Quante ore di debugging notturno, tra caffè freddo e sguardi persi nel vuoto, sono servite per costruire quel database resiliente o per capire quel bug asincrono che sembrava un fantasma?
Se la risposta è ‘troppe’, allora potreste trovarvi in un club molto esclusivo e decisamente in crisi. È uscito un pezzo che su Hacker News sta facendo saltare i nervi a metà della community, e onestamente, capisco perché. Un ingegnere con dieci anni di esperienza (uno di quelli che hanno visto l’era del frontend ‘semplice’ prima che tutto diventasse un mostro di React) racconta come la sua intera carriera stia venendo erosa da una serie di ondate tecnologiche che non lasciano scampo.
Il problema non è che l’IA non sappia scrivere codice — quello lo sappiamo tutti, è già successo. Il vero colpo al cuore è l’erosione della conoscenza di dominio. Se prima la tua forza era sapere esattamente come gestire un processo di pagamento complesso o una riconciliazione bancaria senza fare disastri, oggi i modelli più recenti sembrano saper collegare i punti meglio di un senior dopo tre caffè. E non finisce qui: con l’arrivo di agenti capaci di usare MCP (Model Context Protocol) e tool di osservabilità, anche il debugging dei sistemi distribnici — un tempo il regno degli eroi — sta diventando una commodity. Se Claude 4.5 o GPT 5.5 possono risolvere un bug di race condition analizzando un link di Sentry in pochi secondi, che fine fa l’intuizione che abbiamo costruito con le fatiche?
La cosa che mi fa più arrabbiare, da maker che ama la pulizia strutturale (sì, sono uno di quelli che si perde nei pattern di design), è la parte sulla qualità del codice. L’autore dice che l’industria si sta spostando verso un codice ‘classe C o D’, perché tanto il codice non deve più essere letto dagli umani, ma dagli agenti. È l’apoteosi della fuffa: l’architettura software che diventa solo una questione di «taste», un vezzo estetico che non serve più a nulla se l’obiettivo è solo far girare il prompt senza errori.
Per noi che amiamo smanettare, costruire macchine e capire il ‘perché’ profondo delle cose, questo scenario è inquietante. Se la nostra capacità di risolvere problemi complessi viene ridotta a ‘guidare un robot’, stiamo diventando solo degli operatori di macchine, dei montatori di kit IKEA senza manuale.
C’è ancora spazio per l’artigianato del software? Forse la sfida è spostare il nostro valore altrove: non più nel saper scrivere il codice perfetto, ma nel saper orchestrare la complessità che l’IA non riesce ancora a vedere. Ma la domanda resta: quando la macchina saprà gestire tutto il processo, che ruolo resterà a noi, oltre a quello di premere ‘Invio’?
Source: LLMs are eroding my software engineering career and I don't know what to do