Post di Filippo Rizzante, CTO di Reply

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Nel dibattito sull’intelligenza artificiale applicata alle imprese esiste un rischio ricorrente: confondere la velocità della sperimentazione con la maturità dell’adozione. È una dinamica che oggi emerge con particolare evidenza nello sviluppo software, uno degli ambiti in cui l’AI sta modificando più rapidamente processi, ruoli e modelli organizzativi.

Le aziende italiane, da questo punto di vista, sembrano muoversi con un livello di curiosità e apertura superiore rispetto ad altri grandi mercati europei; il punto centrale però non è soltanto quanto si sperimenta, ma capire se questa fase esplorativa riuscirà a trasformarsi in una capacità industriale diffusa, integrata nei processi e sostenibile nel lungo periodo. È questo il quadro che emerge dalla ricerca “From Code to Control: AI’s Takeover of Software Development Lifecycle”, condotta da Forrester Consulting per Reply, che ha coinvolto oltre 530 IT Executive tra Europa e Stati Uniti. Lo studio mostra infatti come l’Italia si distingua per una forte intensità nella fase pilota dell’adozione AI applicata al Software Development Lifecycle (SDLC), ma l’adozione su larga scala è ancora in fase di consolidamento.

Nel confronto con Regno Unito, Germania e Francia, il dato italiano appare particolarmente significativo: il 28% delle aziende italiane intervistate si trova in fase pilota nell’utilizzo dell’AI nello sviluppo software, contro il 18% della Germania e il 13% del Regno Unito. Un dato che racconta un ecosistema in forte fermento, caratterizzato da una diffusa attività di sperimentazione.

I Paesi più maturi sul piano organizzativo, invece, sembrano già aver iniziato, con intensità diverse, il passaggio dalla sperimentazione all’integrazione strutturata. Nel Regno Unito, ad esempio, l’AI appare già più incorporata nei processi di sviluppo software. In Germania prevale invece un approccio focalizzato sull’efficienza operativa e sulla scalabilità dei costi. Francia e Italia condividono una configurazione più simile: forte interesse sperimentale, progressiva strutturazione dei modelli operativi,con una crescente attenzione a compliance, sicurezza e governance.

La differenza non è soltanto tecnologica, ma soprattutto culturale e organizzativa

Questo cambiamento sta producendo effetti anche sotto il profilo delle competenze richieste ai professionisti dello sviluppo software perché se fino a pochi anni fa il valore era concentrato prevalentemente sulle capacità esecutive e sulla produzione diretta di codice, l’introduzione dell’intelligenza artificiale nei processi SDLC sta progressivamente spostando l’attenzione verso competenze di orchestrazione, supervisione e governo dei flussi.

Gli sviluppatori non vengono semplicemente “affiancati” da strumenti intelligenti, ma si trovano sempre più spesso a coordinare sistemi capaci di generare codice, automatizzare test, suggerire modifiche e supportare decisioni operative, rendendo necessaria un’evoluzione verso competenze più trasversali, legate alla validazione, alla gestione della qualità e all’integrazione

dei processi. In questo scenario, la competenza distintiva non sarà soltanto la capacità di sviluppare software, ma quella di governare sistemi sempre più autonomi e integrati.

Per molti anni l’automazione nello sviluppo software è stata interpretata prevalentemente come una leva di produttività: ridurre tempi, contenere costi, standardizzare attività. Oggi il paradigma sta cambiando e, soprattutto in Italia, l’intelligenza artificiale viene letta non solo come strumento di efficienza economica, ma come leva per accelerare i cicli di sviluppo, migliorare la qualità del software e supportare decisioni più rapide.

Non sorprende quindi che, tra i benefici maggiormente percepiti dalle aziende italiane, emerga soprattutto la capacità dell’AI di accelerare il continuous delivery e i feedback in tempo reale, indicata dal 50% degli executive coinvolti nella ricerca. Seguono il miglioramento della capacità decisionale basata sui dati, segnalato dal 43%, e l’aumento della qualità del software, indicato dal 40%.

Anche il confronto internazionale restituisce priorità differenti. In Germania prevale una visione più orientata all’efficienza dei costi e alla scalabilità; in Francia assumono maggiore centralità sicurezza e compliance; nel Regno Unito, invece, l’AI viene associata soprattutto al miglioramento della collaborazione interfunzionale e della qualità del software.

Queste differenze mostrano come l’adozione dell’intelligenza artificiale non segua un modello uniforme, ma come ogni ecosistema nazionale tenda a proiettare sull’AI le proprie caratteristiche industriali, culturali e organizzative.

Nel caso italiano emerge inoltre un altro elemento strutturale: il rapporto con i modelli di sourcing IT. Per anni i modelli tradizionali di offshoring hanno rappresentato uno dei paradigmi di riferimento nella gestione dello sviluppo software globale, tuttavia, l’aumento della complessità progettuale, la necessità di coordinamento continuo e la crescente rilevanza della compliance stanno progressivamente mettendo in discussione i modelli basati esclusivamente sulla delocalizzazione.

Le aziende italiane sembrano riflettere con particolare evidenza questa trasformazione. La ricerca evidenzia infatti una forte preferenza per il nearshore outsourcing, scelto dal 43% degli intervistati. La prossimità geografica e culturale diventa così un fattore strategico per migliorare collaborazione, governance e capacità di coordinamento tra team distribuiti.

