Intelligenza artificiale gestita e la fine del SaaS: perché le aziende stanno di nuovo costruendo il proprio software

Il ritorno dello sviluppo interno: perché il mercato SaaS è attualmente sotto forte pressione

Per anni, nel mondo IT ha prevalso una regola incrollabile: il software si noleggia, non si costruisce. Il Software as a Service (SaaS) prometteva flessibilità, bassi costi di ingresso e innovazione costante, diventando così la risposta standard a quasi tutti i problemi digitali. Ma quest'epoca d'oro sta volgendo al termine. L'aumento esponenziale dei costi di abbonamento, i portafogli software sovradimensionati e un valore aggiunto spesso stagnante stanno spingendo sempre più le aziende verso una dipendenza costosa. Allo stesso tempo, l'intelligenza artificiale sta cambiando radicalmente le regole dello sviluppo del software: dove un tempo legioni di programmatori impiegavano mesi, gli assistenti AI ora generano prototipi funzionali e personalizzati in pochi giorni. Questo sta portando a un cambiamento di paradigma economico. Invece di acquistare costose soluzioni standard già pronte all'uso, le aziende si stanno sempre più rivolgendo all'"intelligenza artificiale gestita" e riprendono il controllo della propria architettura IT. Continuate a leggere per scoprire perché il vecchio paradigma "costruzione contro acquisto" è obsoleto, come stanno reagendo ora i responsabili IT e perché il futuro del software aziendale risiede nell'orchestrazione intelligente.

Quando l'inquilino diventa proprietario: la domanda da 300 miliardi di dollari che nessuno si pone ad alta voce

La certezza che ha permeato l'industria del software come un mantra nell'ultimo decennio è svanita nel silenzio. Il Software as a Service, o SaaS, era la risposta a praticamente ogni domanda IT aziendale. Hai bisogno di un CRM? SaaS. Gestione progetti? SaaS. Contabilità, analisi, comunicazioni? SaaS, SaaS, SaaS. Le aziende di tutto il mondo si sono abituate a un modello in cui il software non è più di proprietà, ma in affitto. Ma entro il 2026, questa certezza sta crollando e le crepe stanno diventando sempre più evidenti. Quella che un tempo era celebrata come una soluzione conveniente e flessibile si è trasformata per molte organizzazioni in una dipendenza costosa che soffoca l'innovazione e consuma risorse.

I numeri dipingono un quadro preoccupante. Secondo un'analisi di oltre 115 aziende SaaS quotate in borsa, la crescita media annua del fatturato del settore è scesa dal 21% al 12% nel 2024. Ancora più allarmante è il fatto che, nel primo trimestre del 2025, la crescita del fatturato SaaS a livello di settore sia stata pari a meno 2%. Non si tratta di un singhiozzo ciclico. È un cambiamento strutturale che mette in discussione le fondamenta stesse del modello di business. Allo stesso tempo, la spesa SaaS per dipendente è salita a una media di 4.830 dollari nel 2025, con un aumento del 21,9% su base annua, con le aziende che gestiscono in media 275 diverse applicazioni SaaS. I costi sono in aumento, la complessità è in aumento e il valore viene sempre più messo in discussione.

La svolta economica nel mercato del software

La trasformazione attualmente in corso può essere riassunta in una semplice formula: quando la creazione e l'ulteriore sviluppo del software diventano più economici della distribuzione di prodotti standardizzati, il modello SaaS destabilizza le sue stesse fondamenta. Questo è esattamente ciò che sta accadendo a causa del rapido sviluppo di strumenti di sviluppo basati sull'intelligenza artificiale. La struttura dei costi dello sviluppo del software è cambiata radicalmente. Laddove un tempo un team di sviluppatori specializzati lavorava a una soluzione per mesi, oggi anche piccoli team possono creare prototipi funzionali in pochi giorni con il supporto dell'intelligenza artificiale.

