L’IA sta accelerando lo sviluppo software. E la tua capacità di governarlo?

Una scatola nera

L’intelligenza artificiale sta trasformando a grande velocità il modo in cui si sviluppa software: i team producono di più, automatizzano più attività e rilasciano più rapidamente. Ma mentre aumenta la capacità di produrre, molte organizzazioni continuano a non capire davvero che cosa stia accadendo all’interno dei propri progetti.

E questo nonostante oggi le aziende misurino praticamente tutto: vendite, operation, costi finanziari, campagne di marketing, customer experience… È raro che un’area critica del business non abbia una propria dashboard, con KPI in tempo reale e persino alert automatici e previsioni.

Eppure, l’area Tecnologia, che in molte aziende ha un impatto economico enorme, continua a funzionare, almeno in parte, come una scatola nera.

Non si tratta di una scelta consapevole. La maggior parte delle organizzazioni pensa di avere sotto controllo i propri progetti tecnologici: ritiene di conoscere la produttività dei propri team e/o fornitori, di basarsi su stime ragionevoli ed è anche consapevole che l’IA stia migliorando la produttività. nello sviluppo software.

Ma la realtà è che, anche disponendo di tutti questi dati, non ha una visibilità reale.

L’illusione del controllo

Se l’evoluzione delle tecnologie e delle metodologie di sviluppo ha permesso di ottenere maggiore velocità ed una migliore collaborazione con il business, perché non è migliorata anche la visibilità reale su come viene costruito il software all’interno dell’organizzazione? Perché non sappiamo se siamo davvero efficienti, pur avendo sprint ben organizzati, riunioni di follow-up costanti e dashboard piene di metriche?

La ragione è semplice: misurare l’attività non significa avere controllo.

Molte metriche aiutano a comprendere il ritmo di lavoro, ma non necessariamente il valore funzionale consegnato, il costo reale dello sviluppo o la produttività comparata tra team. E quanto più l’ecosistema tecnologico diventa complesso, tanto più è facile perdere quel contesto.

L’IA sta amplificando il problema?

È vero che questo problema esisteva già prima dell’avvento dell’IA, ma la sua adozione lo amplifica. Perché questa tecnologia sta avanzando più rapidamente di quanto le organizzazioni stiano imparando a governarne l’impatto.

Eppure, la percezione iniziale può sembrare chiara: si produce di più in meno tempo. Più documentazione, più codice, più test… di più, di più, di più… ma anche con più efficienza?

Il problema è proprio questo: non sappiamo se siamo davvero più efficienti, perché non abbiamo una risposta alla domanda chiave: quell’aumento della produzione di codice sta generando più valore o solo più complessità?

Se è vero che questa tecnologia migliora la produttività, e in molti casi lo sta già facendo, dobbiamo essere in grado di dimostrarlo. Se non possiamo farlo, rischiamo di confondere una sensazione di progresso con un miglioramento reale.

Ed è proprio qui che nasce una nuova sfida, destinata a diventare sempre più rilevante con l’integrazione dell’IA nei processi di sviluppo.

Misurare è sempre più difficile

In effetti, alcuni studi recenti vanno proprio in questa direzione.

Un report di METR (2026) conclude che l’adozione massiva di strumenti di IA sta rendendo più difficile misurare la produttività nello sviluppo software. I ricercatori hanno osservato che molti sviluppatori non vogliono più lavorare senza IA, nemmeno in contesti sperimentali, e che tendono a selezionare quali attività svolgere quando l’uso di questi strumenti viene limitato.

La conseguenza è significativa: diventa sempre più complesso isolare l’impatto reale dell’IA e distinguere tra produttività effettiva, percezione di produttività o semplici cambiamenti nel modo di lavorare.

Al di là dei dati specifici, ciò che appare chiaro è che l’IA sta trasformando lo sviluppo software così rapidamente che le organizzazioni stanno ancora imparando come misurarne correttamente gli effetti.

I dati da soli non bastano, è il contesto a fare la differenza

Avere metriche non garantisce visibilità, così come avere una dashboard qualsiasi non garantisce comprensione. E, naturalmente, sviluppare più software non significa necessariamente generare più valore.

Man mano che aumenta la complessità tecnologica e l’IA trasforma il modo di lavorare, le organizzazioni hanno bisogno di molto più che dati isolati: hanno bisogno di contesto per interpretarli e di benchmark che permettano di capire che cosa significhino davvero.

Ed è proprio questo uno dei valori differenziali di Quanter. Grazie alla combinazione di metriche standardizzate, intelligenza artificiale, informazioni storiche della stessa organizzazione e accesso a uno dei più grandi database di progetti software presenti sul mercato, Quanter permette di analizzare l’evoluzione di team, fornitori e progetti in modo oggettivo e comparabile.

Questa capacità offre una visibilità che spesso non è evidente a prima vista. In alcuni clienti, infatti, negli ultimi due anni abbiamo osservato incrementi significativi di produttività in fornitori che non avevano nemmeno comunicato formalmente l’introduzione di strumenti di intelligenza artificiale nei propri processi. Un fenomeno che, senza uno storico di riferimento e senza dati comparabili, non avremmo potuto identificare.

Misurare non serve a nulla se ci limitiamo a ottenere indicatori. Se vogliamo comprendere il reale impatto dell’IA, dobbiamo misurare e analizzare la produttività nello sviluppo software in modo oggettivo e comparabile. Deve aiutare a capire che cosa sta accadendo e perché, per sapere quali decisioni prendere a partire dalle informazioni ottenute. Quando questo accade, lo sviluppo software smette di essere una scatola nera e diventa un processo più trasparente, governabile e allineato agli obiettivi del business.