L’industrializzazione dell’AI Agentica nel software delivery
Intelligenza artificiale, governance e misurabilità lungo tutto il ciclo di vita del software.
L’AI sta cambiando il software. Ma non basta accelerare lo sviluppo di codice.
La GenAI sta aumentando la produttività dei team di sviluppo e rende possibile automatizzare attività sempre più complesse lungo il Software Development Lifecycle (SDLC). Ma i benefici locali non si trasformano automaticamente in risultati scalabili. La sfida per le organizzazioni è trasformare l’AI da strumento individuale a capacità industriale: un modello di delivery capace di governare requisiti, codice, test, release e operations in modo ripetibile e misurabile.
Dall'adozione dell'AI all'Agentic Delivery: un percorso strutturato
Dal 2024 in Engineering abbiamo avviato un percorso strutturato di adozione dell'AI applicata al software delivery, impiegando oltre 3.000 licenze AI e raggiungendo un tasso di utilizzo stabile pari a circa il 75% della popolazione coinvolta. Attraverso attività di sperimentazione, programmi di enablement e la raccolta di oltre 200 segnali al giorno per software developer, abbiamo misurato in modo sistematico l'impatto progressivo dell'AI sui processi di sviluppo software.
Questa esperienza ci ha permesso di ottenere risultati concreti: fino al 50% di riduzione dei tempi di rilascio, copertura dei test portata oltre l'80% e attività di individuazione e risoluzione del debito tecnico ridotte da settimane a poche ore*.
In questo percorso abbiamo sviluppato un framework consolidato che massimizza il valore degli agenti AI in ottica di adozione industriale, integrandoli nel ciclo di sviluppo software per aumentare la produttività degli sviluppatori e ridurre drasticamente il time-to-market.
COS'è INLAY?
Inlay è la soluzione di Agentic Delivery sviluppata da Engineering che integra l’AI all’interno del SDLC, anziché sovrapporla come semplice strumento di produttività individuale.
INLAY (Intelligent Native Layer for Agentic Yield) coordina asset specializzati, discipline engineering e meccanismi di misurazione lungo tutte le fasi dell’SDLC: concept, design, analysis, development, testing, release & management. Grazie a INLAY, i guadagni di produttività derivanti dall’intelligenza artificiale si trasformano in una capacità di consegna scalabile, gestita e misurabile.
Qualità e controllo
Governance, verifiche e discipline engineering integrate contribuiscono a garantire tracciabilità, affidabilità e conformità lungo l'intero ciclo di vita del software.
Modernizzazione più efficace
Maggiore capacità di comprendere sistemi esistenti, ridurre il debito tecnico e accelerare l'evoluzione del patrimonio applicativo.
Risultati misurabili
Metriche e strumenti di monitoraggio consentono di valutare in modo oggettivo l'impatto ottenuto, trasformando l'adozione dell'AI in un percorso governato e orientato al valore.
Quali benefici per i clienti?
L'utilizzo di INLAY da parte dei team Engineering si traduce in benefici concreti per le organizzazioni che ci affidano l'evoluzione e la gestione dei propri sistemi software.
Maggiore velocità di delivery
Riduzione dei tempi necessari per analizzare, progettare, sviluppare, testare e modernizzare le applicazioni.
Soluzioni più aderenti al contesto
L'AI agentica opera utilizzando il patrimonio informativo, i requisiti e le specificità del cliente, favorendo un livello di personalizzazione più elevato rispetto agli approcci standardizzati.
Un framework. Tre percorsi di trasformazione. Un'unica governance.
Asset specializzati e percorsi ripetibili, integrati con discipline ingegneristiche, garantiscono la tracciabilità, la verificabilità e la gestibilità di ogni risultato lungo il Delivery Journey.
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Un ecosistema di acceleratori per lo sviluppo software su scala aziendale
Uno strumento specifico AI-powered per ogni fase del ciclo di vita dello sviluppo, dall'ideazione alla produzione, che funziona come un unico sistema integrato anziché come un insieme di strumenti scollegati tra loro.
