Dev esperti con i migliori tool di AI disponibili a inizio 2025 — Cursor Pro con Claude Sonnet, copiloti di ultima generazione — hanno completato task reali su repository open source con 1 milione+ di righe di codice. Risultato: 19% più lenti. Non più veloci. Più lenti.
Questo è il dato centrale dello studio METR pubblicato a luglio 2025. Un randomized controlled trial con 16 sviluppatori esperti, 246 task reali, cinque anni di esperienza media a testa. Non un sondaggio di opinione. Non benchmark sintetici. Codice reale, repository reali, misurazione rigorosa.
Queste note sono importanti perché il dibattito su "l'AI sostituirà i programmatori" è pieno di dichiarazioni di CEO, slide di investor deck e demo accuratamente selezionate. I dati reali raccontano una storia più articolata — e più utile da capire se lavori con il codice ogni giorno, anche solo sul tuo homelab.
La narrativa dominante: l'AI sostituirà i programmatori entro l'anno
Dario Amodei, CEO di Anthropic, ha dichiarato a marzo 2025: "L'AI scriverà il 90% del codice entro 3-6 mesi." Stesso Amodei, in un'altra occasione: "Siamo a 6-12 mesi da modelli che fanno tutto ciò che fa un software engineer end-to-end." Sam Altman di OpenAI stima che in molte aziende l'AI gestisce già oltre il 50% del codice. Satya Nadella ha confermato che Microsoft, i tool di AI scrivono fino al 30% di tutto il nuovo codice dell'azienda.
I numeri di adozione sembrano dare ragione a questa narrativa. GitHub Copilot ha raggiunto 20 milioni di utenti cumulativi a metà 2025, con 4.7 milioni di abbonati pagati a gennaio 2026 e il 90% delle Fortune 100 come clienti. L'84% degli sviluppatori usa o pianifica di usare tool di AI (Stack Overflow Survey 2025). Nel 2023 l'AI scriveva il 46% del codice medio degli sviluppatori che usano Copilot — fino al 61% in progetti Java. Google dichiara che oltre il 30% del suo nuovo codice è generato dall'AI (dato Q1 2025). La base empirica sembra difficile da scalfire.
Il termine "vibe coding", coniato da Andrej Karpathy nel febbraio 2025, descrive l'approccio di chi usa LLM per generare intere applicazioni senza scrivere codice — e senza capirlo. Su certi repository greenfield, con stack standard, funziona sorprendentemente bene. Abbastanza bene da alimentare la narrativa.
