Gli assistenti AI permettono di completare alcune attività professionali fino all’80% più velocemente, ma questa efficienza comporta rischi per lo sviluppo delle competenze. Studi precedenti suggeriscono mostrano che l’assistenza automatizzata riduce il coinvolgimento cognitivo, favorendo una delega del pensiero alla macchina (cognitive offloading) che può limitare l’acquisizione delle conoscenze necessarie per comprendere e supervisionare sistemi critici. Non è però ancora chiaro se e in che misura questo fenomeno possa frenare lo sviluppo delle competenze professionali o, nel caso del coding, compromettere la comprensione dei sistemi in fase di costruzione.
Per rispondere a questa domanda, i ricercatori di Anthropic hanno condotto uno studio controllato randomizzato con 52 sviluppatori software. L’esperimento ha misurato sia la rapidità di apprendimento di una nuova libreria Python, sia la comprensione del codice prodotto, in termini di capacità di debugging (risoluzione dei problemi), lettura, scrittura del codice e padronanza concettuale.
I risultati mostrano una riduzione statisticamente significativa nella padronanza delle competenze. I partecipanti che hanno usato l’AI hanno ottenuto punteggi inferiori del 17% rispetto a chi ha ha scritto il codice manualmente, equivalenti a quasi due voti in meno, mentre i guadagni in velocità sono risultati marginali. Tuttavia, l’uso dell’AI non ha determinato automaticamente prestazioni peggiori; chi l’ha utilizzata in modo strategico, ad esempio ponendo domande di approfondimento, richiedendo spiegazioni e mantenendo un approccio riflessivo, ha dimostrato maggiore comprensione e padronanza.
Leggi l’articolo completo: How AI assistance impacts the formation of coding skills sul sito di Anthropic
Immagine generata tramite DALL-E. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (10/08/2025).
