Ogni anno, più o meno in questo periodo, scrutiamo nella sfera di cristallo per vaticinare il futuro del nostro settore – o quantomeno prevedere come potrebbe evolversi nei 365 giorni successivi. La conclusione è sovente un tripudio d’incrementalismo – il semplice intensificarsi di fenomeni già esistenti. La verità è che la tecnologia non è così rivoluzionaria come siamo portati a pensare; ragionare in termini di variazioni incrementali non ci aiuterà sempre a capire cosa c’è dietro l’angolo.
Oltre ad alcune previsioni sul breve periodo – tentazione cui è davvero difficile resistere – mi piacerebbe formulare anche alcune supposizioni che non riguardano unicamente la tecnologia, ma anche eventuali cambiamenti che potrebbero investire organizzazioni, processi e relative culture. Il mio pronostico di massima è che l’IT nella sua accezione attuale sarà pressoché irriconoscibile nel 2030.
Il software ‘no-code’ contribuirà a un’informatica davvero distribuita
Entro il 2030 diventerà realtà la cosiddetta ‘de-codificazione della codifica’ – ovvero l’utilizzo di piattaforme ‘no-code’ o ‘low-code’. L’assemblaggio di blocchi di codice per comporre nuovi applicativi sarà possibile in futuro senza dover manipolare il codice sottostante. Il software che “impara a imparare” realizzerà inoltre l’utopia del self-writing software – il software che si evolve (e si scrive da solo) attraverso un meccanismo di autoapprendimento.
L’informatica distribuita accelererà la democratizzazione dell’innovazione
Il centro di gravità e le responsabilità decisionali stanno passando da una burocrazia top-down a un’adozione bottom-up dell’IT. Le applicazioni monolitiche centralizzate stanno per cedere il passo allo sviluppo di soluzioni agili e distribuite. L’innovazione tecnologica potrà sorgere ovunque – non solo dalle strutture tecnologiche dedicate.
Gli ecosistemi di domani saranno un misto di persone e macchine
La tecnologia del prossimo futuro sarà costituita da un ecosistema popolato da persone e macchine. Questi ecosistemi orizzontali di tecnologie e individui in carne e ossa saranno al servizio dei settori esistenti e dei modelli di business emergenti – adattandosi in tempo reale per assicurare un vantaggio competitivo.
Questi tre fenomeni faranno parte di un futuro dove la tecnologia si ergerà a fattore principale per la realizzazione degli obiettivi aziendali, mettendo sotto pressione la struttura dell’impresa tradizionale. La ‘gig economy’ è solo la prima manifestazione di questo nascente sistema organizzativo che investirà le aziende ma forse anche intere economie e stati-nazione.
Se questi sono i precursori di un futuro più lontano, quali sono allora i trend che si affermeranno a partire dal prossimo anno?
In sintesi:
1 – Agile
Dati e Analytics inizieranno a rivoluzionare il paradigma Agile a cui eravamo abituati. In linea con la diffusione e l’accelerazione dei modelli di continuous delivery, la metodologia Agile svilupperà un interesse crescente per gli insight basati sui dati che saranno integrati in un processo sempre più intenso e granulare per la creazione di nuovo valore – il tutto alimentato da motori sofisticati di generazione degli insight, collegati in tempo reale a metriche gestionali e finanziarie.
In conclusione: Lo stato di salute e la vitalità delle esperienze e degli investimenti software saranno misurabili e addirittura prevedibili in modalità inedite.
2 – Automazione
L’automazione interessa ormai ambiti variegati quali i test continui, i rilasci e i processi gestionali. Per trarne pienamente vantaggio, però, è necessario standardizzare e integrare omogeneamente i flussi di lavoro nel processo e nella toolchain DevOps. Le Analytics serviranno a identificare eventuali colli di bottiglia o punti deboli nei flussi automatizzati dal software.
In conclusione: Il futuro dell’automazione si arricchisce di intelligenza – dotata della capacità di imparare, adattarsi e ottimizzare da sola l’intero sistema – perciò sarà sempre più frequente incontrare software in grado di gestire lo sviluppo al fianco, e in alcuni casi al posto, degli esseri umani.
3 – Insight
Il 2018 sarà l’anno in cui inizieremo a districarci meglio nella cosiddetta ‘AI’ (intelligenza artificiale). Non parlo di robot senzienti – non ancora, almeno – bensì di un insieme di algoritmi espressi sotto forma di codice che agisce sui dati. I motori analitici avanzati costituiscono una specie di “ariete d’assalto” dell’AI all’interno del ciclo di sviluppo del software. AI e Machine Learning stanno tracciando una strada fondamentalmente diversa per lo sviluppo del software. Sarà l’intelligenza artificiale a mantenere finalmente le promesse dei Big Data: la forza dei sistemi basati sull’apprendimento consentirà di creare e distribuire più rapidamente software di migliore qualità.
In conclusione: Le attività essenziali di gestione, governo e sicurezza delle infrastrutture tecnologiche non scompariranno ma diventeranno più efficienti, automatizzate e intelligenti. In questo modo si potranno dedicare maggiori energie a ciò che conta: creare nuovo valore per proiettare l’azienda nel futuro.
4 – Sicurezza
Nel momento in cui il software diviene il veicolo primario tramite cui i clienti interagiscono con i brand, la sicurezza diventa sinonimo di “fiducia”: si tratta, in altre parole, di rendere sicura l’intera catena del valore dell’impresa – brand inclusi – e non solamente i dati.
Migliorerà la nostra capacità di arginare i vettori delle minacce informatiche rinforzando le informazioni sulle identità (intelligence) e introducendo funzioni di analisi più sofisticate (analytics), ma anche le capacità degli hacker continueranno ad affinarsi non appena Machine Learning e AI andranno a complicare lo scenario delle minacce informatiche.
In conclusione: Tutto ciò che oggi è vulnerabile in azienda lo sarà ancora domani: dati e continuità operativa. L’AI costringerà le aziende a fronteggiare nuove minacce; sarà indispensabile combattere l’intelligenza artificiale ad armi pari, ovvero facendo ricorso all’AI.
Mentre le anticipazioni sui trend tecnologici a breve termine possono facilitare la pianificazione delle risorse, le previsioni a lungo termine possono influenzare l’evoluzione delle capacità di utilizzo della tecnologia come risorsa strategica. Se ancora non si dispone delle persone con le necessarie competenze Agile o con il giusto know-how d’automazione, è giunto il momento di investire in queste professionalità. Se non si è ancora iniziato a esplorare in che modo utilizzare gli strumenti di Predictive Analytics e Machine Learning, è ora di cominciare: non è troppo presto per valutare con occhio critico la propria organizzazione IT in modo da allinearla a un’era in cui la tecnologia sarà sempre più distribuita e decentralizzata.
