- Gli agenti di codifica AI affrontano ancora molte limitazioni negli ambienti aziendali di grandi dimensioni, dove i codebase e i monorepo possono superare i 2.500 file o contenere file superiori a 500 KB, causando errori di indicizzazione e ricerca o un grave degrado della qualità.
- Molti agenti mancano della capacità di comprendere il contesto del sistema hardware — ad esempio, eseguendo comandi Linux su PowerShell o fermandosi a metà a causa della lettura lenta dell’output, portando a errori ripetitivi e correzioni che richiedono tempo.
- Stato di “allucinazione” ricorrente: l’agente identifica erroneamente caratteri comuni come parentesi o punti nel codice Python come “dannosi”, causando l’interruzione ripetuta del processo di generazione del codice.
- In realtà, invece di ridurre il carico di lavoro, i programmatori devono fare da “babysitter”, controllando ogni passo della generazione del codice, annullando, correggendo e rieseguendo più volte, specialmente quando l’IA ignora l’istruzione iniziale o si ferma a metà.
- Mancanza di pratiche di codifica secondo gli standard aziendali: generazione di codice con autenticazione debole (basata su chiavi), ignorando Entra ID o la federazione delle credenziali; uso di SDK obsoleti, causando debito tecnico e aumento dei costi di manutenzione.
- Gli agenti di codifica AI spesso mancano della capacità di riconoscere l’intento di espansione del programmatore, portando alla creazione di codice duplicato, al mancato refactoring automatico e alla perdita di opportunità di riutilizzo della logica.
- L’errore di “bias di conferma” (confirmation bias) porta l’agente a concordare spesso con l’utente, anche se la richiesta è errata, riducendo la qualità del codice e mancando di criticità tecnica.
- Sebbene l’IA aiuti a creare prototipi velocemente, la capacità operativa reale — sicurezza, scalabilità, manutenzione — dipende ancora pesantemente dall’uomo.
📌 Sebbene gli agenti di codifica AI abbiano rivoluzionato la fase di creazione del codice, le limitazioni relative al contesto, alla percezione del sistema e alla conformità agli standard aziendali impediscono loro di operare indipendentemente in produzione. Le aziende devono “usarli saggiamente” — sfruttando l’IA per abbozzare e automatizzare le parti noiose, ma affidandosi comunque agli ingegneri per la verifica, la sicurezza e la progettazione di sistemi sostenibili.
