Are you fking kidding me?

È la prima cosa che ho pensato leggendo oggi su daily.dev il titolo di un contenuto: "Dammi 8 minuti e ti farò diventare un AI Engineer".

Il programma? Imparare due SDK, fare una query su un database vettoriale, toccare con mano un paio di indici e aggiungere il tracing delle chiamate. Fatto. Otto minuti e sei un ingegnere.

Il settore si sta muovendo a un ritmo talmente frenetico che stiamo confondendo la padronanza di qualche strumento del momento con la reale ingegneria del software.

Saper configurare una libreria o invocare un'API in dieci righe di codice non rende nessuno un ingegnere, esattamente come l'introduzione del pilota automatico non ha mai sostituito i veri piloti d'aereo. L'automazione e le astrazioni semplificano il lavoro di routine, ma la capacità di pilotare si vede quando le condizioni si fanno complesse, quando il sistema fallisce o quando bisogna prendere decisioni strutturali sotto vincoli reali.

Gli strumenti e i provider cambieranno continuamente. Quello che resta è la visione d'insieme, la comprensione profonda dei trade-off e la capacità di progettare architetture solide e sostenibili nel tempo.

Tutto il resto è solo l'ennesimo strumento da aggiungere alla cassetta degli attrezzi.

Pubblicato originariamente su https://marcopassarelli.github.io/blog/ai-engineer-in-8-minuti/

Dal reverse engineering del codice emergono moduli dedicati alla profilazione pubblicitaria avanzata: analisi visiva dei contenuti on-device, riconoscimento dei suoni d'ambiente e persino routine pensate per cercare microfoni su periferiche esterne, come le soundbar, quando il televisore ne è sprovvisto.

Un aspetto particolarmente interessante di questa vicenda riguarda la metodologia. Il ricercatore ha utilizzato gli strumenti di intelligenza artificiale per velocizzare l'analisi e l'interpretazione del codice estratto dal firmware. È la dimostrazione pratica di come l'IA stia diventando un alleato straordinario per gli analisti, permettendo a singoli esperti di eseguire audit complessi in tempi che prima avrebbero richiesto interi team di lavoro.

Al di là degli aspetti di privacy, la questione evidenzia un paradosso di progettazione software. Parte consistente delle risorse di calcolo dell'hardware che l'utente acquista viene assorbita da processi di tracciamento e telemetria in background, a discapito della fluidità e della reattività dell'interfaccia.

È uno scenario che mostra chiaramente come le priorità di sviluppo di molti prodotti consumer si stiano progressivamente spostando dalla qualità dell'esperienza utente alla monetizzazione dei dati.

Pubblicato originariamente su https://marcopassarelli.github.io/blog/smart-tv-firmware-telemetria/

A pensarci bene, insistere nel mantenere certi sistemi senza un'evoluzione seria è un po' come voler guardare la finale di Champions League in 4K HDR su un televisore Mivar a tubo catodico degli anni '90.

Il segnale in teoria c'è, la presa SCART è tenuta insieme dallo scotch e dalla speranza, ma il risultato finale è che vedi solo una macchia grigia, senti un fischio assordante e l'immagine implode appena la tecnologia fa sul serio.

L'AI non ha nostalgia dei vecchi tempi: legge tutto, incastra i pattern e smonta le fondamenta traballanti più velocemente di quanto un developer possa pronunciare la fatidica frase: "It works on my machine".

Forse è il momento di accettare che il passato è glorioso, ma le fondamenta tecnologiche ogni tanto avrebbero bisogno di una svecchiata, anziché affidarsi solo agli scongiuri.

Pubblicato originariamente su https://marcopassarelli.github.io/blog/codice-legacy-mivar/

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.

Pubblicato originariamente su https://marcopassarelli.github.io/blog/nessuno-sa-cosa-vuole/

Un attacco informatico ai sistemi di gestione della catena del freddo ha messo fuori uso i banchi frigo di centinaia di supermercati, costringendoli a gettare tonnellate di cibo e causando danni per milioni di euro.

Ciò che preoccupa di più non è solo l'impatto economico diretto, ma la facilità disarmante con cui si è colpito un servizio essenziale.

E oggi c'è una variabile in più che cambia totalmente le regole del gioco: l'Intelligenza Artificiale.

Mettere strumenti così potenti e automatizzati nelle mani sbagliate significa dare a malintenzionati la capacità di scovare falle, generare attacchi su scala globale e paralizzare intere nazioni in una manciata di minuti.

Se oggi bastano pochi clic "potenziati" per interrompere la catena alimentare, cosa rischiamo domani quando il bersaglio saranno:

• sanità: sistemi ospedalieri, terapie e macchinari salvavita;
• banche e finanza: circuiti di pagamento e mercati;
• Pubblica Amministrazione: servizi essenziali e infrastrutture critiche?

