L’accelerazione congiunta di GPT-5 Codex e Gemini 2.5 Deep Think segna un cambio di fase nel coding assistito da intelligenza artificiale: il primo introduce un agente sviluppatore altamente automatizzato, integrato in terminal, IDE e interfaccia web con capacità di esecuzione e test; il secondo dimostra ragionamento competitivo di livello “gold” all’ICPC World Finals, portando nel software reale tecniche nate nelle competizioni. I due percorsi convergono in un risultato pratico: refactoring più rapido, risoluzione di bug in ambienti enterprise, prototipazione veloce e un innesto naturale dell’AI nei flussi di collaborazione. La disponibilità di Codex come superficie unificata dentro l’ecosistema ChatGPT e l’arrivo di Ask Gemini in Google Meet per riassunti e action item in tempo reale chiudono il cerchio applicativo: dall’algoritmo alla riunione, con strumenti agentici e reasoning profondo che riducono attriti e tempi morti.
Cosa leggere
Perché la doppia novità cambia il coding nel 2025
Le imprese chiedono agli agenti AI di passare dalla semplice autocompletazione a interventi end-to-end: leggere il codice, modificarlo, eseguirlo, testarlo, aprire una pull request. GPT-5 Codex nasce esattamente per questo: un modello di intelligenza artificiale a ragionamento adattivo che opera sia localmente sia in cloud sandbox, con audit trail e controlli di sicurezza granulari, integrato nel Terminal, nell’estensione IDE e in un’interfaccia web dedicata. Dall’altro lato, Gemini 2.5 Deep Think convalida la capacità di scomporre problemi multipli, ragionare su strutture dati complesse e convergere verso soluzioni verificabili in condizioni cronometrate e ad alta pressione. La combinazione consente a team software di delegare all’AI il “lavoro sporco” di manutenzione, mentre sfrutta il reasoning competitivo per scelte algoritmiche e ottimizzazioni difficili.
Prestazioni misurate: da SWE-bench a ICPC
Sul fronte dei benchmark real-world, GPT-5 Codex registra un 74,5% su SWE-bench Verified (set completo da 500 task), con un salto netto nel refactoring rispetto a iterazioni precedenti e con una tool-use più aggressiva ma meglio controllata. Sul versante del ragionamento astratto, Gemini 2.5 Deep Think raggiunge livello medaglia d’oro all’ICPC World Finals 2025, risolvendo problemi che hanno messo in difficoltà team umani élite e dimostrando multi-step reasoning stabile sotto vincoli di tempo. Il quadro che ne emerge è complementare: Codex primeggia nell’execution su repository e nella manutenzione guidata da test, Gemini brilla in ricerca della soluzione con strategie algoritmiche non banali.
Cosa sa fare GPT-5 Codex oggi?
GPT-5 Codex è progettato come agente di sviluppo: comprende il contesto di repository multi-file, pianifica azioni, modifica i file con diff chiari, esegue build e test, raccoglie log e propone pull request coerenti con gli standard del team. L’utente può farlo operare in modalità read-only con approvazioni puntuali, in auto dentro confini predeterminati o con full access supervisionato. L’esperienza è coerente su CLI, IDE extension e web, con la possibilità di “elevare” compiti lunghi su cloud sandbox per non bloccare la macchina locale. La disponibilità passa dai piani ChatGPT Plus/Pro/Business/Edu/Enterprise, con gestione dell’account unificata e senza necessità di API key per l’uso base; l’IDE extension riduce la frizione di setup, la CLI espone controlli di approvazione e compattazione dello stato, e la pagina Codex centralizza l’accesso cloud..
Gemini 2.5 Deep Think: ragionamento competitivo che arriva in produzione
La forza di Gemini 2.5 Deep Think è la capacità di trasformare tecniche da gara—search annidata, minimax, ternary search, programmazione dinamica—in soluzioni robuste entro finestre temporali strettissime. I risultati di livello “gold” all’ICPC non sono folklore: mostrano che un modello di intelligenza artificiale oggi può esplorare lo spazio delle soluzioni in tempi comparabili, se non migliori, rispetto a team umani altamente coordinati, mantenendo al contempo correttezza e verificabilità del codice prodotto. Questo patrimonio “da contest” è trasferibile a problemi industriali come routing e allocazione risorse, ottimizzazione su grafi, scheduling e analisi combinatoria dentro pipeline MLOps e DataOps.
Ask Gemini in Google Meet: dal dialogo al deliverable
La disponibilità di Ask Gemini in Google Meet porta la stessa intelligenza artificiale nel punto in cui decisioni e requisiti nascono: la riunione. All’interno di un side panel, l’AI riassume la discussione in tempo reale, estrae action item e “cattura” decisioni e razionali, con possibilità di richiamare Docs, Sheets, Slides e Gmail a cui l’utente ha già permessi, oltre a riferimenti dal Web e dalla ricerca Google. Le risposte sono private per l’utente che interroga, con controlli amministrativi per abilitazione e policy. La funzionalità nasce in inglese e si estende gradualmente alle edizioni Workspace idonee, con rollout che evolve su base feedback. L’effetto è concreto: meno tempo a riscrivere note, meno context switching tra meeting e strumenti di progetto, più tracciabilità tra decisioni e commit.
