Vibe coding cos’è e perché il codice AI va in produzione rotto

Cosa si intende per vibe coding

Descrivi cosa vuoi. L’AI scrive il codice. Lanci l’app.
Questo è il ciclo del vibe coding: un approccio allo sviluppo software in cui il programmatore (o chi non lo è affatto) interagisce con un tool AI usando linguaggio naturale, e il tool produce il codice corrispondente. Il nome viene da una frase di Andrej Karpathy, che nel 2025 descrisse questa pratica come “dimenticarsi che il codice esiste” e affidarsi completamente alle risposte dell’AI.
L’idea ha preso piede perché funziona, almeno in superficie. Un founder può costruire un prototipo funzionante in poche ore. Un’azienda può testare un’idea senza assumere uno sviluppatore. I tool che abilitano questo flusso di lavoro si sono moltiplicati: editor con completamento AI avanzato, ambienti che generano interfacce da una descrizione testuale, piattaforme che trasformano uno screenshot in codice funzionante.
Il problema non è la tecnologia in sé. È che “funziona in demo” e “regge in produzione” sono due cose completamente diverse.

Perché il codice generato da AI arriva spesso rotto

Un tool AI genera codice ottimizzando la risposta alla richiesta che riceve. Non ha visione d’insieme del progetto, non conosce i dati reali che passeranno per quel sistema, non sa che tra sei mesi quel modulo dovrà integrarsi con un gestionale esistente.
Il risultato tipico è questo: il codice funziona nella sessione in cui è stato generato. Funziona nel test locale. Funziona nella demo al cliente. Poi va in produzione e cominciano i problemi.
Alcune delle cause più frequenti:
Le dipendenze vengono aggiunte senza criterio. L’AI include librerie esterne per risolvere ogni piccolo problema, spesso in versioni non aggiornate o non compatibili tra loro. Nessuno ha verificato se quelle librerie ricevono ancora manutenzione attiva.
La gestione degli errori è quasi sempre assente o superficiale. Il codice generato assume che tutto vada bene. Quando qualcosa va storto in produzione, il sistema non sa come comportarsi.
La sicurezza viene ignorata per default. Input non validati, query costruite concatenando stringhe, credenziali hardcoded nel codice: sono pattern che l’AI riproduce perché li ha visti milioni di volte nei dataset di addestramento, inclusi quelli sbagliati.
L’architettura non è pensata per crescere. Funziona con dieci utenti. Con cento comincia a rallentare. Con mille si blocca.

Il debito tecnico che nessuno vede arrivare

Il debito tecnico del codice AI è subdolo perché si accumula prima che qualcuno se ne accorga.
Con il vibe coding, la velocità di produzione è altissima. In pochi giorni si costruisce qualcosa che sembra completo. Ma ogni sessione con l’AI aggiunge un pezzo che non dialoga perfettamente con i pezzi precedenti. L’AI non ricorda la sessione di ieri. Non sa che hai già risolto quel problema in un altro modulo. Genera una soluzione nuova, spesso diversa, spesso in conflitto.
Il risultato dopo qualche mese è un codebase che nessuno conosce davvero. Chi ha usato il tool AI non è un programmatore e non sa leggere il codice. Chi è programmatore e viene chiamato per sistemare qualcosa trova un sistema senza documentazione, senza test, con scelte architetturali che non seguono nessun criterio riconoscibile.
Riscrivere da zero o fare refactoring su questo tipo di codice è spesso più costoso che costruire la cosa giusta dall’inizio. Se vuoi capire quando e come affrontare questo tipo di situazione, l’articolo sul refactoring di software legacy entra nel dettaglio dei segnali da cercare e delle opzioni disponibili.

Vibe coding tools: cosa fanno e cosa non fanno

I tool che abilitano il vibe coding si dividono in due categorie principali.
La prima è quella degli editor con AI integrata. Funzionano come ambienti di sviluppo tradizionali, ma con un assistente AI che completa il codice, suggerisce modifiche, risponde a domande sul codebase. Chi li usa è di solito già uno sviluppatore: l’AI accelera il lavoro, non lo sostituisce.
La seconda è quella delle piattaforme generative end-to-end. Qui l’utente descrive cosa vuole e la piattaforma produce un’applicazione funzionante, spesso con interfaccia grafica inclusa. Non serve scrivere una riga di codice. Questo è il vibe coding nel senso più puro del termine, e questo è anche il contesto in cui i problemi sono più seri.
La distinzione conta. Un developer che usa AI per accelerare il proprio lavoro mantiene il controllo tecnico: sa cosa sta generando, sa dove intervenire, sa cosa testare. Chi usa una piattaforma generativa senza competenze tecniche ottiene un risultato visivo convincente ma non ha strumenti per valutare cosa c’è sotto.
Per una PMI che vuole capire quali processi si prestano all’automazione e all’uso dell’AI, la lettura su quali processi aziendali automatizzare con l’AI aiuta a distinguere i casi in cui l’AI aggiunge valore da quelli in cui crea rischio.
Se stai valutando un progetto che parte da codice generato con questi tool e hai bisogno di capire cosa c’è dentro prima di andare avanti, raccontaci il tuo caso.

