Vibe coding: cos’è, vantaggi e svantaggi

Il vibe coding permette di creare o modificare un'applicazione descrivendo ciò che si vuole ottenere a un modello di intelligenza artificiale. Nel significato originario del termine, il codice generato viene accettato senza esaminarlo in dettaglio: si prova il software, si osserva il risultato e si chiedono nuove modifiche finché non funziona come previsto.

È un modo rapido per passare da un'idea a un prototipo, anche senza scrivere personalmente ogni riga di codice. Ma c'è una differenza importante tra un'applicazione che sembra funzionare e una pronta per essere utilizzata in sicurezza.

Per questo vale la pena capire dove il vibe coding offre vantaggi concreti, quali rischi introduce e quando è meglio adottare un processo di sviluppo più controllato.
 

Che cos’è il vibe coding

Per comprendere il vibe coding conviene partire dall'origine del termine e dal modo in cui i modelli AI vengono utilizzati per programmare.
 

Origine e significato del termine

L'espressione vibe coding viene introdotta da Andrej Karpathy il 6 febbraio 2025. Nel suo racconto, il programmatore descrive ciò che desidera, accetta le modifiche suggerite dal modello e interviene soprattutto in base a quello che vede sullo schermo, senza soffermarsi a leggere il sorgente. Qualche settimana dopo, Simon Willison richiama l'attenzione su un equivoco già diffuso: usare l'AI per programmare non significa automaticamente fare vibe coding.

Uno sviluppatore che controlla il codice, verifica le modifiche e ne comprende le conseguenze sta praticando sviluppo assistito dall'AI. La distinzione non è soltanto terminologica: cambia il modo in cui vengono individuati gli errori e, soprattutto, chi è in grado di correggerli.
 

Il ruolo dei modelli linguistici nella generazione del codice

Un LLM applicato allo sviluppo interpreta le istruzioni in linguaggio naturale e genera codice tenendo conto delle informazioni che gli vengono fornite: file, documentazione, convenzioni del repository e richieste precedenti. Il risultato, però, va valutato su piani diversi. Un componente può essere scritto con una sintassi corretta, funzionare durante una demo e non soddisfare comunque i requisiti del progetto. Basta pensare a una chiamata API che gestisce il caso ideale ma fallisce quando la rete è lenta o il server restituisce un errore.

Più il modello conosce il contesto e i vincoli dell'applicazione, più è probabile che proponga modifiche coerenti. Quando queste informazioni mancano, può introdurre dipendenze inutili o soluzioni incompatibili con ciò che esiste già.
 

Vibe coding, AI-assisted coding e agentic coding

Nell'AI-assisted coding l'intelligenza artificiale aiuta a scrivere o modificare il software, mentre lo sviluppatore mantiene il controllo su progettazione, revisione e test. Nel vibe coding in senso stretto, invece, il risultato osservabile guida le iterazioni e il sorgente viene esaminato poco o per nulla. C'è poi l'agentic coding: agenti AI che possono esplorare repository, modificare più file, eseguire comandi e lanciare test.

Le tre espressioni non descrivono strumenti necessariamente diversi. Un agente, per esempio, può lavorare in autonomia ed essere comunque sottoposto a una code review rigorosa. Ciò che distingue i metodi è soprattutto quanto controllo viene esercitato sul codice prodotto, non il nome del software utilizzato.
 

Come funziona il vibe coding nella pratica

Il flusso di lavoro è semplice da descrivere; gli esempi aiutano a capire quali problemi possono sfuggire alle prime prove.
 

Dal requisito al ciclo di correzione

Si parte da una richiesta, spesso molto semplice: «Crea un pannello per consultare gli ordini» oppure «Aggiungi un filtro per data». Il modello propone il codice, l'utente avvia l'applicazione e verifica se il comportamento corrisponde a quello desiderato. Se qualcosa non va, descrive il problema con un nuovo prompt e chiede una correzione.

È un ciclo che consente di procedere velocemente, soprattutto quando si stanno esplorando più alternative. Il suo limite emerge quando un errore non è visibile nell'interfaccia: il programma può mostrare i dati giusti in una prova e restituire risultati sbagliati in condizioni differenti. Saper formulare buone richieste aiuta, ma non sostituisce la capacità di verificare ciò che il software fa davvero.
 