Gli studi dimostrano che gli assistenti AI possono aumentare la velocità di sviluppo dal 30 al 70%. Tra l'80 e l'85% di tutti gli sviluppatori utilizza regolarmente assistenti di programmazione basati sull'AI, con un risparmio medio giornaliero di 5-8 ore a settimana per gli utenti. La percentuale di codice generato dall'AI effettivamente distribuito nei sistemi di produzione è salita al 26,9%, con gli utenti che ne fanno un uso intensivo che generano già un terzo del loro codice combinato dall'AI. Questi dati dimostrano chiaramente che sono state gettate le basi tecnologiche per una radicale riorganizzazione del rapporto tra sviluppo e acquisto.

AlixPartners descrive questo cambiamento come la transizione dall'era SaaS all'era dell'intelligenza artificiale, paragonandolo al precedente cambio di paradigma dalle licenze perpetue al SaaS, che all'epoca consentiva un aumento dei multipli di fatturato da quattro a sei volte. La società di consulenza sostiene che l'intelligenza artificiale generativa e gli agenti di intelligenza artificiale stanno cambiando radicalmente l'architettura SaaS tradizionale, sostituendo i livelli logici e di presentazione su cui si basano i provider SaaS.

I dati della rivoluzione: cosa stanno già facendo le aziende

Lo studio Retool del 2026, basato su un sondaggio condotto su 817 sviluppatori e aziende, fornisce l'istantanea più dettagliata di questa trasformazione fino ad oggi. Il 35% dei team intervistati ha già sostituito almeno uno strumento SaaS con una soluzione interna personalizzata. Il 78% prevede di sviluppare ulteriormente i propri strumenti nel 2026. Le categorie SaaS sotto pressione per la sostituzione sono diverse: l'automazione del flusso di lavoro (35%) e gli strumenti di amministrazione interna (33%) sono in testa alla lista, seguiti da strumenti di business intelligence (29%), sistemi CRM e form builder (25%), gestione dei progetti (23%) e assistenza clienti (21%).

Particolarmente significativo è il fatto che il 60% degli sviluppatori abbia realizzato qualcosa al di fuori della supervisione IT lo scorso anno. Il 25% lo fa addirittura regolarmente. Non si tratta solo di un fenomeno di lupi solitari inesperti: il 64% degli operatori IT ombra intervistati sono senior manager o dirigenti di alto livello. Scelgono consapevolmente la velocità rispetto ai canali di approvvigionamento ufficiali. La ragione più comune è la velocità (31%), seguita da esigenze insoddisfatte (25%) e da processi IT eccessivamente lenti (18%).

Il CEO di Retool, David Hsu, riassume così la dinamica: il costo dello sviluppo di software personalizzato è diminuito drasticamente. Processi che un tempo richiedevano ingenti risorse tecniche e budget consistenti ora possono essere prototipati in pochi giorni. Con un cambiamento così radicale nei costi, anche i comportamenti cambiano. La domanda prevalente si sposta dal considerare cosa acquistare all'eventualità di realizzarlo autonomamente.

Uno sguardo più da vicino alla struttura dei costi SaaS

Per comprendere la portata di questa trasformazione, vale la pena analizzare più da vicino la struttura dei costi SaaS. Un'azienda media spende ora 49 milioni di dollari all'anno in abbonamenti SaaS. In settori come la sanità e l'IT, la spesa sale a oltre 10.000 dollari per dipendente, mentre nel settore finanziario raggiunge gli 8.750 dollari. Questo aumento della spesa non è dovuto all'aggiunta di nuove applicazioni da parte delle aziende. Il portafoglio è cresciuto solo del 2,2%, mentre la spesa è aumentata del 9,3%. La ragione risiede nell'aumento dei prezzi dei fornitori. Le aziende SaaS, a loro volta alle prese con un rallentamento della crescita, stanno cercando nuove fonti di reddito attraverso componenti aggiuntivi premium, funzionalità di intelligenza artificiale e nuovi modelli di prezzo, in particolare la fatturazione basata sull'utilizzo.

Allo stesso tempo, il comportamento di acquisto delle aziende sta cambiando radicalmente. Invece di aggiungere nuovi strumenti, stanno consolidando i loro portafogli software, riducendo le licenze inutilizzate, richiedendo modelli di prezzo flessibili e basati sull'utilizzo e rinegoziando i contratti al momento del rinnovo. Laddove un tempo le aziende SaaS beneficiavano del principio "land-and-expand", oggi prevale un paradigma "prova e giustifica", in cui ogni spesa deve essere giustificata.

