Abbiamo aggiornato l’articolo “ aprile 2026 ” per illustrare come la programmazione in Vibe si stia evolvendo nei flussi di lavoro di sviluppo reali.
Il “Vibe coding” ha recentemente riscosso un notevole successo nelle comunità di sviluppo software e di programmazione dopo che Andrej Karpathy, membro fondatore di OpenAI ed ex direttore del settore IA presso Tesla, ha introdotto il termine.
Esiste un nuovo tipo di programmazione che io chiamo “vibe coding”, in cui ci si abbandona completamente alle vibrazioni, si abbracciano le funzioni esponenziali e ci si dimentica persino che il codice esista. Ciò è possibile perché i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) (ad esempio Cursor Composer con Sonnet) stanno diventando troppo efficaci. Inoltre, ho appena parlato con Composer tramite SuperWhisper: Mostra altro
Come molti altri progressi nel campo dell’intelligenza artificiale che suscitano timori riguardo alla sostituzione degli esseri umani, l’idea alla base del “vibe coding” ha suscitato reazioni contrastanti sia tra i programmatori che tra i non programmatori. Il “vibe coding” funziona davvero? È sicuro? È ancora necessario imparare i linguaggi di programmazione? E, soprattutto, che cosa comporta il “vibe coding” per il futuro della programmazione?
Molti riconoscono i potenziali vantaggi derivanti dall’utilizzo di flussi di lavoro assistiti dall’intelligenza artificiale. Altri esprimono preoccupazione per le sfide che questo approccio alla programmazione basato sull’IA potrebbe comportare, in particolare la necessità di un’accurata supervisione umana per garantire che il codice generato dall’IA sia utilizzabile, sicuro e gestibile.
Questo articolo illustra il vero significato del “vibe coding”, come stia ridefinendo il ruolo dello sviluppatore e perché la sua promessa di velocità e creatività debba essere bilanciata con cautela, contesto e responsabilità a livello di codice, includendo ciò che Tanium sta facendo per aiutare le organizzazioni a gestire questo equilibrio.
Che cos’è il “vibe coding”?
Il termine “Vibe coding” indica un approccio in cui l’intelligenza artificiale contribuisce alla generazione e al perfezionamento del codice sulla base di istruzioni in linguaggio naturale fornite dall’utente. Anziché scrivere il codice riga per riga, il "vibe coding" vi consente di:
- Descriva la funzionalità desiderata in un linguaggio semplice
- Lasciate che sia l'IA a generare il codice
- Testare, mettere a punto e guidare l'IA secondo necessità
La programmazione "Vibe" prevede l’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale, quali GitHub Copilot, ChatGPT, Claude OpenAI e Gemini, nonché di ambienti di sviluppo integrati (IDE) progettati per assistere gli sviluppatori nella generazione di righe di codice e nel perfezionamento della sintassi del codice sulla base di prompt in linguaggio naturale.
Strumenti di codifica "vibe" più diffusi
Numerose piattaforme di intelligenza artificiale ampiamente diffuse supportano i flussi di lavoro di vibe coding. Ciascuno di essi si distingue per l’ambito di applicazione, l’interfaccia e il grado di integrazione con gli ambienti di sviluppo esistenti:
- GitHub Copilot: Un programmatore di coppia basato sull’intelligenza artificiale integrato direttamente nei più diffusi IDE, come VS Code, che offre suggerimenti e completamenti del codice in tempo reale.
- Cursor: Un editor di codice incentrato sull'intelligenza artificiale, basato su VS Code, che supporta il contesto multi-file e la generazione di codice agentico.
- Replit: Un ambiente di sviluppo basato su browser dotato di un agente di intelligenza artificiale integrato in grado di generare e distribuire applicazioni complete a partire da descrizioni in linguaggio naturale.
- ChatGPT/Claude: Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) a uso generico in grado di generare, spiegare ed eseguire il debug di codice in un’ampia gamma di linguaggi e framework.
- Codeium: Un assistente di programmazione basato sull’intelligenza artificiale gratuito, che si integra con decine di IDE e supporta oltre 70 linguaggi di programmazione.
- Amazon CodeWhisperer: Il compagno di programmazione basato sull’intelligenza artificiale di AWS', ottimizzato per lo sviluppo cloud-native e le integrazioni con i servizi AWS .
- Qodo: Uno strumento basato sull’intelligenza artificiale incentrato sulla qualità del codice, sulla generazione di test e sull’automazione della revisione.
La scelta dello strumento più adatto dipende dalle vostre esigenze tecniche, dai vincoli di costo e dalla complessità del progetto che state realizzando. Per attività esplorative o di prototipazione, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) generici sono spesso sufficienti. Per i flussi di lavoro correlati alla produzione, gli ambienti di programmazione appositamente progettati, caratterizzati da una più stretta integrazione con l’IDE, tendono a offrire un maggiore controllo e una maggiore tracciabilità.
Questi agenti basati sull’intelligenza artificiale utilizzano i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per comprendere e interpretare le complessità del linguaggio naturale, trasformando il discorso quotidiano o le descrizioni testuali in codice eseguibile. Questa funzionalità può accelerare la fase di prototipazione e ridurre le difficoltà legate alla programmazione, rendendo il processo di generazione del codice più intuitivo e accessibile a persone con diversi livelli di conoscenza in materia di programmazione. La programmazione "Vibe" non riguarda tanto l'ingegneria di precisione quanto piuttosto la rapida ideazione e la sperimentazione.
Il Vibe Coding pone gli sviluppatori in una posizione unica, in cui possono mettere a frutto le proprie conoscenze di programmazione per guidare l’intelligenza artificiale, anziché scrivere personalmente ogni riga di codice. Questo approccio può potenzialmente snellire il processo di sviluppo, ridurre il tempo dedicato alle attività di programmazione di routine e consentire agli sviluppatori di concentrarsi sugli aspetti più complessi e creativi dello sviluppo software.
