Che cos’è esattamente il vibe coding?
Con “vibe coding” si intende un modo di scrivere software guidato più dall’intuizione, dal “sentire” che qualcosa possa funzionare, e dai suggerimenti di strumenti AI, che da un processo di ingegneria del software strutturato. È il contrario di: requisiti chiari, architettura definita, vincoli esplicitati, test pianificati.
In pratica, il vibe coding è ciò che succede quando:
- apri ChatGPT o un altro modello,
- descrivi a parole cosa vuoi ottenere,
- copi-incolli il codice proposto,
- lo aggiusti finché “sembra andare”,
- senza fermarti a progettare davvero il sistema.
Per un CTO, un engineering manager o un AI product leader, il punto non è demonizzare questo approccio, ma capire dove è uno strumento utile e dove invece è un rischio serio per qualità, sicurezza e costi futuri.
Il vibe coding è particolarmente diffuso oggi perché i modelli generativi abbassano drasticamente la barriera all’ingresso: chiunque può generare codice funzionante, almeno in apparenza. Ma tra “funziona nella mia macchina” e “regge in produzione con dati reali, utenti reali e vincoli di sicurezza” c’è un abisso.
Vibe coding vs ingegneria del software
Per chiarire, possiamo contrapporre due estremi:
- Vibe coding: orientato al risultato immediato, poco design upfront, dipendenza forte dall’AI, documentazione minima, test spesso assenti o superficiali.
- Ingegneria del software: analisi requisiti, design dell’architettura, gestione dei trade-off, attenzione a performance, sicurezza, manutenibilità, test automatizzati, CI/CD.
Nella realtà di una PMI italiana o di un team prodotto, serve un equilibrio: usare il vibe coding per esplorare e l’ingegneria del software per costruire. Questo è lo stesso principio che sta dietro ad articoli come Dai prototipi alla produzione: i costi nascosti degli AI Agent in azienda, dove il problema non è il prototipo in sé, ma il salto non governato verso la produzione.
Il vibe coding è una cosa positiva o negativa per lo sviluppo software?
Il vibe coding non è intrinsecamente buono o cattivo: è uno strumento. Diventa utile o pericoloso a seconda di dove lo usi nella pipeline di sviluppo e di quanto sei consapevole dei suoi limiti.
Quando il vibe coding è utile
Ci sono contesti in cui il vibe coding è non solo accettabile, ma addirittura desiderabile:
- Esplorazione di idee: devi capire se un’idea di feature ha senso, se un’integrazione è fattibile, se un modello AI risponde abbastanza bene a un certo tipo di prompt.
- Proof of concept interne: vuoi mostrare rapidamente al board o al reparto operativo cosa potrebbe fare un agente AI su SharePoint, un workflow n8n o un’integrazione con il gestionale.
- Automazioni personali o di team: script per pulire dati, generare report, fare scraping controllato, dove il rischio è limitato e il beneficio di velocità è alto.
In questi casi, il vibe coding permette di ridurre il time-to-insight: in poche ore puoi avere qualcosa di funzionante da valutare, senza impegnare il team in settimane di analisi.
Quando il vibe coding diventa pericoloso
Il problema nasce quando il codice nato in modalità vibe coding viene:
- messo in produzione senza refactoring,
- usato su dati sensibili senza valutare sicurezza e GDPR,
- affidato a utenti non tecnici come se fosse un prodotto maturo,
- integrato in processi core (fatturazione, HR, qualità) senza governance.
È lo stesso tipo di rischio che si vede quando un prototipo di agente AI costruito in un weekend viene trasformato in “soluzione aziendale” senza passare da architettura, logging, monitoraggio, come descritto nell’articolo sugli AI Agents vs Prompt Engineering.
Per un CTO, la domanda chiave è: questo codice è un esperimento o un asset aziendale? Se è un asset, il vibe coding da solo non basta.
Chiunque può fare vibe coding oppure servono competenze specifiche?
