L’intelligenza artificiale, ci dicono, trasformerà ogni sviluppatore junior in una macchina da codice e ogni senior in un semplice “bidello” digitale, impegnato a ripulire il caos. Questa è la brutale realtà che sta emergendo nell’industria tecnologica. Mentre i soliti evangelisti dell’IA promettono un futuro in cui tutti diventeranno “sviluppatori 10x”, le aziende si ritrovano a annegare in un mare di codice generato da macchine, codice che in apparenza è perfetto, ma che poi, in produzione, si rompe miseramente.
Insomma, la solita narrazione tossica che vede la tecnologia come uno strumento per concentrare ricchezza e potere, sfruttando competenze e manodopera dal basso per poi, di fatto, svalutarle. Ma sta andando davvero così? Abbiamo chiesto a chi deve gestire questo disordine ogni giorno: CTO e leader del settore tecnologico che assumono sviluppatori nel 2025.
E quello che abbiamo scoperto potrebbe sorprendere la macchina dell’hype. La domanda era semplice: “Quale competenza cercate ora negli sviluppatori, che prima dell’avvento dell’IA ritenevate meno importante?”. Spoiler: nessuno sta cercando “ingegneri del prompt”. Cercano qualcosa di molto più umano. E, in un certo senso, di molto più politico.
In questo articolo
Il pensiero critico contro la generazione di codice
La maggior parte dei leader che abbiamo interpellato ha detto la stessa cosa: vogliono sviluppatori che sappiano guardare il codice generato dall’IA e capire cosa c’è che non va, non semplicemente accettare qualsiasi cosa la macchina produca. In pratica, cercano un filtro umano, critico e scettico.
1. “L’IA dà spesso risposte sicure ma sbagliate”
Per noi, il pensiero critico e un sano scetticismo sono ora una priorità. L’IA fornisce spesso risposte “sicure ma sbagliate”: lo sviluppatore deve dubitare. La chiave per la qualità è la capacità di testare le ipotesi. Senza pensiero critico, uno sviluppatore può credere a risultati falsi. Nei colloqui, ora, inseriamo volutamente errori o ambiguità nel compito per vedere se il candidato fa domande, se valuta il codice in termini di rischi e non solo di funzionalità. Il modo di pensare è diventato più importante di una soluzione preconfezionata.
— Taras Tymoshchuk, CEO & Co-Founder, Geniusee
2. “I migliori candidati trattano l’IA come un collega junior”
Una competenza che sto privilegiando è il “pensiero critico nella validazione del codice”. In sostanza, la capacità di mettere in discussione e verificare ciò che gli strumenti di IA producono. Con assistenti come Copilot o ChatGPT, il rischio di bug sottili, falle di sicurezza o problemi di performance è aumentato. Ciò che distingue i bravi ingegneri è il loro istinto di fermarsi e chiedere: “Fa davvero quello che penso?”. Non si limitano a consumare l’output dell’IA, lo controllano. I migliori candidati trattano l’IA come un collega junior: utile, ma non infallibile.
— Vipul Mehta, Co-Founder & CTO, WeblineGlobal
3. “Quel momento di analisi ci ha salvato da un problema di sicurezza per i pazienti”
Di recente, durante un colloquio per un progetto di un’app sanitaria, abbiamo fornito del codice generato dall’IA che sembrava pulito. Un candidato si è fermato e ha segnalato un problema sottile: il modo in cui l’IA gestiva i timestamp poteva ritardare la sincronizzazione dei dati vitali dei pazienti. Quell’errore avrebbe potuto avere conseguenze cliniche. Grazie a quel momento di analisi, abbiamo evitato un potenziale problema di sicurezza per i pazienti e risparmiato migliaia di dollari. Ora cerco sviluppatori che sfidino l’output dell’IA e pensino a come il codice si comporta nel mondo reale.