Sebbene il “vibe coding” offra un approccio rivoluzionario allo sviluppo del software, esso sposta essenzialmente il ruolo dello sviluppatore dalla scrittura del codice alla guida, al collaudo e al perfezionamento dei risultati generati dall’intelligenza artificiale.
Lo sviluppatore non è più l’unico responsabile della stesura di ogni riga di codice; diventa invece un mentore per l’IA, assicurandosi che il codice generato sia in linea con i requisiti del progetto e con le migliori pratiche.
Questa trasformazione dei ruoli implica che gli sviluppatori che utilizzano l’IA debbano prestare particolare attenzione nel revisionare accuratamente il codice generato, al fine di garantire che esso soddisfi gli standard di sicurezza e sia sostenibile per progetti a lungo termine, così da preservare l’integrità e la sicurezza del proprio codice sorgente: una nuova sfida che, secondo alcuni, potrebbe comportare, nell’ambito dell’ , un rischio potenziale eccessivo , tale da superare il risparmio di tempo e gli altri vantaggi promessi dall’utilizzo dell’IA nella programmazione.
È opportuno riconoscere che gli elementi fondamentali del “vibe coding” non sono concetti del tutto nuovi. Ciò che contraddistingue il “vibe coding” è il modo in cui questi elementi vengono integrati e utilizzati insieme.
Vediamo come questi elementi ben noti vengano combinati per dare vita a un’evoluzione significativa nel campo della programmazione.
Il "vibe coding" è un concetto nuovo?
Sebbene sia stato Andrej a coniare il termine “vibe coding”, non solo l’uso dell’intelligenza artificiale nella programmazione è ormai diffuso da parecchio tempo, ma anche il concetto fondamentale alla base del “vibe coding” (descrivere ciò che si desidera che il codice faccia per guidarne la creazione) non è affatto nuovo.
Il Vibe coding integra essenzialmente due strategie già esistenti: l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per generare e verificare il codice e l’ottimizzazione delle modalità di raccolta e implementazione delle esigenze degli utenti, al fine di far evolvere i flussi di lavoro tradizionali di sviluppo.
Per comprendere come sia nato il “vibe coding”, è utile ripercorrere brevemente la storia dell’intelligenza artificiale nel campo della programmazione e esaminare una metodologia già esistente che gli sviluppatori di software utilizzano per garantire che il codice soddisfi i requisiti delle parti interessate.
Storia dell'uso dell'intelligenza artificiale nella programmazione
Verso la fine del XX secolo, l’apprendimento automatico aveva compiuto progressi tali da poter essere integrato negli strumenti di programmazione, consentendo un’analisi intelligente del codice e una validazione sintattica più accurata. Successivamente, il corso 2010s ha registrato un’impennata nell’ambito del deep learning, che ha migliorato in modo significativo l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la comprensione del codice.
[L’apprendimento automatico nella sicurezza informatica – Una guida introduttiva per principianti]
Questa evoluzione ha aperto la strada agli assistenti di programmazione basati sull’intelligenza artificiale e alimentati da modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), in grado di offrire suggerimenti di codice contestualizzati sulla base delle richieste degli utenti. Oggi, diversi tipi di intelligenza artificiale vengono ampiamente integrati in vari aspetti dello sviluppo software, dalla generazione del codice al debug e all’ottimizzazione.
La necessità della programmazione "vibe" deriva, in ultima analisi, dalla crescente complessità dei progetti software e dall’esigenza di cicli di sviluppo più rapidi. I metodi di codifica tradizionali spesso faticano a stare al passo con queste esigenze, rendendo la codifica assistita dall’intelligenza artificiale uno strumento prezioso per gli sviluppatori moderni.
In che modo il “vibe coding” si inserisce nel panorama della programmazione e della tecnologia
La programmazione si è progressivamente orientata verso livelli di astrazione sempre più elevati. Il linguaggio assembly ha ridotto la necessità di lavorare direttamente con il codice macchina. I linguaggi di alto livello come il C e il Python hanno reso il software più portabile ed espressivo. Gli ambienti di sviluppo visivo e le piattaforme low-code hanno ulteriormente ridotto la necessità di gestire i dettagli di implementazione di basso livello. Questi approcci non si sono sostituiti a vicenda, ma hanno piuttosto ampliato le opzioni disponibili, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi maggiormente su ciò che desiderano realizzare, astraendo al contempo alcune parti del modo in cui i sistemi lo eseguono.
La programmazione Vibe rappresenta il passo successivo in tale percorso. Anziché scrivere codice, gli sviluppatori descrivono le proprie intenzioni in un linguaggio semplice. I modelli linguistici di grandi dimensioni, addestrati su vasti codici sorgente, sono in grado di tradurre le richieste conversazionali in applicazioni funzionali, producendo spesso prototipi funzionanti che gli sviluppatori possono perfezionare e convalidare. Tale capacità collega direttamente la codifica delle vibrazioni ai progressi più ampi nel campo dell’intelligenza artificiale e dell’elaborazione del linguaggio naturale.
Il passaggio allo sviluppo basato sull'intento
In questo modello, il rapporto dello sviluppatore con il codice subisce un cambiamento significativo. Scrivere ogni riga manualmente non rappresenta più la modalità di lavoro standard in molti contesti. Il ruolo dello sviluppatore si concentra ora sulla definizione chiara delle intenzioni e sulla revisione dei risultati prodotti dall’intelligenza artificiale. Intorno a questo flusso di lavoro stanno emergendo diverse nuove competenze:
- Ingegneria dei prompt: Come redigere istruzioni efficaci affinché l’IA produca risultati utili
- Ingegneria del contesto: Strutturazione delle informazioni di contesto fornite a un modello di intelligenza artificiale per migliorarne i risultati
- Convalida dei risultati generati dall’IA: Verifica sistematica del fatto che i risultati generati dall’IA si comportino come previsto, soddisfino gli standard di qualità e ne venga valutata l’eventuale presenza di problemi di sicurezza
Queste competenze non sostituiscono le conoscenze tradizionali di programmazione. Aggiungono una nuova dimensione, e i team che investono in entrambi gli aspetti sono in una posizione migliore per utilizzare il “vibe coding” in modo responsabile.
