Quanto è bravo ChatGPT a scrivere codice?

Gli sviluppatori scrivono più codice che mai, ma non tutto è scritto da umani. I chatbot AI e gli assistenti alla programmazione come ChatGPT stanno diventando uno standard nello sviluppo software, promettendo codifica più veloce, debug istantaneo e soluzioni ottimizzate.

Alcuni dicono che ChatGPT sia rivoluzionario, capace di correggere codice e rendere lo sviluppo più efficiente. Ma, a differenza di un vero agente AI, che può operare autonomamente in flussi di lavoro complessi, ChatGPT si basa ancora sull’input e il controllo dell’utente.

Questo articolo analizza cosa ChatGPT può e non può fare, mettendo alla prova le sue capacità di programmazione. È solo un autocompletamento intelligente o può essere davvero utilizzato per uno sviluppo serio nel 2025?

Cosa può fare ChatGPT nella programmazione

ChatGPT è un potente strumento di intelligenza artificiale che può essere utilizzato per scrivere codice in linguaggi di programmazione come C++, Java e Python. Utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale per comprendere le domande degli utenti e generare porzioni di codice con soluzioni.

È particolarmente efficace nel generare codice standard, correggere errori e spiegare logiche complesse. Automatizza le attività di programmazione ripetitive, liberando gli sviluppatori dalla scrittura di codice boilerplate.

È uno strumento potente per il refactoring e l’ottimizzazione, che permette agli sviluppatori di migliorare l’efficienza, semplificare la logica e applicare le best practice per un codice più pulito. Queste funzionalità sono state potenziate con l’introduzione di Canvas nell’ottobre 2024.

Il codice di ChatGPT è affidabile?

ChatGPT può far risparmiare tempo agli sviluppatori generando codice di base, riducendo il lavoro manuale su compiti ripetitivi. Gestisce facilmente soluzioni di programmazione semplici, ma fatica con problemi complessi, a volte producendo risultati errati o inefficienti.

Anche se accelera lo sviluppo, il suo output non è sempre affidabile—la supervisione umana è essenziale per perfezionare, correggere e garantire la qualità del codice prima dell’implementazione.

ChatGPT può risolvere problemi di programmazione?

ChatGPT può aiutare con problemi di programmazione, ma le sue limitazioni lo rendono inaffidabile per compiti complessi. Fornisce risposte rapide, ma fatica con problemi più profondi a causa dei limiti intrinseci del modello.

Dove ChatGPT non eccelle nella risoluzione dei problemi:

• Knowledge Cutoff: Non conosce nuovi framework, librerie e aggiornamenti.
• Contesto multi-file: Impossibile tracciare le dipendenze tra più file o in codebase di grandi dimensioni.
• Memoria a lungo termine: Perde il contesto nelle interazioni prolungate, causando incoerenze.
• Nessuna esecuzione o validazione: Genera codice ma non può eseguirlo o verificarne l’accuratezza.
• Limiti di logica e ragionamento: Difficoltà con la complessità algoritmica e le decisioni a livello di sistema.

ChatGPT è ottimo per soluzioni rapide, ma richiede supervisione umana per tutto ciò che va oltre la risoluzione di problemi di base.

Come programmare con ChatGPT

ChatGPT è un potente assistente per la programmazione, ma per usarlo al meglio servono buone pratiche. Può aiutare nella generazione di codice, nel debug, nell'ottimizzazione, nell'apprendimento e nell'automazione dei flussi di lavoro. Ecco come gli sviluppatori possono ottenere il massimo da ChatGPT.

1. Generazione efficiente di codice

ChatGPT può creare funzioni, endpoint API, query di database e altro ancora. Per ottenere i risultati migliori:

• Sii specifico nei prompt – Invece di “Scrivi una funzione di login,” chiedi “Scrivi una funzione di login sicura in Python usando bcrypt e JWT per l’autenticazione.”
• Richiedi spiegazioni – Chiedi “Spiega questa funzione riga per riga” per capire la logica dietro il codice generato dall’IA.
• Itera e perfeziona – Continua con “Rendi questa funzione più efficiente” o “Rifattorizza usando le convenzioni Python.”

2. Debug e correzione degli errori

ChatGPT può analizzare codice non funzionante, suggerire correzioni e spiegare i messaggi di errore.

• Fornisci il messaggio di errore completo – L’IA può effettuare il debug solo se conosce il problema.
• Usa il debug passo-passo – Chiedi “Cosa non va in questa funzione?” seguito da “Come posso correggere questo errore?”
• Verifica le correzioni dell’IA – L’IA può suggerire soluzioni errate, quindi testa sempre le sue risposte.

3. Automazione delle attività ripetitive

Gli sviluppatori possono usare ChatGPT per generare script per gestione file, elaborazione dati e flussi di lavoro automatizzati.

• Chiedi script CLI – “Scrivi uno script Bash per rinominare tutti i file in una cartella.”
• Genera casi di test – “Scrivi test unitari per questa funzione usando Jest.”
• Crea query SQL – “Genera una query SQL per ottenere i 10 clienti principali per fatturato.”

4. Comprendere e implementare le migliori pratiche di sicurezza

L’AI può aiutare gli sviluppatori a scrivere codice più sicuro e protetto seguendo le migliori pratiche del settore.

• Verifica vulnerabilità – “Questa funzione presenta rischi di sicurezza?”
• Migliora l’autenticazione – “Implementa l’autenticazione OAuth2 per questa API.”
• Sanitizza gli input – “Come posso prevenire l'SQL injection in questa query?”