Un esempio concreto: dashboard per i dati di vendita

Immaginiamo, come scenario illustrativo e non come test realmente eseguito, di voler creare una dashboard React che legga i dati da /api/orders, mostri il numero di ordini per mese e permetta di filtrare una tabella per data. Una richiesta iniziale potrebbe essere: Crea una dashboard React che legga /api/orders, mostri il totale degli ordini per mese e una tabella filtrabile per data. Riutilizza i componenti esistenti e gestisci caricamento ed errori. Il modello può generare l'interfaccia, la chiamata API e la logica che raggruppa gli ordini. In anteprima il risultato appare corretto.

Il problema nasce se l'API restituisce al massimo 100 record per richiesta, ma il codice calcola i totali soltanto sulla prima risposta. Con 60 ordini nessuno se ne accorge; con 500, la dashboard continua a visualizzare soltanto i primi 100, falsando i KPI. Per scoprirlo non basta guardare il grafico: bisogna controllare la risposta di rete e confrontare i totali con una fonte attendibile. A quel punto si può chiedere all'AI di gestire le pagine successive oppure, se l'architettura lo consente, di spostare l'aggregazione sul server. L'esempio mostra bene il confine tra una demo convincente e un risultato verificato.
 

Cosa può generare un modello

I modelli possono contribuire alla creazione di interfacce frontend, componenti UI, endpoint API, logiche backend, query, test, configurazioni e documentazione. Cambia però il grado di autonomia consentito dall'ambiente. Strumenti come Cursor, GitHub Copilot e Claude Code offrono modalità diverse di assistenza e intervento sui progetti; altre piattaforme puntano soprattutto alla generazione rapida di interfacce e applicazioni a partire da prompt.

Nessuno di questi nomi identifica, da solo, il vibe coding: anche con lo stesso strumento si può lavorare senza leggere il sorgente oppure verificare ogni modifica. La differenza diventa ancora più evidente passando da un componente isolato a un'applicazione che deve integrarsi con servizi e dati esistenti.
 

Contesto, repository e dipendenze

Un modello può modificare correttamente un file e creare un problema altrove perché non conosce una convenzione del progetto, una dipendenza o un requisito non scritto. Succede, per esempio, quando aggiunge una libreria già sostituita dal team o modifica il formato di una risposta API utilizzata da altri componenti. Per limitare questi errori servono istruzioni precise, documentazione accessibile e una visione chiara delle dipendenze.

Nei repository più articolati è utile esplicitare quali file possono essere modificati, quali contratti devono restare invariati e quali test devono continuare a passare. Il contesto non elimina il rischio di regressioni, ma permette al modello di lavorare con meno supposizioni.
 

Differenze tra vibe coding, sviluppo tradizionale, AI-assisted coding e no-code

I confini tra questi approcci non sono sempre netti. La stessa applicazione può nascere da un prototipo no-code, essere estesa con codice generato dall'AI e infine essere mantenuta da sviluppatori che ne revisionano ogni modifica. La tabella mette a confronto il metodo di lavoro e il controllo esercitato sul sorgente.

La distinzione più utile riguarda quindi la possibilità di comprendere e verificare le modifiche, insieme al grado di autonomia concesso agli strumenti. Nel no-code possono pesare anche i vincoli della piattaforma; nell'agentic coding contano i permessi dell'agente; nello sviluppo tradizionale o assistito rimane centrale la responsabilità di chi rilascia il software. Chiamare «vibe coding» qualsiasi attività che coinvolga l'AI rende più difficile discutere seriamente di qualità, sicurezza e manutenzione.
 

I vantaggi del vibe coding

I benefici principali emergono soprattutto nella prototipazione, nella sperimentazione e nelle attività di sviluppo più ripetitive.
 

Prototipazione rapida e validazione delle idee

Il beneficio più immediato è il tempo necessario per ottenere una prima versione funzionante, spesso indicato come time-to-first-prototype. Per una demo, un proof of concept o una proposta da mostrare al cliente, poter trasformare una descrizione in un'interfaccia navigabile rende più rapido il confronto sulle idee. Si può verificare un flusso utente prima di investire nello sviluppo completo.