Tuttavia, la programmazione con Vibe non sostituisce l’intero ciclo di vita dello sviluppo software. In genere raggiunge il massimo della sua efficacia nelle fasi di ideazione e prototipazione, in cui la rapidità è fondamentale, i requisiti sono ancora in fase di definizione e l’iterazione rapida offre un valore maggiore rispetto alla precisione. Il software di livello produttivo, , richiede comunque test rigorosi, revisioni del codice e analisi di sicurezza, indipendentemente dal modo in cui è stato generato. Il sondaggio "State of Code Developer Survey 2026 " di SonarSource, condotto da , ha rilevato che la qualità e la sicurezza del codice continuano a rappresentare preoccupazioni comuni quando si lavora con risultati generati dall’intelligenza artificiale.
Per la maggior parte dei team, il “vibe coding” integra le pratiche ingegneristiche consolidate anziché sostituirle. I team di sviluppo possono accelerare il lavoro nelle fasi iniziali, applicando al contempo le discipline tradizionali man mano che i progetti maturano. Tuttavia, tale accelerazione comporta conseguenze che vanno oltre il codice stesso.
L'impatto operativo del codice generato dall'intelligenza artificiale
Lo sviluppo più rapido basato sull’intelligenza artificiale introduce una nuova sfida operativa: comprendere cosa sia in esecuzione nell’intero ambiente, compresa la sfida rappresentata dall’intelligenza artificiale “ombra” ( ) presente sugli endpoint. Con l’accelerarsi della generazione di codice, i team spesso perdono la visibilità sullo stato dell’ endpoint , inclusi i dispositivi non gestiti, il software obsoleto e le discrepanze di configurazione. Visibilità in tempo reale sull’ endpoint : offre un quadro accurato e aggiornato degli endpoint, aiutando i team ad allineare la velocità di sviluppo alla realtà operativa.
Ciò riflette un divario più ampio che molte squadre stanno ancora cercando di colmare: la differenza tra il codice creato e quello effettivamente in esecuzione. Poiché i flussi di lavoro assistiti dall’intelligenza artificiale riducono i tempi di sviluppo, diventa più difficile per i team mantenere una visione aggiornata di ciò che viene distribuito sugli endpoint.
La codifica Vibe introduce inoltre alcune considerazioni relative alla catena di approvvigionamento. Il codice generato dall’intelligenza artificiale può includere dipendenze, librerie o modelli che gli sviluppatori non hanno scelto esplicitamente, rendendo più difficile mantenere una distinta dei materiali software (SBOM) chiara in tutto l’ambiente.
Ciò assume maggiore importanza man mano che la velocità di consegna aumenta. La generazione rapida di codice può ridurre i cicli di implementazione, ma senza un quadro preciso del proprio ambiente, i team potrebbero avere difficoltà a verificare se il software sia aggiornato, configurato in modo coerente o conforme agli standard interni. Mantenere una visione affidabile e aggiornata dell’attività di “ endpoint ” contribuisce a garantire che la realtà operativa stia al passo con i cambiamenti introdotti nelle fasi precedenti del ciclo di vita del software.
I team IT e di sicurezza necessitano di una comprensione chiara e accurata del software, dei processi e delle configurazioni presenti nel proprio ambiente, compresi i sistemi che potrebbero non essere completamente inventariati o monitorati in modo continuativo. Ecco perché i team combinano sempre più spesso flussi di lavoro di sviluppo più rapidi con una visibilità in tempo reale sull’ endpoint . Il risultato: una visione più chiara di ciò che è effettivamente in esecuzione e la possibilità di colmare le lacune grazie a una correzione automatizzata di tipo “ ”.
Comprendere quale sia il ruolo della programmazione basata sulle vibrazioni nel panorama più ampio solleva una questione pratica: come si confronta effettivamente con la programmazione tradizionale nel lavoro quotidiano?
In che modo la programmazione con Vibe si differenzia dallo sviluppo tradizionale di codice?
Nei flussi di lavoro di sviluppo tradizionali, gli stakeholder non tecnici comunicano le proprie esigenze agli sviluppatori o agli ingegneri del software, i quali provvedono poi a interpretare tali esigenze e a scrivere il codice necessario. Tale processo comporta spesso numerose iterazioni, cicli di feedback e adeguamenti volti a garantire l’allineamento tra la visione delle parti interessate e l’implementazione tecnica.
Vibe Coding automatizza parte di questo processo di traduzione utilizzando l’intelligenza artificiale per generare codice sulla base di prompt in linguaggio naturale. Consente agli sviluppatori di fungere da intermediari, fornendo indicazioni di alto livello all’intelligenza artificiale, che a sua volta genera il codice iniziale. Ciò trasferisce parte della responsabilità relativa alla generazione del codice dallo sviluppatore all’intelligenza artificiale, pur richiedendo comunque le competenze dello sviluppatore per perfezionare e convalidare il risultato.
In questo senso, il “vibe coding” rappresenta una versione moderna del modello di collaborazione tradizionale che da tempo costituisce un elemento fondamentale nello sviluppo del software. Da tempo gli sviluppatori traducono le esigenze ambigue delle parti interessate in una logica strutturata, ricorrendo spesso a qualsiasi strumento li aiuti a passare il più rapidamente possibile dall’idea alla realizzazione. La novità sta nella portata e nella rapidità che l’intelligenza artificiale conferisce a tale processo.
