Negli ultimi tempi si sta diffondendo un modo di sviluppare software che sembra quasi barare: tu descrivi l’idea a parole, l’IA ti sforna il codice e tu lo metti insieme come un Lego. È quello che tanti chiamano “vibe coding”. E sì, per prototipare o per tirar fuori una feature in tempi rapidi è una bomba: meno frizione, più delivery, più velocità.
Il problema è che questa velocità ha un costo che non si vede subito nel backlog. Perché mentre noi corriamo, una parte dell’ecosistema che rende possibile questa corsa — l’open source — rischia di finire in apnea.
L’argomento, detto senza giri di parole, è questo: l’IA rende ancora più conveniente riusare software open source, ma allo stesso tempo può ridurre il contatto diretto tra chi usa e chi mantiene quei progetti. E quel contatto, piaccia o no, è spesso la base su cui si regge la sostenibilità.
Prima, quando avevi un problema, finivi sulla documentazione ufficiale, magari aprivi una issue, cercavi discussioni, seguivi un maintainer, scoprivi che esiste una versione “pro”, un supporto commerciale, una pagina sponsor. In quel percorso succedevano due cose: imparavi e, ogni tanto, restituivi qualcosa. Anche solo sotto forma di segnalazione fatta bene, di correzione, di visibilità, di reputazione, o di soldi se eri in azienda e facevi la cosa “adulta”.
Con il vibe coding quel percorso si accorcia brutalmente. Chiedi al modello, ottieni la risposta, incolli, vai avanti. È comodo. È efficiente. È anche un modo perfetto per “consumare” open source senza mai passare dalle sue porte principali. E se meno persone passano da quelle porte, i progetti possono continuare a essere usati tantissimo… ma sostenuti molto meno.
Qui entra in scena un secondo problema, ancora più pratico: l’inquinamento operativo. Se l’IA aiuta a scrivere codice, aiuta anche a scrivere issue, PR, segnalazioni di bug e persino report di sicurezza. Il guaio è che una parte di questa roba è “credibile a prima vista” ma povera di contenuto reale. Il risultato è che i maintainer si trovano a fare triage su una montagna di materiale che sembra serio, ma spesso non porta a niente. E il triage è tempo umano, cioè la risorsa più scarsa in assoluto nell’open source.
Non è un dettaglio: in alcuni casi noti, questa dinamica ha spinto progetti a chiudere o rivedere programmi e canali che prima erano sostenibili, perché il costo di gestione stava superando i benefici. È il classico scenario in cui il sistema non collassa per mancanza di utenti, ma per eccesso di rumore.
In parallelo, anche figure “da Olimpo” come Linus Torvalds hanno fatto passare un messaggio molto lineare: vibe coding ok per imparare e prototipare, ma non è una strategia sensata per tutto ciò che è fondamentale. Perché far funzionare una cosa oggi è relativamente facile; mantenerla, debuggare, evolvere e garantire affidabilità è un altro mestiere. E se il codice arriva “già pronto” senza che tu abbia costruito comprensione e ownership, rischi di accumulare debito tecnico con gli interessi.
C’è poi un twist interessante: non è nemmeno detto che il codice generato dall’IA sia davvero “usa e getta”. In diversi contesti, quel codice resta lì, viene toccato poco, e diventa parte stabile del prodotto. Sembra positivo, finché non realizzi cosa significa sul serio: può diventare una zona grigia che nessuno conosce davvero, quindi nessuno migliora, e quando qualcosa si rompe parte la caccia al colpevole nel labirinto.
Alla fine, la domanda non è “l’IA fa bene o male”. La domanda è: “come si regge l’open source quando cambia il modo in cui lo consumiamo?” Perché oggi stiamo scalando il consumo a livelli folli, ma non stiamo scalando allo stesso modo il sostegno. E l’open source non è un’entità astratta: sono persone, ore, manutenzione, compatibilità, sicurezza, release, rotture improvvise e notti buttate.
La versione business di questa storia è semplice: stiamo ottimizzando il delivery, ma stiamo stressando la supply chain. Se vogliamo continuare a costruire velocemente su fondamenta solide, serve un approccio più maturo. Significa accettare che, se un’azienda risparmia settimane grazie a una libreria, ha perfettamente senso pagare sponsor, supporto o contratti. Significa anche che, se usiamo l’IA per contribuire, dobbiamo farlo bene: meno rumore, più qualità, più evidenze, più riproducibilità, perché scaricare il costo sul maintainer è il modo più veloce per bruciare l’ecosistema.
Vibe coding non è il nemico. È un amplificatore. Amplifica la produttività, ma amplifica anche i punti deboli del modello open source. Se non aggiustiamo gli incentivi, rischiamo di ritrovarci in un mondo in cui tutti “usano” open source… e sempre meno persone riescono a permettersi di mantenerlo.
