Un nuovo studio condotto dalla Università di Harvard ha rilevato che l'adozione di agenti di intelligenza artificiale per la scrittura autonoma del codice ha aumentato la produzione di software in diverse aziende del 30%, pur senza un cambiamento statisticamente significativo nella quantità di funzioni finali consegnate agli utenti.
Analisi dei dati e delle aziende coinvolte
La ricerca, firmata da Fiona Chen e James Stratton, ha analizzato un'ampia gamma di dati raccolti dalla piattaforma di analistica Jellyfish. I ricercatori hanno esaminato 300 milioni di eventi di lavoro, tra cui conferme di codice e richieste di modifica, insieme ai registri della gestione dei task di oltre 700.000 dipendenti. L'indagine copre il periodo compreso tra il 2021 e marzo del 2026, analizzando i comportamenti di oltre 700 aziende di sviluppo software.
Lo studio ha confrontato il comportamento pre- e post-introduzione degli assistenti di IA. Questi strumenti completano codice scritto principalmente da esseri umani, ma si differenziano dagli agenti di IA, che redattano e inviano codice autonomamente basandosi su una singola istruzione.
L'impatto sulla produzione di codice
Dopo l'implementazione degli agenti, le linee di codice prodotte sono aumentate del 30%. parallelamente, le conferme di codice sono cresciute del 20% e le richieste di incorporazione di modifiche (pull requests) sono salite del 23%. Tuttavia, la velocità con cui le aziende risolvono i ticket di funzioni complete, misurata tramite strumenti come Jira, non ha mostrato variazioni significative.
La spiegazione di questo divario risiede nel processo di revisione. Il tempo medio tra l'invio di una richiesta di modifica e la sua definitiva integrazione nel progetto è cresciuto del 49% dopo l'arrivo degli agenti. Inoltre, la proporzione di richieste che un revisore umano restituisce per richiedere correzioni si è quasi duplicata, mentre il numero di commenti per ogni richiesta è aumentato del 35%.
Il peso sul personale umano
In risposta a questa crescente mole di lavoro, le aziende hanno riassegnato le risorse umane. La percentuale di dipendenti dedicati alla revisione del codice è aumentata del 14% dopo l'adozione di questi agenti. Nonostante questo spostamento, i ricercatori non hanno trovato un cambiamento significativo nel numero totale di occupazioni quando hanno incrociato questi dati con le informazioni di LinkedIn.
La revisione automatizzata: un ruolo marginale
Un'altra area di interesse è il controllo del codice generato dall'IA. Sebbene l'IA potrebbe in teoria assolvere parte di questo compito, attualmente il suo contributo rimane limitato. A marzo del 2026, l'80% delle aziende studiate utilizzava qualche sistema di revisione del codice basato su intelligenza artificiale.
Tuttavia, i dati mostrano che gli agenti di IA hanno generato solo il 23% dei commenti di revisione e hanno partecipato in meno dell'11% delle richieste di modifica. Il controllo del processo rimane, per la maggior parte, un compito svolto dagli esseri umani.
Il ritmo di adozione e le sfide future
Gli autori sottolineano che l'adozione degli agenti è ancora un fenomeno recente. Al momento della chiusura del rilevamento, il 95% delle aziende coinvolte aveva già integrato questi strumenti, ma molte continuavano a regolare come e quando utilizzarli.
Questo pattern si replica in altri studi indipendenti. Una ricerca condotta dal Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) e dall'Università della Pennsylvania, basata su dati di oltre 500.000 sviluppatori su GitHub, ha trovato conclusioni simili: con l'aumentare dell'autonomia delle strumenti di IA, si allarga la brecca tra il codice prodotto e il software effettivamente pubblicato.
Il crollo della scrittura umana
L'impatto dell'IA sulla produzione umana è diventato evidente nei casi aziendali esterni. In febbraio del 2026, Spotify ha annunciato che i propri sviluppatori non avevano scritto una singola riga di codice dal dicembre del 2025, attribuendo il successo delle nuove funzionalità all'uso di questi agenti autonomi.
L'effetto "coda di bottiglia"
Lo studio del MIT e della Penn ha rilevato che gli agenti più autonomi hanno moltiplicato l'attività di codifica molto più della quantità di lanci di software finali. I ricercatori hanno attribuito questo fenomeno a quello che hanno definito un "crollo umano" nella catena di produzione.
Fiona Chen e James Stratton sostengono che, se la qualità del codice generato dall'IA migliorerà e ridurrà la necessità di revisione manuale, questo collo di bottiglia potrebbe essere risolto con il tempo. Al momento, tuttavia, i dati raccolti non mostrano ancora tali miglioramenti nella pratica.