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Intelligenza artificiale gestita: la terza opzione tra l'acquisto e la creazione della propria

In questa complessa situazione, emerge una terza opzione che non richiede né uno sviluppo interno completo né l'accettazione acritica di abbonamenti SaaS. Il concetto di piattaforme di intelligenza artificiale gestite combina la velocità e l'accessibilità dei servizi cloud con il controllo e l'adattabilità dei sistemi interni. Queste piattaforme consentono alle aziende di creare soluzioni personalizzate su un'infrastruttura gestita, con sicurezza, governance e scalabilità integrate fin dall'inizio.

Gartner conferma questa tendenza: il 65% delle aziende utilizza già architetture di intelligenza artificiale ibride che combinano API commerciali con modelli e strumenti interni. I team più intelligenti stanno progettando sistemi in grado di evolversi nel tempo, piuttosto che impegnarsi fin dall'inizio in un unico percorso. Il 41% delle aziende ha indicato la mancanza di flessibilità o di opzioni di personalizzazione come motivo principale del passaggio dall'intelligenza artificiale acquistata allo sviluppo interno.

La prospettiva di Deloitte sui servizi gestiti rivela come l'intelligenza artificiale stia trasformando l'erogazione dei servizi tradizionali: dall'automazione di attività quotidiane come la generazione di report in tempo reale e l'automazione dei processi, alla fornitura di analisi complesse e raccomandazioni strategiche. La differenza fondamentale sta nel fatto che le aziende prima agiscono in modo diverso e poi gradualmente passano a soluzioni completamente diverse. La ricerca di McKinsey sullo Stato dell'intelligenza artificiale mostra che le organizzazioni che integrano l'intelligenza artificiale direttamente nei processi decisionali, anziché trattarla come una semplice aggiunta di analisi, hanno quasi tre volte più probabilità di riprogettare i propri flussi di lavoro attorno all'intelligenza artificiale, creando così valore misurabile.

Il processo di maturazione: dalla sperimentazione allo sviluppo strategico interno

Forrester ha identificato un processo di maturazione che definisce "internalizzazione progressiva". Le organizzazioni che seguono questo approccio graduale acquistano prima l'IA per convalidarne il valore, poi passano a un modello ibrido e infine ne sviluppano uno proprio per differenziarsi. Secondo la ricerca, questo approccio porta a un ROI sostenibile dell'IA il 60% più veloce rispetto al passaggio diretto allo sviluppo interno.

Il framework di maturità dell'intelligenza artificiale Zartis descrive tre fasi distinte. Nella fase di sperimentazione, i team si affidano ad API predefinite e piattaforme SaaS per convalidare il ROI e raggiungere i primi successi. Nella fase di estensione, le API dei fornitori vengono combinate con livelli di orchestrazione e un leggero riaddestramento per personalizzare i flussi di lavoro e accedere ai dati interni. Infine, nella fase di sviluppo, le aziende lanciano i propri modelli ottimizzati sui propri server, riducendo i costi fino al 40% e trasformando il sistema in un elemento di differenziazione strategico.

La pratica conferma questo schema. ClickUp, una piattaforma di produttività con 14 milioni di utenti, ha valutato una serie di fornitori di intelligenza artificiale per le sue operazioni di go-to-market e ha scoperto che nessuno offriva le giuste integrazioni o la necessaria coerenza. Invece di continuare la ricerca, l'azienda ha sviluppato sei dei propri strumenti di intelligenza artificiale collegati a Salesforce, Zendesk e Snowflake. Il risultato: centinaia di ore di lavoro automatizzate a settimana, risparmi significativi sui costi di manodopera e 200.000 dollari in meno sulla spesa annuale per software di automazione.

Gli svantaggi dell'autocostruzione e perché la governance è fondamentale

Per quanto allettante possa sembrare un ritorno allo sviluppo interno, non è privo di rischi. Sam Altman ha già messo in guardia contro un'era di rapida sostituzione del SaaS, in cui assisteremo a un'esplosione di strumenti economici e monouso che privilegiano la velocità rispetto alla qualità. Il futuro del software si colloca a metà strada tra un SaaS rigido e inflessibile e una proliferazione approssimativa e incontrollata, in cui gli sviluppatori possono risolvere i loro problemi in ambienti sicuri e gestiti.

