IA e vibe coding: bene o male?

Il termine vibe coding è stato descritto da Andrej Karpathy, ex direttore dell'IA in Tesla e cofondatore di OpenAI. Ha indicato un approccio in cui la persona non scrive più codice riga per riga, ma lavora come architetto e come chi imposta i compiti, affidando l'80-90% della routine ad agenti IA come Cursor, Claude Code o GitHub Copilot.

La pratica ha mostrato che il vibe coding è più un moltiplicatore del pensiero strategico dell'azienda che una pillola magica o una minaccia in sé.

Di seguito un'analisi con esempi di come l'adozione dell'IA e del vibe coding abbia funzionato in aziende reali di settori diversi.

Shopify

• Decisione: hanno fatto un «refactoring dei processi», spostato gli sviluppatori sul vibe coding (Cursor, Copilot) e chiesto di concentrarsi sul pensiero di prodotto invece che sul numero di righe scritte.
• 🟢 Risultato: crescita moltiplicata del numero di lanci di nuove funzionalità senza licenziamenti di massa e produttività per ingegnere quasi raddoppiata.

Meta

• Decisione: hanno proclamato «l'anno dell'efficienza», licenziato decine di migliaia di sviluppatori e manager, dirottato il costo del personale liberato sull'acquisto di GPU e infrastruttura e obbligato i team rimasti a passare agli strumenti di IA.
• 🔴 Risultato: calo delle competenze interne sui prodotti di base, burnout dei senior rimasti e aumento dei rischi nei rilasci.

Salesforce

• Decisione: riduzione del supporto da 9 000 a 5 000 persone grazie agli agenti IA (Agentforce) e blocco delle assunzioni di programmatori operativi.
• 🔴 Risultato: margini più alti sulla carta e forte aumento del carico sugli architetti rimasti, costretti a correggere a mano gli errori dell'IA.

Alibaba e Tencent

• Decisione: licenziamenti mascherati degli sviluppatori operativi tramite quote obbligatorie di lavoro con l'IA e tagli al costo del personale.
• 🔴 Risultato: calo della motivazione, peggioramento della qualità dei sistemi interni e cause legali dei dipendenti (i tribunali vietano di sostituire le persone con l'IA).

SoftBank

• Decisione: il programma «AI-nization», formazione su vibe coding e IA non solo per il reparto IT, ma anche per venditori, logistica e marketing.
• 🟢 Risultato: automazione della routine, campagne di marketing più rapide e logistica ottimizzata senza tagli al personale.

Klarna

• Decisione: hanno congelato le assunzioni e ridotto l'organico da 5 500 a 3 400 persone, annunciando ufficialmente la sostituzione di sviluppatori e supporto con l'IA.
• 🔴 Risultato: aumento dei guasti di sistema, calo della qualità del servizio e ammissione dell'errore da parte del CEO Sebastian Siemiatkowski, con successiva ripresa delle assunzioni.

Mercado Libre

• Decisione: hanno introdotto il vibe coding per oltre 13 000 sviluppatori, indirizzando il tempo risparmiato sulla scrittura della sintassi verso sicurezza e architettura.
• 🟢 Risultato: rilascio del codice più veloce del 50-60% e tempi di verifica delle ipotesi ridotti da mesi a pochi giorni.

Payoneer

• Decisione: hanno adottato vibe coding e assistenti IA per automatizzare integrazioni di routine, test e script antifrode.
• 🟢 Risultato: crescita esponenziale del volume di transazioni senza gonfiare il team di ingegneria e con la stabilità dei sistemi pienamente conservata.

Flippa

• Decisione: hanno affidato a strumenti di IA la valutazione del codice, l'audit dei siti e la verifica del traffico degli asset digitali in vendita.
• 🟢 Risultato: trattative chiuse molte volte più in fretta e un piccolo team che gestisce volumi per cui prima servivano interi reparti.

Kakao

• Decisione: il programma «AI Mileage» (120 dollari al mese per ogni ingegnere da spendere in strumenti di vibe coding) e una riorganizzazione dei processi senza licenziamenti.
• 🟢 Risultato: produttività dei programmatori in crescita del 50-100% e lancio rapido di nuovi servizi dell'ecosistema.

Habr

• Decisione: introduzione di ricerca e sintesi con IA e permesso agli autori di usare l'IA per generare contenuti e codice.
• 🔴 Risultato: la piattaforma si è riempita di testi generati di bassa qualità, la comunità di ingegneri ha reagito con voti negativi di massa agli articoli scritti senza padronanza dell'argomento e le regole di moderazione sono state inasprite.

Chegg

• Decisione: hanno provato a sostituire d'urgenza la base di esperti umani con la generazione tramite IA e hanno tagliato oltre il 40% dell'organico.
• 🔴 Risultato: crollo del business, perdita dell'unicità dei contenuti, fuga di oltre il 50% degli utenti e calo della capitalizzazione dell'azienda di oltre l'80%.

Duolingo

• Decisione: hanno tagliato il 10% dei collaboratori esterni, affidando traduzione, localizzazione e generazione di contenuti a strumenti di IA.
• 🔴 Risultato: danno reputazionale per il calo di qualità delle lezioni («contenuto sterile») e sovraccarico degli ingegneri interni che correggevano gli errori dell'IA.

Rakuten Kobo

• Decisione: al posto delle persone, hanno affidato ad algoritmi di IA moderazione, formattazione e valutazione della qualità dei libri e dei materiali in arrivo.
• 🔴 Risultato: degrado del sistema di controllo. Senza contesto umano gli algoritmi hanno iniziato a «perdere la vista»: un'ondata di libri generati di bassa qualità ha invaso la piattaforma, mentre opere di valore di autori reali sono state bloccate in massa per falsi positivi dei rilevatori di IA.

G2i

• Decisione: hanno smesso di assumere sviluppatori alle prime armi e di media esperienza, spostando il focus delle richieste dei clienti sull'IA.
• 🔴 Risultato: calo dei ricavi nello sviluppo su commessa classico e riconversione forzata verso la ricerca di architetti per il lavoro con l'IA.

Alignerr

• Decisione: hanno spostato i freelance dalla scrittura di codice da zero al modello del vibe coding, cioè assemblare il codice prodotto dall'IA e segnalarne gli errori.
• 🔴 Risultato: svalutazione del coding di base e spostamento del valore dello specialista esclusivamente verso audit e validazione.

EnFi e ZenBusiness

• Decisione: hanno insegnato il vibe coding (Cursor, Claude Code) a marketing, HR e product manager.
• 🟢 Risultato: dipendenti non tecnici hanno iniziato ad assemblare da soli servizi e dashboard funzionanti in poche ore, alleggerendo completamente il reparto di ingegneria.

• Licenziare le persone sostituendole con IA e vibe coding per tagliare il costo del personale significa stagnazione e declino: guasti, degrado del prodotto, perdita di contesto e competenze e i costi di riassumere e riformare da capo.
• Tenere le persone, trasformando gli ingegneri in architetti e il personale non tecnico in creatori, significa crescita geometrica: ipotesi verificate in poche ore, un balzo moltiplicato nel rilascio di funzionalità e nell'innovazione e prodotti lanciati molto più in fretta e meglio.

Non vincono quelli che hanno risparmiato sullo stipendio di uno sviluppatore, ma quelli che hanno dato alle proprie persone il vibe coding come superpotere.

Come succede di solito: vincono quelli che cercano lo sviluppo, non il risparmio.