:quality(100)/https://www.repstatic.it/content/nazionale/img/2026/09/23/161435487-5f4ce982-0bb3-4886-a5a2-3c62d0d7fd21.jpg)
La nuova frontiera dell’intelligenza artificiale riguarda la possibilità di affidare a sistemi autonomi interi processi di sviluppo informatico, dalla scrittura del codice alla manutenzione delle applicazioni. Una trasformazione che promette di liberare gli ingegneri dalle attività ripetitive e di concentrare le loro competenze sulla soluzione di problemi più ambiziosi.
È questa la prospettiva delineata da Matan Grinberg, amministratore delegato e cofondatore di Factory, durante un incontro a Wave, la manifestazione dedicata alla tecnologia e all’innovazione che si svolge alle OGR di Torino. Nella sala Fucine, Grinberg ha dialogato con Charlotte Jee, responsabile delle notizie di MIT Technology Review, la rivista del Massachusetts Institute of Technology specializzata nell'analisi delle trasformazioni scientifiche e tecnologiche.
Dalla fisica teorica alle fabbriche del software
Grinberg arriva dalla fisica teorica e ha successivamente orientato la propria attività verso lo sviluppo informatico. Con Factory ha costruito una piattaforma che utilizza agenti di IA per automatizzare attività di ingegneria del software.
La particolarità di Factory consiste nella capacità di utilizzare modelli differenti, sviluppati da aziende come OpenAI, Anthropic, Google e Mistral, scegliendo quelli più adatti in funzione del compito e del costo di esecuzione.
L'obiettivo dichiarato va oltre la generazione automatica di codice. Grinberg immagina vere e proprie fabbriche del software, ambienti nei quali gli agenti collaborano alla realizzazione, alla verifica e al miglioramento continuo delle applicazioni.
È un cambiamento che coinvolge l’intero settore informatico e non solo l’emisfero del software. Le IA stanno ridefinendo il valore delle competenze professionali e spostando la complessità del lavoro verso la progettazione e il controllo dei sistemi.
Wave, D’Aveni (Vento): “Servono più investimenti istituzionali nel venture capital italiano”
Il programmatore diventa un risolutore di problemi
Secondo Grinberg, il cambiamento riguarda soprattutto l'identità professionale degli ingegneri. Per anni, una parte considerevole del loro lavoro è stata assorbita dalla scrittura del codice, dalla correzione degli errori e dalla manutenzione di sistemi informatici.
Gli agenti IA permettono di delegare una quota crescente di queste operazioni consentendo così agli ingegneri di concentrarsi sulle definizioni dei problemi, sulle caratteristiche delle soluzioni e sulle valutazioni dei risultati.
“Gli ingegneri sono, nella loro essenza, risolutori di problemi”, ha spiegato Grinberg, sottolineando come le nuove tecnologie consentano di affrontare progetti più ambiziosi.
Nella sua visione, attività che richiedevano un anno di lavoro potrebbero essere completate in un mese. La conseguenza sarebbe un ampliamento delle responsabilità dei singoli professionisti, chiamati a ragionare sull'intero sistema anziché sulle singole istruzioni informatiche.
Prende forma, così, il leitmotiv secondo il quale le IA aiuteranno i professionisti a concentrarsi su questioni più impegnative e importanti, facendosi carico dei compiti più ordinari e meno appaganti per l’essere umano. Argomento che trova ampio spazio nelle opinioni che Grinberg ha portato sul palco torinese: “Gli ingegneri pensano in termini di sistemi. Amano lavorare su problemi che presentano molti vincoli, problemi davvero multidimensionali e complessi, e poi capire come implementare concretamente le soluzioni a quei problemi”.
Anche la formazione universitaria potrebbe risentire di questa evoluzione. Grinberg ritiene che la capacità di affrontare problemi concreti e utilizzare efficacemente gli strumenti disponibili acquisterà un peso crescente rispetto ai tradizionali percorsi di apprendimento dei linguaggi di programmazione.
Il vero risultato si misura oltre le righe di codice
Uno dei passaggi più sensibili dell'intervista riguarda la misurazione dei benefici economici delle IA. Grinberg contesta l'abitudine di valutare la produttività attraverso il numero di righe di codice generate. Per chiarire il concetto ricorre a un paragone sportivo, sostenendo che misurare il successo di una squadra di calcio contando quanto sudano i giocatori sarebbe un criterio privo di significato. A determinare il risultato è il punteggio finale.
