(Fonte) Brianna Monsanto – August 4, 2025

Questo è quanto emerge da un recente studio condotto da METR, un’organizzazione no-profit specializzata in ricerca sull’intelligenza artificiale, che ha scoperto che gli sviluppatori esperti che utilizzavano strumenti di intelligenza artificiale nel loro flusso di lavoro impiegavano il 19% di tempo in più per completare le attività assegnate.

Tra i fattori attribuiti dai ricercatori al tempo di lavoro più lungo figuravano l’eccessivo utilizzo da parte dei partecipanti di strumenti di intelligenza artificiale, convinti che avrebbero migliorato la produttività; la familiarità con i repository, che rendeva gli strumenti di intelligenza artificiale meno utili; e risultati insoddisfacenti, che portavano i partecipanti a dedicare più tempo a provare prompt diversi o a modificare il codice generato dall’intelligenza artificiale.

Prima di iniziare lo studio, gli sviluppatori avevano previsto che l’intelligenza artificiale avrebbe accelerato i tempi di completamento del 24%. La loro fiducia nella riduzione del flusso di lavoro da parte degli strumenti è leggermente diminuita (20%) dopo aver partecipato allo studio.

Esperienza diretta. I risultati di METR giungono mentre il ” vibe coding ” continua a guadagnare popolarità nel settore e gli sviluppatori adottano l’intelligenza artificiale generativa e gli LLM nei loro flussi di lavoro. Un sondaggio di Stack Overflow del 2024 ha rilevato che oltre tre quarti (76%) degli sviluppatori hanno utilizzato o pianificato di utilizzare strumenti di intelligenza artificiale nel processo di sviluppo lo scorso anno.

Michael Armstrong, CTO di Authenticx, ha dichiarato a IT Brew che la scoperta dell’organizzazione no-profit sull’impatto degli strumenti di intelligenza artificiale sui tempi di lavoro di alcuni sviluppatori non è stata sorprendente. Armstrong ha affermato di aver personalmente riscontrato occasionali cali di produttività quando vengono introdotti strumenti di intelligenza artificiale, dovuti a una serie di motivi, tra cui curve di apprendimento, qualità scadente e distrazioni create da questi strumenti.

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