Scalare in modo coerente e sostenibile

La forte diffusione di iniziative pilota porta però con sé anche un rischio organizzativo: se le sperimentazioni AI restano frammentate e prive di una governance centralizzata, il potenziale della tecnologia difficilmente riesce a tradursi in una reale trasformazione operativa. In questa fase, il vero fattore differenziante non è la disponibilità degli strumenti, ma la capacità delle organizzazioni di scalarne l’utilizzo in modo coerente e sostenibile.

In questo processo trasformativo, sta cambiando anche il ruolo dei system integrator e dei partner tecnologici a cui oggi viene richiesto un contributo molto più strategico e di accompagnare la ridefinizione dei modelli organizzativi, della governance e dei processi di delivery.

Se infatti l’intelligenza artificiale tende a rendere i processi di sviluppo più veloci e articolati, il bisogno di coordinamento umano non viene meno, ma aumenta con il crescere dell’automazione e della complessità operativa.

È in questo scenario che si inserisce il crescente interesse verso l’Agentic AI, la nuova generazione di sistemi intelligenti capaci non soltanto di assistere gli sviluppatori, ma di collaborare attivamente con i team e svolgere attività in modo autonomo.

Nello sviluppo software, la differenza rispetto agli attuali AI assistant – che oggi operano più a supporto delle attività individuali, suggerendo codice, automatizzando task specifici o velocizzando operazioni ripetitive – è significativa. L’Agentic AI, infatti, introduce un modello più evoluto, nel quale i sistemi intelligenti sono in grado di gestire sequenze di attività, collaborare con più soggetti e intervenire in modo autonomo su diverse fasi del ciclo di sviluppo.

C’è un dato nella ricerca che evidenzia aspettative molto elevate da parte delle aziende italiane rispetto al potenziale trasformativo di questi sistemi: l’89% di esse, infatti, considera probabile o molto probabile l’adozione dell’Agentic AI nei prossimi due o tre anni.

Ma anche qui emerge una questione cruciale: introdurre agenti intelligenti non significa semplicemente aggiungere nuovi strumenti ai processi esistenti, ma ripensare il modello operativo dello sviluppo software. L’idea di team più piccoli, supportati da ecosistemi di agenti AI autonomi e collaborativi, modifica infatti la struttura delle organizzazioni tecnologiche perché attività come coding, testing e gestione dei processi possono essere distribuite tra competenze umane e capacità artificiali in modo molto più integrato rispetto al passato.

In molti percorsi di adozione dell’intelligenza artificiale resta ancora ampia la distanza tra testare una tecnologia e integrarla realmente nei processi aziendali. Per questo il tema centrale dei prossimi anni sarà probabilmente l’infrastruttura organizzativa dell’AI più ancora dell’AI stessa, insieme alla ridefinizione di governance, modelli di delivery e modalità di collaborazione tra persone e sistemi autonomi.

Con l’aumento dell’autonomia dei sistemi AI, il tema della governance assume una centralità crescente perché più le organizzazioni affidano attività operative a modelli intelligenti, maggiore diventa la necessità di controllarne qualità, trasparenza e affidabilità, soprattutto nei processi di sviluppo software dove errori, vulnerabilità o problemi di compliance possono avere impatti rilevanti sull’intera organizzazione. Allo stesso tempo, se l’AI permette di comprimere tempi e aumentare la velocità di delivery, cresce anche la necessità di monitoraggio continuo, testing automatizzato e validazione dei processi, perché l’automazione intelligente non elimina il tema della qualità: lo rende ancora più centrale.

La crescente attenzione verso modelli nearshore outsourcing, descritta sopra, si inserisce in questo scenario: con l’aumento della complessità dei processi AI-driven, la prossimità geografica e organizzativa torna a rappresentare un vantaggio competitivo nei contesti in cui collaborazione continua e governance diventano fattori essenziali. È proprio in questa prospettiva che si inserisce l’approccio Silicon Shoring proposto da Reply, pensato per accompagnare il passaggio verso modelli di sviluppo software basati sull’Agentic AI: l’obiettivo è superare i limiti dei modelli tradizionali di offshoring attraverso l’integrazione tra competenze umane specialistiche ed ecosistemi di agenti AI autonomi e collaborativi, mantenendo elevati standard di qualità e compliance.

Oltre il singolo modello operativo

L’intelligenza artificiale sta progressivamente ridefinendo il software development lifecycle non come una sequenza lineare di attività, ma come un sistema adattivo, continuo e distribuito dove il vantaggio competitivo non dipenderà soltanto dall’adozione della tecnologia, ma dalla capacità delle organizzazioni di renderla parte integrante dei propri processi decisionali e produttivi.

L’Italia mostra oggi una forte disponibilità a sperimentare, ma la fase che si apre richiede alle aziende di trasformare l’AI in un modello industriale diffuso e integrato nei processi. Nei prossimi anni, il vero vantaggio competitivo non dipenderà solo dall’utilizzo di tecnologie avanzate, ma dalla capacità di incorporarle in modo sistemico all’interno dell’organizzazione, costruendo ecosistemi nei quali persone, agenti intelligenti e processi automatizzati collaborano in maniera integrata.

Una trasformazione che oggi riguarda lo sviluppo software, ma che anticipa anche il futuro del lavoro digitale nelle organizzazioni.