Cos'è l'AI pair programming?

Il concetto di programmazione in coppia è emerso come pratica formale di codifica negli anni '90, quando Jim Coplien descrisse "Developing in Pairs" in Pattern Languages of Program Design, ma venne discusso nella ricerca informatica già nel 1991.¹

L'ascesa della programmazione in coppia è dovuta al miglioramento della qualità del codice e alla produttività degli sviluppatori che offre. Con uno sviluppatore dedicato a individuare bug e difetti logici, l'altro può programmare liberamente, mantenendo il focus e lo stato di flusso. Molte organizzazioni stanno iniziando a notare gli stessi benefici anche nella programmazione nell'AI pair programming, quando il secondo sviluppatore non è un ingegnere umano ma un assistente di AI Coding.

Strumenti di codifica che vanno oltre la semplice riga di comando venivano utilizzati già nei primi giorni dell'informatica, ma solo negli anni '90, con l'onnipresenza del PC, sono stati possibili ambienti di codifica visivamente ricchi con menu e barra degli strumenti. Nei decenni successivi, questi strumenti sono diventati più sofisticati per gestire la crescente complessità del codice e le dimensioni delle basi di codice.

Prima della rivoluzione dell'AI generativa degli anni 2020, questi strumenti di codifica erano limitati ad automazione e analisi basate su regole. A loro mancava la profonda conoscenza del codice che è stata poi resa possibile dall'AI. Visual Studio Code (VS Code) di Microsoft è un esempio di ambiente di codifica popolare che offriva strumenti così utili in questo periodo.

L'era moderna dell'assistenza tramite AI Coding è iniziata nel 2021 con il rilascio di GitHub Copilot, uno degli strumenti più diffusi in grado di generare codice da prompt o programmi parzialmente scritti. Il settore si è rapidamente espanso alla fine del 2022 con il lancio di ChatGPT, che si concentrava su un'esperienza più conversazionale.

Nello stesso periodo, Amazon CodeWhisperer ha introdotto la generazione di codice basato su AI per gli sviluppatori AWS. Nel 2023, Cursor ha introdotto un editor di codice AI-first che incorporava direttamente l'assistenza conversazionale nell'ambiente di sviluppo. Nel 2025 è seguito Anthropic con Claude Code, un assistente di agentic coding. Gli agenti di codifica possono non solo generare codice, ma possono anche svolgere compiti in modo autonomo nelle codebase. IBM è un esempio della prossima fase di questi strumenti: estende l'assistenza all'AI oltre la codifica stessa, all'intero ambito dei workflow dell'ingegneria del software aziendale.

Gli assistenti di AI Coding di oggi sono basati su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) che utilizzano il machine learning per generare nuovo codice basato sui dati di addestramento. Questi dati di addestramento sono costituiti da enormi quantità di codice reale, fornendo agli assistenti AI una conoscenza del dominio sufficiente per fungere da partner competenti nella programmazione in coppia.

Oggi, un programmatore può semplicemente chiedere all'assistente di eseguire compiti in linguaggio naturale e l'AI si comporta come un copilot, eseguendo workflow o addirittura sviluppando delle app a partire da un singolo prompt. La maggior parte dell'assistenza alla codifica, tuttavia, è un processo più iterativo che coinvolge la collaborazione tra umani e AI. L'AI pair programming è diventato rapidamente, in pochi anni, una nuova modalità standard di sviluppo software.

La collaborazione in tempo reale con un assistente AI è un buon esempio di come l'AI agisca come un potenziamento per i lavoratori umani. Lo sviluppo software spesso comporta compiti ripetitivi o tediosi come scrivere codice standard, creare modelli dati, formattare API o eseguire test automatizzati. Gli assistenti AI possono completare molte di queste attività in pochi secondi. Gli ingegneri del software possono così dedicare più tempo all'architettura e al design, integrando la logica di business nel codice.

L'utilizzo di un programmatore in coppia con l'AI può ridurre significativamente i cicli di sviluppo e permettere alle organizzazioni di consegnare software più rapidamente. Ecco alcuni dei compiti di programmazione che un assistente di AI Coding può svolgere, solo per citarne alcuni:

• Generazione di codice

• Completamento del codice

• Revisione del codice

• Assistenza per il debug

• Refactoring del codice

• Generazione di test unitari

• Documentazione del codice

• Scansione di sicurezza

• Analisi delle cause principali

• Revisione pull request

• Integrazione di API

• Mitigazione del debito tecnico

• Onboarding degli sviluppatori

• Ottimizzazione delle prestazioni

• Creazione di pipeline CI/CD

Molte organizzazioni pensano che l'AI pair programming sia semplicemente un modo per accelerare la programmazione e, sebbene sia senz'altro vero, l'efficienza degli sviluppatori è solo uno dei benefici. Le imprese e le grandi organizzazioni dovrebbero pensare agli assistenti di AI Coding non semplicemente come generatori di codice, ma come piattaforme per accelerare la distribuzione del software e istituzionalizzare le best practice ingegneristiche lungo tutto il ciclo di sviluppo software.

Il valore strategico riguarda molto più della produttività del singolo programmatore. Le aziende spesso hanno problemi relativi a silo, pratiche incoerenti e workflow manuali. Alcuni team fanno le cose in un modo, mentre un altro fa le cose in un altro. Integrare l'AI pair programming in tutta l'organizzazione permette all'AI di fungere da fonte di verità su tutto, dall'onboarding alla documentazione. È un livello che potenzialmente tocca ogni reparto e ogni lavoratore, spingendo gradualmente tutti verso un approccio unificato e una strategia integrata.

In questo modo, l'AI pair programming rappresenta un enorme miglioramento rispetto a due sviluppatori che lavorano semplicemente insieme. Ora un partner programmatore funge da intelligenza collettiva dell'organizzazione, spingendo i numerosi partner verso un modo di lavorare con il codice più standardizzato e ottimizzato.

Le organizzazioni dovrebbero stabilire politiche che regolino come vengono utilizzati gli strumenti di AI e quale autorità hanno per agire in diverse codebase. Sicurezza, conformità, protezione della proprietà intellettuale e considerazioni sulla privacy dei dati dovrebbero essere affrontate nelle prime fasi del processo di adozione.

La governance del codice è l'insieme di regole e meccanismi di supervisione dell'organizzazione per lo sviluppo software. Le organizzazioni stanno ora implementando politiche di governance che specificano quando può essere utilizzato il codice generato dall'AI, come devono essere esaminate le revisioni e quali passaggi di validazione sono necessari prima dell'implementazione. Con le politiche e i meccanismi giusti in atto, questo nuovo livello di assistenza al codice continuerà a rivoluzionare il modo in cui viene prodotto il software.