1. IN CHE MODO I PERCORSI DI MODERNIZZAZIONE DEI SISTEMI SOFTWARE CONTRIBUISCONO ALL'EVOLUZIONE STRATEGICA DELLE IMPRESE?

La modernizzazione dei sistemi software è oggi un driver strategico per abilitare agilità, time-to-market e scalabilità; permette di allineare il patrimonio applicativo alle priorità di business (es. customer experience, integrazione multicanale, analisi dati).

Non è solo una questione tecnologica: è anche una scelta etica. Modernizzare significa, infatti, rispondere in modo responsabile alle esigenze sempre più complesse e articolate della digitalizzazione nei settori pubblico e privato, garantendo inclusività, accessibilità, sostenibilità e capacità di adattamento continuo. Inoltre, la modernizzazione può contribuire in modo concreto agli obiettivi di sostenibilità: può ridurre l’impatto ambientale dei sistemi informativi attraverso l’ottimizzazione delle risorse computazionali, il minor consumo di energia e la dismissione graduale di infrastrutture obsolete.

Rendere le applicazioni più leggere, modulari ed efficienti consente anche di abbassare il TCO (Total Cost of Ownership) e di prolungarne il ciclo di vita, con benefici in termini di efficienza economica e sostenibilità ambientale.

3. QUALI TECNOLOGIE, TRA CUI L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE, ABILITANO L'EVOLUZIONE DEGLI APPLICATIVI AZIENDALI E COME INFLUENZANO LE SCELTE ARCHITETTURALI, IN TERMINI DI SCALABILITÀ, INTEROPERABILITÀ E RESILIENZA?

Tecnologie come container, microservizi, API management, DevOps toolchain e cloud-native platform (Kubernetes, serverless) rappresentano oggi i pilastri fondamentali dell’evoluzione applicativa. Tuttavia, non basta introdurre nuove tecnologie: è altrettanto essenziale adottare pattern architetturali coerenti con la visione strategica del business, capaci di garantire adattabilità, coerenza e scalabilità nel tempo. Modelli come event-driven architecture, domain-driven design, data mesh e digital integration hub sono sempre più utilizzati per affrontare scenari complessi e in continua evoluzione. La scelta architetturale non è più una mera decisione tecnica: è una leva strategica che può abilitare o frenare la trasformazione. Per questo, in molti contesti, l’IT non solo deve essere abilitante, ma assumere un ruolo di guida della trasformazione, lavorando in stretto allineamento con le funzioni di business per definire soluzioni sostenibili, sicure e orientate al valore.

L’Intelligenza Artificiale sta cambiando radicalmente il modo in cui si progettano, sviluppano e mantengono i sistemi. Nel breve termine, strumenti basati su AI (es. generative AI per il coding, test automation, code refactoring) accelerano i progetti di modernizzazione. Nel medio-lungo periodo, l’AI sarà sempre più integrata nei processi aziendali, richiedendo nuove architetture, modelli di governance dei dati e una forte attenzione all’etica e alla trasparenza. L’AI è sia un acceleratore tecnologico che un punto di discontinuità da presidiare con intelligenza e visione strategica.

In particolare, con l’ingresso della Generative AI nelle interazioni con gli utenti finali, possiamo aspettarci l’emergere di nuovi modelli architetturali nei prossimi anni – ad esempio, applicazioni che integrano AI agents, orchestrazione conversazionale o interfacce multimodali. Per questo motivo è fondamentale che le imprese costruiscano oggi capacità architetturali flessibili e pronte ad accogliere le innovazioni, per evitare future criticità e per sfruttare appieno il potenziale di queste tecnologie emergenti.

5. QUALI MODELLI ORGANIZZATIVI E DI GOVERNANCE SI STANNO RIVELANDO PIÙ EFFICACI PER GARANTIRE LA SOSTENIBILITÀ NEL TEMPO DELLE INIZIATIVE DI MODERNIZZAZIONE DEI SISTEMI SOFTWARE?

Stanno emergendo modelli “dual-mode” (bimodali), in cui coesistono team focalizzati sulla stabilità e altri sull’innovazione continua. La governance efficace è quella che abilita, più che controllare: strutture come il Cloud Center of Excellence, architetti enterprise con mandato evolutivo e un Product Ownership distribuito per domini funzionano bene. Inoltre, FinOps (ottimizzazione finanziaria del cloud) e Platform Engineering stanno diventando leve strategiche per garantire sostenibilità, trasparenza e controllo dei costi nel tempo.

Tuttavia, una governance solida – per quanto fondamentale – non basta da sola: per rendere sostenibile nel tempo la modernizzazione dei sistemi software è indispensabile adottare anche un modello di gestione del ciclo di vita ispirato a principi lean, che punti alla riduzione degli sprechi, alla continuità del valore e alla responsabilità diffusa sulla qualità.

Serve quindi costruire una cultura della misura e del “quality first”, applicando paradigmi come:

• Shift left: per anticipare i controlli di qualità nelle fasi iniziali dello sviluppo
• Waste management: per identificare e ridurre tutto ciò che non contribuisce direttamente al valore
• Lean delivery: per mantenere alto il throughput limitando il work in progress

Resta cruciale, come già detto, la raccolta strutturata dei giusti KPI e, infine, l’adozione di toolchain DevOps moderne, integrate con pratiche e strumenti che migliorano la Developer Experience (DevEx) e consentono ai team di lavorare con maggiore efficienza, qualità e motivazione.