Immaginare i processi su cui si baserà il business di domani vuol dire, prima di ogni altra cosa, capire come si evolveranno le tecniche e gli strumenti di sviluppo del software. Sull'onda di fenomeni come la digital transformation, la servitizzazione e l'automazione spinta, le esigenze delle imprese si stanno infatti rapidamente trasformando.
Questo comporta una serie di sfide, in particolar modo per chi si occupa di IT management: le attività di progettazione e sviluppo del software dovranno essere sempre più improntate all'agilità e all'integrazione, evitando le insidie della stratificazione applicativa lungo i processi, nuovi o esistenti che siano.
Sviluppo del software, perché conviene puntare sull'approccio low-code
Quando si parla di software, una delle parole d'ordine per i prossimi anni è senz'altro sviluppo low-code. Si tratta di una metodologia che permette agli utenti di creare applicazioni attraverso interfacce grafiche e una codifica manuale minima, consentendo uno sviluppo e una distribuzione più rapidi. In genere prevede l'uso di strumenti visivi, componenti drag-and-drop e modelli pronti all'uso, che facilitano la creazione di software con poca o nessuna esperienza di programmazione.
Questo approccio consente a un ventaglio più ampio di attori, tra cui analisti di business e utenti privi di competenze specifiche, di partecipare al processo di sviluppo del software aziendale, promuovendo l'iniziativa personale e riducendo la dipendenza dai professionisti dell'IT.
L'approccio low-code è del resto anche la premessa per dare vita a vere e proprie business platform, architetture modulari in grado di conferire maggiore flessibilità e sicurezza a chi in azienda governa la digital transformation.
L’avanzata delle low-code platform: un mercato in forte crescita
Che questa filosofia sia destinata a imporsi lo dicono anche gli osservatori del mercato. Secondo la società di ricerca Research and Markets, il giro d'affari globale delle piattaforme di sviluppo software low code dovrebbe decuplicare nel giro di pochi anni, passando dai 36,6 miliardi di dollari generati nel 2023 ai 345 miliardi di dollari entro il 2030, con una crescita del 37,8% nel periodo preso in considerazione.
Siamo quindi di fronte a un fenomeno consolidato e irreversibile, cavalcando il quale le imprese possono già guadagnare un netto vantaggio competitivo.
Il mercato globale delle piattaforme di sviluppo low-code – Previsione di crescita. Fonte: Research and Markets, Low Code Development Platform - Global Strategic Business Report.
I driver dello sviluppo software: quali saranno le applicazioni più richieste?
Va poi sottolineato come nei prossimi anni la richiesta di software sarà trainata da una serie di driver, alcuni dei quali ruotano intorno alla crescita impetuosa delle tecnologie di intelligenza artificiale (AI). Sul piano dello sviluppo applicativo, ecco che cosa troverà maggiore riscontro.
Applicazioni con AI integrata nativamente
Queste soluzioni incorporano algoritmi di intelligenza artificiale all'interno delle loro funzionalità principali. Sfruttano:
• l'apprendimento automatico,
• l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP, Natural Language Processing),
• la computer vision,
per offrire agli utenti esperienze ad alto valore.
Grazie all'integrazione nativa dell'AI, queste applicazioni si evolvono continuamente, apprendendo dalle interazioni degli utenti e migliorando le proprie risposte utilizzo dopo utilizzo.
Robotic Process Automation (RPA)
Imitando le interazioni umane con i sistemi digitali, la RPA può aumentare l'efficienza e l'accuratezza delle operazioni ripetitive a basso valore, riducendo in modo significativo il tempo che gli esseri umano impiegano nello svolgimento di attività monotone.
Le organizzazioni che utilizzano la RPA sperimentano una maggiore produttività, una riduzione dei costi operativi e possono reindirizzare le risorse umane verso iniziative più strategiche.
Applicazioni cloud-native
Realizzate con un'architettura a microservizi, le applicazioni cloud-native sfruttano la scalabilità, la flessibilità e la resilienza dell'infrastruttura su cui fanno leva. Di conseguenza, possono integrarsi perfettamente con i servizi cloud, consentendo una distribuzione continua e una rapida iterazione delle funzionalità che offrono.
Applicazioni data-driven
Le applicazioni data-driven sono costruite intorno all'analisi dei dati. Consentono alle organizzazioni di prendere decisioni informate, di adattare le proprie offerte e di prevedere i risultati futuri sulla base di dati storici e in tempo reale.
Applicazioni con operazioni real time data-intensive
Queste soluzioni sono progettate per elaborare e analizzare i dati istantaneamente, fornendo insight immediati. Si tratta di soluzioni sempre più richieste in settori critici come la finanza, la sanità e le telecomunicazioni, dove il tempismo è fondamentale.
Utilizzando tecnologie avanzate come lo stream processing e le architetture event-driven, questi software aiutano le organizzazioni a rispondere rapidamente ai cambiamenti, assicurando prestazioni ottimali e migliori capacità decisionali.
Come cambierà il ciclo di sviluppo del software grazie all'AI
A sua volta, il ciclo di sviluppo del software è destinato a cambiare radicalmente, soprattutto grazie all'integrazione dell'intelligenza artificiale in ciascuna delle fasi di progettazione, implementazione e controllo. Vediamo attraverso quali tecniche.
AI Pair Programming
L'AI Pair Programming introduce assistenti intelligenti che collaborano con gli sviluppatori umani in tempo reale. Questi sistemi possono:
• suggerire frammenti di codice,
• identificare potenziali bug,
• fornire approfondimenti basati su archivi di codice esistente.
Una vera e propria collaborazione uomo-macchine che non solo accelererà il processo di coding, ma ridurrà anche il carico cognitivo degli sviluppatori, consentendo loro di concentrarsi sulla progettazione e sull'architettura di livello superiore.
Generazione di codice tramite AI
Le piattaforme di generazione di codice attraverso l'AI snelliranno ulteriormente il processo di sviluppo software. Utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico, gli sviluppatori potranno descrivere i loro requisiti in un linguaggio semplice, inducendo i sistemi di intelligenza artificiale a generare codice sintatticamente corretto e funzionalmente rilevante.
Controllo della sicurezza informatica integrata nel ciclo di sviluppo
Man mano che il ciclo di sviluppo del software diventa sempre più automatizzato, poter contare su solide misure di cybersecurity sarà un requisito fondamentale.
Le tecnologie di intelligenza artificiale possono fornire un'analisi e un monitoraggio in tempo reale del codice alla ricerca di vulnerabilità durante l'intero processo di sviluppo, esaminando eventuali falle, problemi di conformità e fornendo best practice di codifica atte a correggere gli errori riscontrati.
Test di accettazione automatici
Gli algoritmi di intelligenza artificiale, infine, possono analizzare le modifiche al codice e generare casi di test appropriati in base alle richieste e alle esigenze degli utenti.
I modelli riescono ad apprendere dai risultati storici dei test per prevedere potenziali guasti, consentendo di intraprendere azioni correttive prima della distribuzione delle applicazioni e, in ultima analisi, garantendo un processo di sviluppo software di qualità superiore.
Conclusione
Lo sviluppo software è dunque destinato a evolversi significativamente nei prossimi anni, guidato da tecnologie avanzate e nuovi approcci metodologici. In un contesto di così rapidi cambiamenti tecnologici e di crescente complessità delle soluzioni richieste, affidarsi alla giusta software house diventa cruciale.
Solo partner con competenze solide e una visione innovativa possono guidare efficacemente un’impresa nella giusta direzione, assicurando che i progetti software siano non solo allineati alle esigenze attuali, ma anche pronti per le sfide future.