— Riken Shah, Founder & CEO, OSP Labs
4. “Abbiamo bisogno di sviluppatori che capiscano quando l’IA sbaglia”
Una competenza che abbiamo iniziato a privilegiare è la capacità di pensare in modo critico al codice generato dall’IA. È facile accettare l’output senza fare domande, ma è rischioso. Abbiamo bisogno di persone che si fermino a chiedere: “Si adatta alla nostra architettura? È sicuro? Potrebbe rompersi in determinate condizioni?”. Questa capacità di analizzare e sfidare i suggerimenti dell’IA è diventata importante quanto scrivere codice pulito. L’IA non ha cambiato chi assumiamo, ma come valutiamo.
— Vikrant Bhalodia, Head of Marketing & People Ops, WeblineIndia
La visione di sistema: il nuovo vantaggio competitivo
Diversi leader hanno sottolineato che, mentre l’IA può scrivere singole funzioni, non può comprendere come i sistemi interagiscono su larga scala. Qui emerge il valore della visione d’insieme, una competenza squisitamente umana che si oppone alla frammentazione del lavoro indotta dalla macchina.
5. “L’IA può scrivere codice, ma non può pensare a come i sistemi scalano”
Come CTO, una delle competenze che privilegio è la progettazione di sistemi. Con l’IA che elimina gran parte della codifica di routine, gli sviluppatori sono ora chiamati a progettare sistemi scalabili, efficienti e flessibili. Mentre l’IA può scrivere codice, non può pensare in modo critico a come le diverse parti di un sistema interagiranno e cresceranno in futuro. È qui che il giudizio umano gioca un ruolo cruciale. L’IA non ha reso le assunzioni più facili, ha cambiato il modo in cui valutiamo gli sviluppatori, cercando capacità di problem-solving e pensiero a lungo termine.
— Jason Hishmeh, Author | CTO | Founder | Tech Investor, Varyence
6. “Abbiamo visto codice perfetto rompersi sotto la pressione del mondo reale”
Una competenza che ora privilegio è il pensiero sistemico. Gli strumenti di IA hanno aumentato la produttività fino al 55%, ma questo ha spostato il valore reale lontano dalla semplice scrittura di codice. Gli sviluppatori passano più tempo a fare debugging, integrazione e a prendere decisioni architetturali. Abbiamo visto casi in cui il codice sembrava perfetto ma si rompeva sotto pressione a causa di problemi trascurati. Ecco perché non ci basiamo più solo su test tecnici, ma chiediamo ai candidati come risolverebbero problemi reali di scalabilità.
— Royal Rovshan, CTO & Product Manager, Vitanur
7. “L’IA gestisce la generazione base del codice, gli sviluppatori creano la struttura”
Una competenza specifica che ora privilegiamo è il pensiero sistemico. Cerchiamo sviluppatori che capiscano come il codice si connette all’architettura più ampia, all’esperienza utente e all’impatto operativo. Scrivere funzioni è una parte del lavoro; progettare soluzioni durature e scalabili è ciò che guida il valore a lungo termine. Diamo priorità a coloro che guidano con la struttura e comprendono l’impatto aziendale delle loro scelte tecniche.
— Alex Smereczniak, Co-Founder & CEO, Franzy
Capire il business dietro il codice
Molti hanno notato che l’IA eccelle nello scrivere codice tecnicamente corretto, ma ignora completamente i requisiti di business. La capacità di tradurre le esigenze reali in soluzioni funzionanti rimane una prerogativa umana.
8. “Prima assumevamo persone che sapevano programmare; ora assumiamo persone che sanno pensare”
Diamo priorità alla “traduzione del contesto di business”: la capacità di comprendere requisiti complessi e guidare l’IA verso soluzioni reali, non solo codice tecnicamente corretto. Abbiamo visto l’IA generare sistemi di autenticazione perfetti quando i clienti avevano bisogno solo di semplici bypass. I nostri sviluppatori più preziosi ora colmano questo divario. Abbiamo sostituito i test di codifica tradizionali con “simulazioni di problem-solving” che utilizzano scenari reali e strumenti di IA. Stiamo assumendo più “traduttori tecnici”, ibridi che uniscono esigenze di business e capacità dell’IA.
