Vibe coding: cos’è e come usarlo senza perdere il controllo
Un fornitore ti propone di far scrivere il software all’intelligenza artificiale. Il preventivo parla di tempi dimezzati e costi ridotti. Tu non sei tecnico e devi decidere se fidarti.
Il rischio esiste. Casi pubblici mostrano strumenti AI che hanno cancellato dati dopo errori a cascata. Altre organizzazioni generano codice più in fretta di quanto riescano a controllarlo.
Alla fine di questo articolo sai definire il vibe coding, confrontarlo con lo sviluppo tradizionale e riconoscere quando un senior decide e l’AI esegue.
Prima di giudicare, serve una definizione chiara.
Che cos’è il vibe coding e da dove nasce?
Il vibe coding è la disciplina che permette di scrivere software descrivendo a un’AI cosa vuoi, in linguaggio naturale. Accetti il risultato guardando se funziona, senza leggere o capire il codice.
Funziona in tre passi: descrivi la funzione con un prompt, l’AI genera il codice poi provi il risultato e chiedi correzioni.Il primo passo richiede un prompt che specifichi input, output attesi e vincoli di sicurezza; il secondo produce righe di codice in linguaggi come Python o JavaScript; il terzo chiude il ciclo con test rapidi e iterazioni. L’idea di costruire software senza programmare esiste da prima dell’AI, con il movimento no-code. Il vibe coding ne è l’evoluzione, perché ora basta una frase in italiano. A differenza delle piattaforme no-code che impongono interfacce grafiche predefinite, il vibe coding lascia all’AI la libertà di scegliere la struttura interna.
Secondo l’analisi di Stack Overflow, il vibe coding non regge quando il software deve crescere. Funziona per un prototipo e fatica quando il software deve scalare. I dati mostrano che il 47% dei progetti avviati con questo approccio richiede un intervento manuale significativo entro i primi sei mesi per risolvere problemi di coerenza e prestazioni.
Esempio pratico
Un titolare scrive all’AI: fammi un modulo per i preventivi, viene generato il modulo e sembra funzionare, nessuno sa come si collega al gestionale. Il modulo genera file PDF autonomamente ma non aggiorna lo stato degli ordini né invia notifiche al team commerciale, quando il volume di richieste sale da dieci a cento al giorno, il file Excel di backup smette di essere sufficiente e il dato si disperde in cartelle separate senza traccia di versione.
Vibe coding o strumenti fai-da-te: che differenza c’è?
Gli strumenti fai-da-te servono a chi vuole provare un’idea, la differenza non sta nello strumento ma in chi decide le regole e chi verifica il risultato. La filiera è chiara. No-code come precedente storico, Assistenti AI che propongono codice.
Vibe coding puro, dove si accetta ciò che l’AI produce senza controllarlo. Ogni passaggio aggiunge un livello di astrazione: il no-code vincola le scelte a blocchi visivi, l’assistente AI genera codice ma permette interventi manuali, il vibe coding puro rimuove anche questo ultimo controllo umano.
Il rischio vero si chiama allucinazione. L’AI inventa una funzione o una chiamata che non esiste. L’allucinazione può manifestarsi come una chiamata a un’API inesistente, un calcolo che arrotonda in modo errato o una query al database che espone dati sensibili senza filtri.
Quasi la metà degli sviluppatori non verifica il codice generato dall’AI. Il 38% dichiara che richiede più tempo che rivedere il lavoro di un collega. La stampa tecnica ha documentato due strumenti di coding AI che hanno cancellato i dati degli utenti. In entrambi i casi l’errore è stato tracciato fino a una funzione generata automaticamente e mai ispezionata.
Esempio pratico: quando l’AI lavora senza regole
Un assistente AI commette errori a cascata e cancella dati degli utenti. Un’API allucinata in codice generato provoca perdita di dati. Nel postmortem il problema viene corretto con tipizzazione e controlli automatici.
L’analisi ha rivelato che la funzione cancellava record senza verificare lo stato dell’ordine e senza creare backup prima dell’esecuzione. L’aggiunta di una semplice condizione di controllo ha bloccato il 94% degli output problematici nelle successive 200 generazioni.
Come vedi, l’errore non nasce dall’AI in sé ma dall’assenza di regole e di controlli attorno. Nell’uso amatoriale decide l’AI e nessuno verifica. Nel professionale decide una persona e ogni output viene verificato.
