L'esperimento sull'emulatore Altair
Secondo quanto riportato da IT之家, l'ingegnere Wang Yonggang, già in forza a Google, ha pubblicato il 6 novembre un lungo intervento intitolato «Addio, programmatore» in cui racconta la propria esperienza di sviluppo software assistito dall'intelligenza artificiale. Il punto di partenza è una richiesta ricevuta a settembre da un docente statunitense di informatica, che voleva migliorare un emulatore del computer Altair 8800 da lui reso open source sei anni prima.
Wang ha affidato la richiesta a Claude Opus 5.5, chiedendo anche suggerimenti sull'architettura del sistema. Stando alla sua ricostruzione, lo strumento non si è limitato a soddisfare la richiesta iniziale: ha proposto autonomamente di aggiungere un assemblatore, un debugger e un'interfaccia che simula il telefono a nastro. Nell'arco di circa tre o quattro giorni il progetto sarebbe passato da poche centinaia di righe a oltre 30mila righe, corredate di test unitari e test di integrazione nel browser.
In questa fase, secondo l'autore, il suo ruolo si è concentrato sulla validazione delle proposte, sulle domande e sul feedback, mentre gran parte delle decisioni tecniche e della scrittura del codice veniva delegata all'AI. È un resoconto dichiarativo, non verificabile in modo indipendente sulla base del materiale disponibile: non sono pubblicati metriche, repository o confronti con uno sviluppo condotto senza assistenza.
Oltre il codice: ricerca e contatti
L'aspetto che Wang definisce più sorprendente riguarda attività collaterali allo sviluppo. Lo strumento, sempre secondo il suo racconto, avrebbe consultato autonomamente fonti storiche, cercato esperti, facilitato scambi di email in più lingue e usato materiali esterni per calibrare modelli 3D. Nel progetto di ricostruzione della calcolatrice meccanica di Leibniz, l'AI avrebbe aiutato a contattare un museo tedesco, da cui sarebbero stati ottenuti 135 fogli di disegni e manoscritti storici.
Questi episodi spostano l'attenzione dal solo codice alla capacità dell'AI di gestire passaggi di ricerca e comunicazione che tradizionalmente richiedono tempo e competenze trasversali. Restano però descrizioni fornite dall'autore, senza dettagli su quali musei, quali esperti o quali passaggi siano stati effettivamente gestiti dall'AI e quanti dall'uomo.
La tesi sul lavoro dei programmatori
La riflessione di Wang va oltre il singolo caso. Egli sostiene che, con il miglioramento delle capacità di programmazione dell'AI, l'esperienza tecnica accumulata dai programmatori vada incontro a una ridefinizione del proprio valore. Prevede che i team di sviluppo possano evolvere verso modelli in cui pochi responsabili di prodotto e di business coordinano molti agenti AI, con uno spazio di crescita professionale ridotto per i programmatori tradizionali.
L'autore arriva a una considerazione amara: una generazione di programmatori ha contribuito a creare l'AI e rischia ora di essere tra le categorie più esposte ai suoi effetti. Ammette però di non avere risposte su come i neolaureati in informatica potranno orientarsi nel mercato del lavoro né su quali competenze saranno richieste nell'era dell'AI.
Il materiale non consente di stabilire quanto l'esperienza descritta sia rappresentativa: si tratta del racconto individuale di un professionista, senza dati sull'adozione di questi strumenti nei team di sviluppo né valutazioni indipendenti sulla qualità del codice generato. La tesi sul ridimensionamento della figura del programmatore resta pertanto una previsione dell'autore, non un esito documentato.