Il confronto che conta: vibe coding puro vs AI-assisted development

Questi due approcci vengono spesso confusi, ma producono risultati molto diversi.

Dimensione	Vibe coding puro	AI-assisted development
Chi lo usa	Non-developer, founder, product manager	Developer con esperienza tecnica
Velocità iniziale	Alta: prototipo in ore	Alta: accelera lavoro esistente
Qualità del codice	Spesso bassa: nessuna revisione tecnica	Variabile: dipende da chi valida
Sicurezza	Rischio alto: input non validati, dipendenze non verificate	Gestibile: il developer interviene
Debito tecnico	Si accumula rapidamente e silenziosamente	Controllabile se si mantiene disciplina
Adatto a produzione?	Solo con revisione tecnica completa	Sì, se il developer mantiene controllo
Manutenzione nel tempo	Difficile: codebase spesso illeggibile	Normale: segue pratiche standard

La differenza non è nello strumento. È in chi guida il processo e se esiste qualcuno in grado di rispondere della qualità di ciò che viene prodotto.

Come decidere se il vibe coding fa al caso tuo

La domanda giusta non è “posso usare il vibe coding?” ma “cosa succede se questo codice si rompe in produzione?”
Se la risposta è “niente di grave, è uno strumento interno, lo usiamo in dieci persone”, allora il vibe coding per un prototipo o un tool leggero ha senso. Velocità e costo contenuto superano il rischio.
Se la risposta coinvolge dati dei clienti, transazioni economiche, processi che bloccano l’operatività aziendale, la storia cambia. Qui il codice generato senza supervisione tecnica è una scelta che prima o poi si paga cara, spesso nel momento peggiore.
Secondo noi, il marketing intorno al vibe coding è gonfiato. Viene presentato come democratizzazione dello sviluppo software, ma quello che democratizza davvero è solo la fase di prototipazione. Tutto il resto, la manutenzione, la sicurezza, la scalabilità, richiede ancora competenza tecnica. Chi non lo dice sta vendendo qualcosa.
Per chi si ritrova con un’applicazione nata da vibe coding e deve capire come tenerla in piedi nel tempo, il tema della manutenzione del codice generato da AI è il passo successivo obbligato: non è un costo opzionale, è ciò che determina se il software continua a funzionare o diventa un problema.

FAQ

Q: Vibe coding cos’è in parole semplici?
A: È un approccio allo sviluppo software in cui si descrive a parole quello che si vuole ottenere e un tool AI genera il codice corrispondente. Non richiede conoscenza del codice per partire, ma richiede competenza tecnica per verificare e mantenere quello che viene prodotto.
Q: Qual è il rischio principale del vibe coding?
A: Il codice generato funziona in demo ma nasconde problemi strutturali: dipendenze non aggiornate, logica di sicurezza assente, architettura che non regge il carico reale. Questi problemi emergono in produzione, spesso quando correggerli richiede di riscrivere parti significative del sistema.
Q: Il codice generato con AI accumula debito tecnico?
A: Sì, e spesso più velocemente del codice scritto a mano. Un tool AI non ha visione d’insieme del progetto: ottimizza la risposta alla singola richiesta, non la coerenza del sistema. Il risultato è codice che funziona pezzo per pezzo ma non si integra bene nel tempo.
Q: Quando ha senso usare il vibe coding per una PMI?
A: Per prototipi, proof of concept o tool interni a basso rischio. Non ha senso per software che gestisce dati sensibili, transazioni economiche o processi critici, a meno che non ci sia un team tecnico che rivede e valida ogni parte del codice prodotto.

Se gestisci un progetto nato da codice generato con AI e vuoi capire cosa c’è dentro prima che diventi un problema, in Press Start facciamo analisi tecniche su codebase esistenti. Raccontaci il tuo caso