Ormai si legge ovunque che lo sviluppo software sta attraversando una trasformazione epocale.
L’adozione di strumenti basati su intelligenza artificiale generativa non rappresenta più un esperimento di laboratorio, ma sta entrando concretamente nei flussi di lavoro di sviluppo di molte organizzazioni dalla prototipazione alla messa in produzione.
Un caso di studio particolarmente interessante riguarda lo sviluppo di una piattaforma cloud storage proprietaria basata su stack LAMP (Linux, Apache, MySQL, PHP), con l’integrazione di crittografia post-quantistica (PQC) per la protezione dei file sui dischi dell’hyperscaler.
Il progetto è stato completato in 14 giorni e offre spunti concreti sull’utilizzo dell’AI nello sviluppo enterprise.
Indice degli argomenti
Orchestrazione Sì, implementazione quasi
I developer hanno assunto il ruolo di “architetto orchestratore”, definendo requisiti funzionali e non funzionali e delegando l’implementazione a un sistema AI (nel caso specifico Gemini CLI con modello Gemini 3 Pro di Google).
L’aspetto più interessante dell’approccio è l’utilizzo di una strategia “multi-agente”:
- Primo agente – Focus sulla sicurezza: configurato per prioritizzare aspetti di security, implementazione di protocolli post-quantistici, gestione delle chiavi crittografiche e protezione dei dati. L’output di questo agente è codice funzionale ma potenzialmente ridondante.
- Secondo agente – Code quality: rivede il codice prodotto dal primo agente, eliminando ridondanze, migliorando la leggibilità, aggiungendo documentazione strutturata e assicurando aderenza agli standard di coding.
Questo pattern di “validazione incrociata” rappresenta un’evoluzione interessante rispetto all’utilizzo di un singolo AI coding assistant, che rischia di produrre codice inefficace o poco leggibile per un essere umano.
I risultati quantitativi
Il progetto ha prodotto risultati misurabili in termini di time-to-market.
- Tempo di sviluppo: 14 giorni contro una stima iniziale di 2 settimane
- Codice scritto manualmente: inferiore al 5% del totale
- Funzionalità implementate: sistema core con tag, Multi-Factor Authentication, sharing granulare dei file, versioning, Post Quantum Encryption lato client e lato server.
Dal punto di vista architetturale, la scelta dello stack LAMP è stata deliberata: l’obiettivo era verificare se l’AI potesse sfruttare e modernizzare un’architettura esistente senza richiedere un completo replatforming.
Il debugging è il nuovo campo di bottiglia
L’aspetto più rilevante per i decision maker IT non riguarda però la velocità di sviluppo, bensì le implicazioni sulla manutenibilità del codice.
Il paradosso è significativo: mentre la produzione di codice diventa estremamente rapida, il debugging e la risoluzione di problemi complessi diventano più impegnativi. Quando uno sviluppatore non scrive personalmente ogni riga di codice, perde quella “memoria procedurale” della logica implementativa che facilita l’individuazione di bug.
In caso di malfunzionamenti (ad esempio nell’integrazione tra il sistema di autenticazione multi-fattore e il modulo di sharing) è necessaria una comprensione architettonica di alto livello per identificare dove l’interpretazione dell’AI si è discostata dai requisiti.
Questo richiede:
- Competenze architetturali solide: lo sviluppatore/analista deve possedere una visione d’insieme superiore
- Capacità di code review avanzate: saper leggere e comprendere rapidamente codice non scritto personalmente
- Skill di prompting efficace: formulare requisiti in modo che l’AI produca output allineati alle aspettative, aspetto da non sottovalutare!
La crittografia post-quantistica fra scelte e interrogativi
L’integrazione di PQC nel progetto merita un approfondimento. Con l’avanzamento del quantum computing, gli attuali standard crittografici (RSA, ECC) potrebbero diventare vulnerabili. Il NIST ha già standardizzato alcuni algoritmi post-quantistici (CRYSTALS-Kyber, CRYSTALS-Dilithium).
L’implementazione di PQC tramite AI-assisted development solleva interrogativi interessanti: l’AI può gestire correttamente protocolli crittografici complessi? Nel caso analizzato, la strategia del “doppio agente” con il primo focalizzato sulla sicurezza ha prodotto risultati soddisfacenti, ma questo approccio necessita di validazione estesa.
Implicazioni per i CIO e gli IT Manager
Questo caso di studio suggerisce alcune considerazioni strategiche per i responsabili IT:
- Ridefinizione dei profili professionali. Lo sviluppatore si sta evolvendo da “coder” a “orchestratore”. Questo richiede un aggiornamento dei profili di competenza e dei percorsi formativi.
- Governance del codice generato da AI. È necessario definire policy chiare sulla percentuale di codice AI-generated accettabile, sui processi di review e sui criteri di quality assurance.
- Knowledge base. Con codice sempre meno scritto internamente, diventa fondamentale documentare le decisioni architetturali e i requisiti funzionali in modo strutturato.
- Security e compliance. In settori regolamentati, l’utilizzo di AI per generare codice, specialmente in ambito security-critical come la crittografia, richiede processi di validazione rigorosi.
- Ownership e responsabilità. Occorre chiarire le responsabilità legali e operative sul codice generato da AI, particolarmente in caso di vulnerabilità o malfunzionamenti.
Un nuovo equilibrio
Per le organizzazioni IT si aprono opportunità rilevanti, ma accompagnate da sfide altrettanto significative. Da un lato, l’AI consente un’accelerazione concreta del time-to-market e rende possibile affrontare progetti complessi anche con team ridotti. Dall’altro, impone l’acquisizione di nuove competenze, l’adattamento dei processi di quality assurance e una gestione consapevole della dipendenza dagli strumenti di AI.
Il caso dello sviluppo di un cloud storage con PQC su stack LAMP dimostra che anche tecnologie consolidate possono essere efficientate attraverso l’AI. La chiave non è delegare ciecamente alla macchina, ma governarla con metodo, competenza architetturale e visione strategica, costruendo un equilibrio sostenibile tra automazione e controllo.
