Introduzione
Sviluppatori senior e codice AI cambiano il ritmo di rilascio: il sondaggio Fastly 2025 evidenzia un divario netto rispetto ai junior.
I senior spediscono più codice AI e riportano guadagni di velocità maggiori, pur dedicando più tempo a correggerlo.
Il nuovo sondaggio Fastly (luglio 2025, 791 sviluppatori) mostra che circa un terzo dei professionisti con oltre 10 anni di esperienza afferma che oltre metà del codice rilasciato è generato dall’AI, quasi 2,5 volte rispetto ai junior (13%). I senior sono anche più propensi a investire tempo per sistemare l’output dell’AI: poco sotto il 30% dichiara di modificarlo al punto da annullare gran parte del risparmio, contro il 17% dei junior. Nonostante ciò, il 59% dei senior si sente più veloce complessivamente con strumenti come Copilot, Gemini o Claude, rispetto al 49% dei junior. Il quadro include anche un paradosso: un RCT su sviluppatori open-source esperti ha rilevato che con l’AI si impiega il 19% di tempo in più. Il risultato? L’AI dà slancio iniziale, ma cicli di editing e test possono erodere i benefici. Crescono infine le attenzioni a sostenibilità e green coding.
Contesto
Il sondaggio Fastly è stato condotto tra il 10 e il 14 luglio 2025 su 791 sviluppatori professionisti negli USA.
Tutti i rispondenti scrivono o revisionano codice come parte del lavoro. Il panel è stato controllato per qualità, ma trattandosi di dati auto-dichiarati sono possibili bias. Nel frattempo, nel settore crescono timori sul cosiddetto "vibe coding" e sull’introduzione potenziale di vulnerabilità.
Sviluppatori senior e codice AI: cosa cambia
I senior portano in produzione più AI e riferiscono accelerazioni maggiori, grazie alla capacità di scovare e correggere errori più rapidamente.
Tra i junior, solo il 13% dichiara che oltre metà del codice spedito è generato dall’AI; tra i senior, la quota sale al 32%. Questo indica un uso più aggressivo e fiducioso dell’AI negli ambienti produttivi da parte dei profili esperti. Sul versante della velocità, il 26% dei senior afferma di essere "molto più veloce" con l’AI, il doppio rispetto ai junior (13%). Tuttavia, quasi un terzo dei senior dice di modificare l’output dell’AI a tal punto da annullare gran parte del risparmio di tempo: un chiaro segnale che la qualità richiede supervisione competenziale.
"L’AI testerà il codice e troverà errori molto più velocemente di un umano, riparandoli senza soluzione di continuità. È successo molte volte."
Sviluppatore senior, sondaggio Fastly 2025
"È sempre difficile quando l’AI presume cosa sto facendo e non è così; devo tornare indietro e rifare il lavoro."
Sviluppatore junior, sondaggio Fastly 2025
Percezione vs realtà
L’AI dà la sensazione di scorrere veloce, ma i cicli di correzione possono allungare i tempi.
Quasi 1 sviluppatore su 3 (28%) riferisce di dover correggere frequentemente il codice AI al punto da annullare i risparmi; solo il 14% interviene raramente. Un RCT citato nella rilevazione ha visto sviluppatori esperti impiegare il 19% di tempo in più usando strumenti di AI. La spiegazione proposta: l’autocompletamento trasmette momentum, ma la fase successiva di editing, test e rework consuma il vantaggio iniziale. Nonostante ciò, quasi l’80% afferma che l’AI rende il lavoro più piacevole, un booster morale utile in contesti segnati da burnout e backlog.
"Copilot aiuta suggerendo snippet e funzioni intere; una volta però ha generato un algoritmo con un bug sottile, costringendomi a ore di debug."
Sviluppatore, sondaggio Fastly 2025
Costi nascosti e sostenibilità
Il green coding cresce con l’esperienza e l’impatto energetico degli strumenti di AI è ampiamente riconosciuto.
La consapevolezza del green coding aumenta con la seniority: poco oltre il 56% dei junior considera attivamente l’uso energetico nel lavoro, quota che sale a quasi l’80% tra mid e senior. Circa due terzi degli sviluppatori, a tutti i livelli, sanno che gli strumenti di AI possono avere un’impronta di carbonio significativa; meno dell’8% tra i profili più junior è completamente inconsapevole. Nel complesso, la sostenibilità appare sempre più integrata nella cultura degli sviluppatori.
Conclusione
La linea di demarcazione è chiara: gli sviluppatori esperti portano più codice AI in produzione e dichiarano accelerazioni maggiori, ma pagano un prezzo in revisione e controllo qualità. I team dovrebbero bilanciare slancio e verifica, specie su codice mission-critical, e investire in pratiche di green coding per ridurre i costi energetici degli strumenti.
FAQ
- Qual è il divario tra sviluppatori senior e codice AI in produzione?
Circa il 32% dei senior afferma che oltre metà del codice spedito è AI, contro il 13% dei junior. - Perché i senior traggono più velocità dall’AI coding?
Hanno esperienza nel riconoscere errori e correggerli rapidamente, rendendo l’uso dell’AI più efficiente. - L’AI rende sempre più efficienti nella ricerca AI e nello sviluppo?
Non sempre: un RCT ha rilevato tempi più lunghi (+19%); le percezioni possono ingannare. - Quali rischi porta il "vibe coding" con modelli di AI?
Può introdurre vulnerabilità e inefficienze, richiedendo revisioni che erodono i benefici iniziali. - Come si collega il green coding agli strumenti di AI?
La maggioranza è consapevole del costo energetico; la considerazione dell’impatto cresce con la seniority. - Quando limitare l’uso di sviluppatori senior e codice AI su codice critico?
Quando il costo di verifica e debug supera i guadagni di velocità iniziali.