5. Apprendere nuove tecnologie e best practice

ChatGPT è un tutor on-demand per imparare nuovi linguaggi di programmazione, framework e librerie.

• Comprendere nuovi concetti – “Spiega come funzionano le closure in JavaScript.”
• Ottieni esempi di sintassi – “Mostrami come creare una REST API in FastAPI.”
• Impara i design pattern – “Spiega il pattern Singleton con un esempio in Python.”

Cose interessanti di programmazione che puoi fare con ChatGPT

ChatGPT è andato oltre la generazione di semplici frammenti di codice; ora offre funzionalità avanzate che migliorano notevolmente l’esperienza di sviluppo. Ecco alcuni modi innovativi per sfruttare ChatGPT in compiti di programmazione più sofisticati:

1. Distribuisci modelli GPT personalizzati per esigenze di programmazione specifiche

Gli sviluppatori possono creare modelli GPT personalizzati per linguaggi di programmazione, framework o stili di codice specifici. Questa personalizzazione garantisce il rispetto delle best practice e la coerenza tra i progetti.

2. Usa la funzione Canvas per modificare il codice in modo interattivo

La funzione Canvas in ChatGPT offre un ambiente interattivo dove gli sviluppatori possono generare, modificare e iterare il codice direttamente nell’interfaccia chat. Questa integrazione semplifica lo sviluppo consentendo modifiche in tempo reale e feedback immediati.

3. Sfrutta modelli di ragionamento avanzati per risolvere problemi complessi

I modelli di ragionamento avanzato di OpenAI, come o1 e o3, sono progettati per affrontare sfide di codifica complesse. Questi modelli migliorano la coerenza logica, riducono gli errori e forniscono soluzioni sofisticate per la progettazione di algoritmi complessi, il debug e la consulenza sull’architettura dei sistemi.

4. Genera rappresentazioni visive con Mermaid.js

ChatGPT può produrre diagrammi Mermaid.js per visualizzare architetture di sistema, flussi di lavoro e algoritmi. Questi strumenti visivi aiutano nella pianificazione, nella spiegazione di sistemi complessi e nel migliorare la comprensione delle strutture di codice.

5. Crea mockup UI e concept di design con integrazione DALL·E

Integrando DALL·E, ChatGPT consente agli sviluppatori di generare contenuti visivi come mockup di interfacce, diagrammi di sistema e concept art. Questa funzione è particolarmente utile per lo sviluppo front-end e la pianificazione di progetti, offrendo un contesto visivo ai progetti di coding.

Dovresti affidarti a ChatGPT per programmare?

Anche se ChatGPT non può sostituire completamente gli sviluppatori umani, la sua capacità di creare soluzioni rapidamente significa che alcune attività potrebbero non richiedere più l’intervento umano. Questo potrebbe ridurre la domanda per alcune competenze.

Nel coding, ChatGPT eccelle nel generare codice standard, individuare pattern e suggerire ottimizzazioni con grande rapidità. Semplifica le attività ripetitive, permettendo agli ingegneri di concentrarsi su compiti più strategici e innovativi.

Man mano che la tecnologia evolve, gli ingegneri software che si adattano e guidano questi strumenti ne determineranno sia le applicazioni future che l’impatto sul settore.

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Domande frequenti

1. Quali sono i principali limiti di ChatGPT rispetto a uno sviluppatore umano?

Le principali limitazioni di ChatGPT rispetto a uno sviluppatore umano sono la mancanza di ragionamento profondo, l’incapacità di mantenere il contesto di progetto a lungo termine e l’assenza di esperienza reale di programmazione. Non può prendere decisioni architetturali o risolvere casi limite imprevedibili come farebbe uno sviluppatore esperto.

2. ChatGPT può apprendere dal mio codice esistente per migliorare i suggerimenti?

ChatGPT non apprende automaticamente dal tuo codice esistente, ma puoi fornire file o contesto rilevanti usando strumenti come embeddings, GPT personalizzati o API per rendere le risposte più mirate. Questa contestualizzazione è temporanea e non modifica l’addestramento del modello.

3. ChatGPT supporta la programmazione in linguaggi di nicchia o meno diffusi?

Sì, ChatGPT supporta la programmazione in linguaggi di nicchia o meno diffusi, ma la qualità dei risultati può essere variabile. Offre le migliori prestazioni con linguaggi ampiamente utilizzati come Python, JavaScript e Java, che dispongono di più dati di addestramento.

4. Esiste un modo per addestrare o ottimizzare ChatGPT per uno specifico stack tecnologico o progetto?

Sì, puoi effettuare il fine-tuning dei modelli GPT tramite l’API di OpenAI o usare strumenti come GPT personalizzati e function calling per allineare il modello al tuo stack tecnologico o alla logica aziendale. Tuttavia, il fine-tuning richiede dati di addestramento curati e non è immediato.

5. I team possono utilizzare ChatGPT in modo collaborativo e in tempo reale durante le revisioni del codice o la pianificazione degli sprint?

ChatGPT non supporta la collaborazione in tempo reale nativamente, ma i team possono integrarlo in piattaforme come Slack, GitHub o Notion per assistenza su revisioni di codice e pianificazione in modo asincrono. Per la collaborazione dal vivo, alcuni team usano agenti integrati tramite strumenti come Botpress.