Nessuno sa esattamente cosa vuole

Nessuno sa esattamente cosa vuole.

Molti si avvicinano all'intelligenza artificiale aspettandosi una sorta di magia: l'idea che basti un input vago per ottenere un risultato perfetto, come se l'AI potesse leggere nel pensiero o colmare da sola le nostre ambiguità. Poi il codice generato non è quello che ci si aspettava, e la conclusione affrettata è che "l'AI non funziona".

La realtà è ben diversa: quando un agente AI sbaglia, il problema quasi mai è la sua capacità: è la sotto-specificazione.

L'AI non è un oracolo, è un amplificatore. Se l'input è ambiguo, l'output sarà semplicemente un errore generato molto più velocemente del solito.

L'avvento di questi strumenti non elimina il ruolo dell'ingegnere, ne sposta semplicemente il baricentro a monte.

Il lavoro principale diventa definire l'intenzione con precisione prima di toccare la tastiera. Significa usare l'AI non solo per farsi dare risposte veloci, ma per farsi fare domande e far emergere quei casi limite che non avevamo considerato.

All'AI spetta la parte tattica (scrivere il codice), a noi la parte strategica (sapere cosa costruire e perché). Traduce in esecuzione la chiarezza dei nostri pensieri: se non sappiamo esattamente cosa vogliamo, ci aiuterà soltanto ad arrivare più velocemente nella direzione sbagliata.