Chiunque oggi può fare vibe coding a livello base: basta aprire un modello generativo, descrivere il problema e iniziare a copiare codice. Ma tra “riuscire a far girare qualcosa” e “sviluppare in modo responsabile in un contesto aziendale” c’è una differenza enorme.
Competenze minime per un vibe coding non distruttivo
Per evitare danni, anche nel vibe coding servono alcune basi:
- Comprensione dei concetti fondamentali: variabili, funzioni, errori, gestione delle eccezioni, I/O.
- Consapevolezza dei rischi sui dati: cosa significa inviare dati a un servizio cloud, quali dati non devono mai uscire dall’azienda, quando usare soluzioni in locale come Ollama in locale per PMI.
- Minima igiene del codice: non hardcodare credenziali, non committare segreti, non esporre endpoint senza autenticazione.
Un non sviluppatore può usare il vibe coding per automatizzare task personali, ma quando si entra nel perimetro IT aziendale, un CTO dovrebbe definire linee guida chiare su cosa è permesso e cosa no.
Ruolo di CTO ed engineering manager
Per i ruoli di guida tecnica, la responsabilità è doppia:
- abilitare il team a sperimentare con l’AI in modo sicuro,
- evitare che il codice “di prova” diventi infrastruttura critica.
Questo può tradursi in policy come:
- ambiente separato per prototipi,
- regole su quali dati possono essere usati con SaaS AI,
- processo di “promozione” da prototipo a progetto vero, con revisione di un ingegnere del software.
In molti casi, ha senso affiancare al team interno un consulente che aiuti a trasformare gli esperimenti in soluzioni solide, come nei servizi di sviluppo software su misura.
Un modello come ChatGPT può fare vibe coding in modo efficace?
Modelli come ChatGPT sono praticamente il motore principale del vibe coding moderno. Sono ottimi nel generare rapidamente:
- snippet di codice,
- bozze di script,
- integrazioni API di base,
- prompt e flussi per agenti AI.
Ma la loro efficacia va letta nel contesto giusto.
Cosa fa bene l’AI nel vibe coding
Un modello generativo è molto forte in:
- accelerare la scrittura di codice ripetitivo, boilerplate, mapping di campi, chiamate API standard;
- proporre alternative quando non hai chiaro come implementare qualcosa;
- tradurre da un linguaggio a un altro o da pseudocodice a codice eseguibile;
- creare rapidamente prototipi di workflow, ad esempio con n8n o Power Automate.
In questo senso, l’AI è un moltiplicatore di produttività per chi ha già basi tecniche.
I limiti strutturali di ChatGPT nel coding
Quello che un modello come ChatGPT non fa (e non può fare davvero) è:
- progettare un’architettura end-to-end tenendo conto di vincoli non esplicitati nel prompt;
- garantire sicurezza, compliance, performance sotto carico;
- assumersi responsabilità sulla manutenibilità del codice nel tempo;
- conoscere in profondità il tuo contesto aziendale, i tuoi sistemi legacy, le tue policy.
Per questo, il codice generato dall’AI deve essere visto come materiale grezzo, non come prodotto finito. Va inserito in un processo di sviluppo: code review, test, integrazione, monitoraggio. È lo stesso approccio richiesto quando si usano agenti AI su SharePoint o Power Platform, come discusso nella guida completa a SharePoint, Power Platform e Copilot per PMI.
Quali sono alcuni esempi pratici di vibe coding?
Per rendere concreto il concetto, vediamo alcuni scenari tipici in cui il vibe coding emerge spontaneamente nei team IT e prodotto.
1. Script veloci per automazioni interne
Un analista chiede a ChatGPT uno script Python per:
- pulire un file CSV,
- normalizzare alcune colonne,
- generare un report Excel.
Lo script funziona, viene condiviso su Teams e inizia a essere usato da più persone. Nessuno però:
- gestisce gli errori sui dati sporchi,
- logga cosa è stato elaborato,
- versiona il codice.
Finché resta un tool personale, il rischio è limitato. Ma se diventa parte di un processo aziendale, serve un passaggio a sviluppo strutturato, magari integrando la logica in un workflow di automazione dei processi aziendali.
