Il rapporto tra intelligenza artificiale e sviluppo software sta entrando in una fase più matura. Dopo anni in cui gli strumenti di coding assistito sono stati descritti soprattutto come completatori di codice, correttori di errori o acceleratori per singoli sviluppatori, l’attenzione si sta spostando sugli agenti AI: sistemi capaci di interpretare un obiettivo, usare strumenti, leggere file, modificare progetti, eseguire passaggi intermedi e proporre verifiche.
Un preprint pubblicato su arXiv il 4 giugno 2026 da Zhenfeng Cao, intitolato The End of Software Engineering: How AI Agents Are Fundamentally Restructuring the Software Paradigm, porta questa discussione su un piano esplicitamente teorico. La tesi è forte: gli agenti AI non vanno interpretati come un semplice incremento di produttività dentro il vecchio ciclo di sviluppo, perché tendono a riorganizzare il modo stesso in cui il software viene pensato, prodotto e mantenuto.
Il titolo usa una formula volutamente assertiva. Una lettura prudente aiuta a coglierne il valore senza trasformarla in una previsione definitiva. L’ingegneria del software non scompare dal lavoro quotidiano; cambia il baricentro delle attività. La scrittura diretta del codice resta importante, soprattutto nei sistemi complessi e critici, mentre cresce il peso di compiti come definire obiettivi, scomporre problemi, controllare il comportamento dell’agente, valutare gli output e mantenere coerenza tra requisiti, implementazione e risultati.
Dal codice come prodotto al codice come passaggio intermedio
La parte più interessante della proposta riguarda il ruolo del codice. Nel modello tradizionale, il codice è il prodotto principale del lavoro ingegneristico: viene progettato, scritto, revisionato, versionato e mantenuto. Nel paradigma agentico descritto dal preprint, il codice tende a diventare anche un artefatto temporaneo dentro un ciclo più ampio di ragionamento guidato da modelli linguistici.
In pratica, lo sviluppatore può chiedere a un agente di costruire una funzione, integrare una libreria, correggere un bug o adattare un componente a nuovi vincoli. L’agente genera codice, lo modifica, lo confronta con gli errori restituiti dall’ambiente, prova un’altra soluzione e produce una nuova versione. L’aspetto più rilevante non è la singola riga suggerita, ma il ciclo operativo composto da intenzione, generazione, esecuzione, verifica e correzione.
Questa dinamica avvicina la programmazione a una forma di progettazione dialogica. Il professionista non delega semplicemente un compito, perché deve formulare richieste precise, delimitare il contesto, riconoscere risultati fragili e decidere quando intervenire. L’efficacia nasce dalla collaborazione tra competenza umana e capacità procedurale dell’agente.
Dalla licenza al SaaS, fino all’Agent-as-a-Service
Il preprint propone anche una traiettoria storica: dal software venduto con licenza al modello Software-as-a-Service, fino all’ipotesi di Agent-as-a-Service. La linea di continuità riguarda lo spostamento della complessità. Con il software installato localmente, una parte significativa della gestione ricadeva sull’utente o sull’organizzazione che lo adottava. Con il SaaS, infrastruttura, aggiornamenti e disponibilità del servizio sono passati in gran parte al fornitore.
Nel modello Agent-as-a-Service, la complessità si sposta ancora più a monte. L’utente non interagisce solo con funzioni predefinite, perché può formulare un obiettivo operativo. Il sistema interpreta la richiesta, seleziona strumenti, coordina azioni e restituisce un risultato. Questa evoluzione è già visibile in diversi ambienti di lavoro: assistenti che scrivono codice, strumenti che analizzano repository, piattaforme che generano contenuti strutturati e sistemi capaci di automatizzare procedure ripetitive.
Per le aziende, il cambiamento può incidere sulla scelta degli strumenti e sulla struttura dei flussi di lavoro. La domanda riguarda sempre meno quale software acquistare e sempre più quali compiti affidare a un agente, quali controlli impostare, quali dati rendere disponibili e quali responsabilità mantenere in capo alle persone.
Che cosa significa Agentic Engineering
Per descrivere questa trasformazione, Cao introduce l’espressione Agentic Engineering. L’idea è che serva una disciplina distinta dall’ingegneria del software tradizionale, orientata alla progettazione, al coordinamento e alla valutazione di sistemi agentici. Nel testo compaiono ruoli come intent architect, agent coordinator e outcome auditor: nomi ancora prospettici, utili però a mettere a fuoco competenze emergenti.
L’intent architect lavora sulla definizione dell’obiettivo. Deve trasformare un bisogno generico in istruzioni comprensibili e verificabili. L’agent coordinator gestisce l’interazione tra agenti, strumenti, repository e ambienti di esecuzione. L’outcome auditor valuta il risultato finale, controllando che funzioni, sia coerente con i requisiti e rispetti i vincoli stabiliti.
