Codice scritto dall’AI: chi lo possiede nell’era degli agenti

Capire chi possiede il codice scritto dall’AI oggi è un problema di organizzazione, prima ancora che di diritto. Con gli agenti di coding, cioè assistenti che scrivono, testano e propongono modifiche al software quasi da soli, il product manager (PM) e il designer possono mettere mano al prodotto senza passare dallo sviluppatore. La tesi viene da un post dell’ingegnere Scott Erickson del 23 settembre 2026. Per un’azienda italiana si traduce in tre domande molto concrete: chi approva le modifiche, chi risponde degli errori e con quali regole si lavora.

In questo articolo scoprirai:

• perché l’agentic coding sposta l’ownership del codice dagli sviluppatori all’intero team di prodotto
• cosa dicono la legge italiana 132/2025 e il diritto USA sulla proprietà del codice generato dall’AI
• come cambiano i ruoli di PM, designer e sviluppatori quando scrivere codice costa poco
• chi risponde di un bug scritto da un agente, con la nuova direttiva UE sui prodotti difettosi
• quali regole servono prima di aprire il codice a chi non programma

Ownership del codice: cosa cambia con gli agenti AI

Con gli agenti AI l’ownership del codice, cioè la titolarità e la responsabilità su ciò che finisce nel prodotto, smette di essere un’esclusiva degli sviluppatori. Passa anche ai ruoli che conoscono meglio il problema. Il motivo è economico: quando costruire software costa poco, non serve più pianificare tutto a monte e poi trasmetterlo senza perdite a chi lo implementa.

Erickson parte da due presupposti che hanno retto il lavoro dei team per decenni. Come scrive sul suo blog, «l’intermediario era l’ingegnere. Era necessario per via di due assiomi: scrivere codice richiede molto tempo, e solo gli ingegneri possono modificare il codice. Questi assiomi stanno sparendo». Il primo è già caduto su larga scala: secondo Sundar Pichai, ad aprile 2026 il 75% del nuovo codice di Google era generato dall’AI e approvato dagli ingegneri, contro il 50% dell’autunno precedente.

Codice scritto dall’AI: cade il monopolio degli sviluppatori

Il secondo assioma cade di conseguenza. Se il codice lo scrive un agente, anche un PM può aprire una pull request, cioè una proposta di modifica da sottoporre a revisione. Erickson racconta casi reali: una piccola funzione di interfaccia che un PM aveva aggiunto da solo, su richiesta di un cliente e senza che nessuno l’avesse pianificata, si è rivelata utile nel mezzo di un incidente. E PM e designer, su una versione già funzionante, ritoccano da soli l’interfaccia e le piccole scelte fatte dall’agente. Il cambiamento più profondo però riguarda la progettazione. Secondo Erickson, i colleghi di prodotto «decidono molti dettagli di ciò che vogliono provando una prima versione funzionante, invece di immaginarla in modo esaustivo».

C’è anche un argomento di efficienza. «Mi sembra un po’ sciocco, da ingegnere, prendere una richiesta di modifica da un collega, incollarla così com’è in un agente e restituirgli il risultato», ammette l’autore. Sono proprio le piccole modifiche quelle in cui l’intermediario aggiunge meno valore. È la logica della software factory con agenti di Uber, applicata alla singola squadra di prodotto.

Chi possiede legalmente il codice scritto dall’AI

Sul piano legale, il codice scritto dall’AI per un’azienda appartiene di norma all’azienda. Può però essere protetto dal diritto d’autore solo se dietro c’è un contributo umano significativo. L’AI da sola non è un autore, e il codice generato in piena autonomia rischia di non avere alcuna tutela.

Negli Stati Uniti la linea è netta. Come riassume O’Reilly Radar, «le opere generate prevalentemente dall’AI senza un contributo umano significativo non sono tutelabili dal diritto d’autore». Per contributo significativo si intende dirigere la costruzione del codice, non limitarsi a fissare l’obiettivo. Lo stesso articolo ricorda che i contratti di lavoro assegnano al datore il codice prodotto dai dipendenti, qualunque strumento abbiano usato.

Codice generato dall’AI e diritto d’autore in Italia

In Italia il principio è scritto in legge. La legge 132/2025 sull’intelligenza artificiale, in vigore dal 10 ottobre 2025, ha modificato la legge sul diritto d’autore. Oggi sono protette le opere dell’ingegno umano create anche con l’aiuto dell’AI, purché siano il risultato del lavoro intellettuale dell’autore. Per un team di sviluppo significa questo: il codice che uno sviluppatore progetta, guida e rivede resta tutelabile, mentre quello prodotto da un agente senza una regia umana documentabile rischia di non esserlo.

C’è poi un rischio che nessuna delle due leggi risolve. Secondo O’Reilly, un modello addestrato su codice con licenza GPL, cioè una licenza open source che obbliga a ridistribuire i sorgenti, può riprodurne interi passaggi. Rilasciarli senza rispettare la licenza è una violazione, e non esserne a conoscenza non vale come difesa. Per questo sapere chi ha guidato l’agente e chi ha rivisto il codice conta quanto la proprietà formale.

PM, designer e sviluppatori: i ruoli con l’agentic coding

Nel modello redistribuito PM e designer intervengono direttamente sul prodotto, mentre lo sviluppatore diventa il custode di architettura, revisione e qualità. Non è un declassamento: il lavoro si sposta verso la parte che un agente non sa fare da solo, cioè decidere come deve reggersi il sistema.