Integrando l’intelligenza artificiale in questo processo, Vibe Coding mira a migliorare la produttività e l’innovazione, pur continuando ad avvalersi delle competenze degli sviluppatori per garantire la qualità e la sicurezza del prodotto finale.
Se utilizzato in modo mirato, il “vibe coding” può offrire vantaggi significativi, non solo in termini di velocità, ma anche di creatività, accessibilità e collaborazione. Esaminiamo alcuni dei principali vantaggi che rendono questo approccio così interessante.
Come implementare il "vibe coding"
La programmazione con Vibe segue un flusso di lavoro ripetibile che passa dall’idea iniziale al codice funzionante attraverso una serie di fasi strutturate di guida e revisione. Che siate sviluppatori esperti o che stiate esplorando per la prima volta lo sviluppo assistito dall’intelligenza artificiale, il processo si articola generalmente in quattro fasi:
Fase 1: Scegliere una piattaforma di programmazione basata sull’intelligenza artificiale
Selezioni una piattaforma in base ai Suoi requisiti tecnici, alle Sue esigenze in termini di prestazioni e ai Suoi vincoli di costo. I modelli di linguaggio generici (LLM) come ChatGPT o Claude si prestano bene ad attività esplorative e alla creazione di script rapidi. Ambienti appositamente progettati come Replit o Cursor sono più adatti alla creazione e alla distribuzione di applicazioni complete, poiché offrono una maggiore integrazione con i flussi di lavoro di sviluppo e opzioni di distribuzione con un solo clic.
Fase 2: Definisca le Sue esigenze con una richiesta chiara
Descriva in parole semplici ciò che desidera realizzare. Più il Suo prompt è specifico e ricco di contesto, migliore sarà il risultato. Una descrizione chiara e precisa deve includere le funzionalità previste, lo stack tecnologico (se avete una preferenza), eventuali vincoli relativi alle prestazioni o alla sicurezza e l’esperienza utente prevista.
Ad esempio, una richiesta vaga come “creami una dashboard” produrrà risultati generici. Una richiesta più efficace potrebbe essere la seguente: "Creare una dashboard web utilizzando React che visualizzi tre grafici in tempo reale, il numero totale di utenti, le sessioni attive e i tassi di errore, con un filtro per l'intervallo di date e un'opzione per attivare o disattivare la modalità scura."
Fase 3: Verifica e perfezionamento del codice generato
L'intelligenza artificiale produrrà una versione iniziale del codice. Consideratelo un punto di partenza, non un prodotto finito. Lo esamini per individuare eventuali lacune logiche, verifiche mancanti e aspetti relativi alla sicurezza. Perfezioni il Suo prompt in base a ciò che manca o è errato e ripeta il processo fino a quando il risultato non sarà conforme alle Sue esigenze.
Fase 4: Revisione finale e implementazione
Prima della distribuzione, effettui una revisione approfondita del codice, ponendo la sicurezza al primo posto. Verifichi la presenza di vulnerabilità comuni quali input non sanificati, credenziali hardcoded o controlli di accesso eccessivamente permissivi. Verifichi che il codice funzioni come previsto in condizioni realistiche, quindi proceda alla distribuzione seguendo la Sua procedura standard di rilascio.
Questo ciclo in quattro fasi — scelta, suggerimento, perfezionamento, revisione — costituisce la base di un flusso di lavoro responsabile nella codifica delle vibrazioni. I miglioramenti in termini di velocità sono reali, ma dipendono dalla qualità del giudizio umano applicato in ogni fase.
Quali sono i principali vantaggi dell’utilizzo del “vibe coding”?
I potenziali vantaggi della programmazione basata sulle vibrazioni sono notevoli. Può aumentare la produttività, accelerare la prototipazione e migliorare la risoluzione dei problemi, riducendo la distanza tra le idee e la loro realizzazione.
Coniugando automazione e sperimentazione, il “vibe coding” crea un ambiente di sviluppo più dinamico e creativo, in cui gli sviluppatori possono testare rapidamente le funzionalità, esplorare nuovi concetti e procedere liberamente con le iterazioni.
Questa libertà consente loro di concentrarsi su aspetti di livello superiore, quali la progettazione, l’architettura e la scalabilità a lungo termine.
Il risultato? Nuove intuizioni, innovazione più rapida e miglioramenti significativi nel modo in cui viene sviluppato il software.
Allora, come si presenta concretamente il “vibe coding” nella pratica? Quando è più efficace e chi ne trae vantaggio oggi? Analizziamo i cinque principali casi d’uso in cui il “vibe coding” sta già avendo un impatto significativo e spieghiamo perché tali scenari si stanno rivelando il terreno ideale per questo approccio ibrido.
I 5 casi d'uso principali del "vibe coding"
Dagli sviluppatori e dai project manager ai creatori di contenuti, ai team IT, alle startup e persino alle grandi imprese, il suo fascino risiede nel modo in cui coniuga velocità e creatività, nonché automazione e intuito umano.
Tra i casi d’uso più diffusi del “vibe coding” che stanno emergendo oggi figurano:
- Prototipazione e MVP
Vibe Coding è la soluzione ideale per realizzare rapidamente prototipi o prodotti minimi funzionanti (MVP). È possibile descrivere una funzionalità come "una dashboard con tre grafici e un filtro" e ottenere un codice funzionante in pochi minuti. - Progetti collaterali
Come ha affermato Karpathy, la programmazione in Vibe “non è affatto male per progetti occasionali da weekend”. È l'ideale quando si desidera realizzare qualcosa in fretta senza preoccuparsi della gestibilità a lungo termine. - Mockup UI/UX
Avete bisogno di un layout HTML/CSS veloce o di un componente React? Vibe Coding è in grado di generare interfacce visivamente funzionali sulla base della Sua descrizione. - Script per i dati e automazione
È possibile descrivere un’attività, ad esempio “pulire questo file CSV e tracciare un istogramma”, e l’intelligenza artificiale genererà il codice in Python o R. Ciò risulta particolarmente utile per i professionisti del marketing e gli analisti che desiderano automatizzare le attività ripetitive. - Apprendimento e sperimentazione
È un ottimo modo per apprendere i concetti di programmazione osservando come l’intelligenza artificiale risolve i problemi. Potete chiederle di spiegare cosa sta facendo oppure provare diverse varianti per vedere approcci diversi.
