I migliori sviluppatori di Spotify non hanno scritto a mano nemmeno una riga di codice da dicembre, affidandosi invece a strumenti di generazione automatica per accelerare il lavoro. A rivelarlo è stato il co-CEO della compagnia Gustav Söderström durante l'ultima call con gli analisti. Il riferimento è al sistema interno Honk, progettato per incrementare la produttività e rendere più rapido il rilascio delle funzionalità.
L'azienda ha sottolineato di aver introdotto più di cinquanta novità nel proprio servizio di streaming nel corso del 2025, a conferma di un ritmo di sviluppo particolarmente sostenuto. Tra le implementazioni più recenti figurano funzioni basate su IA pensate per personalizzare l'esperienza d'ascolto e migliorare la fruizione dei contenuti. A ciò si aggiunge l'ampliamento degli strumenti dedicati agli audiolibri e all'approfondimento sui brani, elementi che negli ultimi mesi hanno contribuito a differenziare ulteriormente la piattaforma.
L'IA di Spotify
Come detto, il cuore della trasformazione nel flusso di lavoro degli sviluppatori di Spotify è Honk, un sistema interno che permette di delegare alla generazione automatica varie fasi dello sviluppo. Gli ingegneri, secondo quanto spiegato, possono avviare modifiche o correzioni anche da remoto, utilizzando applicazioni come Slack per impartire istruzioni e ricevere direttamente versioni aggiornate dell'app. Questo flusso consente di testare e integrare nuove funzionalità con rapidità, riducendo il tempo che separa l'idea dall'implementazione effettiva.
Söderström ha indicato che il contributo di questi strumenti avrebbe accelerato in modo rilevante le operazioni di sviluppo e rilascio. Il dirigente ha parlato di una fase iniziale destinata a evolversi ulteriormente man mano che i modelli migliorano e il dataset proprietario dell'azienda diventa più ricco. Uno degli obiettivi è alimentare sistemi che non si limitino a replicare informazioni disponibili online, come quelle presenti su Wikipedia, ma che forniscano risposte basate sulle preferenze musicali reali degli utenti.
Il riferimento è alla costruzione di un dataset unico su larga scala che rifletta gusti, contesti culturali e tendenze locali. Il dirigente ha citato come esempio le differenti scelte musicali associate agli allenamenti, che variano sensibilmente tra Stati Uniti ed Europa. Questo tipo di dati, ha spiegato, permette di affinare i modelli e generare suggerimenti che tengano conto non solo dei generi preferiti, ma anche delle abitudini collettive in determinate regioni.
Durante la call è emerso anche il tema della musica generata tramite IA. L'azienda ha chiarito di consentire ad artisti ed etichette di specificare nelle informazioni dei brani se una traccia è stata prodotta con strumenti algoritmici, mentre continua a monitorare la piattaforma per individuare contenuti indesiderati o di tipo spam. La gestione di questa area resta un punto delicato, data la complessità di distinguere tra sperimentazione legittima e utilizzi impropri delle tecnologie generative.
Il crescente ricorso all'IA nello sviluppo interno e la costruzione di dataset proprietari indicano una direzione precisa per il servizio di streaming, che punta a rafforzare la personalizzazione e rendere più efficiente la produzione di nuove funzionalità. L'evoluzione di questi strumenti potrebbe influenzare l'intero settore, alimentando un dibattito sempre più ampio sul ruolo dell'automazione nel lavoro degli sviluppatori e sulle implicazioni per l'industria musicale.