Questa velocità iniziale, però, non coincide con il tempo necessario per consegnare un prodotto affidabile. Rendere stabile il codice, verificare gli accessi, gestire gli errori e preparare il rilascio sono attività che non scompaiono solo perché la prima versione è arrivata in fretta.

Accessibilità dello sviluppo e sperimentazione

Il vibe coding permette anche a chi ha competenze di programmazione limitate di costruire piccoli strumenti personali, automatizzare attività ripetitive e mettere alla prova un'idea. È un cambiamento interessante soprattutto per chi conosce bene un problema di business ma non saprebbe sviluppare da zero la soluzione. La difficoltà arriva quando il risultato smette di comportarsi come previsto.

Per capire se un dato è sbagliato, una richiesta non parte o un'integrazione non risponde, serve comunque una certa capacità di diagnosi. L'accesso allo sviluppo si amplia; la necessità di comprendere i limiti del software non viene meno.
 

Automazione di componenti standard

Form, componenti grafici, codice boilerplate e operazioni CRUD sono attività nelle quali la generazione automatica può far risparmiare lavoro, purché il risultato venga verificato quando necessario. In una web agency, per esempio, è possibile preparare una demo amministrativa con dati sintetici e discuterne l'organizzazione con il cliente prima di impegnare il team nella realizzazione definitiva. È un impiego diverso dal delegare all'AI una logica di fatturazione o un sistema di autorizzazioni.

Più i requisiti sono delimitati e ripetitivi, più semplice diventa valutare se il tempo risparmiato supera quello impiegato per correggere e integrare il codice.
 

Iterazioni di prodotto

Un'interfaccia generata tramite prompt può essere modificata in pochi passaggi: si cambia la disposizione dei campi, si prova un diverso percorso di acquisto, si rivede il comportamento di un filtro. È utile nelle fasi di product discovery e di validazione UX, perché riduce la distanza tra un'ipotesi e qualcosa che gli utenti possono provare. Per capire se la modifica è davvero migliore, però, servono obiettivi e criteri di verifica.

Quando l'esperimento riguarda un funnel commerciale, questa logica si collega anche alle attività di consulenza CRO, che misurano gli effetti delle modifiche sul comportamento degli utenti, non soltanto la rapidità con cui vengono realizzate.
 

Svantaggi e rischi tecnici del vibe coding

I rischi tecnici diventano più evidenti quando il codice deve essere mantenuto, integrato con altri sistemi o utilizzato in produzione.
 

Debito tecnico e qualità del codice

Quando ogni nuova richiesta aggiunge codice senza rivedere quello già presente, è facile accumulare duplicazioni e soluzioni difficili da mantenere. Un pulsante può funzionare perfettamente, ma utilizzare una seconda funzione per fare qualcosa che l'applicazione gestiva già altrove. Correzione dopo correzione, la struttura perde coerenza: aumentano le dipendenze tra componenti, diventa meno chiaro dove intervenire e cresce il rischio di introdurre nuovi errori.

È così che si forma il debito tecnico, cioè lavoro rimandato che finirà per rendere più costose le modifiche future. Il problema non riguarda ogni riga generata dall'AI, ma soprattutto le iterazioni accettate senza una visione d'insieme.
 

Manutenibilità e conoscenza del sistema

Un progetto non termina quando la schermata funziona. Prima o poi qualcuno dovrà correggere un bug, aggiornare una dipendenza o aggiungere un'integrazione. Se chi ha guidato la generazione non sa spiegare come si collegano i componenti, ogni intervento diventa un'indagine. La documentazione aiuta, ma da sola non basta: devono essere comprensibili anche le scelte architetturali, i passaggi dei dati e le responsabilità delle singole parti del codice.

Questo vale ancora di più quando l'applicazione viene consegnata a un altro sviluppatore o passa da un fornitore a un altro. La manutenzione dipende da ciò che il team sa del sistema, non soltanto da ciò che il sistema riesce a fare oggi.
 

