Nell’ultimo anno il termine vibe coding ha iniziato a circolare con insistenza nel dibattito sullo sviluppo software assistito da AI. In cosa consiste esattamente? Si tratta di un modo diverso di progettare e costruire software sfruttando in modo intensivo i Large Language Model. In questo approccio lo sviluppatore smette di concentrarsi sulla scrittura riga per riga e assume un ruolo più vicino a quello dell’architetto, guidando il processo attraverso istruzioni in linguaggio naturale e decisioni ad alto livello.
Per le aziende, il tema non riguarda la sperimentazione fine a sé stessa. Il vero punto è capire se, quando e come il vibe coding possa diventare uno strumento utile nei progetti reali, senza compromettere qualità, sicurezza e controllo dei processi. Ecco perché in questa guida analizzeremo vantaggi, limiti e scenari di utilizzo, per offrire un quadro pratico utile soprattutto a team tecnici, manager e responsabili dell’innovazione che vogliono muoversi con metodo in un contesto in così rapida evoluzione.
Cos’è il vibe coding e perché interessa le aziende
Il vibe coding è un approccio allo sviluppo software che sfrutta in modo intensivo i modelli linguistici di grandi dimensioni per generare codice a partire da istruzioni espresse in linguaggio naturale. Il termine è stato coniato da Andrej Karpathy per descrivere la pratica in cui lo sviluppatore definisce la vibe del progetto, ma delega all’Intelligenza Artificiale la parte di sviluppo, lasciandole di fatto tradurre interamente l’idea in codice.
Un modello, insomma, in cui il contributo umano diventa più dichiarativo che operativo. Si definisce l’obiettivo, si descrive il comportamento desiderato, si corregge la direzione quando serve. Il codice non viene scritto riga per riga, ma emerge da una co-creazione continua tra persona e modello, con iterazioni rapide e progressive.
Per le aziende, il vibe coding non è interessante perché “fa scrivere codice all’AI”, ma perché riduce il tempo necessario per trasformare un’idea in qualcosa di testabile. Pensiamola come un’opportunità che permette di esplorare nuove soluzioni, validare ipotesi e allineare team tecnici e non tecnici sullo stesso livello di comprensione. Vediamo allora come inserirlo in modo consapevole nei processi aziendali.
Cosa può fare il vibe coding nei progetti aziendali
Quando si passa dal concetto all’operatività, il valore del vibe coding nei progetti aziendali emerge soprattutto nella capacità di ridurre gli spazi di incomprensione tra idea, sviluppo e verifica, spesso gestiti da team o professionisti diversi. Nei contesti tradizionali, ogni nuova funzionalità richiede una traduzione dettagliata in specifiche tecniche, seguita da cicli di sviluppo spesso lunghi. Il vibe coding accorcia inevitabilmente questo passaggio, consentendo di trasformare rapidamente un’esigenza di business in un prototipo funzionante.
Product manager, designer, analisti o responsabili di processo possono contribuire in modo più diretto alla definizione delle soluzioni, utilizzando il linguaggio naturale come punto di contatto con gli strumenti di sviluppo. Il che implica una migliore comprensione condivisa di ciò che si sta costruendo. Attenzione, però, perché se il processo non è supervisionato da sviluppatori senior molto competenti, il rischio di trovarsi un prodotto software buggato è molto alto. Altra conseguenza che spesso non viene presa in considerazione è l’allungamento della fase di testing, dovuta a un codice poco chiaro o inutilmente contorto. Meglio quindi non affidare agli strumenti AI la creazione di applicazioni o programmi molto complessi e dedicare un po’ più di tempo alla scelta del progetto da “delegare” all’AI.
Dal punto di vista strategico, il vibe coding diventa quindi uno strumento per supportare decisioni rapide, testare alternative e ridurre il rischio di investire tempo e risorse su soluzioni non validate. Non sostituisce i processi strutturati, ma li affianca nelle fasi in cui esplorazione e adattamento contano più della stabilità a lungo termine.