Solo l'8% degli sviluppatori utilizza codice generato dall'intelligenza artificiale senza modifiche. Il 44% esegue test approfonditi prima della distribuzione e il 32% esamina almeno brevemente il codice. Il codice generato dall'intelligenza artificiale senza un'adeguata revisione presenta 1,7 volte più errori. Gli ostacoli tecnici alla distribuzione in produzione sono numerosi: risorse tecniche e capacità di sviluppo insufficienti (42%), problemi di sicurezza e conformità (41%) e problemi di integrazione tra i sistemi (39%).

Dal punto di vista organizzativo, il ROI poco chiaro è al primo posto con il 33%, seguito dai vincoli di budget (30%) e dai costi di manutenzione (26%). Particolarmente problematico: il 35% delle organizzazioni non ha ancora definito metriche di produttività per l'intelligenza artificiale. Semplicemente non è possibile dimostrare il ROI di ciò che non si misura. Il 75% degli sviluppatori ora lavora secondo le direttive di intelligenza artificiale della propria organizzazione, ma la misurazione delle prestazioni non ha tenuto il passo.

La dimensione strategica: quando costruire, quando acquistare

La decisione tra sviluppo e acquisto non è più binaria. Il Framework HatchWorks del 2026 identifica cinque dimensioni che guidano questa decisione: differenziazione competitiva, vantaggio sui dati, tolleranza al rischio, complessità dell'integrazione e specificità dei flussi di lavoro richiesti. Le aziende dovrebbero acquistare se stanno pagando per decenni di casi limite, test e aspettative di disponibilità. Dovrebbero sviluppare se la capacità rappresenta il loro vantaggio competitivo, ad esempio con copiloti AI, flussi di lavoro basati su agenti o supporto decisionale. E dovrebbero adottare un approccio ibrido se le funzionalità di base sono standard, ma i loro flussi di lavoro e le loro integrazioni sono unici.

Il Silicon Valley Product Group sostiene che l'intelligenza artificiale sta rapidamente erodendo le barriere di costi, tempo e competenze che storicamente favorivano l'acquisto rispetto alla costruzione. Il CFO di OpenAI ha dichiarato che l'azienda sta sviluppando un agente di intelligenza artificiale in grado di svolgere tutto il lavoro degli ingegneri del software, anziché limitarsi ad aumentarne le competenze. Sebbene ingegneri di intelligenza artificiale completamente autonomi possano ancora essere all'orizzonte, la direzione è chiara.

Il futuro del software aziendale: orchestrazione invece di proprietà

Le aziende che avranno successo con l'intelligenza artificiale nel 2026 non saranno definite da ciò che possiedono, ma da quanto bene la sapranno orchestrare. Gli ecosistemi di intelligenza artificiale saranno modulari, distribuiti e collaborativi. Il vantaggio apparterrà alle organizzazioni in grado di connettere senza soluzione di continuità strumenti di terze parti, intelligence open source e sistemi interni. Ciò richiede un cambiamento radicale nei ruoli dei partner: da configuratore a co-creatore, da integratore di sistemi ad architetto di intelligence.

Per le aziende SaaS tradizionali, il messaggio è chiaro. Salesforce ha già firmato 5.000 contratti per la sua piattaforma di intelligenza artificiale Agentforce entro ottobre 2024, inclusi oltre 3.000 clienti paganti. ServiceNow sta espandendo le sue funzionalità di agenti di intelligenza artificiale attraverso l'acquisizione di Moveworks. HubSpot ha lanciato Breeze, una suite di strumenti di agenti basati sull'intelligenza artificiale. I giganti del SaaS si stanno trasformando, non perché lo vogliano, ma perché devono farlo.

Il futuro del software aziendale non sarà né puramente SaaS né sviluppato internamente. Sarà un ecosistema di intelligenza artificiale gestita, piattaforme modulari e sviluppo interno strategico, in cui ogni azienda esercita il controllo dove serve e accetta l'astrazione dove ha senso. Per CIO e CTO, questo significa che la questione non è più se sviluppare o acquistare. La questione è dove è necessario il controllo e dove è possibile accettare l'astrazione.

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