Scrivere software senza conoscere davvero il codice, o quasi. Fino a qualche anno fa sarebbe sembrata una provocazione da Silicon Valley. Oggi è una pratica sempre più diffusa, tanto da aver conquistato un nome preciso: vibe coding.
Il fenomeno nasce dall’incontro tra modelli linguistici sempre più potenti e piattaforme capaci di trasformare istruzioni in linguaggio naturale in codice eseguibile. In pratica, invece di programmare riga per riga, l’utente descrive ciò che vuole ottenere – per esempio una dashboard per gestire clienti e fatture o una landing page con un form di iscrizione – e l’intelligenza artificiale genera la struttura del software.
Non si tratta più di una nicchia. Secondo il report AI dello Stack Overflow Developer Survey 2025, ChatGPT è utilizzato dall’82% degli sviluppatori che adottano strumenti AI, mentre GitHub Copilot è al 68%. Numeri che raccontano quanto l’assistenza AI nello sviluppo sia ormai diventata mainstream. E adesso c’è anche Code Claude di Anthropic.
Anche il mercato sta accelerando rapidamente. In Europa la generative AI passerà, secondo le stime, da 16,56 miliardi di dollari nel 2025 a oltre 202 miliardi nel 2032, con una crescita annua del 43% . Una parte rilevante di questa espansione riguarda proprio gli strumenti di sviluppo software AI-native.
In questo scenario, il vibe coding rappresenta la frontiera più avanzata: non più un’AI che aiuta il programmatore, ma un’AI che diventa co-autrice – e in alcuni casi quasi esecutrice – del prodotto digitale.
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Cos’è il vibe coding: programmare “a intenzione”
La definizione più semplice è che il vibe coding è un modo di sviluppare software basato sulla conversazione con l’intelligenza artificiale.
L’utente non scrive necessariamente codice: esprime un obiettivo, un’idea, una funzione desiderata. L’AI interpreta il contesto, propone una possibile architettura, genera il codice, corregge gli errori e aggiorna il progetto sulla base dei feedback. Il passaggio chiave è quello dall’istruzione tecnica all’intenzione: non si parte più dal “come” costruire una funzione, ma dal “cosa” si vuole ottenere.
Per questo il vibe coding viene spesso associato a una forma di democratizzazione dello sviluppo. Figure come designer, marketer, founder o professionisti senza un background tecnico possono contribuire direttamente alla costruzione di strumenti digitali.
Questo, però, non significa che si possa fare software senza competenze. Cambia il tipo di competenze richieste. Diventa centrale la capacità di formulare bene un problema, di ragionare in modo logico, di testare e validare ciò che l’AI produce, e di comprendere – almeno a un livello di base – i limiti tecnici delle soluzioni generate. Più che eliminare il lavoro umano, il vibe coding lo trasforma: meno scrittura manuale e più supervisione, revisione e orchestrazione.
Perché il vibe coding è esploso così velocemente
Il termine vibe coding è stato coniato nel febbraio 2025 dal ricercatore canadese Andrej Karpathy in un post diventato rapidamente virale. Da definizione quasi ironica, si è trasformato in pochi mesi in una vera categoria di mercato.
Le ragioni di questa accelerazione sono diverse e si intrecciano tra loro. Da un lato, i modelli di intelligenza artificiale sono diventati molto più affidabili: se fino a pochi anni fa suggerivano singole porzioni di codice, oggi sono in grado di gestire interi flussi di sviluppo. Dall’altro lato, le interfacce si sono semplificate, rendendo questi strumenti accessibili anche a chi non ha familiarità con ambienti di sviluppo complessi.
Infine, è crollato il costo della prototipazione. Creare un MVP (minimum valuable product), testare un’idea o sviluppare un tool interno richiede meno tempo e meno risorse rispetto al passato. È questo uno degli elementi che sta rendendo il vibe coding particolarmente interessante per startup e PMI.
Come funziona: dal prompt al prodotto
Nella pratica, il vibe coding assomiglia più a una conversazione continua che a una tradizionale sessione di sviluppo.
Si parte da un obiettivo. L’utente lo descrive in linguaggio naturale e l’AI traduce questa intenzione in una prima struttura software. Può generare il codice di base, impostare un database, costruire un’interfaccia e suggerire integrazioni con servizi esterni. Spesso il risultato è già un prototipo funzionante in tempi molto rapidi.
