IA agentica: scatenare le potenzialità degli sviluppatori su larga scala

L'IA ha già cambiato il lavoro degli sviluppatori. Secondo un'indagine di GitLab, nel 2024 ha dichiarato di usare l'IA per lo sviluppo software il 39 % dei professionisti DevSecOps, con un aumento del 16 % rispetto all'anno precedente. Gli assistenti di codifica basati sull'IA sono diventati strumenti comuni che aiutano i team a scrivere codice più velocemente, a comprendere le codebase e a creare la documentazione. Oggi, però, stiamo assistendo a un grande cambiamento: gli agenti IA diventano partner attivi e non non più solo aiutanti passivi.

Questa trasformazione sta ridefinendo lo sviluppo software. L'IA agentica sta semplificando la scrittura di software per sempre più persone, portando a un boom innovativo poiché più e più sviluppatori possono creare software per miliardi di utenti. Per sfruttare al meglio questa nuova ondata di innovazione senza introdurre rischi inutili, però, i leader dovranno cercare soluzioni di IA agentica con ottime misure di sicurezza e conformità.

Agenti IA e assistenti IA: in cosa differiscono?

La differenza principale tra assistenti IA e agenti IA è il loro comportamento. Gli assistenti di codifica sono reattivi e attendono che gli sviluppatori pongano domande o richiedano attività. Sono utili per programmare e comprendere il codice più rapidamente, ma sono passivi nel processo di sviluppo.

Gli agenti IA, invece, sono quasi veri e propri membri del team. Sono in grado di ragionare, pianificare e mantenere il contesto su diverse attività, e hanno un certo grado di autonomia per prendere decisioni, interagire con altri agenti e adattarsi alle circostanze mutevoli. Con il passaggio agli agenti, l'IA diventa a tutti gli effetti un partner di sviluppo.

A differenza degli assistenti che aiutano solo a scrivere il codice, gli agenti IA possono orchestrare attivamente processi complessi, dai controlli di sicurezza alle revisioni di conformità. Ad esempio, un agente di revisione può controllare automaticamente il codice, trovare problemi e offrire correzioni. Mentre un assistente IA ha bisogno dell'intervento umano in ogni fase, un agente può gestire le varie attività in base agli obiettivi del progetto. A differenza dei semplici assistenti che non ricordano le interazioni passate e non possono imparare dagli errori, gli agenti possono anche apprendere e adattarsi nel tempo.

Lo spettro dell'autonomia

Tra gli aspetti più potenti degli agenti IA vi sono la configurabilità e il livello di interazione. Alcuni agenti possono essere altamente interattivi, mentre altri possono eseguire attività complesse in background con un'interazione umana limitata o nulla. I team possono quindi impostare diversi livelli di supervisione umana in base al lavoro dell'agente e all'importanza dell'attività.

Per attività semplici come il riepilogo del codice o la stesura della documentazione, l'agente può lavorare in modo indipendente, avvisando un membro del team solo al termine. Per attività critiche che coinvolgono la logica di business chiave o dati sensibili, i collaboratori umani possono impostare checkpoint di approvazione o monitorare da vicino il lavoro dell'agente.

Questa flessibilità aiuta a bilanciare la velocità dell'automazione con la necessità di controllo umano, ma senza rappresentare un'operazione all-or-nothing: è sempre possibile definire il livello di autonomia per diversi tipi di attività e fasi del ciclo di sviluppo.

Il potere della specializzazione

In genere, gli attuali assistenti IA alla programmazione usano un unico modello linguistico di grandi dimensioni, ma in futuro ci saranno molti agenti specializzati, ognuno basato su diversi modelli creati per attività specifiche.

Stanno già emergendo agenti specializzati per attività come:

• Modernizzazione del codice (conversione delle codebase in versioni più recenti dei linguaggi di programmazione)
• Rilevamento e correzione delle vulnerabilità della sicurezza
• Generazione ed esecuzione di test
• Ottimizzazione delle prestazioni
• Generazione della documentazione
• Analisi delle cause principali per gli errori della pipeline

Ogni attività funziona meglio con un modello costruito specificamente. Specializzandosi, ciascun agente può eccellere nel proprio compito, senza la pretesa di essere universale.

Sta dunque emergendo un ecosistema di agenti specializzati che lavorano di concerto, ognuno basato su diversi modelli linguistici ottimizzati per attività specifiche. Questo approccio multi-modello promette risultati migliori rispetto al tentativo di gestire ogni attività con un unico modello generico.

L'impatto reale degli agenti IA

Attività che una volta richiedevano settimane ora possono essere completate in poche ore grazie agli agenti IA. Ad esempio, l'aggiornamento di un'ampia codebase Java a una versione più recente, che poteva richiedere settimane, oggi può svolgersi molto più velocemente grazie agli agenti.

