Qualche anno fa «usare l’AI per programmare» voleva dire chiedere a un chatbot una funzione e incollarla nel codice. Oggi la stessa frase può voler dire tre cose molto diverse: parlare con una chat, farsi suggerire righe mentre scrivi, oppure dare un compito a un agente che apre i file, li modifica e lancia i test da solo.
Io li uso tutti e tre, ogni giorno, ma non per le stesse cose. L’errore che vedo fare più spesso è prenderne uno e usarlo per tutto: è lì che arrivano i risultati mediocri e la sensazione che «l’AI scrive codice brutto».
Tre modi di usare l’AI
Prima dei nomi dei prodotti, che cambiano ogni pochi mesi, conviene capire le categorie. Quelle restano.
- La chat: le parli, ti risponde. Non vede il tuo progetto se non glielo incolli. Serve per ragionare.
- L’assistente nell’editor: vive dentro il programma dove scrivi codice, vede i file aperti, completa e modifica mentre lavori. Serve per scrivere più in fretta.
- L’agente: gli dai un obiettivo, lui esplora il progetto, decide quali file toccare, esegue comandi e ti mostra il risultato. Serve per i compiti che attraversano tanti file.
La chat, per capire prima di scrivere
ChatGPT, Claude e Gemini sono i tre nomi che contano. Li uso soprattutto prima di scrivere codice: per capire un errore che non ho mai visto, farmi spiegare una libreria, confrontare due approcci, buttare giù la struttura di un database e farmela smontare.
È anche lo strumento giusto quando non sei uno sviluppatore e vuoi capire cosa ti sta dicendo qualcuno che lo è. Fai domande, chiedi esempi, chiedi «e se invece…». Il limite è che non vede il progetto intero: se gli incolli un pezzo di codice, ragiona solo su quel pezzo.
Una cosa da tenere a mente: la chat risponde sempre con sicurezza, anche quando sbaglia. Una funzione di una libreria che non esiste, un’opzione inventata. Ho spiegato perché succede in perché l’AI inventa le cose: in breve, quando una risposta non si può verificare subito, verificala tu.
L’assistente nell’editor, per le cose che sai già fare
GitHub Copilot si installa nell’editor che usi già (VS Code, i prodotti JetBrains e altri). Cursor invece è un editor intero, derivato da VS Code, costruito attorno all’AI. Entrambi completano il codice mentre scrivi e sanno fare modifiche su più file quando glielo chiedi.
Il loro posto è il lavoro di cui sai già il risultato: il componente simile a quello di ieri, il test per una funzione che hai appena scritto, rinominare una cosa in venti file, convertire un pezzo da un formato all’altro. Lì ti fanno risparmiare un sacco di battute, e tu riconosci subito se la proposta è giusta.
Funzionano peggio quando non sai cosa vuoi. Se accetti un suggerimento dopo l’altro senza un’idea chiara, ti ritrovi con codice che compila ma che nessuno ha davvero progettato.
L’agente, per i compiti lunghi
Qui sta il cambiamento più grosso degli ultimi due anni. Un agente come Claude Code o Codex di OpenAI lavora sul progetto intero: legge i file che gli servono, propone un piano, modifica, lancia i comandi e i test, guarda gli errori e riprova. Anche Copilot e Cursor oggi hanno una modalità agente; la differenza è più nel modo di lavorare che nel nome.
Io lo uso per i lavori che toccano tanti pezzi: aggiungere una funzione dal database fino all’interfaccia, aggiornare una libreria e sistemare tutto quello che si rompe, capire un progetto che non conosco. Se ne apri più di una sessione insieme diventa facile perdersi, ed è per questo che mi sono scritto Sessions Monitor.
Il prezzo da pagare è l’attenzione. Un agente fa tante cose in fila, e un errore all’inizio si porta dietro tutto il resto. Le regole che mi sono dato:
- prima di lasciarlo lavorare, gli faccio scrivere il piano e lo leggo;
- gli do compiti delimitati, non «migliora il sito»;
- lavoro su git, così ogni cosa si può annullare;
- leggo le modifiche prima di accettarle, soprattutto quelle che toccano accessi, dati e pagamenti.
Se stai iniziando adesso, in la prima app in 7 passi trovi un metodo pensato proprio per questo modo di lavorare.
Automazioni: solo quando c’è qualcosa da ripetere
Poi c’è un quarto mondo, quello delle automazioni: flussi che girano da soli e usano un modello per leggere un’email, riassumere un documento o classificare richieste. Strumenti come n8n o gli SDK per agenti di OpenAI e Anthropic servono a costruirli.
Hanno senso quando c’è un lavoro ripetitivo vero, che fai ogni settimana sempre uguale. Per un compito che capita una volta al mese, il tempo per costruire l’automazione non torna mai indietro.
Quanto costa
Quasi tutti hanno una versione gratuita con limiti stretti e piani personali che, nella fascia base, stanno in genere tra 10 e 20 dollari al mese; per chi li usa tutto il giorno ci sono piani più cari con limiti più alti. I prezzi e i limiti cambiano spesso, quindi guarda sempre la pagina ufficiale prima di abbonarti.
L’alternativa è pagare a consumo usando le API: paghi i token che usi. Per l’uso quotidiano un abbonamento è più semplice e prevedibile; le API hanno senso quando costruisci un’automazione o un prodotto che chiama il modello da solo.
Come li combino io
Una giornata tipica: la chat per ragionare su come fare una cosa, l’agente per farla, l’editor per i ritocchi a mano. Per un sito semplice spesso basta l’assistente nell’editor; per una web app con database e accessi uso l’agente, ma con le regole di sopra e con la checklist di sicurezza prima di pubblicare.
E poi ci sono le volte in cui non uso niente: quando devo capire davvero un problema, quando il codice è breve e lo scrivo prima io, quando sto imparando. L’AI scrive in fretta, ma decidere cosa scrivere resta compito tuo.