Agenti di programmazione basati sull'intelligenza artificiale: qual è la risposta europea al dominio statunitense nel mercato del software?

Legge statunitense sul cloud contro la sovranità dei dati: a quale intelligenza artificiale puoi affidare il tuo codice?

Chi impara il tuo codice determina la tua competitività

Lo sviluppo di software basato sull'intelligenza artificiale sta attraversando un profondo cambiamento di paradigma. Per lungo tempo, i colossi statunitensi del settore hanno dominato il mercato, ma ora una nuova generazione di "agenti di codifica" europei sta entrando in scena. Questi sistemi vanno ben oltre il classico completamento automatico delle righe di codice: in quanto attori autonomi, analizzano, rifattorizzano e modernizzano intere codebase. Per le aziende, soprattutto nel settore delle PMI di lingua tedesca, fortemente dipendente da sistemi legacy, questo pone un interrogativo strategico cruciale: a chi affidiamo la nostra risorsa digitale più preziosa, il nostro codice sorgente?

Il seguente articolo esplora i motivi per cui la scelta di uno strumento di intelligenza artificiale non è più una decisione puramente tecnica per i team di sviluppo, ma è diventata una questione fondamentale di architettura e governance per il management. Affronta i temi della sovranità dei dati, della protezione della proprietà intellettuale (PI) alla luce delle leggi extraterritoriali come il Cloud Act statunitense e del rischio economico derivante dalla dipendenza da un singolo fornitore. Scopri come le soluzioni europee con opzioni on-premise e funzionalità di fine-tuning dedicate offrono un'alternativa sovrana, perché i sistemi legacy possono trasformarsi da rischio in una preziosa fonte di conoscenza e quali opzioni strategiche hanno ora a disposizione i responsabili IT per bilanciare con successo l'aumento della produttività e la sicurezza.

1. Un nuovo strumento nella cassetta degli attrezzi per lo sviluppo software

Per lungo tempo, il dibattito sullo sviluppo di software basato sull'intelligenza artificiale è stato dominato da fornitori statunitensi che dettavano il ritmo con ambienti di sviluppo integrati, piattaforme cloud e modelli proprietari. Ora, sta emergendo una nuova categoria di soluzioni: gli agenti di codifica europei. Queste soluzioni si concentrano esplicitamente sulla sovranità dei dati, sul funzionamento on-premise e sull'integrazione negli ambienti aziendali esistenti. Questi strumenti vanno oltre il tradizionale completamento automatico del codice e sono progettati come sistemi basati su agenti che analizzano, modernizzano e monitorano continuamente intere codebase.

Per le aziende, soprattutto nel settore delle PMI di lingua tedesca, questo cambia radicalmente il dibattito strategico sull'IA nello sviluppo software. La domanda si sposta da "Quale IA scrive il codice migliore?" a "Quale piattaforma apprende il nostro modello di business e a vantaggio di chi?". Ciò trasforma quella che inizialmente era una decisione legata allo strumento in una questione di architettura e governance direttamente connessa ai rischi derivanti dalla regolamentazione, dalla protezione della proprietà intellettuale e dalle dipendenze a lungo termine.

Allo stesso tempo, il mercato degli agenti di codifica è ancora giovane, tecnicamente eterogeneo e in alcune aree immaturo. Mentre alcune soluzioni si dimostrano già convincenti nei benchmark e nell'uso quotidiano, altri utenti segnalano limitazioni in termini di stabilità, controllo degli strumenti e complessità delle attività di programmazione. Per i responsabili IT, questo significa: non basta concentrarsi sulle promesse di marketing; è necessaria una valutazione obiettiva basata su requisiti di sicurezza, prestazioni, costi e controllabilità strategica.

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2. Cosa distingue gli agenti di codifica e in che modo differiscono

Gli agenti di programmazione si distinguono dai tradizionali assistenti di programmazione basati sull'IA principalmente per il loro approccio agentivo: anziché limitarsi a suggerire righe di codice, perseguono obiettivi indipendenti, orchestrano strumenti e operano sull'intera codebase per sequenze prolungate. I compiti tipici spaziano dall'implementazione di nuove funzionalità e dal refactoring di moduli obsoleti alla modernizzazione semiautomatica di componenti legacy. Un prerequisito fondamentale è che il modello sottostante comprenda l'architettura, i pattern e le convenzioni del progetto in questione e, idealmente, mantenga tale comprensione in modo coerente per periodi prolungati.

