Per decenni, la scelta tra sviluppare un software da zero o acquistare una soluzione pronta ha guidato le strategie tecnologiche di aziende nei settori più diversi. 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 calcolo. Non si tratta più di scegliere tra due approcci classici, e forse il tradizionale dilemma non esiste nemmeno più.
Con l'intelligenza artificiale generativa che ottimizza fasi cruciali del ciclo di sviluppo, come la scrittura del codice, i test automatizzati, il rilevamento di bug e persino i suggerimenti architetturali, costruire software su misura ha smesso di essere uno sforzo esclusivo delle grandi aziende con budget consistenti. 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, squadre snelle e altamente specializzate riescono a fornire applicazioni personalizzate e scalabili con un'efficienza impressionante. GitHub Copilot, lanciato nel 2021, è un esempio pratico di intelligenza artificiale generativa che assiste gli sviluppatori, suggerendo codice e completando automaticamente porzioni di esso. Uno studio di GitHub ha indicato che gli sviluppatori che hanno utilizzato Copilot hanno completato i compiti in media il 55% più velocemente, mentre coloro che non lo hanno utilizzato hanno impiegato in media 2 ore e 41 minuti per portare a termine il compito, rispetto a 1 ora e 11 minuti di media per gli utenti di Copilot.
Di fronte a questa realtà, l'antico argomento secondo cui acquistare software preconfezionato fosse 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 che altro, la stessa nozione che il vantaggio competitivo risieda 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 bene 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 al mutare del mercato o dell'azienda.
L'uso dell'intelligenza artificiale (IA) e dell'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 un proprio team tecnologico richiede investimenti continui, gestione dei talenti, infrastrutture e, soprattutto, tempo, l'asset più scarso nella corsa all'innovazione. Per le aziende il cui core affari non è software, Questa scelta potrebbe essere controproducente.
D'altro canto, le partnership strategiche con aziende di sviluppo offrono vantaggi, come l'accesso immediato a know-how tecnico avanzato, consegna accelerata, flessibilità contrattuale e riduzione dei costi operativi. Team esternalizzati esperti agiscono come un'estensione dell'azienda, concentrandosi sui risultati, e spesso arrivano già dotati di modelli pronti di architettura scalabile, pipeline CI/CD integrate e framework collaudati, tutto ciò che sarebbe costoso e lungo costruire da zero. Vale inoltre la pena menzionare 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 operano su più progetti accumulano competenze tecniche e commerciali 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 acquistare o costruire, ma tra rimanere legati a soluzioni rigide o costruire qualcosa che soddisfi realmente le esigenze del business. La personalizzazione, un tempo un lusso, è diventata un'aspettativa, la scalabilità un requisito, e l'intelligenza artificiale uno spartiacque.
Alla fine, il vero vantaggio competitivo non risiede nel software preconfezionato, né nelle righe di codice scritte su misura, ma nell'agilità strategica con cui le aziende integrano le soluzioni tecnologiche nella loro crescita. L'era dell'AIAD ci invita ad abbandonare i dilemmi binari e a pensare al software come a un processo continuo, vivo e strategico. E, per farlo, non basta costruire: bisogna costruire con intelligenza, con i partner giusti e con una visione futura.
