Vibe Coding: Cos’è e come cambia il software nel 2026

Negli ultimi mesi una parola è entrata di prepotenza nel vocabolario di chi sviluppa: vibe coding. Se ne parla su LinkedIn, nei video su YouTube e ormai anche nei documenti ufficiali di Google. Ma cosa significa davvero? E soprattutto, cosa cambia per chi, come me, costruisce siti e software ogni giorno?

In questo articolo ti spiego il vibe coding in modo semplice, partendo da un recente paper di Google (“The New SDLC With Vibe Coding”), senza tecnicismi inutili. Vedremo cos’è, in cosa si differenzia dall’agentic engineering (con un esempio pratico) e quali competenze contano davvero oggi.

Cos’è il vibe coding?

Il vibe coding è un modo di programmare in cui descrivi a un’intelligenza artificiale cosa vuoi ottenere, in linguaggio naturale, e accetti il codice che ti restituisce. Se qualcosa si rompe, copi l’errore, lo reincolli nel prompt e chiedi all’AI di sistemarlo.

Il termine nasce a febbraio 2025 da un post di Andrej Karpathy, uno dei nomi più noti nel mondo dell’AI. Il concetto chiave era più o meno questo: lasciati andare alle “vibrazioni” e dimentica che il codice esista. In pratica: smetti di pensare alla sintassi (le parentesi, i punti e virgola) e pensa solo al risultato.

La metafora più semplice? È come ordinare un piatto al ristorante invece di cucinarlo. Tu dici cosa vuoi mangiare, la cucina pensa al resto.

Dall’autocomplete agli agenti autonomi

Questa rivoluzione non è arrivata dall’oggi al domani. È passata per diverse tappe:

• Autocomplete: l’editor indovinava le prossime parole (un po’ come il T9 dei vecchi telefoni).
• Suggerimenti inline: l’AI completava intere funzioni.
• Chat: descrivevi una funzione a parole e ricevevi il codice.
• Agenti autonomi: oggi un agente può clonare un progetto, pianificare le modifiche, eseguirle, lanciare i test e proporre il codice finito. Senza che tu scriva una riga.

Secondo i dati citati da Google, a inizio 2026 l’85% degli sviluppatori usa regolarmente strumenti di AI per programmare, e circa il 41% del codice nuovo è generato dall’AI. Non è fantascienza: è il presente.

Lo spettro: dal vibe coding all’agentic engineering

Ecco il punto più importante di tutto il documento: il vibe coding non è un interruttore acceso o spento. È uno spettro, una linea con due estremi.

Da un lato c’è il vibe coding puro: veloce, casuale, perfetto per prototipi e progetti personali. Dall’altro c’è l’agentic engineering: disciplinato, con regole, test e controlli, pensato per il software che va in produzione.

La differenza non è “usi o non usi l’AI”. La differenza è quanta struttura, verifica e giudizio umano metti intorno a quello che l’AI produce.

Vibe coding vs agentic engineering: la differenza con un esempio

Facciamo un esempio concreto, di quelli che capitano davvero quando costruisci un sito.

Immagina di dover aggiungere un modulo di contatto a un sito WordPress.

In modalità vibe coding fai così: apri l’AI e scrivi “creami un form di contatto che invia una mail”. Copi il codice, lo incolli, ti mandi una mail di prova, funziona, pubblichi. Non hai letto il codice. Tutto bene, finché un utente non scrive l’email senza la chiocciola e il sito restituisce una schermata bianca. Solo allora scopri che mancavano i controlli, la protezione anti-spam e la gestione degli errori.

In modalità agentic engineering, invece, lavori così:

1. Prima scrivi le regole (in un file chiamato AGENTS.md): “valida sempre l’email, gestisci il caso in cui il server di posta non risponde, salva il consenso GDPR, mai dati in chiaro”.
2. Poi prepari i test che verificano questi casi.
3. Lasci che l’AI implementi dentro questi paletti.
4. I test girano in automatico. Se qualcosa non passa, l’errore torna all’AI che corregge da sola.
5. Tu controlli l’architettura e le scelte importanti, non ogni singola riga.

Stesso strumento, stessa AI. Cambia solo quanta disciplina ci metti intorno.