A livello tecnico, si possono distinguere tre livelli: il modello base (ad esempio, modelli lineari di logica specializzati con decine di miliardi di parametri), la logica degli agenti con definizione degli obiettivi, pianificazione e chiamate agli strumenti, e l'integrazione nell'ambiente aziendale, ovvero integrazioni con IDE, terminali, pipeline CI/CD e controllo di versione. Le soluzioni europee si basano sempre più su approcci nativi per terminali o IDE, componenti open source e sulla possibilità di eseguire i modelli direttamente nel data center aziendale o presso provider cloud europei. Questo le distingue da molte offerte incentrate sugli Stati Uniti, che sono strettamente legate alla piattaforma del rispettivo hyperscaler.

Allo stesso tempo, le differenze di prestazioni tra i singoli modelli e fornitori rimangono evidenti. I report degli utenti mostrano che i modelli di codifica specializzati di fornitori affermati spesso mantengono un vantaggio in scenari complessi, ad esempio con linguaggi di basso livello o con l'orchestrazione di strumenti complessi. D'altro canto, le prime misurazioni indicano che gli agenti di codifica europei possono offrire vantaggi in termini di velocità e tempi di risposta in specifiche attività di routine, soprattutto quando vengono eseguiti localmente o in ambienti data-centrici. Questo pone le aziende di fronte a un duplice scenario: nel breve termine, un compromesso tra prestazioni di picco e sovranità dei dati, ma nel medio termine, l'opportunità di raggiungere prestazioni altamente specifiche per il dominio attraverso una messa a punto mirata.

3. Perché un agente di codifica europeo è economicamente rilevante

Da una prospettiva economica, la questione degli agenti di codifica europei va ben oltre la semplice scelta dello strumento che rende gli sviluppatori più produttivi. In sostanza, riguarda la distribuzione dei guadagni di conoscenza lungo la catena del valore: coloro che utilizzano codebase proprietari – e quindi una conoscenza implicita del dominio – come materiale di formazione o contestuale accumulano conoscenze strutturali sui processi aziendali, le logiche di settore e i vantaggi competitivi. Queste conoscenze possono – almeno in teoria – essere incorporate in modelli, prodotti e servizi futuri, modificando così il potere contrattuale tra fornitori e aziende utilizzatrici.

Soprattutto nelle PMI tedesche, i sistemi legacy spesso riflettono decenni di conoscenze specialistiche accumulate: logiche aziendali specifiche, eccezioni di settore e integrazioni sviluppate internamente che non si trovano in alcun sistema ERP standard o documentazione disponibile pubblicamente. Quando queste conoscenze vengono immesse su larga scala in piattaforme di intelligenza artificiale esterne, non europee, si crea una tensione tra i guadagni di efficienza a breve termine e la perdita di controllo a lungo termine sul patrimonio di conoscenze aziendali. La questione di chi sia "autorizzato ad apprendere" come opera un'azienda determina quindi in ultima analisi la sua capacità di differenziarsi.

Entrano in gioco anche aspetti normativi e geopolitici. I fornitori europei sostengono sempre più spesso che l'assenza di normative extraterritoriali, come il Cloud Act statunitense, che consente alle autorità statunitensi di accedere ai dati nelle infrastrutture cloud controllate dagli Stati Uniti a determinate condizioni, sia un fattore significativo. Per settori regolamentati come i servizi finanziari, la sanità e la pubblica amministrazione, questo non è solo un astratto dibattito giuridico: incide direttamente sulla liceità di alcuni modelli operativi per i processi di sviluppo basati sull'intelligenza artificiale. In questo contesto, gli agenti di codifica che possono operare interamente all'interno dei quadri giuridici e delle infrastrutture europee possono diventare un pilastro strategico cruciale della "sovranità digitale".

Parallelamente, i fornitori europei di IA stanno lavorando a modelli di business che vanno oltre il semplice utilizzo delle API e combinano funzionalità come la messa a punto dedicata, l'addestramento di modelli specifici per il cliente e l'operatività on-premise. L'obiettivo è evitare di vincolare le aziende ad API rigide, offrendo invece loro opzioni di self-hosting, cambio di fornitore e co-hosting. Se questo approccio avrà successo, gli agenti di codifica europei potrebbero, nel medio termine, essere percepiti non solo come un'alternativa sicura, ma anche come piattaforme indipendenti su cui sviluppare soluzioni di settore e modelli specializzati.