2. Prototipo di chatbot interno
Un product owner costruisce con l’AI un chatbot che risponde alle domande dei colleghi leggendo documenti aziendali. Usa un servizio SaaS esterno, carica PDF con informazioni sensibili e ottiene un risultato “wow”.
Il rischio:
- dati sensibili caricati su un servizio non governato,
- assenza di controllo su dove vanno i dati,
- nessuna valutazione di retention, logging, accessi.
È un classico caso in cui il vibe coding va bene per dimostrare il valore, ma poi serve un progetto serio per portare la soluzione in locale o in un ambiente governato, come spiegato in come usare l’AI in locale senza esporre i dati aziendali.
3. Integrazione rapida con un gestionale
Un dev junior chiede all’AI di scrivere un connettore verso le API del gestionale per sincronizzare ordini o fatture. Il codice funziona in test, ma:
- non gestisce bene i timeout,
- non ha retry con backoff,
- non logga gli errori in modo strutturato,
- non prevede alert in caso di fallimenti.
In un ambiente di produzione, questo significa dati incoerenti, riconciliazioni manuali, ore uomo perse. Qui il vibe coding può essere il punto di partenza, ma serve un ingegnere del software per trasformare il connettore in un componente affidabile.
Che relazione c’è tra vibe coding e l’uso dell’AI nello sviluppo software?
Il vibe coding è, di fatto, il modo spontaneo con cui molti team stanno introducendo l’AI nello sviluppo software: prima come copilota per scrivere codice, poi come strumento per costruire intere funzionalità.
AI come acceleratore, non come sostituto dell’ingegneria
L’AI porta tre effetti principali:
- Riduce il costo del tentativo: provare una soluzione costa pochissimo, quindi si sperimenta di più.
- Aumenta la velocità di prototipazione: si passa dall’idea al demo in ore, non in settimane.
- Abbassa la barriera all’ingresso: anche chi non è sviluppatore può creare automazioni.
Ma non elimina la necessità di:
- architettura,
- sicurezza,
- governance dei dati,
- processi di delivery.
Questo è particolarmente evidente quando si passa da semplici script a agenti AI orchestrati, che interagiscono con sistemi interni, come descritto in Agenti AI su SharePoint con Copilot Studio: pattern architetturali per HR, Qualità e IT nelle PMI.
Come integrare il vibe coding in un processo sano
Per un CTO o un engineering manager, l’obiettivo non è bloccare il vibe coding, ma incanalarlo. Alcune pratiche utili:
- Definire chiaramente cosa è prototipo e cosa è prodotto, con ambienti separati.
- Introdurre una checklist minima per promuovere un prototipo a progetto: logging, gestione errori, test base, revisione sicurezza.
- Standardizzare l’uso dell’AI: modelli approvati, policy sui dati, preferenza per soluzioni in locale quando si toccano dati sensibili.
- Affiancare il team con competenze di ingegneria del software e architettura per i passaggi critici.
In questo modo, il vibe coding diventa un motore di innovazione controllata, non una fonte di debito tecnico incontrollato.
Quando serve un ingegnere del software vero (e un progetto strutturato)
Arriviamo al punto centrale per chi guida team tecnici: quando il vibe coding non basta più e serve un progetto di sviluppo vero, con responsabilità, budget e obiettivi chiari.
Segnali che stai superando il limite del vibe coding
Alcuni indicatori pratici:
- Il codice generato dall’AI viene usato da più di una persona o da un intero reparto.
- Lo script o il tool tocca dati di clienti, dipendenti, fornitori.
- Il flusso automatizzato impatta processi core: fatturazione, pagamenti, HR, qualità, produzione.
- Stai iniziando a “patchare” bug su bug senza una visione d’insieme.
- Nessuno sa davvero dove girano cosa, con quali permessi, con quali log.
In questi casi, continuare in modalità vibe coding significa accumulare debito tecnico e rischio operativo che prima o poi esploderà in costi, incidenti o blocchi.
