Dall’approccio AI-first a quello AI-native: il nuovo modello di business per lo sviluppo software

Lo sviluppo software è probabilmente uno degli ambiti più colpiti dall’esplosione dell’AI. Gran parte della routine quotidiana dello sviluppo software è stata ridefinita dalle soluzioni AI in evoluzione, compresa la velocità con cui vengono completati e consegnati compiti e servizi.

Ma l’aggiunta di uno strumento AI non garantisce risultati fluidi legati a benefici connessi. In realtà, uno studio ha scoperto che gli sviluppatori software che utilizzano l’AI sono 19% più lenti nel completare le questioni, anche se si aspettano che questi strumenti li velocino del 24%.

Nel frattempo, l’adozione non significa che gli utenti abbiano fiducia in questi strumenti. Sebbene 84% degli sviluppatori software stiano utilizzando l’AI, quasi la metà non si fida della sua accuratezza. Non sorprende che ciò si traduca in una maggiore attenzione all’AI nello sviluppo software, che a sua volta si riversa sui clienti, i quali ora chiedono maggiore trasparenza su come viene utilizzata.

E l’AI sta cambiando il modo in cui gli sviluppatori software lavorano, in più modi. Il loro set di competenze sta essere riscritto, creando incertezza e una nuova traiettoria per i professionisti.

Infine, la tensione nella convergenza di produttività, aspettative dei clienti e impatto sulla forza lavoro è un momento cruciale per lo sviluppo software. Ora, invece di semplicemente “inserire” strumenti AI, le aziende software devono perseguire una trasformazione AI-native che riscriva il modo in cui l’AI viene utilizzata, nonché il modo in cui viene percepita, fin dalle fondamenta. Ecco come guidare questa trasformazione.

Il vero significato di AI-native

Quando un’organizzazione afferma di essere “guidata dall’AI”, ciò significa generalmente che stanno utilizzando l’AI e l’automazione come elemento di efficienza. L’impatto è relativamente superficiale, alleviando gli oneri manuali sui compiti che richiedono molto tempo, ma non necessariamente producendo risultati significativi dal punto di vista aziendale.

In un approccio AI-native, tuttavia, gli strumenti non vengono semplicemente trattati come add-on sovrapposti ai processi esistenti. Invece, l’architettura stessa delle operazioni di ingegneria e dei flussi di lavoro viene ridisegnata con questi strumenti integrati nel nucleo. L’automazione e l’efficienza non sono al comando, e la collaborazione, la revisione, la correzione e l’intervento sono tratti naturali nel flusso di lavoro.

Inoltre, gli strumenti AI non vengono semplicemente inseriti in un approccio isolato. Vengono distribuiti in tutta la vita del ciclo di sviluppo e allineati con strategie aziendali più ampie per massimizzare i risultati correlati.

L’effetto a catena è un guadagno in termini di gestione dei clienti e dei deliverable. L’accento si sposta da quanto tempo viene speso su un deliverable a ciò che viene effettivamente realizzato. Ciò cambia la traiettoria e la definizione della cattura del valore per le aziende di sviluppo software. Ad esempio, la fatturazione oraria probabilmente lascerà il posto a modelli di prezzo basati sul valore, in cui i prezzi sono fissi con una chiara comprensione della natura AI-driven dei servizi. Fondamentalmente, ciò è allineato con le aspettative dei clienti in evoluzione, dove una consegna più rapida è ora un’aspettativa e la trasparenza sui processi è una richiesta.

L’approccio AI-native porta anche effetti a catena. Quando vengono consegnati risultati orientati al valore per i clienti, manifestandosi in risultati concreti, le organizzazioni coltivano relazioni con quei clienti. Allo stesso tempo, ciò rafforza la loro reputazione per attirare nuovi clienti e aggiunge un vantaggio competitivo.

Esistono anche guadagni reali da un punto di vista di profitto. Flussi di lavoro più produttivi ed efficienti portano a riduzioni dei costi, significando margini e ritorni migliori. Diventare AI-native non riguarda solo il presente, ma anche le più ampie ripercussioni sull’organizzazione e sulle sue prospettive future.

Considerazioni chiave prima di diventare AI-native

Ciò non è qualcosa che può essere realizzato in un breve lasso di tempo. La transizione da AI-driven a AI-native significa un sovvertimento di come questi sistemi e strumenti vengono utilizzati dall’inizio alla fine.

Ciò richiede una gestione del cambiamento, dai flussi di lavoro, all’autonomia, alla supervisione, all’abilitazione della forza lavoro e altro ancora. Per sottolineare l’importanza della ridisegnazione del flusso di lavoro, l’accoppiamento dell’AI generativa con la trasformazione del processo end-to-end ha portato a 25-30% di guadagni di produttività per alcune aziende. Ciò è triplo l’impatto visto negli assistenti di codice di base.

