Per decenni, la decisione tra sviluppare un software da zero o acquistare una soluzione pronta ha guidato le strategie tecnologiche delle aziende di vari settori. L'equazione sembrava semplice, comprare accelerava l'adozione e riduceva i costi, costruire offriva personalizzazione e controllo. Ma l'arrivo dell'intelligenza artificiale generativa, e in particolare dello sviluppo assistito dall'IA (AIAD), ha modificato tutte le variabili di questo conto. Non si tratta più di decidere tra due approcci classici, e forse il dilemma tradizionale non esiste più.
Con l'IA generativa che ottimizza le fasi cruciali del ciclo di sviluppo, come la scrittura del codice, i test automatizzati, la rilevazione di bug e persino i suggerimenti di architettura, la creazione di software su misura ha smesso di essere uno sforzo esclusivo delle grandi aziende con budget robusti. Modelli pre-addestrati, librerie specializzate e piattaforme low-code o no-code potenziate dall'IA hanno drasticamente ridotto i costi e i tempi di sviluppo.
Invece di mesi, molte soluzioni oggi vengono consegnate in settimane, e invece di team interni numerosi, team snelli e altamente specializzati riescono a consegnare applicazioni personalizzate e scalabili con un'efficienza impressionante. GitHub Copilot, lanciato nel 2021, è un esempio pratico di IA generativa che aiuta gli sviluppatori, suggerendo codici e completando automaticamente frammenti di codice. Uno studio di GitHub ha rilevato che gli sviluppatori che utilizzano Copilot completano i compiti in media il 55% più velocemente, mentre coloro che lo hanno usato impiegano in media 1 ora e 11 minuti per completare il compito, mentre coloro che non hanno usato GitHub Copilot impiegano in media 2 ore e 41 minuti.
Di fronte a questa realtà, il vecchio argomento secondo cui acquistare software pronto era sinonimo di risparmio perde forza. Le soluzioni generiche, sebbene allettanti, spesso non si adattano alle particolarità dei processi interni, non scalano con la stessa agilità e creano una dipendenza limitante. Nel breve termine, possono sembrare sufficienti, ma nel medio e lungo termine, diventano ostacoli all'innovazione.
Più di così, la stessa nozione che il vantaggio competitivo risiede nel codice stesso inizia a sgretolarsi. In uno scenario in cui riscrivere un'intera applicazione è diventato economico e fattibile, l'idea di "proteggere il codice" come attivo strategico ha sempre meno senso. Il valore reale risiede nell'architettura della soluzione, nella fluidità dell'integrazione con i sistemi aziendali, nella governance dei dati e, soprattutto, nella capacità di adattare rapidamente il software man mano che il mercato o l'azienda cambiano.
L'uso di intelligenza artificiale (IA) e automazione riduce fino al 50% il tempo di sviluppo, come indicato dal 75% dei dirigenti intervistati in un rapporto condotto da OutSystems e KPMG. Ma se il "build" è il nuovo normale, sorge un secondo dilemma: costruire internamente o con partner esterni specializzati? Qui, il pragmatismo parla più forte. Creare una squadra propria di tecnologia richiede un investimento continuo, gestione dei talenti, infrastrutture e, soprattutto, tempo, l'attivo più scarso nella corsa all'innovazione. Per le aziende il cui coreaffarinon èsoftwarequesta scelta può essere controproducente.
D'altra parte, le collaborazioni strategiche con le aziende di sviluppo offrono vantaggi, come l'accesso immediato a know-how tecnico avanzato, consegna accelerata, flessibilità di assunzione e riduzione dei costi operativi. Squadre esterne esperte agiscono come estensione dell'azienda, con un focus sui risultati, e spesso arrivano già con modelli pronti di architettura scalabile, pipeline CI/CD integrate e framework testati, tutto ciò che sarebbe costoso e richiederebbe molto tempo da costruire da zero. Vale ancora a menzione di un terzo elemento in questa equazione: l'effetto rete dell'expertise accumulata.
Mentre i team interni affrontano una curva di apprendimento continua, gli esperti esterni che lavorano su più progetti accumulano repertorio tecnico e di business a un ritmo molto più rapido. Questa intelligenza collettiva, applicata in modo mirato, spesso genera soluzioni più efficaci e innovative. La decisione, quindi, non è più tra comprare o costruire, ma tra rimanere ancorati a soluzioni rigide o costruire qualcosa che risponda davvero alle esigenze del business.La personalizzazione, prima un lusso, è diventata una aspettativa, la scalabilità, un requisito, e l'IA, un punto di svolta.
Alla fine, il vero vantaggio competitivo non risiede nel software pronto, né nelle linee di codice scritte su misura, ma nella rapidità strategica con cui le aziende integrano soluzioni tecnologiche alla loro crescita. L'era dell'AIAD ci invita a abbandonare i dilemmi binari e a pensare al software come a un processo continuo, vivo e strategico. E, per ciò, non basta costruire, è necessario costruire con intelligenza, partner giusti e visione del futuro.