Il vero cuore del processo, però, è l’iterazione. Il prodotto viene testato, modificato, migliorato passo dopo passo. L’utente segnala cosa non funziona o cosa va cambiato, e l’AI aggiorna il codice di conseguenza. Questo ciclo continuo rende lo sviluppo più dinamico e avvicina il lavoro a un dialogo creativo piuttosto che a una scrittura tecnica lineare.
Negli ultimi mesi sono emerse diverse piattaforme che stanno guidando questa trasformazione, da GitHub Copilot a Cursor (la startup che Space X vuole comprare per 6o miliardi di dollari…), da Replit a Claude Code, fino a strumenti pensati per utenti meno tecnici come Lovable e Bolt. Approcci diversi, ma un principio comune: abbassare la soglia di accesso alla creazione di software.
I vantaggi sono evidenti, soprattutto in termini di velocità, costi e accessibilità. Ma non mancano i rischi. Il software generato dall’AI può presentare criticità non immediatamente visibili, come problemi di sicurezza, bug complessi o limiti di scalabilità. Anche la manutenzione nel tempo può diventare un nodo, soprattutto se manca una visione strutturata del progetto.
Per questo il valore del vibe coding non sta tanto nel “farsi scrivere il codice”, quanto nella capacità di guidare il processo e validare i risultati.
Dalle startup alle PMI: i primi casi d’uso
Il vibe coding sta già trovando applicazione concreta, sia nelle startup sia nelle piccole imprese.
Alcune piattaforme rappresentano bene questa trasformazione. Replit, per esempio, è passata dall’essere uno strumento educativo a un ambiente di sviluppo AI-native utilizzato da team e founder per costruire rapidamente prototipi. Cursor ha introdotto un’integrazione molto profonda tra editor e AI, capace di comprendere il contesto del progetto e accompagnare lo sviluppo in modo continuo. Lovable, invece, spinge ancora più avanti il concetto, puntando a rendere la creazione di app accessibile anche a chi non ha competenze tecniche.
Ma l’impatto più interessante si osserva nelle PMI e tra i professionisti. Sempre più aziende stanno utilizzando questi strumenti per costruire software su misura: piccoli CRM, dashboard operative, sistemi di automazione o chatbot per il customer care. Soluzioni che in passato sarebbero state troppo costose o complesse da sviluppare.
Il cambiamento è culturale prima ancora che tecnologico. Il software non è più qualcosa da acquistare e adattare, ma qualcosa da costruire direttamente sulle proprie esigenze.
Il mercato del vibe coding tra mondo, Europa e Italia
A livello globale, soprattutto negli Stati Uniti e in Asia, il vibe coding è già entrato nei team startup, nei reparti prodotto e in alcune funzioni aziendali come marketing e operations. Sta emergendo anche un cambiamento nel modello SaaS, con sempre più aziende che preferiscono costruire strumenti personalizzati invece di adottare soluzioni standard.
In Europa l’ecosistema è in crescita, con poli particolarmente dinamici in città come Stoccolma, Londra, Berlino e Parigi. Qui il punto di forza è spesso la capacità di integrare AI, design e attenzione alla regolamentazione.
In Italia il fenomeno è ancora agli inizi, ma ha un potenziale significativo. Il tessuto produttivo è composto in gran parte da PMI che hanno bisogno di digitalizzare processi e migliorare l’efficienza, spesso senza poter contare su grandi budget o team tecnici strutturati. A questo si aggiunge la carenza di sviluppatori, che rende difficile innovare con i modelli tradizionali.
Il vibe coding può rappresentare una leva importante per colmare questo gap, ma resta un ostacolo culturale. In molte aziende manca ancora una familiarità diffusa con logiche come la sperimentazione rapida, il testing continuo e lo sviluppo iterativo.
Che cosa cambia per chi fa innovazione
Il vibe coding non segna la fine del software engineering, ma ne ridefinisce il ruolo.
Lo sviluppatore non scompare, ma evolve. Il lavoro si sposta sempre più verso la progettazione, la supervisione e la validazione. Diventa centrale la capacità di comprendere sistemi complessi e di guidare l’intelligenza artificiale nel modo corretto.
La trasformazione riguarda anche chi innovazione la fa in azienda. Founder, innovation manager e team di prodotto hanno oggi uno strumento in più per accelerare la sperimentazione e ridurre il tempo tra idea e mercato.
La vera differenza, nei prossimi anni, non sarà tra chi sa programmare e chi no. Sarà tra chi saprà governare l’AI e chi si limiterà a usarla in modo superficiale.