Chi utilizza oggi il “vibe coding”?
La programmazione Vibe è ormai ben oltre la semplice sperimentazione individuale. Le startup, in particolare quelle che operano in contesti di accelerazione come Y Combinator, lo stanno utilizzando per sviluppare e lanciare applicazioni basate sull’intelligenza artificiale a un ritmo più rapido rispetto a quanto consentirebbero i tempi di sviluppo tradizionali.
Imprenditori, docenti, progettisti e analisti con competenze di programmazione limitate o inesistenti stanno realizzando autonomamente strumenti funzionali, riducendo i tempi che in precedenza richiedevano mesi di sviluppo o ingenti spese per l’assunzione di collaboratori esterni.
L'effetto di democratizzazione è reale: attività che un tempo richiedevano l'assunzione di uno sviluppatore a costi notevoli possono ora essere prototipate nel giro di poche ore.
Detto questo, i casi d’uso in cui il “vibe coding” offre il massimo valore tendono ad avere una caratteristica comune. Si tratta di iniziative esplorative, di portata limitata e che non comportano ancora rischi a livello di produzione.
Più un progetto si avvicina alla fase di implementazione aziendale, tanto più rigoroso deve diventare il processo di revisione umana.
[Che cos’è l’IA agentica? Cosa occorre sapere su questo nuovo tipo di IA]
La programmazione Vibe apre la strada a flussi di lavoro più rapidi, a una maggiore libertà creativa e a un’accessibilità più ampia. I casi d’uso che abbiamo appena illustrato dimostrano come questa soluzione possa consentire ai team interdisciplinari di passare dall’idea alla realizzazione con una rapidità senza precedenti.
Perché la programmazione "vibe" è importante oggi
Per decenni, trasformare un’idea in un’applicazione funzionante richiedeva o una profonda competenza tecnica o il budget necessario per assumere sviluppatori. Questo divario tra idea e realizzazione ha rappresentato storicamente uno dei principali ostacoli all’innovazione, in particolare per i team di piccole dimensioni, i fondatori senza competenze tecniche e le organizzazioni con risorse limitate.
La programmazione Vibe affronta direttamente questo vincolo consentendo a un maggior numero di persone di partecipare al processo creativo, non sostituendo gli ingegneri, ma riducendo il volume di lavoro a bassa complessità che assorbe il loro tempo.
Anche il ritmo di crescita delle capacità dell’intelligenza artificiale sta accelerando questo cambiamento. Ciò che l’intelligenza artificiale è in grado di realizzare in modo autonomo nello sviluppo di software è raddoppiato all’incirca ogni pochi mesi, passando dal semplice completamento automatico alla generazione di funzioni, alla scrittura di funzionalità e, oggi, alla creazione completa dello scheletro di un’applicazione con un intervento umano minimo. Tale andamento rende il “vibe coding” un cambiamento fondamentale nel modo in cui, nei prossimi anni, le competenze di sviluppo software saranno sempre più distribuite all’interno delle organizzazioni.
Come ogni strumento potente, il “vibe coding” comporta dei compromessi. I suoi punti di forza – velocità, flessibilità e semplicità – possono anche trasformarsi in punti deboli se non vengono utilizzati con attenzione. Vale la pena esaminare più da vicino in quali ambiti il “vibe coding” possa rivelarsi insufficiente e quali rischi i team debbano tenere presenti quando lo adottano su larga scala.
Quali sono i potenziali svantaggi del “vibe coding”?
Sebbene la programmazione basata sull’intuito offra possibilità entusiasmanti, essa comporta anche delle sfide che richiedono un approccio ponderato e basato sull’esperienza; ecco perché elaborare prompt efficaci — e abbinarli a una solida comprensione del codice sottostante — è essenziale per ottenere risultati sicuri e affidabili.
La qualità del codice generato dall’intelligenza artificiale dipende interamente dalle indicazioni che riceve. I sistemi di intelligenza artificiale rispondono letteralmente alle istruzioni e al contesto che vengono loro forniti. Istruzioni vaghe o eccessivamente generiche possono portare a un codice instabile o addirittura non sicuro. Al contrario, input chiari e ben strutturati, quali la specificazione dello stack tecnologico, delle aspettative in termini di prestazioni o dei vincoli di sicurezza, possono produrre risultati sorprendentemente solidi.
Ma anche con un prompt perfetto, il lavoro non è ancora finito. Gli sviluppatori devono comunque esaminare, testare e perfezionare i risultati generati dall’intelligenza artificiale. Ciò comporta la verifica della presenza di eventuali lacune logiche, la convalida delle ipotesi e la verifica che il codice sia in linea con gli obiettivi del progetto. Non si tratta solo di verificare se il codice funzioni, ma se funzioni correttamente.
Un’altra sfida è rappresentata dalla tracciabilità. Quando una persona scrive codice, di solito dietro ogni decisione c’è una logica: qualcosa su cui è possibile chiedere chiarimenti, che si può documentare o su cui è possibile eseguire il debug. Nel caso del codice generato dall’intelligenza artificiale, tale ragionamento risulta spesso poco trasparente. Perché ha scelto proprio quel motivo? Perché proprio quella biblioteca? In assenza di un obiettivo chiaro, il debug si trasforma in un gioco di ipotesi e la manutenzione diventa sempre più rischiosa col passare del tempo.