La metafora che uso spesso con i clienti è questa: il vibe coding è come montare un mobile a occhio, senza istruzioni. Veloce, a volte funziona. L’agentic engineering è come costruire una casa con un progetto, le verifiche del geometra e il collaudo finale. Più lento all’inizio, ma ci abiti dentro senza paura che crolli.

C’è anche una battuta nel documento che rende l’idea: dire al tuo responsabile che state facendo “vibe coding” sul sistema dei pagamenti fa giustamente venire i brividi. Dire che fate “agentic engineering”, con test che garantiscono la correttezza, è tutta un’altra storia.

Il “problema dell’80%”

Qui arriva il limite più onesto dell’AI, quello che Google chiama il problema dell’80%.

L’AI genera in fretta circa l’80% del codice di una funzione. Il restante 20% (i casi limite, la gestione degli errori, i punti di integrazione, i dettagli di correttezza) richiede esperienza e contesto che i modelli spesso non hanno.

Il bello? Quel 20% mancante è proprio dove vivono i problemi seri. E sono difficili da scovare, perché il codice “sembra giusto” e magari supera anche i test base. Da web designer ti assicuro che è qui che si gioca la differenza tra un sito che funziona alla demo e uno che regge col traffico vero.

Context engineering: la vera competenza

Se c’è una cosa da portarsi a casa, è questa: la qualità del codice generato dall’AI dipende meno dalla furbizia dei tuoi prompt e più dalla qualità del contesto che fornisci.

Questa pratica si chiama context engineering. In parole povere: dare all’AI le informazioni giuste, ben organizzate, su come è fatto il tuo progetto, le convenzioni e le regole.

La domanda da farsi non è “come freghiamo l’AI per farle scrivere buon codice?”. È “cosa dovrebbe sapere un nuovo collega per lavorare bene, e come glielo spiego?”. Tratta l’AI come una persona brava ma appena arrivata: se non le dici come funziona il progetto, indovina. E a volte indovina male.

Conductor e orchestrator: i due ruoli dello sviluppatore

Il documento descrive due modi in cui lo sviluppatore lavora con l’AI:

• Conductor (direttore d’orchestra): sei nell’editor, guidi l’AI in tempo reale, controlli ogni modifica. Ideale per logica complessa, debug difficili, codice che non conosci.
• Orchestrator (orchestratore): lavori a un livello più alto. Definisci obiettivi, li assegni agli agenti, controlli i risultati. Gli agenti lavorano in background, magari in parallelo. Ideale per task ben definiti come bug noti, migrazioni o generazione di test.

La maggior parte di noi passa dall’uno all’altro più volte al giorno, a seconda del compito.

L’economia nascosta: perché conviene investire in struttura

Un punto che interessa soprattutto a chi gestisce un budget. Il vibe coding sembra economico (basta un abbonamento e qualche prompt), ma nasconde costi che crescono nel tempo: token bruciati a furia di chiedere correzioni, codice “spaghetti” difficile da mantenere, falle di sicurezza.

L’agentic engineering chiede più impegno all’inizio, ma poi costa molto meno mantenere e far crescere il software. È la differenza tra affittare a poco una casa che cade a pezzi e investire in una solida che dura negli anni.

Da dove iniziare (consigli pratici)

Se vuoi muoverti nella direzione giusta, ecco i passi suggeriti per chi lavora da solo:

1. Crea un file AGENTS.md per il progetto. Bastano dieci righe: stack, convenzioni, regole ferree, flusso di lavoro. Aggiungi una regola ogni volta che l’AI sbaglia qualcosa.
2. Scrivi i test prima del codice. Sono il vero contratto con l’AI: dicono cosa significa “corretto”.
3. Rivedi ogni riga che va in produzione. Diffida di ciò che sembra troppo furbo. Controlla che i pacchetti importati esistano davvero.
4. Tieni allenate le tue competenze. L’AI fa il lavoro ripetitivo, ma il giudizio resta tuo.

Il messaggio finale del documento è chiaro e me lo sono segnato: la generazione del codice è ormai un problema risolto. Quello che conta adesso è la verifica, il giudizio e la direzione.

Domande frequenti (FAQ)