L’AI scrive il codice, ma l’esperto decide la direzione: perché la competenza conta più della programmazione

C’è un elemento che incide nella probabilità che un utente abbia successo nell’utilizzo dell’agentic coding, ovvero nello sviluppo di software attraverso l’intelligenza artificiale. Si tratta dell’esperienza e della conoscenza del settore nel quale quel software verrà impiegato.

È questa la conclusione cui è giunta Anthropic, l’azienda che sviluppa Claude, in un paper intitolato “Agentic coding and persistent returns to expertise”. Lo studio è basato sull’analisi di oltre 400mila conversazioni avute da 235mila persone diverse con Claude Code, lo strumento dedicato alla scrittura di codice della società guidata da Dario Amodei, tra l’ottobre del 2025 e l’aprile di quest’anno. Ed offre una dimensione quantitativa a sostegno della propria tesi.

Un prompt di un utente novizio, quindi poco esperto non tanto di programmazione quanto del dominio cui quel programma è destinato, genera in media una risposta di 600 parole e cinque azioni svolte dall’agente. Quando invece a dare un input è una persona esperta, le azioni diventano dieci e la risposta raggiunge le 3.200 parole. Ma non è solo questione di quanto lavori il modello: nel primo caso solo il 39% delle richieste ha successo, ovvero genera un codice che fa quello che chiedeva l’utente umano, nel secondo si arriva al 65%.

A dimostrazione ulteriore che non serva saper sviluppare codice per farlo con l’intelligenza artificiale, il report spiega come il 60% delle richieste mosse da chi lavora nel software abbia successo contro il 57% di chi opera nel legal, il 56% di chi è impiegato nel mondo della salute e il 55% di chi si occupa di management.

Un risultato che appare essere una diretta conseguenza del modo in cui viene usato Claude Code per sviluppare codice. Nel senso che, spiega lo stesso report, l’utente umano si fa carico del 70% di quelle che vengono definite planning decisions, ovvero della visione e della definizione degli obiettivi. Al contrario, l’AI tiene per sé l’80% di quelle esecutive, legate cioè al modo in cui scrivere un codice che esegua la richiesta umana. Per questo l’esperienza di una persona in un settore risulta un fattore decisivo nella sua capacità di utilizzare l’intelligenza artificiale per scrivere un software che lo aiuti nel proprio lavoro.

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