No Code e IA: minaccia o opportunità per gli sviluppatori?

Negli ultimi anni, il panorama dello sviluppo software è stato rivoluzionato da due tendenze apparentemente dirompenti: le piattaforme No Code/Low Code e l’impiego dell’Intelligenza Artificiale (IA). Entrambe promettono di democratizzare la programmazione, rendendola accessibile a un pubblico più ampio e aumentando l’efficienza dei processi aziendali. Ma sono davvero strumenti in grado di liberare gli sviluppatori da compiti ripetitivi e tecnicismi, oppure nascondono insidie tali da minacciare la qualità, la scalabilità e la sostenibilità dei sistemi software? Questo articolo analizza luci e ombre di queste tecnologie, con uno sguardo critico e concreto.

L’idea alla base delle piattaforme No Code e Low Code è semplice ma potente: molti processi aziendali seguono schemi ricorrenti, ripetuti in centinaia o migliaia di applicazioni diverse. Perché, allora, riscrivere ogni volta le stesse funzionalità, come l’inserimento di dati in un modulo, il recupero di informazioni da SharePoint o la loro visualizzazione in una tabella?

L’obiettivo dichiarato è fornire strumenti modulari e intuitivi che permettano anche a chi non ha competenze tecniche di costruire applicazioni utili e funzionanti, senza scrivere una riga di codice. La promessa è affascinante: maggiore autonomia per i reparti aziendali, meno dipendenza dall’IT, riduzione dei costi. Ma, nella realtà, le cose sono spesso più complesse.

Le piattaforme No Code e Low Code tendono a generare aspettative molto elevate, ma raramente riescono a mantenerle. I reparti aziendali spesso scoprono che non possono sostituire completamente il supporto degli sviluppatori e del reparto IT. In alcuni casi, il tentativo di "semplificare" si traduce in un paradosso: soluzioni nate per facilitare i processi finiscono per complicarli nel lungo termine.

Uno dei motivi principali è che programmare significa dominare un linguaggio – artificiale, sì, ma comunque complesso. Come per una lingua straniera, servono vocabolario, grammatica, pratica e anni di esperienza per raggiungere la padronanza. Chi propone soluzioni No Code suggerisce di rimpiazzare questo bagaglio con un mazzo di "carte logiche" da combinare: funziona per costruire frasi semplici, ma non per esprimere pensieri articolati. Il risultato? Un’applicazione che funziona solo finché resta nei limiti del sistema.

Inoltre, queste piattaforme mascherano la complessità ma non la eliminano. Quando emergono problemi tecnici – inevitabili nei sistemi vivi e in evoluzione – diventano ostacoli difficili da superare. L’astrazione promessa si trasforma in una gabbia.

Un’ulteriore criticità è la dipendenza tecnologica (vendor lock-in). Molti strumenti No Code e Low Code sono proprietari, e passare da uno all’altro implica, spesso, riscrivere tutto da zero. Un costo e un rischio che non tutte le aziende possono permettersi. A ciò si aggiunge un problema di competenze: se i reparti aziendali non conoscono a fondo i propri processi, rischiano di creare soluzioni inefficaci o addirittura dannose, aggravando il carico sul reparto IT invece di alleggerirlo.

Tuttavia, non tutto è da scartare. Le piattaforme No Code/Low Code possono rivelarsi utili per compiti semplici e a basso rischio: creare un modulo, inviare email, compilare report. Possono anche essere preziose per facilitare la comunicazione tra sviluppatori e utenti finali, ad esempio attraverso prototipi interattivi.

In sintesi, funzionano bene in contesti a bassa complessità e alta prevedibilità, ma non sono adatte a sistemi mission-critical, ad alta disponibilità, scalabilità o con requisiti elevati in termini di sicurezza, prestazioni e mantenibilità.

Anche l’Intelligenza Artificiale sta trasformando profondamente il lavoro degli sviluppatori. I Large Language Model (LLM) come GPT-4 di OpenAI, Gemini di Google o LLaMA di Meta sono già utilizzati quotidianamente da una crescente fetta della comunità tech. Secondo il sondaggio di Stack Overflow del 2024, il 62% degli sviluppatori utilizza regolarmente l’IA, e un altro 14% prevede di farlo a breve. Tra gli strumenti più diffusi: ChatGPT, GitHub Copilot e Google Gemini.

I vantaggi sono evidenti: maggiore produttività, supporto nell’apprendimento di nuovi linguaggi, individuazione automatica di errori, automazione di compiti ripetitivi. Tuttavia, esistono anche rischi da non sottovalutare: abbassamento della qualità del codice, violazioni di copyright o licenze, vulnerabilità di sicurezza e risposte potenzialmente fuorvianti, date da modelli addestrati per fornire sempre una risposta, anche quando non c’è una base solida.

No Code, Low Code e Intelligenza Artificiale non rappresentano una minaccia diretta per gli sviluppatori, ma strumenti che vanno compresi e usati con consapevolezza. Possono migliorare l’efficienza, facilitare la comunicazione e abbassare le barriere d’ingresso. Tuttavia, non eliminano la complessità intrinseca dello sviluppo software, né sostituiscono le competenze tecniche, analitiche e progettuali che stanno alla base di ogni sistema ben costruito.

Per gli sviluppatori, il futuro non sarà quello di un mestiere obsoleto, ma di un ruolo sempre più strategico: interpreti tra tecnologia e business, architetti di sistemi robusti, consapevoli delle potenzialità e dei limiti dei nuovi strumenti. La vera sfida non è scegliere tra umano e macchina, ma integrare entrambi in modo intelligente.