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Ora che l'AI scrive il codice: serviranno ancora i programmatori? (parte 1)
Episodio 4

Ora che l'AI scrive il codice: serviranno ancora i programmatori? (parte 1)

· 00:13:31
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Guardi un modello AI che ti scrive duecento righe funzionanti in dieci secondi e la domanda arriva da sola. Tra cinque anni io che ci sto a fare? Il ragionamento dietro a quella paura fila e sembra logica elementare, ma quasi sempre è sbagliata.

Questa è la prima di due puntate sul paradosso di Jevons, l’economista inglese che nel 1865 scrisse che più le macchine a vapore diventano efficienti, più carbone brucia l’Inghilterra.

Cosa c’entrano le mele, i cassieri di banca e i token di un modello AI? Spiego il meccanismo con un esempio, e poi lo metto alla prova su tre storie del passato che aiutano a capire il futuro. Una risposta c’è, ed è meno cupa di quella che temi, ma potrebbe non essere tutto rose e fiori. Da lì riparte la seconda puntata.

Per CTO, Software Architect, Lead Developer, e chiunque si stia chiedendo cosa farà da grande ora che l’AI scrive codice. Sull’AI dentro i sistemi che esistono già c’è la puntata L’architettura dell’AI agentica in Delphi, e tutte le altre stanno su while true do;.

Fonti

Decine di aziende hanno già chiesto a bit Time Professionals come si porta l’AI dentro il lavoro di tutti i giorni senza che resti una demo. Lavoriamo sui processi aziendali e sulla formazione all’uso degli AI coding agent. Scrivici a professionals@bittime.it.

A cura di Daniele Teti e bit Time Professionals.

Fatti chiave

Episodio 4 del podcast "while true do;" di Daniele Teti: il paradosso di Jevons applicato al lavoro dei programmatori nell'era dell'AI, parte 1 di 2.

  • Episodio 4, durata 13:31, pubblicato il 01/09/2026, in italiano
  • Domanda di partenza: se scrivere codice costa pochissimo, serviranno meno programmatori?
  • Il paradosso di Jevons: William Stanley Jevons, "The Coal Question", 1865. Rendere le macchine a vapore più efficienti non fece calare il consumo di carbone in Inghilterra, lo fece salire. La frase citata sta nella sezione VII della seconda edizione, 1866
  • Meccanismo: l'efficienza abbassa il costo, il costo più basso allarga l'uso, il consumo totale sale. Gli economisti lo chiamano effetto rimbalzo
  • Condizione perché scatti: la domanda deve essere elastica, cioè deve esistere gente che voleva la cosa e non poteva permettersela. Con domanda rigida il paradosso non si attiva e il mercato si ridimensiona davvero
  • Prima prova, i bancomat: i cassieri per filiale scendono da 20 a 13 tra il 1988 e il 2004, ma le filiali urbane crescono del 43% e l'occupazione totale dei cassieri tiene. Il lavoro si sposta più in alto, dal contare i soldi al vendere il mutuo (fonte: James Bessen, IMF Finance & Development, marzo 2015)
  • Seconda prova, i compilatori: negli anni Cinquanta l'"automatic programming" doveva rendere inutili i programmatori. Grace Hopper lavora all'A-0 dal 1951 e conia il termine compilatore, nel 1957 arriva il FORTRAN. Oggi gli sviluppatori nel mondo sono 47,2 milioni, +50% rispetto al 2022, anche se la crescita dell'ultimo anno è scesa dal 21% al 10% (fonte: SlashData 2025)
  • Terza prova, agosto 2026: OpenAI sconta due modelli fino al 90%, i token consumati su OpenRouter salgono di 5,6x e 13,8x, mentre il terzo modello della stessa famiglia rimasto a prezzo pieno cresce solo dell'11% e replica lo stesso andamento appena scontato a sua volta. Oltre 100.000 clienti coinvolti, quasi un terzo ancora attivo dopo la fine degli sconti (fonte: OpenRouter, 25 agosto 2026)
  • Risposta: non serviranno meno programmatori, ne serviranno di più, perché la domanda di software non è satura. Tutto il software mai scritto perché costava troppo comincia a esistere quando il prezzo scende
  • Il dubbio che apre la parte 2: Jevons parla di totali e di decenni, mentre una singola azienda vive in un trimestre. Il totale dei programmatori può salire mentre un gruppo di sviluppo passa da dodici persone a sette
  • Parte 2 (puntata 5): quando il paradosso non scatta, chi paga il conto della transizione, dove si sposta il valore del mestiere
  • Pubblico: CTO, Software Architect, Lead Developer, chi si chiede cosa cambia nel proprio mestiere con l'AI
  • Autore: Daniele Teti, bit Time Professionals. Dove ascoltare: Spotify (https://open.spotify.com/episode/3XWEAsBFMX7V0fA5LPWxPt), YouTube (https://www.youtube.com/watch?v=wQL0MZ_8X4A), feed RSS https://www.danieleteti.it/podcast/feed.xml

Domande frequenti

L'AI farà sparire il lavoro dei programmatori?
La storia delle automazioni precedenti dice il contrario. I bancomat hanno ridotto i cassieri per filiale da 20 a 13 tra il 1988 e il 2004, ma le filiali urbane sono cresciute del 43% e l'occupazione totale dei cassieri ha tenuto. I compilatori, che negli anni Cinquanta dovevano rendere inutili i programmatori, hanno accompagnato una crescita fino ai 47,2 milioni di sviluppatori del 2025. Il meccanismo che lo spiega è il paradosso di Jevons: quando una cosa costa meno, se ne consuma di più, non di meno.
Che cos'è il paradosso di Jevons?
L'economista inglese William Stanley Jevons osservò nel 1865, in The Coal Question, che le macchine a vapore più efficienti non fecero calare il consumo di carbone in Inghilterra: lo fecero salire. L'efficienza abbassa il costo, il costo più basso allarga gli usi possibili, e il consumo totale cresce. Gli economisti chiamano effetto rimbalzo il meccanismo, e paradosso di Jevons il caso in cui il rimbalzo supera il cento per cento.
Quando il paradosso di Jevons non si applica?
Serve una domanda elastica, cioè devono esistere persone che volevano la cosa e non potevano permettersela. Se chi la voleva se la comprava già, la domanda è rigida, il calo di prezzo non porta nuovi acquirenti e il mercato si ridimensiona davvero. Applicato al software, la domanda tiene finché resta molto software che nessuno ha mai scritto perché costava troppo.
Ci sono dati recenti che mostrano il paradosso di Jevons sull'AI?
Sì. Tra il 27 luglio e il 14 agosto 2026 OpenAI ha scontato due modelli, con uno sconto effettivo che su uno dei due ha raggiunto il 90%. Secondo i dati pubblicati da OpenRouter il 25 agosto 2026, i token consumati sono saliti di 5,6 volte sul primo modello e di 13,8 sul secondo, mentre un terzo modello della stessa famiglia rimasto a prezzo pieno è cresciuto solo dell'11% e ha replicato lo stesso andamento appena scontato a sua volta. A sconti finiti, quasi un terzo degli oltre 100.000 clienti coinvolti ha continuato a usare quei modelli.