Cosa fa un ingegnere del software in più rispetto al vibe coding
Un ingegnere del software esperto non si limita a “far funzionare il codice”. Porta:
- Analisi dei requisiti: cosa serve davvero, quali sono i vincoli, quali casi limite.
- Architettura: come scomporre il problema in componenti, come farli comunicare, come scalare.
- Qualità e manutenibilità: test, logging, monitoraggio, gestione errori, documentazione.
- Sicurezza e dati: autenticazione, autorizzazione, cifratura, conformità GDPR.
- Processo: versionamento, CI/CD, ambienti, rollback, gestione rilasci.
È questo salto che permette di trasformare un prototipo AI in una soluzione aziendale affidabile, sia che si tratti di un workflow di automazione, di un agente AI o di un’applicazione su misura.
Come passare dal vibe coding a un progetto strutturato
Un percorso tipico per una PMI o un team prodotto può essere:
- Mappare gli esperimenti esistenti: quali script, tool, agenti AI sono già in uso, da chi, con quali dati.
- Valutare rischi e impatti: cosa succede se si rompe? quali dati tocca? chi è responsabile?
- Selezionare cosa industrializzare: non tutto merita un progetto, ma alcune automazioni portano valore sufficiente.
- Definire un progetto di sviluppo: requisiti, architettura, stack, budget, tempi.
- Affidarsi a competenze ingegneristiche, interne o esterne, per realizzare la soluzione in modo robusto.
Se ti riconosci in questo scenario e hai già diversi “esperimenti AI” che iniziano a diventare critici, può essere il momento di trasformarli in soluzioni solide con un percorso di sviluppo software su misura: trasformo esigenze operative in soluzioni solide e scalabili.
Domande frequenti
Che cos’è esattamente il vibe coding?
Il vibe coding è un modo di sviluppare software guidato più dall’intuizione e dai suggerimenti dell’AI che da un’analisi strutturata di requisiti, architettura e vincoli. È utile per prototipi rapidi e sperimentazione, ma non sostituisce l’ingegneria del software necessaria per sistemi stabili, sicuri e manutenibili.
Il vibe coding è una cosa positiva o negativa per lo sviluppo software?
Il vibe coding non è né solo positivo né solo negativo: è uno strumento. È positivo per esplorare idee, validare rapidamente ipotesi e creare proof of concept. Diventa negativo quando viene usato per prodotti critici o in produzione senza architettura, test, sicurezza, documentazione e responsabilità chiare su manutenzione e costi futuri.
Chiunque può fare vibe coding oppure servono competenze specifiche?
Chiunque può fare vibe coding a livello base usando strumenti AI, ma senza competenze minime di sviluppo si rischiano errori gravi. Per un uso professionale servono basi di programmazione, comprensione di sicurezza, dati, integrazioni e limiti dei modelli. Un CTO dovrebbe definire confini chiari tra sperimentazione libera e sviluppo strutturato.
Un modello come ChatGPT può fare vibe coding in modo efficace?
Un modello come ChatGPT può supportare il vibe coding in modo efficace per generare idee, snippet di codice e prototipi veloci. Tuttavia non ha consapevolezza reale di architettura, vincoli di produzione o contesto aziendale. Per questo i risultati vanno sempre revisionati, integrati in un processo di sviluppo e sottoposti a test e code review.
Quali sono alcuni esempi pratici di vibe coding?
Esempi pratici di vibe coding includono creare rapidamente uno script per automatizzare un task ripetitivo, generare una prima integrazione API con l’AI, costruire un prototipo di chatbot interno o una dashboard veloce. In tutti questi casi il codice è inizialmente “usa e getta” e va poi riscritto o strutturato prima dell’uso in produzione.
Che relazione c’è tra vibe coding e l’uso dell’AI nello sviluppo software?
Il vibe coding è spesso abilitato proprio dall’uso dell’AI nello sviluppo software, perché modelli come ChatGPT rendono facile generare codice senza progettazione approfondita. L’AI accelera l’esplorazione ma non sostituisce architettura, sicurezza, governance dei dati e processi di delivery. Il ruolo del CTO è integrare l’AI in un flusso di sviluppo solido.