Al centro di questa trasformazione c’è la fiducia, e la fiducia si basa sulla trasparenza. In un ambiente AI-native, la visibilità e la trasparenza sono fondamentali. Ogni caso d’uso dell’AI deve avere uno scopo chiaramente definito, e le organizzazioni devono essere esplicite su dove e come l’AI viene applicata in tutta la vita del ciclo di sviluppo.

Altrettanto importante, ci deve essere chiarezza su ciò che viene revisionato, convalidato e infine approvato dagli ingegneri umani. Forti quadri di governance dei dati, allineati con regolamenti come il GDPR, sono altrettanto critici per assicurare che la velocità non venga a scapito del controllo.

Oltre la trasparenza, le organizzazioni devono anche dare priorità all’evoluzione dei sistemi AI verso una maggiore autonomia. L’obiettivo è abilitare sistemi agentic che possano operare con un certo grado di indipendenza, restando verificabili e responsabili. Ciò richiede meccanismi di convalida e feedback in tempo reale, assicurando che i sistemi si scalino in modo affidabile insieme alle esigenze aziendali.

Ma nulla di tutto ciò può accadere senza orchestrazione, che è il presupposto per una crescita scalabile. Senza di essa, l’AI funziona in silos. La trasformazione AI-native richiede la coordinazione dei flussi di lavoro, degli strumenti, dei dati e degli agenti in tutta l’organizzazione. L’interoperabilità è una condizione preliminare per gli stack tecnologici esistenti, dove i sistemi frammentati minano i progressi. Un’orchestrazione efficace crea le condizioni per un miglioramento continuo, consentendo ai sistemi AI di evolversi in linea con le esigenze tecniche e commerciali.

Lezioni dalla prima trasformazione AI-native

Il punto di partenza consiste nel gestire le informazioni e i sistemi legacy. Nel tempo, la conoscenza viene sepolta in database obsoleti e processi non documentati, e la memoria istituzionale non è più facilmente accessibile, specialmente per i nuovi membri del team.

Gli agenti AI possono aiutare a recuperare questa conoscenza e renderla universalmente accessibile, dove e quando è necessaria, rivelando regole commerciali nascoste e ricostruendo la logica che altrimenti rallenterebbe gli sforzi di modernizzazione. Questo processo getta le basi per una strategia di trasformazione guidata dai dati.

La conoscenza viene resa esplicita, consentendo alle organizzazioni di cementare un piano guidato dai dati per guidare la trasformazione come organizzazione AI-native e ridisegnare i flussi di lavoro con l’AI integrata in tutta la vita del ciclo di sviluppo software.

Man mano che questi flussi di lavoro evolvono, evolvono anche i ruoli al loro interno. Gli sviluppatori software non sono più definiti solo dalla loro capacità di scrivere codice. Stanno diventando sempre più orchestratori di sistemi AI e architetti di flussi di lavoro complessi e ibridi che combinano il giudizio umano con l’esecuzione guidata dalla macchina.

Ma questo spostamento non avviene senza resistenza da parte dei team, che è una risposta naturale man mano che i ruoli e le aspettative vengono fondamentalmente ridefiniti. Affrontare ciò richiede un focus deliberato sull’abilitazione della forza lavoro.

Le organizzazioni devono investire in una formazione continua e progressiva che doti gli ingegneri delle competenze necessarie in un ambiente AI-native. Ciò include lo sviluppo della letteratura AI, la preparazione degli ingegneri per agire come efficaci supervisori di sistemi agentic, e la coltivazione del pensiero strategico e creativo che allinea le decisioni tecniche con gli obiettivi aziendali più ampi. Nel frattempo, c’è anche un crescente bisogno di specialisti che possano convalidare gli output, assicurando che gli standard etici, normativi e di qualità vengano costantemente soddisfatti.

E ci sono aree di impatto oltre al profitto e alla produttività; in particolare, la prototipazione e l’iterazione più rapide, e i cicli di sviluppo più brevi. Tuttavia, la valutazione delle prestazioni della trasformazione contro KPI misurabili dovrebbe essere prioritaria prima di iniziare una strategia di trasformazione AI-native. Ciò assicura che la traiettoria sia in linea con le esigenze specifiche dell’organizzazione.

La trasformazione AI-native è una riconfigurazione di come l’ingegneria software viene sviluppata e consegnata per massimizzare il valore. Le organizzazioni che hanno successo integrano la trasformazione AI fin dalle fondamenta, non come un accorgimento per la produttività, dove la visibilità e l’innovazione sono enshrinate.