Simon Willison: sentirsi «tristi per l’AI» quando un agente scrive codice in un’ora

Un agente di coding completa in un’ora un lavoro che ti avrebbe preso una settimana. Lo fa bene. E tu ti senti scoraggiato. Da qui parte Simon Willison nel post “Feeling sad about AI”, pubblicato l’11 settembre 2026¹.

Willison scrive che molte persone hanno vissuto un momento di “crisi esistenziale” di fronte a questo cambio di passo. Dice di esserci passato anche lui, “qualche anno fa”, e di esserne uscito¹. La reazione iniziale, ribadisce, è “molto scoraggiante” quando vedi un agente completare rapidamente un compito che per te era lungo e impegnativo¹.

Poi mette a fuoco il punto chiave. “Tradurre una specifica esatta in codice decente” non è più una competenza unica. Non lo è più oggi, e l’esempio dell’ora contro la settimana lo rende evidente¹. Accettata questa realtà, suggerisce di guardare al “set più ampio” di problemi che un ingegnere del software affronta. Lì, dice, “c’è ancora tantissimo” da fare¹.

Willison sostiene che abilità ed esperienza permettono di padroneggiare i nuovi strumenti, creare valore ed “eseguire” a un livello molto superiore rispetto a chi sta appena iniziando a costruire software usando agenti senza la stessa profondità. Non si tratta di negare il cambiamento, ma di usarlo: le competenze accumulate restano un vantaggio se applicate ai nuovi flussi di lavoro¹.

Arriva anche un avvertimento. Se non vuoi che la tua professione “cambi per nulla”, avrai “un periodo difficile”¹. Willison chiede se, nella storia dell’ingegneria del software, ci sia mai stata stabilità degli strumenti e dei linguaggi “oltre un orizzonte di circa cinque anni”¹. Non offre un elenco di risposte o esempi: pone la domanda per inquadrare il ritmo abituale dell’evoluzione nel settore.

Aggiunge che “questi cambiamenti stanno accadendo un po’ più in fretta”¹. Non minimizza la velocità. Ma collega l’accelerazione a un contesto che gli ingegneri conoscono: strumenti e pratiche cambiano, e l’adattamento fa parte del lavoro. La differenza, ora, è nella rapidità con cui gli agenti eseguono compiti che fino a ieri richiedevano più tempo umano¹.

Nelle sue righe non ci sono ricette operative, elenchi o processi. C’è una prospettiva: riconoscere la perdita di esclusività di alcune attività, accettare il disagio iniziale, e spostare l’attenzione dove l’esperienza pesa ancora. La “profondità” di chi ha costruito software prima degli agenti, dice, consente di integrarli e alzare il livello dell’esecuzione rispetto a chi parte ora senza quel retroterra¹.

In chiusura, Willison rilegge il sentimento di “tristezza per l’AI” come una fase attraversabile. Non nega lo smarrimento; lo colloca all’inizio di un percorso in cui le competenze maturate restano leve per dominare gli strumenti nuovi, nonostante l’accelerazione in corso¹.