Saremo davvero pronti a difenderci da minacce che viaggiano alla velocità dell'AI, o il divario tra chi attacca e chi si difende si sta allargando troppo pericolosamente?

Pubblicato originariamente su https://marcopassarelli.github.io/blog/cybersecurity-catena-del-freddo/

In questi giorni sul tema sono intervenuti due pesi massimi dell'ingegneria del software, David Heinemeier Hansson (DHH) e Salvatore Sanfilippo (antirez), mettendo a nudo la vera frattura del nostro settore.

DHH ha espresso una posizione netta: chi oggi soffre l'arrivo degli agenti AI trova gioia principalmente nell'atto meccanico di scrivere codice. Se ami davvero il software e il valore del prodotto finale, non puoi che essere entusiasta dell'automazione.

È una visione che mette a confronto due modi opposti di intendere questo mestiere:

• Da un lato, il pragmatismo del prodotto (DHH): Il codice è semplicemente un mezzo, non il fine. Eliminare la manovalanza operativa e il "rumore di fondo" significa liberare gli sviluppatori per farli concentrare sull'unica cosa che conta davvero: dare vita a soluzioni ed esperienze di valore per gli utenti.
• Dall'altro, il valore dell'ingegneria (Sanfilippo): La bellezza e la solidità del software risiedono nella padronanza tecnica, nella comprensione profonda dei sistemi e nel controllo di ciò che accade "sotto il cofano". L'architettura non è solo un output da generare, ma un processo di comprensione che non può essere totalmente delegato.

La verità è che noi sviluppatori e architetti non siamo mai stati dei semplici "esecutori". Tuttavia, l'avvento degli agenti AI ci sta togliendo una storica zona di comfort: l'alibi della componente manuale.

Quando la stesura del codice, il refactoring e persino la prima analisi dei bug diventano commodity, la nostra professione non perde di senso, ma alza drasticamente l'asticella. Ci viene chiesto di passare dal ruolo di costruttori manuali a quello di garanti di sistema, strateghi e architetti di valore.

Una transizione che non cancella l'ingegneria software, ma ne sposta semplicemente il peso dove è sempre dovuto stare: sulle decisioni ad alto livello e sulla visione complessiva del sistema.

Pubblicato originariamente su https://marcopassarelli.github.io/blog/dhh-antirez-codice-mezzo-o-fine/

• 2 anni fa: L'IA è un ottimo assistente per velocizzare la sintassi, fare refactoring di metodi, generare test noiosi e regex, scrivere della documentazione.
• 1 anno fa: Con l'arrivo di nuovi strumenti e agenti capaci di generare da zero app complete e rilasciabili, l'asticella si è alzata. Ma siamo ancora noi a fare il lavoro pesante.
• 6 mesi fa: L'integrazione con pipeline e2e e contesti complessi inizia a far paura. L'IA non si limita a generare codice: comprende l'architettura meglio di quanto pensassi.
• Oggi: Se guidata con il giusto controllo di sistema, l'IA produce codice, test e fix con una qualità e una continuità superiori al 99% dei dev e architect umani.

Inutile fare i puristi o nascondersi dietro a un dito: la velocità di questa evoluzione è fuori scala. Con le giuste metodologie (test, visual, regressione, analisi delle performance), l'IA non solo scrive la funzionalità, ma legge lo stack trace e si auto-corregge fino al famoso "semaforo verde".

Ma se la qualità dell'output è ormai un dato di fatto, la vera domanda per chi fa questo mestiere da anni diventa un'altra: cosa ne sarà del nostro lavoro? E soprattutto, ci piacerà ancora? Se il nostro ruolo si "riduce" a scrivere specifiche ad altissima fedeltà e ad orchestrare agenti, l'efficienza sarà massima. Ma dov'è finita l'artigianalità del codice? Quel piacere quasi fisico di capire ogni singolo ingranaggio sotto il cofano?

Vedo tre reazioni nel settore.

• Gli AI Engineer: Adattati o sei fuori, il codice è solo probabilità.
• I "Negazionisti": L'IA fa solo spazzatura (ormai palesemente smentiti dai fatti).
• I Silenziosi: La maggioranza dei senior dev e architect che non dice una parola.

Ed è proprio quel silenzio a preoccuparmi di più. Non è indifferenza: ha tutta l'aria di un'elaborazione del lutto. Quella forma di rimozione difensiva di chi vede benissimo che il lavoro amato per una vita sta cambiando forma in modo irreversibile, e ha semplicemente paura che la nuova forma non gli piacerà affatto.

Scrivere prompt accurati è comunque ingegneria, certo. Ma non è il motivo per cui ci siamo innamorati della programmazione.

Pubblicato originariamente su https://marcopassarelli.github.io/blog/il-silenzio-dei-senior/