Vantaggi competitivi e accelerazione dei processi
Uno dei motivi principali per cui il vibe coding in azienda sta attirando attenzione è il suo impatto diretto sulla velocità dei processi di sviluppo. Affidando ai modelli AI la generazione del codice di base, i team riducono il tempo speso su attività ripetitive e possono concentrarsi sulle decisioni che incidono davvero sul valore del progetto. Questo si traduce in cicli più brevi, feedback più rapidi e una maggiore capacità di reagire ai cambiamenti.
Dal punto di vista competitivo, la velocità diventa un vantaggio solo quando è accompagnata da una reale capacità di apprendimento. Il vibe coding consente di costruire, testare e modificare soluzioni in modo continuo, favorendo un approccio iterativo che si integra bene con le logiche Agile. Le aziende possono così validare ipotesi di prodotto prima di investire risorse significative, riducendo il rischio di scelte sbagliate e aumentando l’efficacia delle decisioni.
C’è poi un aspetto organizzativo spesso sottovalutato. Accelerare lo sviluppo significa indubbiamente “fare prima”, ma anche rendere il processo più accessibile. Quando la barriera tecnica si abbassa, più figure aziendali riescono a partecipare in modo attivo alla fase di progettazione. Questo allineamento tra visione di business e implementazione tecnica contribuisce a creare un vantaggio competitivo sicuramente meno visibile dall’esterno, ma più duraturo nel tempo.
Supporto a innovazione, creatività e sviluppo
Il vibe coding esprime il suo potenziale massimo quando l’obiettivo è esplorare alternative inedite. Se un’azienda deve testare nuove idee, valutare soluzioni alternative o costruire rapidamente una prima versione di un prodotto, la possibilità di dialogare con l’AI in linguaggio naturale diventa un acceleratore creativo, perché qui il focus si sposta dalla correttezza formale del codice alla capacità di dare forma a un’idea.
La rapidità con cui è possibile generare e modificare prototipi incoraggia i team a provare strade che, in un contesto tradizionale, verrebbero scartate per motivi di tempo o di costo. In questo senso, il vibe coding diventa uno strumento di supporto all’innovazione, utile per alimentare un flusso continuo di ipotesi e soluzioni.
Anche dal punto di vista dello sviluppo delle persone, l’impatto è rilevante. Riducendo la distanza tra idea e implementazione, il vibe coding stimola una maggiore partecipazione e responsabilità creativa. I team imparano a ragionare per obiettivi, a formulare richieste chiare e a valutare criticamente i risultati prodotti dall’AI, competenze che diventano centrali man mano che lo sviluppo software si avvicina a una logica sempre più conversazionale.
Strumenti per applicare il vibe coding al lavoro quotidiano
Il vibe coding si basa su strumenti già disponibili e utilizzabili nel lavoro quotidiano. Al centro, come abbiamo visto, ci sono i Large Language Model, accessibili tramite interfacce conversazionali o integrati direttamente negli ambienti di sviluppo. Soluzioni come ChatGPT o Google Gemini permettono di descrivere funzionalità, flussi logici o modifiche desiderate in linguaggio naturale, ottenendo rapidamente codice funzionante da affinare attraverso iterazioni successive.
Nell’ambito applicazioni, ultimamente abbiamo assistito alla nascita di tantissimi tool per la creazione “vibe” di app. Pensiamo a Lovable AI, start-up europea made in Svezia, oppure al suo concorrente che arriva direttamente da Mountain View, Google Opal.
Accanto alle interfacce conversazionali, stanno emergendo IDE e strumenti di sviluppo potenziati dall’AI che rendono il vibe coding ancora più fluido. Editor come quelli dotati di assistenti integrati consentono di intervenire su intere codebase con comandi testuali, spiegare cosa fa una porzione di codice o chiedere modifiche mirate senza dover analizzare manualmente ogni dettaglio. Questo abbassa ulteriormente la soglia di accesso e accelera le fasi esplorative dei progetti.
Abbiamo visto che per le aziende, però, la differenza non la fa lo strumento in sé, ma la capacità di usarlo in modo consapevole. Senza una comprensione chiara di come formulare richieste efficaci e di come valutare criticamente l’output generato, il rischio è quello di ottenere risultati veloci ma fragili. È per questo che la formazione diventa centrale: imparare a usare la generative AI è quindi la base da cui partire. All’interno del catalogo di Data Masters, puoi trovare corsi perfetti per chi è alle prima armi e vuole ottenere una conoscenza approfondita dei tool AI tra cui: il Corso Completo ChatGPT ed il Corso Completo Google Gemini.