4. Nucleo tecnico: architettura, funzionamento in loco e ottimizzazione

Dal punto di vista tecnico, gli agenti di codifica europei combinano tre elementi costitutivi essenziali: modelli di codice specializzati, un livello agente per il controllo delle attività e un livello di integrazione per incorporarli negli ambienti di sviluppo e operativi esistenti. I modelli di codice sono in genere ottimizzati per i linguaggi di programmazione e di markup e sono disponibili in diverse dimensioni, da versioni compatte per server locali a istanze più grandi nei data center. È fondamentale sottolineare che il numero di parametri non è l'unico fattore determinante; anche l'addestramento su codebase realistiche, il supporto per linguaggi e framework pertinenti e la capacità di apportare modifiche coerenti in contesti estesi sono elementi chiave.

Il livello agente gestisce attività come la definizione degli obiettivi ("Implementa la funzionalità X"), la pianificazione ("Quali file e moduli sono interessati?"), la gestione degli strumenti (come sistemi di build, framework di test e linter) e il perfezionamento iterativo dei risultati. In pratica, è qui che spesso emerge la differenza tra le pure prestazioni del modello e la produttività effettiva: un modello che genera codice in modo efficiente ma non è in grado di gestire in modo affidabile la toolchain crea cicli inutili, attriti e sforzi di correzione manuale. I fornitori europei si stanno quindi impegnando sempre più a fornire integrazioni native per i terminali e simili a CI/CD che riflettano meglio i flussi di lavoro reali dei team di sviluppo.

Un elemento distintivo fondamentale è la possibilità di eseguire i modelli in locale o in ambienti cloud europei rigorosamente isolati. Per le aziende, questo significa che il codice sorgente, gli artefatti di build e i dati sensibili non devono uscire dalla propria rete o vengono elaborati esclusivamente in data center conformi agli standard europei di protezione e sicurezza dei dati. Inoltre, è possibile ottimizzare i modelli su codebase proprietarie o addestrare modelli dedicati, personalizzati in base alle conoscenze specifiche di un'azienda o di un settore. Ciò consente, ad esempio, di integrare nel modello modelli architetturali tipici, convenzioni di denominazione interne o regole specifiche del settore, migliorando la qualità dei suggerimenti e la coerenza delle modifiche.

Tuttavia, la messa a punto del codice legacy non è fine a se stessa. Senza una chiara gestione dei dati, si rischia di rafforzare modelli obsoleti o di bassa qualità e di perpetuare il debito tecnico. Pertanto, i progetti responsabili danno priorità a fasi come l'analisi della qualità del codice, la definizione delle architetture target e l'identificazione delle aree di codice rilevanti prima della messa a punto. In combinazione con tecniche di recupero (fornitura di contesto senza addestramento continuo su tutti i dati), questo crea un approccio ibrido che sfrutta le conoscenze esistenti senza consolidare acriticamente tutto il codice legacy.

5. Sovranità dei dati, tutela della proprietà intellettuale e influenza delle normative extraterritoriali

Per molte aziende europee, le capacità tecniche degli agenti di programmazione sono solo uno dei fattori da considerare nel processo decisionale; la sovranità dei dati e le questioni relative alla proprietà intellettuale sono altrettanto importanti. In numerosi settori, il codice sorgente non è semplicemente un artefatto tecnico, ma la logica aziendale codificata e, pertanto, un asset immateriale fondamentale. Chi alimenta permanentemente piattaforme esterne con questo asset crea dipendenze difficili da invertire in seguito. Inoltre, il codice spesso contiene informazioni implicite su clienti, processi e meccanismi di controllo interno, il che risulta particolarmente sensibile dal punto di vista della conformità.

In questo contesto, il quadro normativo riveste un ruolo centrale. Mentre le normative europee in materia di protezione dei dati e sicurezza informatica, come il GDPR, o i requisiti di vigilanza specifici di settore, impongono alle aziende rigide linee guida per il trattamento dei dati personali e aziendali critici, le leggi extraterritoriali, come il Cloud Act statunitense, operano in direzione opposta. Quest'ultima consente alle autorità statunitensi, a determinate condizioni, di accedere ai dati trattati da aziende statunitensi o dalle loro filiali, indipendentemente dalla posizione fisica dei data center. Ciò può generare conflitti con le normative europee e creare incertezza nell'utilizzo di infrastrutture controllate negli Stati Uniti per carichi di lavoro sensibili.