Ma soprattutto, gli agenti IA aiutano gli sviluppatori a sfruttare al meglio le proprie potenzialità. Gestendo le attività di routine, gli agenti consentono agli sviluppatori di concentrarsi su ciò che sanno fare meglio: risolvere problemi complessi e creare nuove soluzioni. L'obiettivo non è sostituire gli sviluppatori con l'IA, ma potenziarne le capacità e permettere che si dedichino alle attività di livello superiore, all'innovazione e al lavoro creativo che richiede l'intelletto umano.

Grazie gli agenti IA, gli sviluppatori possono lavorare come mai prima d'ora, da soli o in team. Gli agenti non si occupano di attività reattive basate su prompt, ma sono invece proattivi e collegano ogni aspetto della creazione del software, contribuendo a programmare, pianificare, progettare ed eseguire test, deployment e manutenzione.

Cosa prendere in considerazione quando si adottano agenti IA

Per prepararsi a una rapida crescita dello sviluppo e della programmazione software, le aziende devono pianificare le attività in anticipo. Prima di aggiungere agenti IA al processo, occorre concentrarsi su questi aspetti:

1. Pensare a come aumentare la produttività reale, non solo ad aggiungere nuovi strumenti e processi che i team devono imparare a usare. Adottando flussi di lavoro di IA agentica come parte di una piattaforma DevSecOps, puoi aiutare gli sviluppatori a dedicare più tempo alla creazione di valore per i clienti senza che ciò sfoci in un'espansione incontrollata dell'IA. I report e le dashboard integrati nella piattaforma aiutano anche a misurare il successo, per sapere se il team è sulla strada giusta.
2. Cercare soluzioni adatte a tutto il team. Gli agenti IA migliori rendono più efficiente il lavoro di tutti, non solo quello di alcuni sviluppatori.
3. Puntare su sicurezza e conformità. Dato che sempre più spesso l'IA genera codice pronto per la produzione, una piattaforma DevSecOps completa è essenziale per sviluppare software su larga scala in modo sicuro. Se operi in un settore regolamentato, assicurati che la tua soluzione di IA agentica soddisfi le norme rigorose per la sicurezza e la privacy dei dati. Verifica se può funzionare offline o in sistemi con air gap se cerchi un alto livello di sicurezza.
4. Cercare soluzioni che garantiscano il controllo aziendale attraverso la supervisione umana. Gli agenti IA devono offrire procedure di approvazione chiare e sistemi di protezione configurabili che mantengano gli esseri umani all'interno del processo. Questo equilibrio offre la velocità dell'automazione e mantiene al tempo stesso una governance adeguata, essenziale per i sistemi critici e le decisioni strategiche.

Le aziende che usano una piattaforma DevSecOps end-to-end con analisi di sicurezza automatica, misure di conformità e flussi di lavoro standardizzati saranno più attrezzate per sfruttare i vantaggi degli agenti IA senza aggiungere rischi inutili. Chi non usufruisce di una piattaforma avrà difficoltà a gestire la complessità e i rischi dell'IA agentica, pur continuando a offrire un'esperienza cliente sicura e affidabile.

Guardare al futuro

Siamo solo all'inizio della rivoluzione degli agenti IA nello sviluppo software. Man mano che questi strumenti matureranno, migliorerà il lavoro di squadra tra sviluppatori umani e agenti IA, che diventeranno partner più rilevanti nella creazione di software.

Esistono quindi grandi potenzialità di convergenza tra gli assistenti alla programmazione e gli agenti IA. Gli assistenti alla programmazione probabilmente si evolveranno, incorporando le funzionalità più avanzate degli agenti IA, ad esempio una maggiore autonomia nella gestione delle attività di programmazione, la risoluzione proattiva dei problemi nel flusso di lavoro e un'integrazione più profonda con altri strumenti e processi di sviluppo. Nelle iterazioni future, gli assistenti alla programmazione potrebbero assumere compiti più complessi che non si limitino alla semplice generazione, come il debugging autonomo, lo svolgimento di test e persino il deployment di codice in base a requisiti di alto livello, diventando di fatto "agenti alla programmazione" più autonomi.

Negli ultimi cinque decenni i software hanno cambiato il mondo, ma solo una piccola parte della popolazione ha le competenze per svilupparli. Eppure, questi pochi sviluppatori raggiungono miliardi di persone attraverso gli smartphone e Internet. Immagina un mondo in cui sempre più persone possono sviluppare, proteggere e distribuire software pronti per la produzione: questo traguardo oggi è possibile grazie all'IA agentica.

Il passaggio da assistenti passivi a partner di sviluppo attivi è un balzo in avanti per lo sviluppo di software. Con l'evoluzione di agenti specializzati, la programmazione sarà più rapida, più affidabile e più gratificante per chi si affida a questi nuovi strumenti di IA.