Performance costituisce un’altra fonte di preoccupazione. L'intelligenza artificiale può generare codice che funziona ma non è ottimizzato, con conseguente rallentamento dell'esecuzione, maggiore consumo di risorse o problemi di scalabilità. In contesti in cui la posta in gioco è alta, ciò può rappresentare un fattore determinante.
Un aspetto negativo correlato è la potenziale perdita di comprensione del codice a livello di team. Quando gli sviluppatori fanno ampio ricorso al codice generato dall’intelligenza artificiale senza esaminarlo in modo approfondito, la conoscenza istituzionale del funzionamento di un sistema può venir meno. Ciò comporta un rischio cumulativo: meno un team comprende il proprio codice, più diventa difficile, nel corso del tempo, correggerne gli errori, ampliarlo o renderlo sicuro.
L’analisi di Cloudflare sul “vibe coding” individua questa perdita di comprensione del codice come uno degli svantaggi a lungo termine più rilevanti, in particolare per i team che adottano il “vibe coding” su larga scala senza stabilire chiari standard di revisione e documentazione.
”I team di sviluppo che rilasciano funzionalità scritte in base all’intuizione, con una revisione minima, possono perdere familiarità con i propri codici. Ciò può rendere più difficile la correzione di bug o vulnerabilità.”Cloudflare
E, infine, vi è il rischio di un eccessivo affidamento. L'intelligenza artificiale può essere un potente copilota, ma non può sostituire il giudizio ingegneristico. Quando i team iniziano a fidarsi dei risultati senza metterli in discussione, rischiano di introdurre bug impercettibili, falle di sicurezza o debiti architetturali difficili da risolvere in seguito.
Problemi di sicurezza legati alla programmazione dell’intelligenza artificiale
Una delle preoccupazioni più pressanti relative alla programmazione in Vibe è la possibilità che vi siano bug nascosti e vulnerabilità di sicurezza. Il codice generato dall’intelligenza artificiale può sembrare, a prima vista, pulito e funzionale, ma sotto la superficie può nascondere sottili errori logici, colli di bottiglia nelle prestazioni o gravi falle di sicurezza, quali l’iniezione di comandi “ SQL ” o lo scripting intersito (XSS).
Il problema fondamentale è che, sebbene i modelli di intelligenza artificiale siano potenti, mancano della consapevolezza contestuale e della capacità di giudizio che contraddistinguono gli sviluppatori esperti.
Sono in grado di riprodurre schemi, ma non ne comprendono appieno l’intento. Ciò significa che potrebbero generare codice che funziona ma non garantisce la protezione: si tratta di una lacuna pericolosa.
[Scarichi la guida definitiva all’intelligenza artificiale nella sicurezza informatica]
Si prenda ad esempio la convalida degli input. In assenza di indicazioni esplicite per la convalida degli input, l’IA potrebbe tralasciare misure di sicurezza fondamentali, dando origine a vulnerabilità quali:
- SQL iniezione: Gli autori degli attacchi manipolano le query del database per ottenere un accesso non autorizzato.
- Cross-site scripting: Gli input degli utenti non sottoposti a sanitizzazione si trasformano in script dannosi che compromettono i dati degli utenti.
- Vulnerabilità replicate: L’intelligenza artificiale potrebbe riprodurre e amplificare modelli non sicuri già presenti nel Suo codice attuale.
Ancora più preoccupante è il fatto che l’intelligenza artificiale possa, inconsapevolmente, accentuare le vulnerabilità già esistenti. Se il Suo codice attuale contiene modelli non sicuri, l’IA potrebbe replicarli o svilupparli ulteriormente, amplificando il rischio anziché mitigarlo.
Ecco perché il controllo umano non è facoltativo. È fondamentale. Gli sviluppatori devono esaminare il codice generato dall’intelligenza artificiale adottando un approccio che dia priorità alla sicurezza, applicando lo stesso livello di controllo previsto per qualsiasi contributo di terze parti. Sebbene l’intelligenza artificiale possa accelerare lo sviluppo, può altrettanto facilmente accelerare la diffusione di codice dannoso se non prestiamo attenzione.
Tali rischi non si limitano a bug accidentali o a una logica non sicura. In pratica, gli stessi flussi di lavoro basati sull’intelligenza artificiale possono essere oggetto di abusi intenzionali, come dimostra l’ascesa dell’ , nota come “VibeScamming”, in cui strumenti di intelligenza artificiale basati sul linguaggio naturale vengono utilizzati per generare e perfezionare rapidamente infrastrutture di phishing.
Anziché avere un carattere puramente teorico, tali preoccupazioni riflettono il modo in cui il “vibe coding” viene già utilizzato oggi.
Sebbene l’intento fosse quello di supportare gli sviluppatori, non di sostituirli, spesso viene considerato come una scorciatoia per la programmazione vera e propria. È proprio in quel passaggio, da strumento di supporto a programmatore autonomo, che le cose iniziano ad andare male.
Per comprenderne il motivo, occorre riesaminare quale fosse in realtà lo scopo del “vibe coding” e perché aspettarsi che esso sostenga l’intero peso dell’ingegneria del software costituisca un errore fondamentale.
In quali contesti è opportuno utilizzare il "vibe coding" e in quali non lo è
Se si fa un passo indietro e si riflette su cosa sia il “vibe coding” e cosa non sia, risulta chiaro che molte delle sue difficoltà derivano dal tentativo di utilizzarlo per uno scopo per cui non è mai stato concepito: la programmazione vera e propria.
Come ha spiegato Andrej nel suo post introduttivo sul “vibe coding”, «... in realtà non si tratta proprio di programmazione: mi limito a vedere delle cose, a dire delle cose, a eseguire delle operazioni e a copiare e incollare, e per lo più funziona».
