Amazon ha convocato una riunione interna straordinaria per analizzare una serie di disservizi che nelle ultime settimane hanno interessato le funzionalità web e le applicazioni aziendali. L'incontro, descritto come un «deep dive» tecnico, è stato richiesto dai vertici della divisione retail technology per valutare l'impatto delle recenti anomalie e definire nuove procedure di controllo. Può infatti capitare che si compiano errori nel rilasciare del codice, ma la frequenza in questo caso è eccessiva e il sospetto principale è ben chiaro: la IA e la sua derivazione nota come vibe coding.

Negli ultimi tempi Amazon ha licenziato, senza troppo clamore, parte dei propri sviluppatori e ha insistito affinché ci si affidasse pesantemente alla IA per la generazione del codice; è arrivata addirittura a legare il compenso elargito agli sviluppatori con la quantità di codice generata dagli LLM usati internamente: più codice ha iniziato a significare più soldi. Non stupisce quindi che la qualità abbia iniziato a risentirne.

Ufficialmente, di tutto ciò non c'è stata alcuna ammissione e, anzi, pare che i riferimenti a questa causa stiano quietamente sparendo. Tuttavia, secondo i documenti interni circolati prima della riunione, almeno uno degli incidenti sarebbe stato sicuramente associato all'inserimento in produzione di codice prodotto con assistenti di programmazione basati su modelli generativi. La nota preliminare indicava esplicitamente la presenza di «GenAI‑assisted changes» tra i fattori da esaminare, anche se il riferimento è stato successivamente rimosso nelle versioni aggiornate del documento.

I disservizi si sono verificati nell'arco di circa una settimana e hanno avuto un «impatto ad alto raggio», come ammette Amazon stessa, coinvolgendo sia il sito principale sia l'applicazione mobile. In uno dei casi, l'azienda ha attribuito il malfunzionamento a un'operazione di rilascio software, senza fornire ulteriori dettagli pubblici sulla natura del codice coinvolto. Le indiscrezioni raccontano che gli sviluppatori sono stati convocati per analizzare in modo sistematico la catena di implementazione del software in produzione, con particolare attenzione ai processi automatizzati e ai controlli introdotti negli ultimi mesi per accelerare lo sviluppo. L'obiettivo dichiarato è identificare eventuali vulnerabilità introdotte dall'uso crescente di strumenti di generazione automatica del codice.

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Pare che Amazon abbia già iniziato a implementare controlli più rigidi sulle procedure di rilascio, introducendo nuovi passaggi di approvazione e verifiche aggiuntive prima che il codice possa raggiungere gli ambienti di produzione. Le misure riguardano sia il codice scritto manualmente sia quello generato con assistenti IA, con l'intento di ridurre la probabilità di errori non rilevati. Il colosso starebbe valutando anche un rafforzamento dei sistemi di monitoraggio in tempo reale, per individuare più rapidamente anomalie legate a modifiche recenti.

La discussione interna ha evidenziato come la pressione per accelerare lo sviluppo software, anche tramite strumenti di IA, possa aumentare il rischio di introdurre modifiche non adeguatamente verificate. Alcuni report suggeriscono che gli ingegneri avrebbero segnalato la necessità di bilanciare velocità e affidabilità, soprattutto in un'infrastruttura con un volume di traffico globale e una complessità elevata; sarebbero però evidentemente stati ignorati, o almeno sminuiti.

In risposta agli incidenti, Amazon sta ora riesaminando le linee guida sull'uso degli strumenti di generazione del codice, valutando se introdurre limiti più stringenti o requisiti di revisione obbligatoria. Le nuove politiche dovrebbero includere la tracciabilità completa delle modifiche generate dall'IA e l'obbligo di revisione da parte di più team. Nonostante le discussioni interne, l'azienda ha minimizzato pubblicamente il ruolo dell'IA nei disservizi, sostenendo che non vi siano prove definitive che colleghino direttamente gli strumenti generativi agli incidenti. Tuttavia, i documenti interni mostrano che il tema è considerato rilevante e meritevole di analisi approfondita.

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