Lo stesso principio, secondo il fondatore di Factory, dovrebbe guidare le aziende nell'adozione degli agenti IA. Per alcuni gruppi di sviluppo conta la riduzione dei tempi necessari per completare un progetto mentre, per altri gruppi assumono maggiore importanza l'affidabilità del software, la fidelizzazione degli utenti o la capacità di acquisire nuovi clienti.
Grinberg ha citato il caso di alcune banche clienti di Factory impegnate nella migrazione di sistemi sviluppati in Cobol - linguaggio di programmazione degli anni Sessanta usato ancora soprattutto per applicazioni aziendali, bancarie e amministrative - spiegando progetti che normalmente richiederebbero due anni e investimenti nell'ordine di 50 milioni di dollari vengono completati in circa due mesi, con costi ridotti a pochi milioni.
La produttività dipende dalla preparazione delle aziende
La velocità degli agenti, da sola, garantisce benefici limitati. Grinberg insiste sul concetto di agent readiness, ovvero il grado di preparazione di un'organizzazione all'impiego dell'intelligenza artificiale autonoma.
Prima di introdurre questi sistemi occorre disporre di documentazione aggiornata, procedure di verifica del codice, strumenti di monitoraggio e infrastrutture capaci di individuare gli errori.
Il rischio, altrimenti, è quello di trasferire il carico di lavoro dalla scrittura alla revisione del software. Gli agenti possono generare enormi quantità di codice che gli ingegneri devono successivamente controllare, creando nuovi rallentamenti.
La differenza fra un'adozione efficace e una disordinata dipende quindi dalla capacità dell'azienda di organizzare i processi. Questa trasformazione investe anche la distribuzione delle risorse economiche, perché ogni impresa dovrà stabilire quali attività giustificano una maggiore spesa per l'utilizzo dei modelli IA.
Agenti autonomi e responsabilità umana
L'ultima parte dell'incontro torinese ha affrontato la sicurezza, uno degli aspetti più delicati della crescente autonomia delle macchine. Factory ha sviluppato Droid Shield, un sistema che permette alle aziende di stabilire quali dati, applicazioni e funzioni possano essere utilizzati dai singoli agenti. Le autorizzazioni possono variare a seconda dei reparti e delle responsabilità assegnate.
Un agente impegnato nello sviluppo informatico può avere bisogno di accedere a database e ambienti di produzione, mentre uno utilizzato dal reparto marketing può operare con permessi più circoscritti.
L'esigenza di stabilire confini operativi è al centro anche del dibattito sulla cybersicurezza. In un’intervista rilasciata il 5 ottobre, la responsabile della sicurezza di Microsoft Hayete Gallot, ha illustrato la prospettiva di agenti IA incaricati di sorvegliare altri sistemi autonomi, individuando comportamenti anomali e riservando alle persone le decisioni più delicate.
Grinberg pone infine l'accento sulla responsabilità di chi autorizzale azioni di questi strumenti. Un'organizzazione che concede a un agente accesso completo ai propri sistemi deve assumersi le conseguenze delle operazioni effettuate.
È proprio su questo punto che emerge la questione più importante dell'intervista. L'intelligenza artificiale può accelerare enormemente la produzione di software e ampliare le capacità dei professionisti, mentre la qualità dei risultati continuerà a dipendere dalle scelte umane.
La fabbrica del software immaginata da Grinberg rappresenta così una trasformazione del lavoro intellettuale. Alle macchine viene affidata una quota crescente dell'esecuzione, agli esseri umani restano la definizione degli obiettivi, la valutazione delle conseguenze e la responsabilità delle decisioni.
/https%3A//www.repstatic.it/content/contenthub/img/2026/10/08/113141447-256447b7-0173-417c-a2f2-1f84be39ac7a.jpg)
/https%3A//www.repstatic.it/content/contenthub/img/2026/10/07/114523047-6eaf7718-af9d-4a38-beb6-1c9c6183e681.jpg)
/https%3A//www.repstatic.it/content/contenthub/img/2026/10/07/164107095-bf64886e-a4bd-4134-89ef-d73f1d8d6139.jpg)