Negli ultimi mesi, nella comunità degli sviluppatori ha iniziato a circolare con insistenza un nuovo tema: il verification debt.
Va oltre il technical debt. È un nuovo tipo di debito, più sottile. Più difficile da individuare.
Il Developer Survey 2025 di Stack Overflow fotografa una situazione paradossale: il 66% degli sviluppatori che usa assistenti AI genera regolarmente codice “quasi giusto, ma non del tutto”. Il 46% ha dubbi sull’accuratezza. Eppure oltre il 50% dei professionisti continua a usare assistenti AI ogni giorno.
Come è possibile?
La risposta sta in una scommessa implicita. Accettare codice AI senza averlo compreso fino in fondo significa fidarsi che funzionerà. Che gli edge case siano gestiti. Che le assunzioni siano corrette. Che le vulnerabilità siano assenti.
Una scommessa che spesso si vince. Ma quando va male, va molto male.
Werner Vogels, CTO di Amazon, ha dato un nome a questo fenomeno durante il suo keynote ad AWS re:Invent 2025:
Perché succede: il problema del contesto
Il verification debt nasce da un problema strutturale: gli assistenti AI tradizionali spesso hanno una visione parziale del contesto: lo vedono come testo, ricostruendolo dai frammenti di codice, senza un costante e continuo controllo sulla struttura e le relazioni nel loro complesso.
Quando chiedi a un assistente generico di scrivere codice, lui cerca di inferire il contesto. Si basa sul prompt, sul file che stai editando, forse su qualche file vicino. Ma non sempre ha visibilità su:
Come è strutturato il tuo database.
Quali metodi esistono nelle tue classi.
Come si chiamano le tue tabelle.
Quali relazioni collegano i tuoi oggetti.
Quali convenzioni segue il tuo progetto.
Il risultato? Codice che sembra corretto. Sintassi pulita, pattern riconoscibili, naming coerente. Ma sotto la superficie possono esserci assunzioni sbagliate, riferimenti a oggetti inesistenti, logica scollegata dal resto dell’applicazione.
Nel report State of Code 2026 di Sonar alcuni dati quantificano il problema:
Il 61% degli sviluppatori sostiene che l’AI genera codice che “sembra corretto ma non è affidabile“.
Il 38% afferma che verificare codice AI richiede più effort che verificare il codice umano.
Il 48% verifica sempre il codice AI prima di committarlo.
Il collo di bottiglia
Il collo di bottiglia è sempre stato la verifica del codice, mai la sua generazione.
E quando l’AI ha una visione parziale del contesto, la verifica diventa un lavoro manuale, lento, frustrante. Esattamente l’opposto di quello che l’AI promette.
Cosa cambia con ID Assistant
Questo è il motivo per cui, quando abbiamo progettato Instant Developer Assistant, siamo partiti da un principio diverso.
Volevamo un assistente che sa. Che conosce il progetto. Che lavora con certezza.
ID Assistant è un sistema nativo, integrato direttamente in Instant Developer. Quando accede a una tabella, quella tabella esiste davvero. Quando chiama un metodo, sa esattamente dove si trova e come viene utilizzato. Quando suggerisce codice, quel codice si integra con la logica esistente dell’applicazione — perché conosce quella logica.
Il modello relazionale dell’ambiente di sviluppo diventa la sua mappa. Database, classi, metodi, interfacce: oggetti reali con relazioni reali.
Cosa significa per chi sviluppa con Instant Developer
Torniamo al verification debt.
Il problema esiste perché il codice viene generato senza il quadro completo — e tocca agli sviluppatori ricostruire quella comprensione in fase di verifica.
Con ID Assistant, questa dinamica cambia alla radice.
Non devi verificare se la tabella esiste. ID Assistant lavora solo con tabelle reali del tuo progetto.
Non devi controllare se il metodo è chiamato correttamente. ID Assistant conosce la firma, i parametri, il contesto d’uso.
Non devi preoccuparti di assunzioni sbagliate sul tuo dominio. ID Assistant vede la stessa struttura che vedi tu nell’IDE.
Sia chiaro: il codice va sempre capito, sempre testato, sempre validato rispetto ai requisiti di business. Ma la verifica si concentra su ciò che conta: la logica, i requisiti, i casi d’uso. Non su errori di contesto che non sarebbero mai dovuti esistere.
I numeri del verification debt
Mentre scriviamo, il report Sonar stima che il 42% del codice committato oggi sia generato da AI. Entro il 2027, sarà il 65%.
Gran parte di quel codice viene committato senza verifica adeguata. Il verification debt si sta accumulando in migliaia di codebase, silenziosamente, pronto a presentare il conto.
Un solo dato come esempio: secondo il GenAI Code Security Report 2025 di Veracode, il 45% del codice generato da AI contiene vulnerabilità di sicurezza critiche.
La fiducia negli strumenti AI sta calando: secondo il Developer Survey 2025 di Stack Overflow, solo il 29% degli sviluppatori si fida dell’accuratezza AI, contro il 40% dell’anno precedente. Perché l’AI funziona come prima, ma le conseguenze del codice privo di verifica stanno emergendo.
Un approccio diverso
Chi sviluppa con Instant Developer ha sempre avuto un vantaggio: un ambiente che conosce il progetto, che mantiene coerenza, che previene errori a monte invece di doverli correggere a valle. ID Assistant estende questo vantaggio all’era dell’AI. Mentre altri assistenti ti fanno risparmiare tempo sulla scrittura e te lo fanno perdere sulla verifica, ID Assistant punta a un obiettivo diverso: codice generato con conoscenza completa del contesto.
Il technical debt lo conosciamo tutti. È un problema con cui combattiamo da sempre. Il verification debt è diverso. È un debito difficile da riconoscere, accumulato da strumenti che hanno una visione parziale del contesto in cui operano.
ID Assistant sta per arrivare. Lo stiamo affinando per assicurarci che mantenga, tra le altre, la promessa di affrontare il verification debt alla radice, con un’architettura pensata per questo. Per restare aggiornato sugli sviluppi, segui la nostra newsletter. Non sei ancora iscritto? Registrati qui.
