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Lo sviluppatore che non scrive più codice, ora parla con le persone (clienti compresi)
Justin Johnsen ha passato sei anni a scrivere codice per KPMG, prima come sviluppatore poi come architetto. Oggi, da ingegnere forward-deployed, il codice glielo scrive quasi sempre un'AI. Il suo lavoro è capire cosa serve al cliente, guidare l'implementazione e restare abbastanza a lungo da insegnare al team a mandarla avanti da solo.
Johnsen racconta che il collo di bottiglia si è spostato: prima era scrivere righe di codice, oggi è raccogliere il contesto giusto prima di far partire l'AI. Negli Stati Uniti gli annunci per ruoli forward-deployed sono cresciuti di oltre il 1000% tra gennaio e agosto 2026 rispetto allo stesso periodo dell'anno prima, secondo dati Lightcast citati da Fortune. Il modello lo ha inventato Palantir, ma oggi lo usano anche Microsoft, Meta, Google, OpenAI e Anthropic.
Oltre a costruire, Johnsen forma i team dei clienti a usare l'AI con la stessa disciplina: profondità tecnica, comprensione del business, comunicazione chiara. "L'AI mi lascia più spazio per definire i problemi e prendere decisioni critiche, invece di passare quel tempo su compiti ripetitivi", dice, descrivendo il modo in cui riesce a seguire più clienti e progetti insieme, mantenendo il contesto di ciascuno. È la stessa capacità che rendeva il lavoro dello sviluppatore tradizionale un collo di bottiglia: una persona, un progetto, un ritmo fisso.
Un cliente aveva assunto Johnsen per integrare più applicazioni dentro un sistema complesso: dopo mesi passati a raccogliere requisiti e affinare il contesto, la consegna è arrivata in circa un mese grazie all'AI. Uno dei progetti più recenti riguarda il risk-scoring: KPMG raccoglie i segnali che misurano quanto sia rischioso, per un'azienda, fare affari con un certo cliente o partner, e li fa elaborare all'AI per generare uno score che poi i revisori indipendenti validano nelle proprie valutazioni. Il codice, in entrambi i casi, passa in secondo piano rispetto ai dati e all'integrazione fra sistemi.
Lo score di rischio generato dall'AI passa comunque da un revisore indipendente prima di essere usato davvero: è il punto del processo che nessuna azienda toglie, nemmeno quando il resto del lavoro è già delegato al modello. La decisione finale resta a una persona che ne risponde, anche per Johnsen, che pure ha automatizzato quasi tutto il resto del proprio lavoro.
Johnsen contrappone il proprio lavoro al modello tradizionale, quello in cui un systems integrator raccoglie i requisiti, costruisce il software e lo consegna al cliente: lo chiama "buttarlo oltre il muro", perché chi ha costruito il sistema sparisce e chi deve usarlo resta solo con la documentazione. "Ho visto parecchie implementazioni Salesforce raffazzonate", dice Johnsen, indicando il caso in cui quel passaggio di consegne va peggio. Restando sul posto durante lo sviluppo, e affiancando la formazione al lavoro quotidiano, trasferisce competenze mentre costruisce, invece di lasciarle per un passaggio di consegne finale.
Il pattern che Johnsen nota nel proprio lavoro si ripete su altri progetti: sempre più lavoro di sviluppo si sposta verso lo strato dei dati e dell'integrazione, più che verso nuove righe di applicazione. Aggregare grandi volumi di dati, farli ragionare dall'AI, collegare sistemi altrimenti isolati tra loro: gran parte delle sfide enterprise si riducono a questo, più che a scrivere una nuova funzione.
La paga segue lo stesso spostamento. Il compenso mediano di un forward-deployed engineer supera i 188.000 dollari l'anno, contro i 145.000 di uno sviluppatore tradizionale, secondo gli stessi dati Lightcast citati in apertura. Il differenziale premia le competenze che Johnsen descrive: raccogliere il contesto, parlare con il cliente, guidare l'implementazione più che scrivere codice riga per riga.
Un sondaggio BairesDev di fine 2025 anticipava il cambiamento: il 65% degli sviluppatori si aspettava un ruolo ridefinito nel 2026. L'ultima rilevazione della stessa serie, di settembre 2026, misura che la quota di chi l