Alejandro Gonzalez di Mozilla.ai parte da una constatazione: «il codice non è più scarso». Gli ingegneri, scrive, «non agiscono più come autori del codice, ma come qualcosa di più vicino a un revisore, un architetto e un integratore». Possedere il codice, quindi, non vuol dire più averlo scritto. Vuol dire capirne il comportamento, sorvegliarlo in produzione e intervenire quando si rompe.

Quanto si fidano gli sviluppatori del codice generato dall’AI

La fiducia negli agenti, però, non è scontata. Nel sondaggio Stack Overflow 2025 l’84% degli sviluppatori usa o intende usare strumenti AI, ma il 46% non si fida dell’accuratezza dei risultati, contro un 33% che si fida. Il 66% indica come prima frustrazione le soluzioni «quasi giuste, ma non del tutto». Chi rivede il codice resta quindi indispensabile. Accompagnare le persone in questo passaggio richiede metodo, come spieghiamo nella guida al change management per agenti AI.

Chi risponde di un bug scritto da un agente AI

Di un bug scritto da un agente AI risponde l’azienda che mette in produzione il software: l’agente non è un soggetto giuridico. Verso l’esterno la responsabilità è dell’impresa. Al suo interno va assegnata a una persona precisa, di solito chi ha approvato la modifica.

Il quadro europeo si sta stringendo. La nuova direttiva UE 2024/2853 sulla responsabilità per prodotti difettosi include esplicitamente il software, compresi i sistemi di AI, e si applica ai prodotti immessi sul mercato dopo il 9 dicembre 2026. È una responsabilità senza colpa: chi subisce un danno da un prodotto difettoso ha diritto al risarcimento. Per chi vende software, o prodotti che lo contengono, dire che quella riga l’ha scritta un agente non sposta la responsabilità.

Per attribuire la responsabilità all’interno, la via più semplice è ispirarsi alle regole che i grandi strumenti hanno già codificato. Secondo la documentazione di GitHub Copilot, l’agente non può approvare né unire le proprie pull request, e chi ha chiesto la modifica all’agente non può approvarla. Nei repository che richiedono un’approvazione, questo garantisce almeno un revisore indipendente. I commit, cioè i singoli salvataggi del codice, risultano scritti da Copilot, con lo sviluppatore che ha assegnato il compito indicato come coautore. E come ricorda la pagina di presentazione dell’agente, ogni passaggio finisce in un commit consultabile nei log.

Il principio è semplice: l’agente esegue, una persona risponde. Lo abbiamo approfondito nell’analisi su chi risponde quando l’agente sbaglia.

Regole di governance per il codice scritto dall’AI

Prima di aprire il codice a PM e designer servono poche regole scritte: chi può proporre modifiche, chi le approva e cosa deve bloccarle in automatico. Erickson pone due condizioni, un codice di qualità e persone curiose di provare. Secondo Erickson, «una base tecnologica pulita e pensata per gli agenti vincola l’agente, chiunque lo stia guidando», ed è questo che rende rapide le modifiche di chi non è ingegnere.

In pratica, per un’azienda italiana le regole minime sono queste:

• Perimetro chiaro: testi, colori, layout ed eventi di tracciamento sì; pagamenti, autenticazione e dati personali restano agli sviluppatori.
• Approvazione indipendente: chi ha guidato l’agente non approva la propria modifica, come prevede GitHub.
• Controlli automatici obbligatori: test, analisi di sicurezza e verifica delle licenze prima di ogni rilascio.
• Ambiente di sviluppo avviabile con un solo comando, con le integrazioni esterne simulate, come suggerisce Erickson.
• Tracciabilità: per ogni modifica si registra chi ha istruito l’agente e chi ha rivisto il codice, utile anche a dimostrare il contributo umano.
• Rilascio graduale: interruttori che attivano una funzione solo per alcuni utenti e rilasci a scaglioni, le pratiche di affidabilità che Mozilla.ai indica come nuova rete di sicurezza.

Policy, ruoli e obblighi dell’AI Act sono raccolti nella nostra guida alla governance degli agenti AI.

Come avviare l’agentic coding in un’azienda italiana

Il consiglio di Erickson è partire in piccolo: investire su qualità del codice e strumenti, poi individuare i colleghi più curiosi e avviare un progetto pilota. La tecnologia è la parte facile, ridisegnare ruoli e approvazioni è quella che richiede affiancamento.

È anche il modo in cui lavoriamo con MIMIR: oltre al prodotto offriamo un servizio, con un’assistenza dedicata durante l’onboarding per definire perimetri, approvazioni e responsabilità prima che l’agente entri nei processi. Se stai valutando agenti AI su misura o vuoi impostare regole chiare sul codice scritto dall’AI, puoi parlarne con il team MIMIR.

Se vuoi restare aggiornato ogni giorno sugli agenti AI, ne parliamo anche su MimírCast, il nostro podcast quotidiano sull’AI.

Fonti:

• Scott Erickson: la redistribuzione dell’ownership con gli agenti (23 settembre 2026)
• Google: l’intervento di Sundar Pichai a Cloud Next 2026
• O’Reilly Radar: chi possiede il codice scritto da Claude
• Mozilla.ai: possedere il codice nell’era dell’AI
• Stack Overflow Developer Survey 2025: la sezione sull’AI
• EUR-Lex: direttiva (UE) 2024/2853 sulla responsabilità per danno da prodotti difettosi
• GitHub Docs: rischi e mitigazioni dell’agente Copilot
• GitHub Docs: panoramica dell’agente di coding Copilot