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E qui arriva il dato che dovrebbe far riflettere. Uno studio con metodo Rct pubblicato su arXiv nel 2025 ha coinvolto 16 sviluppatori esperti su progetti open source maturi, usando strumenti al confine tecnologico del periodo (Cursor Pro, Claude 3.5/3.7 Sonnet). Il risultato? L’AI ha rallentato i developer del 19%. Non è un refuso: meno 19%. Prima dell’esperimento, gli stessi developer prevedevano di essere più veloci del 24%. I ricercatori di economics e Ml interpellati prevedevano guadagni tra il 38% e il 39%. La realtà ha smentito tutti — esperti compresi.

La Carnegie Mellon University (Tepper School of Business) ha documentato lo stesso fenomeno: i developer esperti che usano strumenti GenAI diventano circa il 19% più lenti, pur credendosi più veloci. Un cortocircuito cognitivo che dovrebbe preoccupare chiunque basi le proprie decisioni aziendali su sondaggi di perceived productivity.

Anthropic stessa, nel suo 2026 Agentic Coding Trends Report, mostra un quadro sfaccettato: i propri ingegneri usano l’AI in circa il 60% del lavoro quotidiano, ma delegano completamente solo tra il 0% e il 20% dei task. Il resto richiede supervisione, verifica, correzione continua. E Anthropic ha dovuto dimezzare le proprie previsioni di produttività dopo aver analizzato i tassi reali di fallimento del modello in contesti operativi reali. Lo stesso Anthropic, insomma, ci dice: andate piano con le promesse.
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