L'articolo affronta l'impatto dell'intelligenza artificiale nell'industria e nella professione informatica, ricorrendo alla prospettiva di Pedro Samorrinha, alumnus dell'Istituto Superior Técnico con circa vent'anni di carriera in Ingegneria Informatica, attualmente con responsabilità nella leadership tecnica di team, architettura di sistemi e conduzione del ciclo di sviluppo del software.
Samorrinha ritiene che lo scenario frequentemente descritto nella comunicazione sull'IA — in cui un responsabile tecnico arriva al mattino, verifica il lavoro prodotto durante la notte dagli agenti, corregge gli errori e assegna nuovi compiti — non corrisponde alla sua realtà attuale, sebbene possa diventarlo in futuro. Preferisce cicli di validazione più brevi e sottolinea che questa forma di produrre software sarà veramente produttiva solo se si fonda su una metodologia di sviluppo rigorosa, con ingegneria dei requisiti precisa, buona pianificazione e capacità di test.
Il team di Samorrinha ha deliberatamente evitato il cosiddetto "vibe-coding", optando per mantenere un processo classico di sviluppo ora "agentificato", con fasi verificabili e validazione umana in ogni ciclo. La metodologia è considerata il punto critico: attraverso specifiche ben definite e verifica umana in ogni fase, si riduce lo spazio per le allucinazioni e i risultati inaspettati. Nonostante i rischi, la qualità di ciò che gli agenti producono è migliorata significativamente negli ultimi mesi, e i dati raccolti dal team indicano miglioramenti della produttività del 30% o più.
L'articolo conclude che, se il codice è diventato più facile da produrre, l'ingegneria del software — la disciplina di decidere bene cosa costruire e verificare che sia stato costruito bene — è oggi ancora più critica. Anche la formazione degli ingegneri più giovani sta cambiando: il centro di gravità si sposta verso la specifica funzionale e tecnica, dove l'esperienza dei senior ha maggiore valore. Un junior che accompagni processi rigorosi di specifica e validazione fin dall'inizio può imparare più velocemente di quanto imparasse attraverso la pratica tradizionale di programmazione.