Our numbers
*Risultati misurati su casi d'uso tra il 2025 e il 2026.
Fonte: elaborazione Engineering su dati di delivery di progetto.
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riduzione del tempo di delivery
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incremento della copertura dei test
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aumento di velocità nell'individuazione delle regressioni
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risoluzione del debito tecnico più rapida
Agentic Delivery applicata ai processi aziendali
CRM & Billing: Ottimizzazione ed evoluzione di piattaforme customer-facing e sistemi di fatturazione, con maggiore capacità di analisi dei requisiti, test e gestione delle regressioni.
Gestione digital platform: Supporto alla governance e all’evoluzione di piattaforme digitali complesse, multi-team e multi-release, con maggiore tracciabilità lungo l’intero lifecycle.
Reverse engineering sullo Shadow AI: Analisi e ricostruzione di applicazioni o componenti AI sviluppati fuori da processi strutturati, per riportare conoscenza, controllo e governance nel perimetro enterprise.
Contabilità: Modernizzazione e manutenzione evolutiva di applicazioni amministrative e contabili mission-critical, preservando continuità operativa, qualità e conformità dei processi.
Governance by design
L’elemento distintivo della proposta Engineering è la capacità di trasformare l’AI da acceleratore puntuale a disciplina di delivery. Il framework combina asset agentici e pratiche engineering che rendono requisiti, prompt, output e decisioni più strutturati, verificabili e tracciabili.
EARS (Easy Approach to Requirements Syntax) - I requisiti sono espressi con una sintassi strutturata, più chiara, verificabile e interpretabile anche da workflow AI-driven.
SPDD (Structured Prompt-Driven Development) - I prompt sono trattati come veri asset di delivery: versionati, riutilizzabili, verificabili e mantenuti in coerenza con il codice prodotto.
Requirement-as-Code - I requisiti sono gestiti in logiche simili al codice, con versioning, review e tracciabilità dell’evoluzione.
Approccio human-in-the-reasoning - Mantiene nelle mani delle persone le decisioni e le validazioni più rilevanti.
Compass - Governance, misurazione, AI guardrail e benchmarking distribuiti lungo tutto l’SDLC.
Acceleriamo il ciclo di vita del software con AI agentica, governance engineering e un framework proprietario sviluppato da Engineering. Affianchiamo le organizzazioni nella progettazione, evoluzione e gestione di soluzioni software personalizzate, integrando l’AI direttamente nei processi di delivery. Il risultato è un modo più rapido, controllato e misurabile di trasformare complessità applicativa, legacy e requisiti di business in software di qualità.
FAQ
Ridurre i tempi di delivery richiede processi strutturati e misurabili. Con INLAY, il framework di Agentic Delivery di Eng Modernize, gli agenti AI supportano analisi, progettazione, sviluppo, testing e gestione applicativa, mantenendo governance, controllo e qualità lungo l'intero Software Development Lifecycle (SDLC).
L'adozione dell'AI genera valore solo quando diventa un processo scalabile e governato. INLAY industrializza l'utilizzo dell'AI nel software delivery attraverso un ecosistema di agenti specializzati, metodologie strutturate, monitoraggio delle performance e strumenti di governance che rendono i benefici misurabili e replicabili nel tempo.
L'integrazione dell'AI nei processi di sviluppo richiede un approccio graduale e governato. INLAY introduce agenti AI direttamente all'interno del Software Development Lifecycle, affiancando persone, processi e strumenti esistenti senza richiedere cambiamenti radicali. Grazie a framework di governance, metodologie strutturate e controllo delle performance, le organizzazioni possono adottare l'AI mantenendo continuità operativa, qualità e sicurezza.
Molte organizzazioni ottengono risultati promettenti dai primi progetti pilota, ma incontrano difficoltà nel portarli su scala. INLAY nasce per colmare questo divario, trasformando iniziative isolate in un modello operativo governato e ripetibile. Attraverso agenti specializzati, governance centralizzata, metriche di performance e programmi di adozione strutturati, l'AI diventa una capacità integrata nei processi di delivery e misurabile nel tempo
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