Dove brillano rispettivamente: execution agent vs reasoning engine
Nel lavoro quotidiano su basi codice complesse, GPT-5 Codex si distingue quando servono interventi ripetibili e verificabili: migratori di librerie, hardening di moduli, ripristino di test fl flaky, revisione automatizzata di pull request. La sua execution integrata consente di validare ipotesi dentro l’ambiente reale, creando un ciclo stretto tra proposta, esecuzione e verifica. Gemini 2.5 Deep Think emerge invece su problemi aperti ad alta combinatorietà, quando la chiave è scegliere la struttura dati giusta, ridurre lo spazio di ricerca e costruire una soluzione provata nei limiti di memoria e tempo.
Come cambiano i workflow in IDE, terminal e cloud
Il punto di svolta è l’unificazione delle superfici: con GPT-5 Codex la stessa sessione può iniziare in CLI, continuare nell’IDE con diff contestualizzati e concludersi sul cloud per running asynchronous di test e build pesanti. Nel frattempo, l’action log alleggerisce le code review e riduce le incomprensioni tra dev e security. Con Gemini l’effetto più visibile è nella ideazione: la fase di design e di pseudocode guadagna in profondità grazie a esplorazioni parallele, poi “atterrate” in implementazioni concrete—anche con il supporto di Ask Gemini a migliorare la produttività delle riunioni tecniche.
Impatto misurabile su produttività e qualità
Nei contesti enterprise, refactoring e manutenzione assorbono una quota enorme di sprint. Un agente come GPT-5 Codex riduce tempi e errori umani, mantenendo stile di commit e policy di sicurezza. Nelle aree R&D e competitive programming, Gemini 2.5 Deep Think sblocca strategie altrimenti precluse in tempi utili, offrendo poi piste di implementazione industriale. La combinazione spinge verso team ibridi dove AI e sviluppatori si alternano a seconda della fase: execution ripetibile all’agente, scelte di design e trade-off al team.
Limiti, rischi e governance
L’adozione va accompagnata con guardrail chiari. L’esecuzione di comandi e la scrittura su file richiedono modalità di approvazione trasparenti e auditability. I modelli possono introdurre regressioni sottili: vanno isolati in ambienti di staging, con test differenziati e gating su PR. Nei meeting, funzioni come Ask Gemini devono rispettare privacy, permessi e residuo dati; occorre definire policy di retention, chiarire chi vede cosa e quando. In entrambi i casi, la telemetria e i log devono essere consultabili per incident response.
Come scegliere in base al caso d’uso
Se l’urgenza è stabilizzare una codebase o sfoltire debito tecnico, la priorità è GPT-5 Codex: esegue, verifica e documenta. Se l’urgenza è rompere un collo di bottiglia algoritmico o ottimizzare funzioni difficili, entra in gioco Gemini 2.5 Deep Think: esplora, converge, dimostra. In molti team la scelta non è alternativa: si orchestrano entrambi, con handoff chiari e SLO per definire quando l’uno deve cedere il testimone all’altro.
Ecosistema e disponibilità: dove trovare gli strumenti
Codex è raggiungibile come superficie unificata: pagina web dedicata, CLI open-source rivista per agentic workflows e IDE extension per VS Code e fork compatibili. Funziona con l’account ChatGPT nei piani a pagamento e consente di spostare un’attività tra locale e cloud senza perdere stato. Gemini è disponibile nell’app e, in ambito Workspace, con progressive rollout di Ask Gemini in Meet; la documentazione ufficiale dettaglia disponibilità, lingue e requisiti amministrativi. (ChatGPT)
Implicazioni per AGI e team ibridi
Il “gold” all’ICPC e i tassi di successo su SWE-bench Verified alimentano la tesi di una AGI utile prima che “generale”: intelligenze specializzate che cooperano con umani e con altre AI. Nel breve periodo, l’impatto più grande non è sostituire sviluppatori, ma ridistribuire il tempo: meno routine, più design, code review di qualità, architetture più semplici. Il pensiero competitivo di Gemini e l’execution affidabile di Codex trasformano il ciclo di sviluppo da lineare a agente-centrico, con feedback loop corti e tracciati.
Architettura agentica, reasoning profondo e controlli
Il salto di qualità poggia su tre pilastri. Primo: architettura agentica con strumenti nativi (filesystem, shell, test runner, VCS) orchestrati da policy e approval modes; qui GPT-5 Codex eccelle perché allinea policy di sicurezza e telemetria all’execution. Secondo: reasoning profondo capace di esplorare lo spazio delle soluzioni con strategie algoritmiche robuste; qui Gemini 2.5 Deep Think fornisce una libreria di tattiche che si trasferisce bene in produzione. Terzo: controlli sull’interazione uomo-AI—audit, RBAC, retention, privacy—che rendono sostenibile l’adozione su scala. Insieme, questi elementi abilitano pipeline dove l’AI non è un “suggeritore”, ma un co-sviluppatore con responsabilità verificabili, dal benchmark alla pull request, passando per riunioni che producono deliverable strutturati.
