IA e sviluppo software: opportunità e sfide emergenti
La intelligenza artificiale sta trasformando il modo di sviluppare software, consentendo di generare codice, automatizzare test e creare applicazioni a una velocità prima impensabile. Tuttavia, questa evoluzione solleva una domanda cruciale: come assicurare che i sistemi basati su IA funzionino correttamente, rispondano alle esigenze reali degli utenti e mantengano standard di qualità e sicurezza?
Il messaggio centrale di VLCTESTING 2026, il convegno specializzato in qualità e testing organizzato dal centro tecnologico ITI, è stato proprio questo. Alla sua 16ª edizione, più di 600 partecipanti hanno condiviso esperienze, strumenti e buone pratiche per affrontare le nuove sfide del settore.
Durante l’inaugurazione, Javier Llácer, direttore dei Servizi Tecnologici di ITI, ha ribadito il ruolo dei professionisti del software in una trasformazione che sta profondamente modificando i processi di sviluppo. “Il nostro settore non deve subire la trasformazione, ma deve essere uno dei motori di questa evoluzione”, ha dichiarato.
Il ruolo critico della definizione e validazione
Llácer ha avvertito che la facilità di generare codice con l’IA richiede un’attenzione ancora maggiore alla definizione e alla validazione dei prodotti. “Sfruttare il potenziale dell’intelligenza artificiale non significa che la tecnologia possa sostituire conoscenza, criterio e ingegneria”, ha affermato, sottolineando che più è semplice costruire, più è importante definire bene ciò che si vuole ottenere.
Il vero obiettivo, secondo Llácer, non è solo sviluppare più rapidamente, ma assicurarsi che ciò che viene costruito funzioni e porti il valore atteso.
Nuovi ruoli e responsabilità nella gestione dell’IA
Il convegno ha posto l’accento su un nuovo ruolo per i professionisti: guidare l’IA senza lasciarla decidere in autonomia. Questo implica una ridefinizione delle responsabilità di chi sviluppa e verifica il software.
Cristian Bietti e Germán Caycedo di Globant hanno illustrato come garantire il controllo sui sistemi di IA attraverso meccanismi che stabiliscono istruzioni, supervisionano il funzionamento e valutano i risultati.
“Dobbiamo essere i proprietari della specificazione, non l’IA. Siamo noi a dire cosa deve fare, non l’IA”, hanno sostenuto. Hanno introdotto il concetto di harnesses di IA, ovvero insiemi di meccanismi che creano l’ambiente, le istruzioni e i controlli necessari per orientare e verificare il comportamento dei modelli.
Una riflessione chiave è stata: “Non scriviamo più software, progettiamo la macchina che lo scrive”.
Creatività e pensiero umano al centro
Paco Bree, esperto di innovazione e strategia digitale, ha ribadito che la creatività e il pensiero umano rimangono fondamentali in un contesto sempre più automatizzato. Ha mostrato come l’IA possa moltiplicare le capacità delle persone, permettendo di affrontare progetti prima inaccessibili.
“L’IA può dotarci di nuove competenze e trasformarci in super‑umani”, ha spiegato, citando la sua esperienza nello sviluppo di contenuti audiovisivi con strumenti basati su IA.
In risposta al timore di una massiccia scomparsa di posti di lavoro, Bree ha sottolineato la trasformazione delle professioni e l’emergere di nuove opportunità, enfatizzando l’importanza di potenziare abilità come creatività, analisi e gestione del talento.
Accessibilità e performance: altre priorità di VLCTESTING
Oltre all’IA, il convegno ha affrontato sfide che impattano direttamente l’esperienza di milioni di utenti. Magda Rocha ha evidenziato la necessità di integrare l’accessibilità fin dalle fasi di progettazione e validazione del software.
“La tecnologia è un diritto di tutti, non un privilegio di pochi”, ha affermato, ricordando che le applicazioni digitali devono essere fruibili da persone con diverse capacità e necessità.
Un altro intervento significativo è stato quello di Delvis Echeverría, Senior Lead QA Engineer in Presto, che ha sottolineato l’importanza di semplificare i test di performance per individuare problemi che possono compromettere l’esperienza dell’utente. “Il prossimo clic di un utente frustrato può finire nell’app della concorrenza”, ha avvertito, evidenziando le conseguenze di tempi di attesa e funzionamento scadenti.
Sessioni parallele e laboratori pratici
Nel pomeriggio, VLCTESTING ha proposto sessioni parallele in tre spazi, combinando presentazioni tecniche e attività pratiche. Tra i temi trattati:
- Evoluzione verso il vibe engineering
- Uso di agenti IA per il monitoraggio dei deployment
- Modernizzazione delle applicazioni legacy
- Governance e auditing dei risultati generati dall’IA
Le attività includono un workshop di cyber‑security per identificare minacce e una dinamica di “Lean Casino” per sperimentare concetti di testing in modo interattivo.
Governance dell’IA: la strategia ITIRAILS
Manuel Llavador, direttore di Innovazione e Accelerazione Tecnologica di ITI, ha presentato “De la alucinación al control: una estrategia de gobernanza de IA”. Ha evidenziato i rischi dell’IA generativa senza adeguati meccanismi di supervisione.
Durante il suo intervento, Llavador ha illustrato ITIRAILS, una piattaforma sviluppata da ITI per garantire tracciabilità, audit e controllo di qualità lungo l’intero ciclo di vita del software: dalla definizione dei requisiti, alla generazione del codice, fino alla validazione e al funzionamento in produzione.
La proposta dimostra che accelerare lo sviluppo con l’IA e mantenere il controllo sui risultati non sono obiettivi incompatibili, ma complementari.
Prospettive per la seconda giornata
La seconda giornata, online e gratuita, offrirà tre itinerari paralleli focalizzati su:
- Automazione intelligente
- Evoluzione dei profili professionali
- Validazione di sistemi sviluppati con IA
Tra gli interventi di rilievo troviamo:
- Boni García, docente dell’Università Carlos III di Madrid, su come verificare il funzionamento reale di applicazioni generate da agenti intelligenti.
- Belén Gómez e Cristina Sánchez di Panel, su come conciliare velocità di sviluppo, sicurezza ed esigenze di qualità.
Il programma affronta anche la necessità di adattare le metodologie di testing a nuovi scenari, dalla validazione di agenti IA alla verifica di interfacce utente accessibili, garantendo che l’innovazione tecnologica non comprometta la sicurezza né l’esperienza dell’utente finale.