MADRID, 5 novembre 2025 /PRNewswire/ -- Thoughtworks, una società di consulenza tecnologica globale che integra design, ingegneria e IA per promuovere l'innovazione digitale, ha pubblicato oggi il volume 33 del suo Radar Tecnologico. Questo rapporto semestrale, basato sulle esperienze dell'organizzazione con i suoi clienti, mette in luce la rapida evoluzione dell'assistenza basata sull'intelligenza artificiale nelle aziende contemporanee e presenta le tecniche e le tecnologie che stanno guidando il cambiamento nel corso di quest'anno.

L'evoluzione dell'IA: dal volume 32 al volume 33

Più specificamente, quest'ultimo volume del Radar Tecnologico di Thoughtworks indica una crescente consolidazione nel campo dell'IA, manifestata in concetti come l'"ingegneria di contesto", l'emergere di nuovi protocolli come il Model Context Protocol (MCP) e la notevole crescita dei sistemi di agenti autonomi. Questa tendenza rappresenta un netto contrasto rispetto al volume 32, pubblicato ad aprile, che aveva invece evidenziato pratiche emergenti come la generazione aumentata da recupero (RAG) e l'ingegneria dei prompt. Questo significativo cambiamento da un volume all'altro è un chiaro indicatore di come l'intelligenza artificiale stia maturando rapidamente e profondamente nel dominio dell'ingegneria del software, passando da sperimentazioni iniziali a soluzioni più strutturate e integrate.

Il monito: rigore e attenzione ai dettagli nell'IA

Nonostante l'entusiasmo per i progressi, il rapporto sottolinea anche applicazioni di successo dell'IA generativa, come il supporto ai team nella comprensione di basi di codice legacy complesse. Tuttavia, Thoughtworks enfatizza con la stessa forza le notevoli domande infrastrutturali poste da questi sistemi avanzati. Ancora più preoccupante, evidenzia la crescita di antipattern legati all'IA, ovvero pratiche o modelli di progettazione che, pur apparendo inizialmente validi, finiscono per generare più problemi che soluzioni. La conclusione, rivolta sia ai tecnologi che ai leader aziendali, dovrebbe essere chiara e inequivocabile: il successo dell'IA non è affatto garantito e dipende intrinsecamente dal rigore e dall'attenzione ai dettagli in ogni fase del suo sviluppo e implementazione. Nessun risultato è inevitabile; ogni passo richiede una valutazione critica e un approccio metodico.

L'analisi di Rachel Laycock sulla maturazione dell'IA

"L'IA ha dominato le ultime edizioni del Radar Tecnologico, ma il volume 33 segna un cambiamento radicale nel modo in cui l'industria la concepisce," ha affermato Rachel Laycock, direttrice della tecnologia di Thoughtworks. "All'inizio dell'anno, l'industria non smetteva di parlare della codifica dinamica, dove gli sviluppatori fornivano istruzioni appropriate a un'IA e si aspettavano che il software emergesse dall'altra parte. Questo è praticamente scomparso; ora vediamo uno sforzo concertato e serio per analizzare i problemi di contesto, infrastruttura e sicurezza. Tutto quest'anno è stato un esperimento dal vivo con l'IA; ora stiamo iniziando a vedere i benefici tangibili e reali che derivano da un approccio più maturo e consapevole." Questa prospettiva evidenzia come il settore stia superando la fase di pura sperimentazione per abbracciare una metodologia più ponderata e strategica nell'integrazione dell'IA.

I temi chiave del Radar Tecnologico Volume 33

Il volume 33 del Radar Tecnologico esplora in profondità diverse aree cruciali che stanno plasmando il panorama dell'IA nelle imprese. Questi temi non solo riflettono l'attuale stato dell'arte, ma offrono anche spunti fondamentali per le future direzioni di sviluppo e implementazione dell'intelligenza artificiale.