Ed è proprio questo il punto cruciale.
La vera programmazione non consiste semplicemente nel far funzionare qualcosa. Si tratta di comprendere perché funziona, come si adatta alle diverse dimensioni, come si guasta e come si evolve. Il Vibe Coding prescinde da tali basi. È come costruire una casa seguendo l’intuizione: a volte si ottiene una casetta accogliente, altre volte invece si ottiene una struttura che all’apparenza sembra a posto, ma che inizia a sgretolarsi non appena si prova a viverci.
Si pensi all’affermarsi, nei primi anni 2000s—tools , di strumenti di creazione di siti web basati sull’interfaccia grafica, come Dreamweaver o FrontPage. Erano rivoluzionarie per l’epoca, poiché consentivano agli utenti di creare un sito web tramite il trascinamento degli elementi senza dover scrivere una sola riga di codice HTML.
Tuttavia, quando quegli stessi strumenti venivano utilizzati per realizzare siti destinati alla produzione, i risultati erano spesso appesantiti, instabili e impossibili da mantenere. A un esame più attento, il codice era un vero e proprio caos: non semantico, ridondante e pieno zeppo di soluzioni di compromesso relative al layout. A prima vista sembrava funzionare bene, ma non era scalabile, presentava prestazioni scadenti e, di certo, non era sicuro. Ne stiamo vedendo oggi gli echi con il “vibe coding” e il codice generato dall’intelligenza artificiale.
Much like the early 2000s rise of visual web builders like Dreamweaver and FrontPage—tools that made web creation more accessible but often produced bloated or brittle code—today’s AI-assisted development tools offer speed and simplicity, but not without trade-offs.
Ciò non significa che la programmazione intuitiva non abbia alcuna utilità. Si tratta di uno strumento potente per la prototipazione, l’esplorazione di idee o per ridurre le barriere all’accesso. Tuttavia, quando tale approccio diventa la soluzione predefinita per risolvere problemi complessi o viene utilizzato come scorciatoia per aggirare le pratiche ingegneristiche fondamentali, e si insinua nei flussi di lavoro di produzione, è allora che si iniziano a vedere le vere conseguenze. Errori. Interruzioni di servizio. E sì, le vulnerabilità di sicurezza.
Il codice generato senza una comprensione approfondita spesso è privo dei meccanismi di protezione, delle verifiche di validità e della logica sensibile al contesto che gli sviluppatori esperti integrano istintivamente. Se nessuno comprende veramente cosa fa il codice, allora nessuno ha realmente il controllo su ciò che esso potrebbe consentire.
In che modo “ Tanium ” rafforza le basi del “vibe coding”
Tanium sta contribuendo a colmare le lacune in termini di risorse causate dalla carenza di sviluppatori, dai budget sempre più ristretti e dalla crescente domanda di operazioni più veloci e sicure, consentendo a un numero maggiore di persone, e non solo a programmatori esperti, di realizzare soluzioni sicure e scalabili IT automation. Ma questa è solo una parte della nostra missione.
In sostanza, l’automazione low-code e no-code di Tanium'mira a garantire agilità e controllo ai team IT e di sicurezza. Grazie a Tanium Automate, una componente fondamentale della piattaforma IT autonoma Tanium , gli utenti possono creare playbook dinamici e articolati in più fasi in grado di rispondere ai dati in tempo reale, senza dover scrivere script complessi. Ogni playbook è costituito da passaggi chiaramente definiti che possono essere esaminati, modificati e ordinati in sequenza in piena trasparenza. Ciò offre ai team la sicurezza necessaria per procedere all’automazione senza perdere visibilità né controllo.
Si tratta anche di democratizzare l’automazione. Che siate analisti della sicurezza, operatori IT o ingegneri di sistema, " Tanium " vi offre gli strumenti necessari per agire sulla base delle informazioni acquisite senza dover attendere i cicli di sviluppo. Ciò non solo accelera i tempi di risposta, ma consente inoltre ai team di dedicarsi alle iniziative strategiche e di automatizzare il resto.
E poiché queste automazioni si basano sulla visibilità in tempo reale di Tanium' endpoint , non sono solo veloci, ma tengono conto del contesto. Ciò significa prendere decisioni più oculate, ridurre i falsi positivi e garantire un’esecuzione più resiliente in tutto il Suo ambiente.
Grazie all’automazione sicura, scalabile e intelligente (che consente agli utenti di visualizzare e comprendere ogni fase del processo), Tanium permette ai team di passare dall’analisi all’azione in pochi minuti, anziché in giorni. Non si tratta semplicemente di colmare le lacune; si tratta piuttosto di liberare l’agilità e di consentire a un numero maggiore di persone di risolvere i problemi con rapidità, su larga scala e con sicurezza.
Domande frequenti sulla codifica Vibe
Perché il “vibe coding” è oggetto di polemiche?
La programmazione in Vibe è oggetto di controversia poiché accelera la creazione di software, modificando al contempo il modo in cui viene applicato il rigore ingegneristico. Utilizzando l’intelligenza artificiale per generare codice eseguibile a partire da istruzioni in linguaggio naturale, gli sviluppatori passano dalla scrittura del codice riga per riga alla gestione e alla messa a punto dei risultati forniti dall’intelligenza artificiale. I sostenitori ritengono che ciò rappresenti un percorso più rapido dall’idea al prototipo e un modo per ridurre le barriere all’ingresso.
I critici, tuttavia, avvertono che ciò può comportare vulnerabilità di sicurezza, ridurre la responsabilità in merito alla qualità del codice e indebolire la comprensione condivisa dei codici sorgente qualora i team ripongano un’eccessiva fiducia nei risultati generati dall’intelligenza artificiale. In pratica, l’efficacia della codifica “vibe” dipende da un rigoroso controllo umano, da test approfonditi e da una solida governance, al fine di garantire che la velocità non vada a discapito dell’affidabilità o della sicurezza.