Affidabilità e copertura dei test

Una demo conferma che alcune funzionalità si comportano come previsto nelle condizioni in cui sono state provate. Non dice molto, invece, su cosa succede con dati incompleti, richieste simultanee, errori di rete o input imprevisti. Per questo servono test a livelli diversi: unitari, di integrazione, end-to-end e di regressione. L'AI può aiutare a scriverli, ma un test generato automaticamente non è una prova indipendente della correttezza del codice: potrebbe confermare lo stesso comportamento sbagliato che il modello ha implementato. Anche un'alta copertura non garantisce qualità se mancano i casi che contano davvero.
 

Sicurezza e protezione dei dati

Autorizzazioni insufficienti, credenziali esposte, injection, configurazioni permissive e dipendenze vulnerabili sono alcuni dei problemi da cercare nel codice generato. L'OWASP Top 10:2025 colloca il controllo degli accessi compromesso al primo posto tra i rischi considerati. Un esempio chiarisce il punto: l'endpoint /api/orders/{id} controlla che l'utente abbia effettuato l'accesso, ma non verifica che l'ordine richiesto appartenga al suo account. Cambiando l'identificativo nella richiesta, un utente autenticato potrebbe leggere l'ordine di un altro cliente. Il controllo necessario è lato server: prima di restituire i dati, l'applicazione deve verificare che l'utente sia autorizzato ad accedere proprio a quella risorsa.

Gli agenti AI introducono anche rischi diversi da quelli del software che producono. Un agente con accesso al terminale, al repository e a servizi esterni può incontrare istruzioni malevole nascoste in una issue o nella documentazione e tentare di eseguirle. È il problema della prompt injection, al quale si aggiungono permessi eccessivi e possibili azioni indesiderate. Il documento OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026 affronta specificamente questi scenari. In pratica bisogna proteggere sia l'applicazione che verrà distribuita, sia l'ambiente in cui l'AI lavora.
 

Performance e scalabilità

Un'applicazione può rispondere bene con pochi utenti e rallentare quando il traffico cresce. Le cause sono spesso poco visibili nell'interfaccia: query eseguite troppe volte, chiamate API duplicate, caching assente, gestione inefficiente dello stato o problemi di concorrenza. Un grafico che si carica rapidamente durante la demo, per esempio, può impiegare diversi secondi quando deve elaborare molti più dati. Profiling e prove di carico servono a capire dove si trova il collo di bottiglia.

Anche in questo caso, il punto non è che il codice generato sia necessariamente lento, ma che il funzionamento osservato in condizioni limitate non basta a valutarne le prestazioni.
 

Costi nascosti e dipendenze

Il prezzo dei prompt o dell'abbonamento allo strumento racconta soltanto una parte della spesa. Al costo iniziale vanno aggiunti revisione, debugging, test, integrazioni, hosting e manutenzione. Un prototipo economico può diventare costoso se richiede molte correzioni prima di essere messo online. Ci sono poi le dipendenze dai provider: disponibilità del servizio, possibilità di esportare il codice, licenze delle librerie e condizioni sul trattamento dei dati inviati al modello.

Proprietà intellettuale e responsabilità contrattuali meritano verifiche specifiche, non conclusioni valide per ogni piattaforma. Per decidere se conviene usare questi strumenti bisogna guardare al costo dell'intero ciclo di vita, non solo alla prima versione.
 

Quando conviene usare il vibe coding e quando il rischio cresce

La domanda decisiva non è se il progetto sia definito «MVP», «tool interno» o «app aziendale», ma che cosa succederebbe in caso di errore. Contano i dati trattati, chi può accedere al sistema, le integrazioni attive, la possibilità di tornare indietro e le competenze disponibili per intervenire. Un prototipo costruito con dati fittizi e destinato a essere eliminato dopo una presentazione espone a rischi molto diversi rispetto a un'applicazione utilizzata ogni giorno per gestire ordini, pagamenti o informazioni dei clienti.
 

Il vibe coding in senso stretto è più ragionevole quando il progetto è temporaneo, isolato e reversibile, e un malfunzionamento non mette a rischio dati o attività importanti. Se invece il software deve essere distribuito, aggiornato nel tempo o collegato a sistemi reali, è preferibile passare a uno sviluppo AI-assisted con code review, test e controlli di sicurezza.

Per le applicazioni critiche servono processi ancora più strutturati. La presenza di un responsabile tecnico capace di comprendere e modificare il codice è una condizione pratica per evitare che un esperimento promettente diventi un sistema che nessuno sa mantenere.
 