Le piattaforme europee di intelligenza artificiale si stanno consapevolmente proponendo come alternativa. Sottolineano di non essere soggette al Cloud Act statunitense e di gestire i propri data center principalmente all'interno dell'UE. Alcune offrono anche modelli operativi che consentono alle aziende di mantenere il controllo completo: da operazioni on-premise fisicamente isolate (air-gapped) a istanze dedicate presso provider cloud europei, fino a scenari ibridi in cui i progetti sensibili vengono eseguiti localmente e le attività meno critiche nel cloud. Per i settori regolamentati, questa flessibilità può essere decisiva, in quanto consente di combinare i requisiti normativi con i vantaggi in termini di produttività offerti dagli agenti di programmazione.

Allo stesso tempo, la situazione non è così netta. Alcuni provider europei utilizzano infrastrutture hyperscaler per le loro offerte cloud, a volte persino di fornitori statunitensi, e garantiscono la conformità agli standard europei attraverso misure contrattuali e tecniche. Per le aziende, questo significa dover esaminare la questione più attentamente: ciò che conta non sono termini di marketing come "europeo", ma questioni concrete relative alla proprietà, all'infrastruttura, ai modelli di elaborazione dei dati e alla tracciabilità. Di conseguenza, la discussione si sta spostando dalla semplice selezione di uno strumento allo sviluppo di una strategia cloud e dati differenziata, in cui gli agenti di codifica sono solo una componente tra le diverse.

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6. Sistemi legacy nelle PMI: dal rischio alla fonte di conoscenza

Pochi gruppi aziendali sono sotto i riflettori quanto le PMI europee quando si parla di agenti di codifica. Molte di queste aziende hanno sviluppato internamente, negli ultimi 15-20 anni, sistemi complessi, spesso con framework specifici, integrazioni proprietarie e logiche di business individuali strettamente legate ai loro vantaggi competitivi. Questi sistemi legacy rappresentano un fattore di rischio: ostacolano la modernizzazione, aumentano i rischi operativi e sono spesso documentati in modo inadeguato. D'altro canto, rappresentano una forma altamente concentrata di conoscenza di dominio che, nella sua interezza, difficilmente può essere sostituita da software standard o da perizie esterne.

Gli agenti di codifica si rivolgono proprio a questa interfaccia. Possono essere utilizzati per analizzare il codice legacy, rivelare le dipendenze e modernizzarlo progressivamente, ad esempio tramite refactoring, l'introduzione di interfacce più chiare o la graduale sostituzione di strutture monolitiche. Allo stesso tempo, offrono l'opportunità di estrarre conoscenza esplicita dal codice esistente: pattern ricorrenti, regole aziendali implicite o decisioni architetturali prese nel corso degli anni. In combinazione con la documentazione architetturale, le librerie di pattern e le cronologie delle versioni, questo può creare una forma di "archeologia architetturale", in cui l'agente di codifica diventa uno strumento per esplorare sistematicamente la logica evoluta del sistema.

Per sfruttare appieno questo potenziale, tuttavia, è necessaria una strategia chiara. Chi utilizza acriticamente i sistemi legacy come materiale formativo rischia di perpetuare debolezze storiche e di consolidare il debito tecnico. Un approccio più sensato è quello graduale, in cui la qualità e la pertinenza delle sezioni di codice vengono valutate prima di essere incorporate nella messa a punto o nella fornitura di contesto. È inoltre fondamentale distinguere tra obiettivi di modernizzazione a breve termine (ad esempio, la sostituzione di librerie obsolete) e obiettivi di conoscenza a lungo termine (ad esempio, l'identificazione di modelli che supportino il modello di business).

Per le aziende di medie dimensioni, anche l'aspetto organizzativo è cruciale. Gli agenti di codifica stanno cambiando il modo in cui lavorano i team di sviluppo, spostando le attività dall'implementazione manuale alla revisione, al controllo e alla garanzia della qualità, e richiedendo nuove competenze in termini di suggerimenti, comprensione dei modelli e governance. Le aziende che guidano attivamente questa trasformazione possono trasformare i loro sistemi legacy da un peso in una risorsa che, sbloccata tramite l'IA, offre un vantaggio strutturale rispetto ai concorrenti che considerano il loro codice legacy come un puro problema.

