Fino a non molto tempo fa, parlare di intelligenza artificiale nel mondo dello sviluppo software significava soprattutto pensare a esperimenti, demo o chatbot capaci di stupire per qualche minuto. Oggi lo scenario è completamente diverso. L’AI si è insinuata nella quotidianità degli sviluppatori in modo silenzioso, diventando uno strumento di lavoro vero e proprio, usato per risparmiare tempo, ridurre errori e alleggerire il carico mentale di chi passa le giornate davanti a un IDE. È un cambiamento che riguarda chiunque scriva codice, ma assume contorni ancora più interessanti quando a muoversi è un’azienda come Nvidia. All’interno dell’azienda, infatti, l’uso della programmazione assistita dall’AI non è più una scelta individuale o un esperimento riservato a pochi team. È diventato uno standard esteso a tutta la forza lavoro tecnica, coinvolgendo oltre 30.000 ingegneri. E non è tutto. Secondo i dati interni di Nvidia, la produttività degli sviluppatori che utilizzano tali strumenti è arrivata a triplicare.
Nvidia punta sulla programmazione assistita dall’AI
Alla base di tale risultato c’è Cursor, un ambiente di sviluppo basato su intelligenza artificiale creato dalla startup Anysphere. Nvidia non si è limitata a usarlo “out of the box”, ma lo ha progressivamente adattato alle proprie esigenze. Costruendo così automazioni e regole interne capaci di accompagnare quasi ogni fase del ciclo di sviluppo. L’AI scrive codice, suggerisce miglioramenti, genera test, supporta le attività di revisione e affianca anche il quality assurance. Il tutto senza mai eliminare il controllo umano, che resta fondamentale soprattutto quando si lavora su driver GPU o software destinato a clienti enterprise.
Il punto chiave è proprio questo: l’AI non prende decisioni al posto degli sviluppatori, ma si occupa di tutto ciò che tende a rallentarli. Le attività ripetitive, la ricerca di errori banali, il recupero di contesto da documentazione dispersa vengono gestite in modo automatico. Lasciando alle persone il compito di ragionare sull’architettura, sulle prestazioni e sulle scelte più delicate. In alcuni casi, Cursor si è rivelato efficace anche nell’individuare bug rari o difficili da riprodurre, proponendo correzioni accompagnate da test di validazione pronti all’uso.
Un aspetto interessante riguarda la qualità del codice. Nvidia sostiene che l’aumento di velocità non abbia portato a un incremento dei bug, nonostante il volume di software prodotto sia cresciuto in modo significativo. Per i nuovi assunti, inoltre, l’AI funziona come un tutor sempre disponibile, riducendo i tempi di onboarding e rendendo più accessibili progetti complessi e stratificati. Resta inevitabile una domanda di fondo: tutto questo dovrebbe preoccupare gli sviluppatori? La risposta, almeno per ora, è rassicurante. L’AI non nasce per sostituire chi scrive codice, ma per amplificarne le capacità. Oggi non è ancora in grado di sviluppare autonomamente sistemi complessi senza una guida esperta.