Dal prototipo alla produzione: come gestire il codice generato dall’AI

Per passare da una demo a un software affidabile servono controlli che vadano oltre il corretto funzionamento dell'interfaccia.
 

Requisiti e architettura

Il passaggio alla produzione comincia dai requisiti. Bisogna ricostruire che cosa l'applicazione deve fare, quali dati gestisce e quali vincoli deve rispettare: prestazioni attese, contratti delle API, struttura del database, servizi esterni e infrastruttura. Solo a quel punto si può capire se l'architettura proposta dall'AI sia adatta o se alcune parti vadano riscritte. È utile anche rivedere le dipendenze aggiunte durante la prototipazione: una libreria introdotta per risolvere un problema marginale può diventare una complicazione permanente.
 

Code review, refactoring e documentazione

La code review non consiste soltanto nel cercare errori di sintassi. Serve a ricostruire il funzionamento del sistema, verificare che le modifiche rispettino le convenzioni del progetto e individuare i punti in cui il codice può essere semplificato. Il refactoring elimina duplicazioni e responsabilità confuse; la documentazione spiega interfacce, dipendenze e decisioni che un altro sviluppatore dovrà conoscere. Prima del rilascio, qualcuno deve poter spiegare che cosa fa il codice e perché è stato scritto in quel modo. Se questa persona non c'è, la manutenzione resta affidata a tentativi successivi invece che a una conoscenza solida del progetto.
 

Test automatizzati e controlli di sicurezza

Le verifiche vanno scelte in base al rischio, ma per un'applicazione destinata agli utenti possono includere test unitari e di integrazione, prove end-to-end, analisi statica del codice, controllo delle dipendenze e test mirati sulle superfici di attacco. Il NIST Secure Software Development Framework (SP 800-218) offre un riferimento per integrare le pratiche di sviluppo sicuro lungo il ciclo di vita del software. Per le applicazioni web vanno considerate anche le prestazioni percepite dagli utenti: verifiche come quelle alla base della consulenza Core Web Vitals aiutano a distinguere un'interfaccia visivamente corretta da una realmente veloce e reattiva.
 

CI/CD, monitoraggio e rollback

Una volta verificato il codice, occorre poterlo distribuire e gestire senza improvvisazioni. Git, pipeline di build, ambienti separati, gestione dei segreti e approvazioni per i rilasci aiutano a ridurre gli errori. Dopo la pubblicazione entrano in gioco log, monitoraggio tecnico, alert, backup e procedure di rollback. Sono strumenti diversi da quelli che misurano il comportamento degli utenti: qui l'obiettivo è sapere se il sistema funziona, individuare rapidamente un guasto e ripristinare il servizio. Il fatto che un agente riesca a pubblicare un'applicazione non garantisce che esista già tutto ciò che serve per gestirla nel tempo.
 

Il vibe coding aumenta davvero la produttività?

Per valutare un guadagno reale bisogna considerare l'intero lavoro, non soltanto la velocità con cui viene generato il codice.
 

Velocità di generazione e produttività effettiva

Scrivere codice più in fretta non significa necessariamente consegnare software migliore in meno tempo. Per valutare la produttività bisogna considerare una funzionalità dall'inizio alla fine: sviluppo, revisione, test, correzioni e manutenzione. Una prima versione generata in pochi minuti può richiedere ore per essere integrata nel repository; in altri casi, invece, l'automazione di attività ripetitive produce un vantaggio netto. Contare righe di codice o commit non chiarisce la differenza.

La misura utile è quanto tempo e quante risorse servono per arrivare a un risultato verificato.
 

Cosa misurano gli studi METR

Un esperimento randomizzato pubblicato da METR nel luglio 2025 ha coinvolto 16 sviluppatori esperti impegnati su 246 attività reali in repository open source ai quali contribuivano abitualmente. Con gli strumenti AI disponibili nella prima parte del 2025, i partecipanti hanno impiegato in media il 19% di tempo in più rispetto alle attività svolte senza AI. Il dato ha attirato attenzione, ma non dimostra che l'intelligenza artificiale rallenti ogni progetto. Si riferisce a sviluppatori, strumenti e attività specifici, non al vibe coding in generale.