Questi ruoli non vanno immaginati per forza come nuove figure aziendali separate. In molte realtà saranno competenze distribuite tra sviluppatori, product manager, consulenti digitali e responsabili tecnici. Il punto operativo è chiaro: lavorare con agenti AI richiede capacità di orchestrazione. Saper programmare resta utile, e diventa ancora più efficace quando si combina con la capacità di descrivere risultati attesi, costruire test, interpretare anomalie e guidare iterazioni successive.
Il valore pratico per sviluppatori, PMI e professionisti dei contenuti
L’impatto non riguarda soltanto le grandi aziende tecnologiche. Le piccole imprese e i professionisti possono usare strumenti agentici per creare prototipi, automatizzare report, collegare servizi, costruire piccole dashboard o trasformare processi manuali in procedure digitali. La soglia di accesso si abbassa quando l’interazione avviene in linguaggio naturale, purché l’utente impari a ragionare per obiettivi e vincoli.
Questo passaggio è particolarmente rilevante per chi produce contenuti, gestisce cataloghi, cura archivi o lavora su progetti editoriali digitali. Un agente può aiutare a organizzare metadati, generare bozze strutturate, controllare coerenza tra file, preparare esportazioni o supportare attività di manutenzione tecnica. La qualità del risultato dipende dalla chiarezza delle istruzioni e dalla capacità di verificare ciò che il sistema produce.
In questo contesto si inserisce anche il tema del vibe coding, cioè la programmazione condotta attraverso un dialogo progressivo con l’intelligenza artificiale. Per chi vuole avvicinarsi a questo metodo con un taglio pratico, il volume Vibe Coding: Programmare dialogando con l’AI – Dal linguaggio naturale al pensiero algoritmico propone un percorso centrato sulla trasformazione delle intenzioni in richieste operative, verifiche e correzioni successive. È un approccio coerente con la direzione descritta dagli ambienti agentici: meno enfasi sulla memorizzazione iniziale della sintassi, più attenzione alla costruzione di un pensiero progettuale verificabile.
Benchmark, risultati e prudenza interpretativa
Il preprint richiama benchmark e studi recenti, tra cui SWE-bench Verified, EvoClaw e lavori sul coordinamento multi-agent collegati a LangChain. Questi riferimenti servono a collocare la discussione dentro un panorama tecnico in rapida evoluzione, dove gli agenti mostrano progressi nella risoluzione di problemi software e nella gestione di compiti articolati.
Il valore di questi risultati va letto con cautela. I benchmark misurano prestazioni in condizioni definite, spesso utili per confrontare sistemi e approcci, senza esaurire la complessità dello sviluppo reale. Un agente può ottenere buoni risultati su attività circoscritte e incontrare difficoltà quando il progetto richiede conoscenza profonda del dominio, scelte architetturali di lungo periodo o comprensione di vincoli organizzativi non esplicitati.
La stessa idea di Agentic Engineering diventa quindi più interessante se trattata come ipotesi di lavoro. Aiuta a descrivere competenze che stanno emergendo e offre un lessico per discutere l’evoluzione dei team tecnici. La sua conferma dipenderà dall’adozione concreta degli strumenti, dalla qualità dei sistemi di verifica e dalla capacità delle organizzazioni di integrare gli agenti nei processi senza perdere controllo sui risultati.
Una trasformazione graduale del lavoro software
La direzione più probabile è una trasformazione graduale. Gli agenti AI entrano nei flussi di sviluppo come collaboratori operativi, capaci di ridurre tempi su attività ripetitive, esplorare soluzioni e accelerare la produzione di prototipi. In parallelo, cresce il valore delle competenze di controllo: scrivere test, leggere log, valutare architetture, stabilire criteri di accettazione e riconoscere quando una soluzione generata richiede revisione umana.
Per gli sviluppatori esperti, questo scenario può ampliare il raggio d’azione. Un professionista capace di progettare sistemi e guidare agenti può lavorare più rapidamente su varianti, migrazioni e strumenti interni. Per i principianti, l’accesso attraverso il linguaggio naturale può rendere la programmazione meno distante, a condizione che l’apprendimento includa logica, scomposizione dei problemi e verifica dei risultati.
La prospettiva più utile non è la fine dell’ingegneria del software in senso letterale. È l’allargamento del suo perimetro. Il codice resta un elemento decisivo, mentre attorno al codice cresce un livello di interazione, coordinamento e valutazione. In questo spazio si giocherà una parte importante della produttività digitale dei prossimi anni: meno lavoro meccanico su passaggi ripetibili, più responsabilità nella definizione degli obiettivi e nella qualità degli esiti.
Fonti
- The End of Software Engineering: How AI Agents Are Fundamentally Restructuring the Software Paradigm
