Imparare a programmare con l’AI: ha ancora senso nel 2026?

Da quando ChatGPT ha reso l’intelligenza artificiale accessibile a chiunque, la domanda è diventata inevitabile: ha ancora senso imparare a programmare? Il cosiddetto vibe coding, cioè la pratica di descrivere a un modello linguistico cosa si vuole ottenere e lasciare che sia lui a scrivere il codice, sembra suggerire di no. Ma la realtà, come spesso accade con le rivoluzioni tecnologiche, è decisamente più complicata.

Ne parla in modo concreto il Corriere della Sera, raccogliendo le voci di chi la programmazione la insegna e di chi la studia. Il quadro che emerge è quello di un settore in trasformazione profonda, non in estinzione.

Il punto chiave lo sintetizza bene Donatella Sciuto, rettore del Politecnico di Milano: se vuoi che un’AI scriva codice utile, devi sapere come ragionare in modo algoritmico. Senza quella base, non sei in grado di valutare se il risultato è corretto, efficiente o semplicemente spazzatura ben confezionata. Un esempio pratico: ordinare una lista in ordine alfabetico si può fare con decine di algoritmi diversi, ognuno con caratteristiche di prestazione molto differenti.

Chi non sa leggere il codice non può scegliere quello giusto, e finisce per affidarsi ciecamente a qualcosa che potrebbe funzionare male in produzione.

Non è un caso che, secondo la Stack Overflow Developer Survey 2025, la fiducia dei programmatori nell’accuratezza del codice generato dall’AI sia calata dal 43% al 33% nell’arco di un solo anno. Chi lavora con questi strumenti ogni giorno sa benissimo che non sono infallibili, e che serve occhio critico per usarli bene.

C’è poi il tema della scuola, che è forse quello più urgente. In Italia dal 2022 esiste un obbligo progressivo di inserire competenze digitali nei curricula scolastici, ma la distanza tra la norma e la realtà è enorme. Come racconta Federica Gambel, che nel 2015 fondò l’associazione Coder Kids, nelle classi italiane c’è oggi un esercito di ragazzi che usa l’intelligenza artificiale senza capire minimamente come funziona. E i docenti, spesso poco formati, non sono in grado di guidarli. Il ministero ha risposto con un bando da 100 milioni di euro per formare gli insegnanti a un uso consapevole dell’AI, il che è un segnale positivo, anche se tardivo.

Il rischio concreto che si corre andando nella direzione opposta, cioè delegando tutto alla macchina senza costruire competenze proprie, ha un nome preciso: cognitive offloading eccessivo, fino al collasso della conoscenza. In pratica, più ci affidiamo ai modelli linguistici per pensare al posto nostro, più perdiamo la capacità di farlo autonomamente. È un problema che riguarda la programmazione, ma anche molti altri ambiti professionali.

Sul fronte del mercato del lavoro, i numeri vanno letti con attenzione. Si parla di 600-800 mila licenziamenti nel settore tech negli ultimi anni, ma solo circa il 20% riguarda direttamente i programmatori. Una parte significativa di quei tagli è riconducibile all’AI washing: aziende che giustificano riduzioni di personale già pianificate nascondendosi dietro l’alibi dell’automazione. Le iscrizioni a ingegneria informatica al Politecnico di Milano, intanto, continuano a crescere.

Quello che sta cambiando davvero è il profilo richiesto: meno attenzione alla sintassi dei linguaggi, quella la gestisce bene l’AI, più capacità di pensare in modo strutturato, di progettare soluzioni e di valutare criticamente il codice prodotto.

La metafora della seconda sedia alla scrivania del programmatore, quella che prima era occupata da un collega umano e ora potrebbe essere presa dall’AI, funziona proprio perché presuppone che la prima sedia, la nostra, sia ancora indispensabile. Il rischio è che, smettendo di formarci, quella sedia ce la facciano togliere da sotto.