In un aggiornamento del febbraio 2026, METR ha riportato segnali di accelerazione con strumenti successivi, precisando però che la selezione dei partecipanti e delle attività rende difficile stimare l'effetto reale. Il punto, quindi, non è scegliere il numero più favorevole a una tesi, ma capire che cosa è stato misurato e quanto quei risultati siano trasferibili al proprio lavoro.
 

KPI utili per valutare il beneficio reale

Per un team è più utile monitorare il lead time delle funzionalità completate e verificate, le ore spese in debugging e revisione, le regressioni dopo il rilascio e la frequenza con cui una modifica provoca problemi in produzione. A queste metriche vanno aggiunti il tempo di ripristino dei servizi e i costi di manutenzione. Nessun indicatore basta da solo: un lead time che migliora mentre aumentano i difetti racconta un risultato ben diverso da una riduzione dei tempi a parità di qualità. Le misure, inoltre, vanno confrontate su attività simili e per periodi sufficientemente significativi, evitando di attribuire automaticamente all'AI ogni cambiamento osservato.
 

Quale impatto ha il vibe coding sul lavoro di una web agency?

Per una web agency il cambiamento riguarda non solo la produzione del codice, ma anche verifiche, responsabilità e gestione dei progetti.
 

Processo di sviluppo

Per una web agency l'AI può accelerare la realizzazione di mockup, componenti standard e prime integrazioni. Il risparmio, però, dipende da quanto lavoro resta da fare per portare il progetto agli standard concordati con il cliente. Cambiano quindi sia le attività operative sia il coordinamento tra chi analizza i requisiti, sviluppa, testa e approva i rilasci.

Dopo la pubblicazione può essere utile misurare anche l'adozione delle nuove funzionalità: la consulenza Web Analytics e configurazione GA4 riguarda proprio la raccolta e la lettura degli eventi di utilizzo. È una misurazione distinta dal monitoraggio tecnico dell'applicazione, ma altrettanto utile per capire se il lavoro ha prodotto valore.
 

Competenze e responsabilità professionale

Se una parte crescente del codice viene generata, agli sviluppatori viene chiesto soprattutto di orientare e verificare il lavoro: definire l'architettura, individuare le cause dei bug, controllare la sicurezza, scrivere test significativi e valutare le scelte rispetto agli obiettivi di business. Non significa che la programmazione manuale scompaia. Significa che diventa ancora più importante sapere quando fidarsi di una soluzione proposta e quando intervenire direttamente.

Per un'agenzia c'è poi una responsabilità concreta: conservare competenze e documentazione sufficienti per assistere il cliente anche se cambiano gli strumenti AI utilizzati.
 

Qualità web, SEO tecnica e accessibilità

Il codice generato può produrre una pagina gradevole senza rispettare requisiti essenziali per un sito professionale. Un form può essere difficile da usare con la tastiera, un testo avere contrasto insufficiente o un contenuto importante essere reso in modo poco accessibile ai motori di ricerca. Vanno quindi controllati HTML semantico, accessibilità secondo le WCAG, rendering, indicizzabilità, compatibilità tra browser e prestazioni.

Per un progetto orientato alla visibilità organica, la consulenza SEO contribuisce a valutare questi aspetti prima del rilascio. Il controllo visivo di una pagina, da solo, non permette di sapere se sia accessibile, veloce e correttamente indicizzabile.
 

Budget, manutenzione e rapporto con il cliente

L'uso dell'AI incide anche su come si costruisce un preventivo. Se il costo viene calcolato soltanto sulle ore necessarie a generare la prima versione, si rischia di sottostimare revisione, test, sicurezza, integrazioni e assistenza successiva. Con il cliente vanno chiariti anche proprietà e accessibilità del repository, documentazione consegnata, dipendenze dai provider e responsabilità nella gestione dei dati. Accanto alle metriche tecniche, una web agency deve poi rendere comprensibili i risultati di business: adozione del prodotto, conversioni e impatto sui processi.

È il tipo di lettura che può essere supportato da dashboard e attività di consulenza BI Marketing, senza confonderle con gli indicatori usati per misurare la produttività degli sviluppatori.
 