— Cache Merrill, Founder, Zibtek
9. “L’IA può aiutare con l’implementazione, ma solo gli umani capiscono le esigenze di business”
Mentre l’IA è ora in grado di scrivere codice in modo efficiente, non ha ancora la capacità di inquadrare i problemi da risolvere o determinare esattamente cosa costruire. Per questo motivo, la competenza che privilegio di più oggi è la progettazione di sistemi e l’architettura. I miei clienti vogliono candidati che possano progettare sistemi robusti e scalabili che affrontino direttamente i problemi di business. L’IA può aiutare con l’implementazione, ma solo gli esseri umani possono comprendere a fondo le esigenze aziendali e tradurle in architetture efficaci.
— Archie Payne, Co-Founder & President, CalTek Staffing
10. “Gli ingegneri che integrano le intuizioni di business nelle decisioni tecniche prosperano”
Una competenza che ho privilegiato è la mentalità di prodotto. Questo è particolarmente vero per gli ingegneri di prodotto, che fondono l’esperienza tecnica con una profonda comprensione degli obiettivi di business e delle esigenze degli utenti. Gli strumenti di IA hanno automatizzato molte attività di routine, liberando gli ingegneri per concentrarsi su aspetti più strategici. Questa svolta richiede una prospettiva più ampia. Nella mia esperienza, gli ingegneri che integrano le intuizioni di business nelle decisioni tecniche prosperano in questo ambiente.
— Maxim Ivanov, Chief Executive Officer, Aimprosoft
Il debugging dell’IA è il nuovo test di colloquio
Fare il debug del codice generato da un’IA richiede competenze diverse rispetto a farlo sul proprio codice. Non si tratta più solo di sintassi, ma di logica, di intuizione e di comprensione del contesto.
11. “Stiamo assumendo editor, interpreti e decifratori di IA”
Cerchiamo attivamente il pensiero contestuale nel debugging del codice assistito dall’IA. Molti sviluppatori si affidano troppo ai suggerimenti senza capire veramente perché il codice funziona o non funziona. Il debugging è diventato meno una questione di errori di sintassi e più un’identificazione di lacune logiche, casi limite ed effetti collaterali che l’IA potrebbe trascurare. Non stiamo solo testando le capacità di debugging; stiamo valutando quanto bene pensano come un essere umano.
— Jigar Shah, Founder & CEO, WPWeb Infotech
12. “Ha passato 15 minuti a fare domande intelligenti prima di scrivere una riga di codice”
Ricordo una candidata che ci ha davvero impressionato. Le avevamo dato il compito di costruire una pipeline di elaborazione dati. Invece di iniziare subito a programmare, ha passato i primi quindici minuti a fare domande incredibilmente intelligenti sulle fonti dei dati, i volumi previsti, la gestione degli errori e la scalabilità futura. Quando finalmente ha usato uno strumento di IA, ha messo in discussione l’efficienza di un ciclo `for` suggerito, ri-orientando l’IA verso un approccio più ottimizzato. Gli sviluppatori che sanno valutare criticamente e guidare abilmente l’IA, piuttosto che esserne passivamente guidati, sono quelli che guideranno l’innovazione.
— André Ahlert, CEO and Managing Partner, AEX
In conclusione: non è il codice, è il pensiero
Mentre tutti discutono se l’IA sostituirà gli sviluppatori, chi li assume davvero sta cercando l’esatto contrario di ciò che ci si aspetterebbe. Non vogliono ingegneri del prompt o evangelisti dell’IA. Vogliono sviluppatori in grado di ripulire il disordine che l’IA crea.
L’ironia è perfetta: l’IA doveva rendere la programmazione più facile, ma in realtà sta rendendo le parti riflessive dello sviluppo più preziose che mai. Le aziende stanno imparando a proprie spese che il codice generato dall’IA ha dei costi nascosti. Gli sviluppatori in grado di individuare questi costi in anticipo saranno sempre più richiesti.
Se temete che l’IA vi rubi il lavoro, fermatevi. Le aziende che capiranno per prime questa dinamica avranno bisogno di più sviluppatori, non di meno. Semplicemente, vogliono sviluppatori che sappiano pensare, non solo digitare codice.