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7. Prospettive pratiche: prestazioni, limitazioni e casi d'uso tipici

Nell'uso pratico, emerge un quadro più sfumato: da un lato, gli utenti segnalano che i modelli di codifica europei specializzati raggiungono tempi di risposta molto brevi per le tipiche attività DevOps e di scripting e accelerano sensibilmente alcune attività di routine. Misurazioni specifiche indicano talvolta tempi di esecuzione significativamente inferiori per le query standard rispetto alle alternative consolidate, soprattutto quando il modello viene eseguito localmente o in prossimità dell'infrastruttura. Per i team di sviluppo che lavorano frequentemente con attività ricorrenti da terminale e amministrative, ciò può aumentare direttamente la produttività percepita.

D'altro canto, le segnalazioni degli utenti mostrano che gli agenti di codifica europei a volte raggiungono i loro limiti in scenari più complessi, ad esempio quando si combinano requisiti rigorosi, numerosi casi di test e toolchain specializzati. Gli utenti descrivono casi in cui il modello si blocca in cicli, non utilizza correttamente gli strumenti o continua a eseguire gli stessi comandi errati anche dopo aver ricevuto messaggi di errore. Al contrario, alcuni modelli statunitensi sono percepiti come più stabili e affidabili in queste situazioni, soprattutto per attività impegnative di generazione e debug del codice.

Un altro aspetto pratico riguarda l'economia dell'utilizzo. Alcuni utenti segnalano limiti di quota vaghi o restrizioni poco chiare nei piani Pro, che rendono difficile un utilizzo intensivo e continuativo. Questo può rafforzare l'impressione di un "percorso di vendita subdolo" verso piani più costosi e dovrebbe essere preso in considerazione nella pianificazione di scenari di utilizzo reali. Le aziende che desiderano utilizzare agenti di codifica in progetti critici sono quindi ben consigliate a richiedere impegni contrattuali chiari in merito a throughput, limiti e livelli di servizio e, se necessario, a optare per configurazioni dedicate o on-premise per evitare colli di bottiglia.

Nonostante questi limiti, stanno emergendo diversi casi d'uso tipici in cui gli agenti di codifica europei possono già offrire un valore aggiunto. Tra questi, la refactoring di sezioni di codice ben definite, la creazione e l'adattamento di script, la modernizzazione di servizi obsoleti per adeguarli alle versioni più recenti dei framework e il supporto alla documentazione del codice e al processo decisionale in ambito architetturale. In tali scenari, è possibile ottenere un aumento della produttività senza che il modello debba addentrarsi in aree altamente complesse, critiche per la sicurezza o altamente innovative, dove i modelli all'avanguardia godono ancora di un vantaggio.

8. Opzioni strategiche: Hyperscaler, piattaforme europee, open source e gestione interna

In questo contesto, per le aziende europee si apre uno spettro di opzioni strategiche ben più ampio della semplice scelta binaria tra "cloud statunitense" e "soluzione locale". A un estremo si trovano le offerte completamente integrate dei grandi hyperscaler e delle piattaforme statunitensi, profondamente radicate nei rispettivi ecosistemi e che spesso offrono i modelli di programmazione più potenti attualmente disponibili. Queste offerte si distinguono per la gamma di funzionalità, la profondità dell'integrazione e, spesso, anche per sofisticati toolchain di sviluppo, ma sollevano anche le questioni precedentemente descritte in merito alla sovranità dei dati, al diritto extraterritoriale e ai rischi di vendor lock-in.

All'altro estremo dello spettro si trovano soluzioni gestite interamente a livello locale, basate su modelli open-source europei o internazionali e in esecuzione sull'hardware aziendale. In questo caso, le aziende mantengono il massimo controllo su dati, modelli e infrastruttura, ma si assumono anche la responsabilità di gestione, scalabilità, sicurezza e manutenzione continua dei modelli. Per le organizzazioni di grandi dimensioni con una solida esperienza in ambito IT e IA, questa può essere un'opzione interessante, soprattutto se desiderano sviluppare modelli specializzati basati sulla propria conoscenza del settore.

