenza, al fine di raggiungere i risultati attesi. Inoltre, fornire agli ingegneri del software l'autonomia di affrontare un problema a modo loro conferisce loro un senso di appartenenza e scopo, poiché possono contribuire al miglioramento e all'evoluzione del software che stanno sviluppando. Questa libertà di esplorazione può persino permettere agli sviluppatori di spostarsi dall'ottimizzazione all'innovazione.

Molti artisti danno il meglio di sé quando sono "in the zone", uno stato di intensa concentrazione che favorisce prestazioni ottimali. Poiché la codifica può essere considerata anche una forma d'arte, liberare la creatività di un ingegnere del software significa dargli il tempo e lo spazio per raggiungere la massima concentrazione e mantenerla.

Per gli sviluppatori, questo significa trovare le ore più produttive e allocarle come tempo dedicato alla codifica. Durante questo periodo, cerca di ridurre al minimo le distrazioni per mantenere la concentrazione, ad esempio mettendo in pausa le notifiche di e-mail e messaggi. Assicurati di creare delle pause nel mezzo per riprendere energie.

Per i leader dell'ingegneria del software, questo significa rispettare i limiti che ogni membro del team ha stabilito riguardo al proprio stato di concentrazione. È anche possibile riservare degli spazi nei loro calendari per sessioni di programmazione intensiva, sessioni di lavoro approfondito in gruppo o brevi sessioni di programmazione.

Molti elementi possono disturbare la giornata di uno sviluppatore, tra cui riunioni non necessarie, problemi critici e correzioni urgenti. Per affrontare la situazione, gli sviluppatori spesso ricorrono al cambio di contesto e al multitasking. Una frammentazione così frequente può esaurire le batterie mentali degli sviluppatori e portare al burnout.

I team leader possono aiutare a gestire le priorità e i lavori in corso. Valuta la possibilità di creare un elenco settimanale o bisettimanale di membri del team incaricati di esaminare e risolvere i problemi più gravi. Includi solo i membri essenziali nelle riunioni e definire fin dall'inizio le agende mirate.

Crea modelli di soluzioni strutturate per problemi complessi o attività comuni, in modo che i membri del team possano riutilizzarli invece di dover ripartire da zero. Elabora guide per standard di codifica e altre best practice per aiutare gli sviluppatori a individuare rapidamente un approccio adatto ed evitare l'affaticamento decisionale. Mantieni aggiornata la documentazione del codice per ridurre il tempo dedicato alla navigazione nella base di codice. In molti di questi scenari, l'AI può aiutare, ad esempio agenti AI che mantengono la documentazione sincronizzata con lo stato attuale del repository o assistenti di codifica basati su AI come Claude Code, Cursor, GitHub Copilot e IBM che applicano automaticamente gli stili e gli standard di codifica necessari e facilitano i workflow pull request.

Riducendo il carico cognitivo, gli sviluppatori recuperano più capacità cerebrale per programmare e risolvere problemi.

Un ambiente di lavoro di ingegneria del software che promuove l'apprendimento e favorisce la crescita non solo fa avanzare le competenze dello sviluppatore, ma può anche aumentare la sua motivazione. Secondo il Global Workforce Hopes and Fears Survey del 2025 di PwC, "i lavoratori che si sentono supportati nell'aggiornamento delle competenze sono il 73% più motivati rispetto a quelli che riportano il minor supporto".² I programmatori motivati sono potenzialmente più impegnati e produttivi, il che può a sua volta rafforzare la soddisfazione degli sviluppatori e la fidelizzazione al lavoro.

Le opportunità tipiche di aggiornamento includono l'iscrizione a corsi online e la partecipazione a conferenze e workshop pertinenti. Altre metodologie per il miglioramento continuo includono recensioni di codice, mentoring e programmazione in coppia. Queste esperienze pratiche permettono ai membri di condividere scorciatoie, strategie e insight, contribuendo a una cultura che valorizza la collaborazione, il supporto e il lavoro di squadra.

Le competenze di codifica e la conoscenza del settore sono essenziali, ma i programmatori devono anche saper incanalare tali competenze e conoscenze attraverso strumenti di alta qualità. Ciò include ambienti di sviluppo integrati (IDE), linguaggi e framework di programmazione, software di gestione dei progetti e sistemi di controllo della versione, solo per citarne alcuni.

Assicurati che questi strumenti si integrino perfettamente con i workflow di sviluppo e i processi di consegna del software per aumentare il ritmo di sviluppo e ridurre le frizioni. Opta per tecnologie moderne che sono state provate e testate per evitare il debito tecnico associato ai sistemi legacy e alle architetture monolitiche.

In termini di framework e linguaggi, scegli quelli che non solo sono in linea con i risultati aziendali e i requisiti del progetto, ma si adattano anche alle funzionalità del tuo team. Una solida documentazione può aiutare a risolvere rapidamente i problemi, mentre una comunità attiva può offrire supporto.

Il detto che non si può migliorare ciò che non si misura vale anche per la produttività degli sviluppatori. Le aziende tecnologiche e le organizzazioni di ricerca hanno introdotto diverse metriche, con DORA e SPACE che si distinguono come benchmark popolari per misurare la produttività degli sviluppatori.

Come programma di ricerca di lunga data di Google Cloud, DORA mira a "comprendere le funzionalità alla base della distribuzione del software e delle prestazioni delle operazioni". Ecco le sue cinque metriche chiave:

• Il lead time di modifica (noto anche come tempo di ciclo) misura il tempo impiegato da una modifica del codice o da un commit per raggiungere la produzione.

• La frequenza di implementazione misura la frequenza con cui un team invia le modifiche alla produzione.

• Il tasso di errore delle modifiche misura la percentuale di implementazioni che portano a errori in produzione.

• Il tasso di rilavorazione della distribuzione misura la percentuale di distribuzioni non pianificate ma che devono avvenire per applicare correzioni a un incidente di produzione.

• Il tempo di ripristino dopo un'implementazione non riuscita (precedentemente noto come tempo medio di ripristino o MTTR) misura il tempo necessario per riprendersi da errori di implementazione.

Le metriche DORA rappresentano misure quantitative che possono indicare colli di bottiglia nella stabilità e nella velocità effettiva delle modifiche al software.

Nel frattempo, i ricercatori di GitHub e Microsoft hanno creato il framework SPACE, composto dalle seguenti metriche di produttività:

• Soddisfazione e benessere

• Prestazioni

• Attività

• Comunicazione e collaborazione

• Efficienza e flusso

Le metriche SPACE possono essere più difficili da misurare perché sono più qualitative e soggettive. I sondaggi in tempo reale possono essere utili, in quanto raccolgono dati in determinati momenti.

La combinazione di misurazioni quantitative e qualitative offre una visione più equilibrata sia delle prestazioni individuali che delle prestazioni del team. Stabilisci metriche di riferimento che puoi confrontare nel tempo e valuta l'implementazione o l'adozione di una dashboard per visualizzare meglio le metriche di produttività degli sviluppatori. Evita di fissarti su una singola metrica e scegli quelle che contano di più per il tuo team, in modo che possa concentrarsi sulle metriche giuste.

Soprattutto, ricorda di trattare le metriche non come obiettivi ma come guide. Altrimenti, gli sviluppatori si concentrano maggiormente sul soddisfare tali requisiti piuttosto che sull'offrire valore, rallentando la produttività anziché migliorarla. I risultati di queste misurazioni indicano ciò che deve essere migliorato e ti avviano nel percorso verso un team di ingegneria del software più produttivo.