Introduzione: Una Svolta Epocale nel Software
Stiamo assistendo a un cambiamento sismico nel mondo della tecnologia? Secondo un'analisi recente di Martin Alderson, potremmo essere sull'orlo di una riduzione del 90% dei costi di sviluppo software. Non si tratta solo di nuovi strumenti, ma di un cambio di paradigma guidato dall'Agentic Coding (codifica tramite agenti AI).
Dopo decenni di evoluzione – dal SaaS al mobile, fino al cloud – l'economia dello sviluppo sta subendo la sua trasformazione più radicale. Se il 2025 ha introdotto i primi segnali, il 2026 potrebbe cogliere molti professionisti di sorpresa.
"L'economia è cambiata radicalmente ora con l'agentic coding, e trasformerà totalmente l'industria dello sviluppo software."
Martin Alderson, Esperto Software
Per un approfondimento completo sulla tesi originale, che ha ispirato questa analisi, vi invitiamo a leggere l'articolo fonte: Has the cost of building software just dropped 90%?.
Il Problema: L'Era della Complessità
Prima di arrivare alla soluzione, dobbiamo capire cosa è successo negli ultimi anni. Alderson descrive il periodo recente come l'"era della complessità". Nonostante l'avvento del Cloud e dell'Open Source, i costi reali non sono scesi come promesso. Perché?
- Sovraingegnerizzazione: L'adozione massiccia di microservizi e Kubernetes anche dove non necessari.
- Processi Laboriosi: Pattern come il TDD (Test Driven Development) spinti all'estremo e frontend React iper-complessi.
- Overhead di Coordinamento: Più il team cresce, più tempo si spende in riunioni, ticket e hand-off piuttosto che a scrivere codice.
La Soluzione: Agentic Coding e la Legge di Brooks Inversa
L'Agentic Coding cambia le carte in tavola riducendo drasticamente il lavoro manuale. Non parliamo di semplici assistenti di autocompletamento, ma di agenti capaci di scrivere intere suite di test o convertire specifiche di business in API funzionanti in poche ore.
Cos'è l'Agentic Coding?
È l'uso di agenti AI autonomi che pianificano, scrivono ed eseguono codice complesso partendo da istruzioni di alto livello, riducendo i tempi di sviluppo da settimane a giorni.
Un progetto che richiedeva un mese e un intero team ora può essere completato in una settimana da una singola persona affiancata dall'AI. Questo inverte la famosa Legge di Brooks: riducendo il numero di persone necessarie, si elimina l'overhead di comunicazione. Un piccolo team potenziato dall'AI diventa esponenzialmente più produttivo di un grande dipartimento tradizionale.
Impatto Economico: Il Paradosso di Jevons
Una riduzione dei costi del 90% significa disoccupazione di massa per gli sviluppatori? Non necessariamente. Qui entra in gioco il Paradosso di Jevons: quando una risorsa diventa più efficiente ed economica, il suo consumo totale aumenta anziché diminuire.
Sbloccare la Domanda Latente
Esiste una domanda infinita di software che oggi non viene soddisfatta perché troppo costosa. Ogni azienda ha centinaia di processi gestiti su fogli Excel che meriterebbero un'app dedicata.
- Scenario Precedente: Un'app interna costa 50.000 $. Solo i progetti critici vengono approvati.
- Scenario Agentic Coding: La stessa app costa 5.000 $. Improvvisamente, centinaia di micro-progetti diventano economicamente sostenibili.
Il Nuovo Ruolo dello Sviluppatore: La Conoscenza del Dominio
Se l'IA scrive il codice, cosa resta all'umano? La risposta è la conoscenza del dominio. L'approccio "YOLO" (affidarsi ciecamente all'AI) porta al disastro. Serve un pilota esperto.
Il valore si sposta dalla sintassi alla semantica:
- Architettura e Strategia: Scegliere i framework giusti e definire la struttura resta compito dell'uomo.
- Babysitting dell'Agente: Verificare l'output, correggere le allucinazioni e guidare l'iterazione.
- Il Vero Ingegnere 10x: Un esperto del settore (es. finanza, logistica) accoppiato con strumenti di Agentic Coding può superare interi team di sviluppo tradizionali.
Conclusione: Prepararsi al 2026
I modelli AI stanno evolvendo rapidamente (si pensi a Opus 4.5 e oltre). Chi combatte questo cambiamento rischia di fare la fine di chi derideva l'iPhone nel 2007. Non è vero che gli LLM servono solo per progetti nuovi (greenfield); sono eccezionali anche nel decifrare e rifattorizzare codice legacy (brownfield).
Il software sta diventando "usa e getta": se un'idea non funziona, si butta e si ricomincia, perché il costo della riscrittura è irrisorio. La vera risorsa scarsa diventa il pensiero concettuale, non la digitazione.
FAQ sull'Agentic Coding
Cos'è esattamente l'Agentic Coding?
L'Agentic Coding è l'utilizzo di agenti di intelligenza artificiale che non solo completano il codice, ma pianificano ed eseguono compiti complessi di sviluppo software autonomamente sotto supervisione umana.
L'Agentic Coding eliminerà il lavoro dei programmatori?
Probabilmente no, a causa del Paradosso di Jevons. Riducendo i costi, aumenterà la domanda di software, spostando il ruolo dello sviluppatore verso l'architettura e la supervisione.
In che modo l'AI riduce i costi del software del 90%?
L'AI abbatte i tempi di scrittura, testing e refactoring. Progetti che richiedevano mesi e grandi team ora possono essere gestiti in giorni da poche persone, eliminando i costi di coordinamento.
L'AI funziona su vecchi codici (legacy) o solo su nuovi progetti?
L'AI è molto efficace anche sul codice legacy. Gli agenti possono analizzare vecchie codebase, spiegare il funzionamento, trovare bug e suggerire modernizzazioni molto più velocemente di un umano.
Cosa succederà allo sviluppo software nel 2026?
Si prevede un'accelerazione massiccia dell'adozione di agenti AI. Le aziende che non si adatteranno rischieranno di essere superate da competitor più piccoli e agili capaci di iterare velocemente.