Nel frattempo, un gruppo crescente di fornitori di piattaforme europee si sta affermando, combinando servizi gestiti con opzioni on-premise e cloud sovrano. Offrono agenti di codifica come prodotto, ma consentono anche l'utilizzo di modelli proprietari o dedicati, l'operatività in data center europei e, in alcuni casi, scenari air-gapped. Inoltre, in Europa stanno emergendo fornitori specializzati in inferenza, che offrono l'esecuzione di modelli come servizio senza essere soggetti a regimi giuridici extraeuropei. Insieme ai fornitori europei di IA, ciò si traduce in architetture in cui la modellazione, l'inferenza e l'archiviazione dei dati rimangono interamente all'interno delle giurisdizioni europee.

Per le aziende di medie dimensioni, la questione dell'integrazione degli agenti di codifica nei sistemi software esistenti è altrettanto cruciale. Molte aziende utilizzano già una combinazione di servizi cloud statunitensi, infrastrutture europee e sistemi on-premise. Un approccio ibrido può rivelarsi strategicamente vantaggioso: i progetti legacy critici e le aree di codice altamente sensibili vengono gestiti da agenti di codifica europei o locali, mentre le attività meno critiche, basate su standard, continuano a essere eseguite su modelli statunitensi ad alte prestazioni. È fondamentale che questa combinazione sia progettata con cura, con linee guida chiare che specifichino quali modelli sono autorizzati ad accedere a quale codice e come vengono garantite la documentazione, la governance e la conformità.

9. Impatti economici: produttività, struttura dei costi e potere contrattuale

Dal punto di vista economico, gli agenti di programmazione hanno un impatto simultaneo su diversi livelli. Nel breve termine, il loro effetto si misura principalmente in termini di produttività: meno tempo dedicato ad attività di routine, implementazione più rapida di funzionalità minori, debug accelerato e un tasso di produzione complessivamente più elevato da parte dei team di sviluppo. Studi e casi di studio indicano che anche una semplice assistenza alla programmazione può portare ad aumenti percentuali a doppia cifra nella produttività individuale; le soluzioni di programmazione basate su agenti promettono ulteriori miglioramenti in termini di efficienza, a condizione che funzionino in modo affidabile.

Nel medio termine, le strutture dei costi si modificano. Invece di crescere in modo puramente lineare con il numero di ore di sviluppo, alcuni aspetti delle prestazioni di sviluppo sono influenzati dall'utilizzo dei modelli, dall'infrastruttura e dai costi di licenza. Le aziende che investono tempestivamente in modelli di governance e architettura adeguati possono sfruttare le economie di scala utilizzando modelli che sono stati addestrati o ottimizzati una sola volta su più progetti. Allo stesso tempo, devono tenere sotto controllo i costi correnti per la gestione, l'ottimizzazione e il monitoraggio dei modelli, per evitare di accumulare inavvertitamente nuovi blocchi di costi fissi difficili da adeguare all'evoluzione del business.

Un aspetto spesso sottovalutato è l'impatto sul potere contrattuale all'interno della catena del valore. Le aziende che migrano in larga misura le proprie conoscenze di base su piattaforme proprietarie di fornitori esterni rinunciano, nel medio termine, a una parte del loro elemento di differenziazione. In casi estremi, ciò può portare a una crescente somiglianza tra software di settore, soluzioni standard e servizi basati sull'intelligenza artificiale offerti da diversi fornitori, poiché si fondano sulle stesse fonti di conoscenza. Al contrario, le aziende che proteggono strategicamente il proprio codice sorgente e le proprie conoscenze di processo, integrandoli nei propri modelli proprietari o esclusivi, mantengono un maggiore controllo su quali parti del loro modello di business vengono generalizzate e quali rimangono esclusive.

A lungo termine, ciò potrebbe portare all'emergere di una nuova forma di "standard digitali di settore". Quando determinati agenti e modelli di codifica diventano standard di fatto in un settore, ne influenzano lo sviluppo, la modernizzazione e la gestione. Chi partecipa precocemente a tali ecosistemi, sia attraverso modelli propri, partnership o contribuendo attivamente a definire le migliori pratiche, può non solo ridurre i costi, ma anche rafforzare la propria posizione nel settore. Per le PMI europee, ciò rappresenta un'opportunità per essere non solo utenti, ma anche co-creatori di una nuova generazione di strumenti di sviluppo, a condizione che le decisioni strategiche in materia di sovranità dei dati, architettura e partnership vengano prese tempestivamente.

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