Si rivelano strumenti didattici particolarmente utili perché mirati all’uso professionale e ricchi di casi d’uso reali.
Come integrare il vibe coding nei processi di sviluppo
Per funzionare davvero in azienda, il vibe coding deve uscire dalla dimensione sperimentale e trovare spazio all’interno di processi di sviluppo già esistenti. L’errore più comune è trattarlo come una scorciatoia che bypassa regole, ruoli e controlli. In realtà, il suo valore emerge quando viene inserito in una struttura chiara, capace di governare velocità e qualità.
Il vibe coding si presta bene alle fasi iniziali del lavoro. Può supportare la definizione delle user story, la creazione di prototipi o l’esplorazione di soluzioni alternative prima che il team entri nella fase di implementazione vera e propria.
Un approccio efficace è quello ibrido. La fase esplorativa sfrutta il vibe coding per accelerare ideazione e sperimentazione; la fase successiva riporta il controllo su pratiche consolidate come revisione del codice, refactoring, test e documentazione. In questo modo si sfruttano i benefici dell’AI senza accumulare debito tecnico né perdere visibilità su ciò che entra in produzione.
Rischi e limiti da considerare
La principale criticità del vibe coding riguarda il rapporto tra velocità e qualità. Il codice generato rapidamente può risultare corretto dal punto di vista funzionale, ma fragile sotto il profilo della manutenzione. Senza un controllo umano attento, il rischio è quello di introdurre soluzioni difficili da comprendere, estendere o correggere nel tempo.
Un altro aspetto delicato è la sicurezza. I modelli AI non hanno una reale consapevolezza del contesto applicativo e possono produrre codice che ignora best practice fondamentali, esponendo il progetto a vulnerabilità. A questo si aggiunge la tendenza, sempre più diffusa, a ridurre o saltare le fasi di QA, affidandosi in modo eccessivo all’output dell’AI o demandando all’AI stessa il controllo del proprio lavoro.
Infine, esiste un rischio culturale e organizzativo. Un uso non guidato del vibe coding può portare a una perdita progressiva di competenze interne e a una dipendenza eccessiva dagli strumenti. Per evitarlo, è necessario sviluppare capacità di lettura critica del codice, di formulazione efficace delle richieste e di supervisione tecnica.
I consigli di Data Masters per usare il vibe coding in azienda
Usare il vibe coding in azienda in modo efficace richiede un cambio di mentalità prima ancora che un cambio degli strumenti. Il primo consiglio è trattarlo come una competenza, invece che come una scorciatoia. La qualità dei risultati dipende dalla capacità di formulare richieste chiare, di leggere criticamente il codice generato e di inserirlo in un contesto tecnico coerente. Senza queste basi, la velocità iniziale rischia di diventare un problema nel medio periodo.
Un secondo punto riguarda la formazione dei team. Il vibe coding, così come l’uso più ampio di AI e modelli di machine learning, diventa davvero efficace quando è sostenuto da una strategia di crescita delle competenze. Per le aziende questo significa partire da una mappatura chiara delle skill presenti, definire obiettivi formativi coerenti con il business e costruire percorsi di upskilling e reskilling capaci di avere un impatto concreto sul lavoro quotidiano. È questo l’approccio alla base della consulenza avanzata per aziende di Data Masters: percorsi formativi 100% online, con lezioni registrate o in diretta, progettati per trasformare l’adozione dell’AI da sperimentazione isolata a competenza reale e condivisa all’interno dell’organizzazione.
AUTORE:Giuseppe Mastrandrea Apri profilo LinkedIn
Giuseppe è un Ingegnere Informatico con una forte specializzazione e pubblicazioni in ambito Computer Vision. Da circa 8 anni si dedica all’insegnamento in ambito informatico e alla formazione sulle tecnologie emergenti tra le quali il Machine Learning.
