Low code platforms e AI: ha ancora senso investire nel low code quando l’intelligenza artificiale può generare codice automaticamente?
È la domanda che sempre più CIO, CTO e IT Manager si pongono guardando l’esplosione di tool AI come GitHub Copilot, ChatGPT e Claude Code. La tentazione è forte: perché affidarsi a piattaforme low code quando l’AI promette di scrivere applicazioni complete partendo da semplici prompt testuali?
Eppure, secondo l’ultimo report Gartner “Why AI Won’t Replace the Need for Low-Code Application Platforms“, la risposta è cristallina: “l‘AI non sostituirà le low code platforms. Le renderà ancora più potenti e strategiche“.
E ciò cambia completamente la prospettiva per chi deve decidere dove investire nei prossimi anni.
Cosa dice davvero Gartner sul futuro delle low code platforms
Il report Gartner non lascia spazio a dubbi.
- Entro il 2028, l’AI-assisted development diventerà standard sia per lo sviluppo tradizionale che per le low code platforms
- Il 68% delle organizzazioni sta già costruendo AI agents per automatizzare workflow complessi
- Le principali low code platforms come Mendix stanno integrando AI assistants nativamente nei loro ambienti di sviluppo
- Quasi un terzo dei software engineering leader dichiara che oltre il 50% dei loro team usa già tool AI per potenziare i flussi di sviluppo.
Tradotto? Le low code platforms non stanno morendo ma stanno evolvendo in qualcosa di più potente: piattaforme dove l’AI accelera lo sviluppo senza compromettere controllo e sicurezza.
Vibe coding vs low code platforms: le differenze che contano
Gartner introduce nel suo report il concetto di “vibe coding”. Di cosa si tratta?
Sono tool AI che generano codice applicativo completo partendo da descrizioni in linguaggio naturale. Scrivi “voglio un’app per gestire inventario con alert di riordino” e il tool ti restituisce codice funzionante. Esempi concreti? Windsurf, Cursor, Replit, Lovable.
Sembra la soluzione perfetta, vero? Veloce, immediata, senza bisogno di piattaforme complesse.
Ma c’è un problema serio che Gartner evidenzia con chiarezza.
I rischi nascosti del vibe coding senza governance
Quando usi tool di vibe coding al di fuori di ambienti governati, ti esponi a rischi concreti e misurabili che Gartner documenta nel report:
Generano più codice del necessario. I tool AI producono spesso codice verboso, sintatticamente corretto ma inefficiente. Risultato? Più superficie d’attacco per bug, vulnerabilità di sicurezza e regressioni durante gli aggiornamenti.
Non riutilizzano componenti esistenti. Ogni volta che chiedi al tool di generare qualcosa, ricomincia da zero. Nessun riuso di logiche già sviluppate, nessuna coerenza architetturale con quanto già esiste in azienda.
Mancano di tracciabilità e audit. Chi ha generato cosa? Quando? Con quali prompt? In settori regolamentati come finance, healthcare o energia, questa mancanza di tracciabilità è un problema serio che può bloccare progetti interi.
Logica opaca e difficile da manutenere. Il codice generato dall’AI funziona… finché non devi modificarlo. Chi sarà in grado di capire e manutenere migliaia di righe di codice generate automaticamente senza documentazione o pattern riconoscibili?
Come sintetizza efficacemente Gartner nel report: “Il vibe coding accelera la digitazione; le low code platforms accelerano l’ingegneria.“
I vantaggi concreti delle low code platforms
Le low code platforms come Mendix adottano un approccio completamente diverso che Gartner analizza in dettaglio.
Generano meno codice, non di più. Attraverso astrazione visuale, componenti riusabili e configurazione dichiarativa, le piattaforme low code producono solo il codice strettamente necessario. Il resto è gestito dalla piattaforma stessa in modo standardizzato.
Garantiscono governance enterprise by design. Audit log automatici, controlli di accesso granulari, framework di validazione integrati, compliance normativa. Tutto questo è già previsto nell’architettura della piattaforma.
Integrano AI in modo governato. Mendix Maia, Microsoft Copilot for Power Apps, OutSystems Mentor: sono AI assistants nativi che operano dentro l’ambiente controllato della piattaforma, dove ogni generazione di codice passa attraverso meccanismi di governance già definiti.
Riducono il debito tecnico nel lungo periodo. Grazie a pattern architetturali enforced, component reuse sistematico ed evoluzione platform-managed, le low code platforms mantengono la codebase snella e manutenibile anche dopo anni.
Le raccomandazioni operative di Gartner per software engineering leader
Il report fornisce indicazioni chiare e immediatamente applicabili. Vediamole:
1. Scegli low code platforms per astrazione, manutenibilità e mitigazione del rischio
Gartner è netto: le low code platforms devono essere la scelta di default per applicazioni enterprise-grade dove sicurezza ed evoluzione a lungo termine sono requisiti non negoziabili.
Il vibe coding? Limitalo a use case specifici e controllati: generazione di boilerplate, prototipazione rapida, tool interni non critici. Per tutto il resto: ambiente governato.
2. Attiva AI assistants nelle low code platforms
Non importare AI dall’esterno in modo disordinato ma abilita le funzionalità AI native della piattaforma che stai già usando.
Queste integrazioni permettono di tradurre requisiti in linguaggio naturale in applicativi funzionanti, all’interno dei guardrail di governance già definiti dalla piattaforma.
3. Adotta workflow “prompt, refine, deploy”
Gartner descrive un ciclo di sviluppo nuovo:
Prompt: utilizzare conversational interface per generare l’app iniziale
Refine: raffinare nell’ambiente low code per integrazioni e UX design
Deploy: consegna a developer professionisti per tuning e verifica security
Questo approccio accelera la delivery e allarga la base di contributori liberando gli ingegneri più esperti per sfide architetturali e di scalabilità.
4. Standardizza template di prompt e definizioni di agent
Crea una libreria di prompt validati e workflow di agent per tipi di progetto comuni: dashboard, approval flow, report automation. Questo garantisce output consistente e riduce il ciclo di trial-and-error quando avvii nuove app.
5. Misura l’impatto AI sulla produttività
Traccia metriche concrete: tempo da prototipo a produzione, numero di iterazioni necessarie, difetti post-release. Usa questi dati per costruire business case convincenti.
Il futuro secondo Gartner: low code platforms come fondazione governata per AI scalabile
Il report Gartner conclude con una visione chiara del futuro più prossimo: le low code platforms diventeranno la fondazione su cui costruire soluzioni AI scalabili e sicure. Non si tratterà più di scegliere tra velocità e controllo ma si potrà avere entrambi, contemporaneamente.
L’AI offre velocità di generazione; le low code platforms architettura solida, governance enterprise, integrazione con sistemi esistenti, manutenibilità a lungo termine.
Separati, sono strumenti potenti ma limitati. Insieme, sono una strategia competitiva che può trasformare radicalmente la capacità di innovazione aziendale.
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