L'ascesa degli agenti e il protocollo di contesto del modello (MCP)

Tutti i principali fornitori di tecnologia stanno integrando il riconoscimento degli agenti nelle loro piattaforme. Questa tendenza è in gran parte trainata dal Model Context Protocol (MCP).
Il MCP è un protocollo di integrazione molto popolare che consente agli agenti di lavorare in modo efficiente e semiautonomo, offrendo un nuovo paradigma per l'automazione intelligente.
Questo protocollo sta trasformando il modo in cui i team approcciano lo sviluppo software, ponendo le basi per flussi di lavoro assistiti da agenti che possono gestire compiti complessi con maggiore autonomia e precisione.

L'orchestrazione dell'infrastruttura incontra l'IA

L'esplosione delle carichi di lavoro legati all'IA sta costringendo i team di piattaforma a orchestrare vaste flotte di GPU, essenziali sia per le fasi di addestramento dei modelli sia per l'inferenza.
Di conseguenza, l'orchestrazione consapevole delle GPU è diventata non solo una comodità, ma una necessità competitiva critica. Le aziende che non riescono a gestire efficientemente le loro risorse GPU rischiano di rimanere indietro in termini di prestazioni e costo-efficacia.
Questa esigenza spinge verso l'adozione di soluzioni e pratiche avanzate per la gestione delle risorse hardware, garantendo che le capacità di calcolo siano sempre ottimizzate per le esigenze dell'IA.

Flussi di lavoro di codifica basati sull'IA

L'IA non è più una tecnologia isolata, ma si sta integrando strategicamente in tutta la catena di valore dello sviluppo software, dal design alla manutenzione.
Il successo in questo ambito deriva dalla capacità dei team di scoprire nuove modalità per gestire il contesto con gli agenti di codifica, migliorando l'efficienza e la qualità del codice.
Parallelamente, la condivisione di conoscenze e pratiche tra i team è fondamentale per massimizzare i benefici derivanti dall'integrazione dell'IA nei processi di sviluppo.

Antipattern dell'IA: le nuove sfide

Man mano che gli strumenti di IA diventano più comuni, le organizzazioni si trovano di fronte a nuove sfide e potenziali insidie. Tra queste, la TI ombra accelerata dall'IA, dove gli utenti implementano soluzioni IA senza la supervisione IT, e la compiacenza con il codice generato dall'IA.
Questi problemi richiedono un costante giudizio umano, una supervisione attenta e un sano scetticismo per prevenire conseguenze negative a lungo termine, come vulnerabilità di sicurezza, problemi di mantenibilità o errori funzionali.
L'importanza della governance e della responsabilità umana nell'ecosistema dell'IA non è mai stata così evidente.

Risorse e approfondimenti

Per coloro che desiderano esplorare ulteriormente le scoperte e le analisi presentate in questa edizione, è possibile visitare il sito www.thoughtworks.com/radar per accedere alla versione interattiva del Radar Tecnologico o scaricare la versione PDF completa. Inoltre, Thoughtworks offre risorse aggiuntive per approfondire le macro tendenze nell'industria tecnologica discusse in questa edizione. È possibile rimanere aggiornati sulle novità di Thoughtworks visitando il sito web dell'azienda e seguendola sui suoi canali social, inclusi X (precedentemente Twitter), LinkedIn e YouTube, per ricevere aggiornamenti e approfondimenti continui.

Informazioni su Thoughtworks

Thoughtworks è una società di consulenza tecnologica globale leader, riconosciuta per la sua capacità di integrare design all'avanguardia, ingegneria di precisione e intelligenza artificiale avanzata per accelerare l'innovazione digitale per i suoi clienti. Con oltre 10.000 "Thoughtworkers" distribuiti in 47 uffici in 18 paesi, l'azienda vanta una storia di oltre 30 anni di impatto straordinario. Thoughtworks collabora a stretto contatto con i suoi clienti, aiutandoli a risolvere complessi problemi aziendali e a trasformare le sfide in opportunità, utilizzando la tecnologia come un potente fattore di differenziazione strategica. La sua expertise spazia dalla strategia digitale alla consegna di soluzioni software su misura, garantendo valore e innovazione continui.

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Michelle Surendran, responsabile delle relazioni pubbliche per Thoughtworks APAC and India

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