Le aziende prevedono che la quota di fatturato generato da attività legate al software quadruplicherà entro il 2030

L’AI generativa sta accelerando la transizione verso una nuova era basata sul software: il 72% delle aziende intende utilizzarla come supporto al software engineering[1] nel corso del prossimo anno

Milano, 22 novembre 2023 – Secondo l’ultimo report del Capgemini Research Institute, “The Art of Software: the new route to value creation across industries”, il software sta ridefinendo lo scenario futuro delle aziende ed entro il 2030 darà un significativo contributo ai ricavi. Le organizzazioni prevedono infatti che la quota di fatturato generato da attività legate al software[2] crescerà fino al 29% entro il 2030, rispetto al 7% del 2022. In tutti i settori, il software e le tecnologie basate sul software come cloud, Internet of Things (IoT), reti ad alte prestazioni (compreso il 5G) e AI/ML[3] stanno accelerando l’innovazione e l’R&D di prodotti e servizi, la creazione di esperienze personalizzate per i clienti, l’introduzione di nuovi flussi di entrate e di nuovi modelli di business, nonché la riduzione dei costi.

Secondo il report, le organizzazioni di tutti i settori si stanno ridefinendo come aziende software, allontanandosi da attività più focalizzate sull’hardware. Attualmente, un quarto delle aziende si identifica già come “azienda software”[4] e un ulteriore 32% prevede di passare a questo status entro i prossimi 3-5 anni. Quasi il 60% delle organizzazioni concorda sul fatto che la trasformazione basata sul software è attualmente un argomento di discussione nei consigli di amministrazione, e la maggior parte riconosce che il software non è più un semplice strumento o un componente aggiuntivo, ma rappresenta una risorsa strategica per garantire un vantaggio competitivo, trasformare i modelli di business e sbloccare nuovo valore per i clienti.

Un’efficace trasformazione basata sul software dovrebbe portare a significativi guadagni finanziari per le organizzazioni di tutti i settori entro il 2030: quello delle telecomunicazioni è in testa a questa tendenza, con una previsione di aumento dei ricavi del 39%, seguito da quello automobilistico, bancario e assicurativo (32% per ciascuno) e da quello relativo alle scienze della vita (31%).

Le organizzazioni investono un quinto del proprio budget di R&D in iniziative incentrate sul software

Secondo il report, circa il 18% del budget totale per le attività di ricerca e sviluppo viene attualmente destinato a iniziative incentrate sul software. Secondo le previsioni, inoltre, gli investimenti nella trasformazione basata sul software subiranno un’accelerazione: il 60% delle organizzazioni di tutti i settori ha infatti in programma un aumento del 9% degli investimenti in questo tipo di iniziative nei prossimi due anni, di cui più di un terzo legati alla progettazione di prodotti e servizi.

AI generativa: un copilota essenziale per accelerare la trasformazione basata sul software

A fronte della crescita della domanda di prodotti e servizi connessi e intelligenti, le organizzazioni si stanno orientando verso tecnologie come l’AI generativa per assistere i team ingegneristici durante l’intero processo di sviluppo e consegna del software. Secondo il report, si prevede che gli strumenti di AI generativa faranno risparmiare dal 15% al 43% del tempo necessario per la progettazione del software entro i prossimi tre anni.

Lo studio rivela che sette organizzazioni su dieci pensano di utilizzare l’AI generativa per integrare e potenziare gli attuali metodi di progettazione del software nel corso del prossimo anno e ritengono che questo strumento contribuirà alla scrittura del 37% del codice nei prossimi tre anni. Solo il 28% delle organizzazioni intervistate ha dichiarato di non avere intenzione di utilizzare l’AI generativa a supporto della progettazione software nei prossimi 12 mesi.

Persistono le sfide da affrontare per realizzare appieno una trasformazione basata sul software

Nonostante i significativi vantaggi della trasformazione basata sul software, il 68% delle organizzazioni è ancora nelle fasi iniziali di sperimentazione: solo il 29% afferma infatti di aver iniziato a portare su scala le proprie iniziative in questo ambito e appena il 5% di aver raggiunto una fase avanzata.