Domande frequenti sul vibe coding

Le domande più comuni riguardano le competenze necessarie, i limiti delle applicazioni generate e le differenze rispetto allo sviluppo assistito.
 

È possibile fare vibe coding senza conoscere linguaggi di programmazione?

Sì, soprattutto per realizzare prototipi, piccole automazioni e applicazioni personali. È possibile descrivere un risultato e ottenere codice senza conoscere in dettaglio JavaScript, Python o altri linguaggi. I limiti emergono quando bisogna diagnosticare errori meno evidenti o gestire un'integrazione complessa. Conoscere almeno le basi del funzionamento di un'applicazione aiuta a formulare richieste migliori e a capire quando serve il supporto di uno sviluppatore.
 

Il vibe coding permette di realizzare applicazioni complete?

Sì, gli strumenti AI possono contribuire alla creazione di applicazioni articolate, con interfacce, database e servizi backend. «Completa», però, non dovrebbe significare soltanto che tutte le schermate previste sono presenti. Prima di distribuire un prodotto bisogna verificare anche gestione degli errori, sicurezza, prestazioni, manutenzione e requisiti operativi. Per un sistema utilizzato da clienti reali, questi controlli contano quanto le funzionalità visibili.
 

Il codice generato con il vibe coding è sicuro?

Non esiste una garanzia automatica di sicurezza. Il codice può contenere controlli di accesso incompleti, dipendenze vulnerabili o segreti esposti, anche quando l'applicazione sembra funzionare. Il livello di verifica dipende dai dati trattati e dalle conseguenze di un eventuale problema: revisione del codice, analisi delle dipendenze e test mirati diventano particolarmente importanti nelle funzioni critiche. Non rilevare vulnerabilità con uno strumento non equivale a dimostrarne l'assenza.
 

Qual è la differenza tra vibe coding e programmazione con ChatGPT o Copilot?

La differenza non sta nel nome del prodotto. ChatGPT, Copilot e altri strumenti possono essere usati sia per generare codice senza esaminarlo, sia per assistere uno sviluppatore che controlla ogni modifica. Nel primo caso il processo si avvicina al vibe coding nel significato originario; nel secondo si parla più propriamente di AI-assisted coding. È il grado di revisione del sorgente a distinguere i due approcci.
 

Il vibe coding può sostituire uno sviluppatore professionista?

Può ridurre molto il lavoro necessario per alcune attività, ma non elimina automaticamente il ruolo dello sviluppatore. Quando un'applicazione deve essere integrata con sistemi esistenti, protetta, aggiornata e mantenuta, servono decisioni tecniche e responsabilità che non coincidono con la sola generazione del codice. Cambiano soprattutto le attività: oltre a implementare, il professionista deve saper definire requisiti, valutare soluzioni, diagnosticare problemi e supervisionare gli strumenti.
 

Conclusioni: quale spazio può avere il vibe coding nello sviluppo professionale?

Il vibe coding ha senso quando permette di verificare un'idea in fretta e gli eventuali errori hanno conseguenze limitate. È meno adatto, da solo, quando il software gestisce dati reali, processi aziendali o funzioni dalle quali dipendono altre persone. In questi casi l'AI può comunque essere molto utile, purché il codice entri in un processo di sviluppo con revisione, test, controlli di sicurezza e manutenzione prevista. La scelta non è tra usare l'intelligenza artificiale e rinunciarvi, ma tra diversi livelli di controllo.

Un prototipo usa e getta, un'applicazione interna e un sistema critico non richiedono le stesse garanzie: riconoscere questa differenza consente di sfruttare la velocità degli strumenti senza trasferire ai clienti rischi che potrebbero essere evitati.
 

Riferimenti

• Andrej Karpathy, intervento originale sul vibe coding (6 febbraio 2025)
• Simon Willison, “Not all AI-assisted programming is vibe coding” (19 marzo 2025)
• METR, studio sulla produttività degli sviluppatori (10 luglio 2025)
• METR, aggiornamento sul metodo e sui risultati (24 febbraio 2026)
• OWASP Top 10:2025
• OWASP Top 10 for Agentic Applications 2026
• NIST SP 800-218, Secure Software Development Framework
• GitHub Docs, Copilot