Come funziona il “vibe coding” in un flusso di lavoro di sviluppo reale?
In un vero e proprio flusso di lavoro di sviluppo, la programmazione intuitiva funge da processo iterativo e di supporto. Gli sviluppatori descrivono le funzionalità desiderate in linguaggio naturale; gli strumenti di intelligenza artificiale generano un’implementazione iniziale, dopodiché gli esseri umani esaminano, testano e perfezionano il risultato fornendo ulteriori indicazioni e apportando modifiche. Ciò fa sì che il ruolo dello sviluppatore passi dalla scrittura del codice riga per riga alla guida e alla verifica del codice generato dall’intelligenza artificiale.
Sebbene l’intelligenza artificiale possa accelerare in modo significativo le fasi iniziali di implementazione e prototipazione, gli sviluppatori devono comunque valutare la logica, le prestazioni, la manutenibilità e la sicurezza prima che qualsiasi progetto passi alla fase di produzione. La programmazione con Vibe funziona al meglio come strumento di supporto, non come sostituto della disciplina dell’ingegneria del software.
È possibile utilizzare ChatGPT e altri strumenti di intelligenza artificiale per la programmazione intuitiva?
Sì, ChatGPT e altri strumenti di intelligenza artificiale possono essere utilizzati per la programmazione intuitiva. I modelli generici come ChatGPT sono in grado di generare, spiegare ed eseguire il debug di codice in numerosi linguaggi di programmazione a partire da istruzioni formulate in linguaggio naturale, il che li rende particolarmente adatti per attività esplorative, script rapidi e prototipi iniziali.
Altri strumenti, quali GitHub Copilot, Cursor, Replit, Claude o Gemini, supportano flussi di lavoro simili, spesso con un’integrazione più approfondita con gli IDE per attività di sviluppo più complesse. Indipendentemente dallo strumento utilizzato, il codice generato dall’intelligenza artificiale dovrebbe essere trattato come qualsiasi altro contributo non attendibile: occorre esaminarlo attentamente, testarlo in modo approfondito e valutarne la sicurezza e la manutenibilità prima dell’uso. Come nel caso dell’automazione informatica in senso più ampio, i vantaggi legati alla velocità si concretizzano solo se accompagnati da un’adeguata visibilità, da controlli efficaci e da una solida disciplina ingegneristica.
Il Vibe Coding può sostituire le competenze di programmazione tradizionali?
No. La programmazione "Vibe" può ridurre le difficoltà iniziali, ma non elimina la necessità di possedere conoscenze di programmazione, soprattutto quando il codice deve essere sicuro, scalabile e facilmente gestibile.
I team hanno ancora bisogno di figure che abbiano competenze in materia di architettura, debug, gestione dei dati e pratiche di sviluppo sicure, al fine di garantire che il codice generato dall’intelligenza artificiale funzioni come previsto e non comporti rischi inutili.
La programmazione con Vibe è sicura per i sistemi di produzione?
Può essere utilizzato nei flussi di lavoro legati alla produzione, ma solo se accompagnati da chiari criteri di sicurezza, revisione del codice, test e verifica della sicurezza. Il codice generato dall'intelligenza artificiale può contenere vulnerabilità nascoste, una gestione inadeguata degli input, una gestione degli errori carente o scelte progettuali inefficienti che non risultano evidenti a prima vista.
Per la maggior parte delle organizzazioni, il “vibe coding” risulta più sicuro se utilizzato per accelerare la stesura e l’iterazione, mentre la responsabilità finale rimane a carico di ingegneri esperti.
Quali tipi di progetti si prestano maggiormente al “vibe coding”?
La programmazione con Vibe si presta in genere particolarmente bene alla realizzazione di prototipi, strumenti interni, bozzetti dell’interfaccia utente, script, prove di fattibilità e sperimentazioni nelle fasi iniziali. Questi casi d’uso traggono vantaggio dalla velocità e dalla flessibilità senza dover sostenere, sin dal primo giorno, l’intero onere della manutenibilità a lungo termine della produzione.
Con l’aumentare della complessità e dell’impatto aziendale, i team necessitano di controlli più rigorosi, di una tracciabilità più chiara e di processi di revisione più disciplinati.
In che modo le organizzazioni possono ridurre i rischi quando utilizzano il “vibe coding”?
Le organizzazioni possono ridurre i rischi definendo politiche di utilizzo chiare, richiedendo una revisione da parte di personale umano, analizzando il codice generato alla ricerca di vulnerabilità e limitando i contesti in cui il codice generato con l’ausilio dell’IA possa essere implementato senza approvazione.
Può inoltre essere utile integrare lo sviluppo basato sull’intelligenza artificiale con una visibilità in tempo reale sugli endpoint, sulle attività di automazione e sullo stato delle configurazioni, in modo che i team possano identificare e risolvere rapidamente eventuali problemi.
In che modo “ Tanium ” aiuta i team a lavorare più rapidamente senza rinunciare al controllo?
Tanium Aiuta i team ad automatizzare i processi e ad agire con maggiore sicurezza, combinando informazioni in tempo reale provenienti dall’ endpoint con flussi di lavoro controllati e trasparenti nelle operazioni IT e di sicurezza. Anziché affidarsi esclusivamente a risultati poco chiari, le organizzazioni possono avvalersi dell’ Tanium per comprendere cosa sta accadendo nel proprio ambiente e reagire su larga scala con maggiore precisione.
Scoprite come le soluzioni autonome di Tanium' possano aiutare il vostro team a lavorare più rapidamente, ridurre la complessità e colmare le lacune di competenze senza compromettere la sicurezza, visitando il sito e prenotando una demo gratuita all’indirizzo.