Al fine di sfruttare appieno il potenziale del software, le organizzazioni dovranno garantire l’interoperabilità e la flessibilità tra le varie piattaforme. Tuttavia, meno della metà (48%) delle aziende dispone di un’architettura altamente scalabile. Il report evidenzia che quasi il 40% degli investimenti software delle organizzazioni si concentra attualmente sulla manutenzione dei prodotti legacy. La gestione a lungo termine dei costi operativi e dei livelli di prestazione diventa una sfida cruciale per passare da architetture legacy ad architetture orientate al futuro.

Lo sviluppo delle competenze è essenziale

Lo sviluppo di competenze software è fondamentale per garantire una trasformazione di successo. Sebbene le organizzazioni stimino che il 39% dei loro dipendenti lavorerà su soluzioni software nei prossimi tre anni, le competenze necessarie sono insufficienti, in particolare in aree come cybersecurity e compliance (61%), AI, machine learning (ML) e deep learning (DL)[5] (60% ciascuna), dati e cloud (57%).

“Siamo entrati in una nuova era di trasformazione aziendale incentrata sul software”, afferma Riccardo Dolfi, Managing Director di Capgemini Engineering in Italia. “È necessario un cambio di paradigma se le aziende vogliono differenziarsi, innovare e rimanere competitive. Le tecnologie basate sul software non devono più essere considerate come un componente aggiuntivo o come uno strumento volto a correggere imperfezioni e migliorare il sistema esistente, ma come un asset strategico fondamentale, in grado di offrire una moltitudine di benefici e di generare vantaggio competitivo. Tuttavia, per ottenere il massimo da questa trasformazione è necessario adottare un approccio olistico: dalla creazione di partnership strategiche alla definizione di una roadmap di trasformazione precisa, in modo da garantire che l’architettura su cui si basa sia solida, sostenibile e scalabile. L’AI generativa ha un potenziale significativo in questo senso, poiché è in grado di accelerare notevolmente tutte le fasi di questa trasformazione”.

Per ulteriori informazioni e per scaricare il report, visitare questo link.

Metodologia di ricerca

Il Capgemini Research Institute ha intervistato 1.500 dirigenti (a partire dal livello di director) di aziende con un fatturato annuo superiore a 1 miliardo di dollari. Le organizzazioni appartenevano a diversi settori, tra cui quello automobilistico, dei beni di consumo, retail, aerospaziale e difesa, life sciences, bancario e assicurativo, telecomunicazioni, energia e servizi pubblici, high-tech, beni capitali e manifatturiero. Queste aziende hanno sede in 13 paesi tra Nord America, Europa e APAC. In aggiunta, sono state condotte 20 interviste approfondite con dirigenti industriali di varie organizzazioni. Tutti i partecipanti intervistati sono coinvolti nello sviluppo di iniziative di trasformazione basate sul software e operano in tutte le aree funzionali, come direzione generale e strategica, innovazione, progettazione di software, ricerca e lo sviluppo, IT e gestione di dati, marketing e vendite, sviluppo di prodotti e servizi e gestione clienti.

[1] I team di software engineering utilizzano l’intelligenza artificiale generativa durante tutto il processo di sviluppo del software, dall’analisi delle esigenze aziendali alla scrittura agile di user story, fino all’assistenza nella scrittura del codice, all’ottimizzazione, al completamento e alle fsi di testing, debug e monitoraggio.

[2] Ricavi generati da attività legate al software come quota dei ricavi totali.

[3] Il Machine Learning (ML) è un ambito dell’intelligenza artificiale che si occupa dello sviluppo e dello studio di algoritmi statistici in grado di generalizzare efficacemente e di eseguire compiti senza istruzioni esplicite.

[4] Le organizzazioni che si identificano come “azienda software” stanno riorganizzando i loro modelli di business intorno al software e, così facendo, trasformano i processi aziendali, le strutture organizzative e i modelli di fatturato.

[5] Il deep learning (DL) è un sottoinsieme dei metodi di machine learning basati su reti neurali artificiali con apprendimento rappresentativo.