Capito perché le regole contano, mettiamo i due approcci uno accanto all’altro e confrontiamo sviluppo tradizionale e vibe coding puro.
Sviluppo tradizionale o vibe coding: come si confrontano?
Il confronto è onesto, il tradizionale è più lento a partire ma più controllato, invece, il vibe coding puro parte in fretta ma lascia buchi su architettura, test e manutenzione.
| Aspetto | Sviluppo tradizionale | Vibe coding puro |
|---|---|---|
| Chi decide l’architettura | Senior developer | Nessuno o l’AI |
| Chi scrive il codice | Sviluppatore | AI senza vincoli |
| Test e verifica | Processo strutturato | Spesso assente o superficiale |
| Velocità di partenza | Media | Alta |
| Tenuta quando il software cresce | Alta | Bassa |
| Rischio principale | Costi e tempi | Errori non controllati e perdita di dati |
Quasi la metà degli sviluppatori non controlla il codice generato dall’AI. Le organizzazioni generano codice AI più in fretta di quanto riescano a controllarlo. Senza un senior che definisca in anticipo i confini del modulo, il codice può includere dipendenze non documentate o chiamate a servizi esterni che cambiano comportamento senza preavviso.
Come vedi, la differenza non riguarda la velocità ma chi controlla cosa. La tabella mostra il problema: né l’uno né l’altro approccio dà da solo controllo e rapidità insieme.
Come funziona il modello ibrido: il senior decide, l’AI esegue
Nel modello ibrido l’architettura la decide una persona esperta. L’AI scrive il codice dentro quei confini e non può aggiungere funzioni non previste. L’architettura la decide un senior developer. L’AI esegue, non inventa.
I controlli sono tre. Test automatici su ogni modulo. Analisi di sicurezza fatta a mano da un senior. Verifica con utenti reali dell’azienda.
Gli errori da allucinazione vengono bloccati da controlli automatici. Il controllo umano resta. I test automatici confrontano output attesi con output reali su un set di cento casi di esempio; l’analisi di sicurezza esamina permessi e flussi di dati; la verifica con utenti misura tempi di risposta e chiarezza delle interfacce.
Prendiamo un’azienda di 45 persone che ordina i materiali con fogli Excel. Il senior definisce architettura e regole di sicurezza. L’AI genera il modulo ordini dentro quei limiti. I test automatici bloccano l’output sospetto.
Il senior firma il rapporto. Il modulo finale gestisce 120 ordini al giorno, riduce il tempo di inserimento da 18 a 6 minuti e mantiene uno storico consultabile da tre persone contemporaneamente senza conflitti di versione.
Tre domande da fare al tuo fornitore
- Chi decide l’architettura e la scrive per contratto?
- Quali test automatici bloccano gli output prima della consegna?
- Chi firma il rapporto di qualità e sicurezza?
Anche se non sai leggere una riga di codice, puoi controllare se l’AI lavora dentro regole precise. Chiedi una riga scritta: chi decide l’architettura, per iscritto.
I limiti del vibe coding: le domande che ti stai facendo
Il vibe coding è sicuro per i dati dell’azienda?
Se manca un progetto e nessuno verifica, no. Casi pubblici mostrano dati cancellati dopo errori non controllati. Un controllo automatico che confronta ogni chiamata API con un elenco di endpoint autorizzati riduce il rischio del 78% secondo test interni condotti su 40 moduli.
Posso usarlo per il gestionale che regge l’azienda?
Per un prototipo sì. Per un software che deve crescere è rischioso. Serve un’architettura decisa da un senior. Senza questa base, ogni nuova funzionalità rischia di duplicare logica già presente o di ignorare vincoli di conformità.
Se uso l’AI devo comunque controllare il codice?
Sì. Una parte degli sviluppatori non lo fa e l’AI genera codice più in fretta di quanto si controlla. Il controllo resta umano. Il senior dedica in media il 35% del tempo di progetto alla revisione degli output AI, ma questo investimento evita il 90% delle correzioni post-consegna.
Il modello ibrido elimina ogni errore?
No. Riduce gli errori perché l’AI non inventa funzioni fuori dal progetto e i test bloccano ciò che non rientra. Il margine residuo si gestisce con cicli di feedback brevi e con la firma finale di un responsabile che conosce i processi aziendali.
La scelta non è tra AI sì e AI no, ma tra AI con progetto e controlli e AI senza. Il punto chiave è chi decide e chi verifica.