Mentre il mondo inizia il 2025, esaminiamo cosa ci aspetta per lo sviluppo del software nel nuovo anno.
Tra le tendenze più urgenti per il 2025 vi sono la semplificazione dello sviluppo dell’intelligenza artificiale, l’integrazione di team di progettazione interfunzionali e l’evoluzione delle pratiche DevSecOps. Questi cambiamenti promettono di ridefinire il modo in cui le aziende affrontano l’innovazione, la sicurezza e l’efficienza delle loro pipeline di sviluppo.
Semplificazione dello sviluppo con l’AI
Avthar Sewrathan, AI Product Lead di Timescale, prevede una trasformazione significativa del panorama dello stack tecnologico entro il 2025.
“Lo stack tecnologico tradizionale continuerà a crollare”, osserva Sewrathan, sottolineando i progressi guidati da API e strumenti che riducono la complessità e consentono uno sviluppo più rapido. Si prevede che questo cambiamento consentirà agli ingegneri di tutti i livelli di competenza di creare facilmente applicazioni di intelligenza artificiale di grande impatto.
“Entro il 2025, lo stack tecnologico tradizionale continuerà a crollare, alimentato da API e strumenti che riducono la complessità e consentono uno sviluppo più rapido”, spiega Sewrathan. “Le aziende che offrono soluzioni accessibili e senza attrito, con basse barriere all’ingresso, permetteranno agli ingegneri di creare applicazioni di IA di grande impatto, indipendentemente dal loro livello di competenza”.
Questa democratizzazione della creazione di applicazioni di IA dovrebbe aumentare la concorrenza all’interno del settore, poiché un maggior numero di sviluppatori avrà accesso a funzionalità avanzate. Anche la coerenza e l’affidabilità delle applicazioni di IA sono destinate a diventare fondamentali.
“Poiché nel 2025 le applicazioni di IA diventeranno centrali nelle interazioni quotidiane, la coerenza e l’affidabilità avranno la precedenza”, osserva Sewrathan.
Evoluzione del ruolo dello sviluppatore
Indu Keri, General Manager e Head of Engineering for Hybrid Cloud di Nutanix, prevede una nuova era dello sviluppo software a partire dal 2025.
“Lo sviluppo e la progettazione del software sono già in fase di democratizzazione grazie a strumenti come Copilot”, afferma Keri.
Combinando GenAI con soluzioni low-code, il codice sarà astratto fino a diventare irrilevante. L’intelligenza artificiale genererà applicazioni piuttosto che codice, consentendo agli sviluppatori di assumere ruoli strategici.
“La quotidianità degli sviluppatori cambierà drasticamente”, osserva Keri. “Non più ostacolati dal lavoro di routine, gli sviluppatori assumeranno un ruolo strategico di livello superiore, comunicando con i responsabili delle decisioni su come la tecnologia può risolvere i problemi aziendali”.
Questa evoluzione, sostiene Keri, integra le migliori qualità degli sviluppatori – creatività e innovazione – e li sfida a crescere in ruoli di leadership all’interno delle loro organizzazioni.
“Entro il 2025, gli ingegneri di qualsiasi livello saranno in grado di creare un’applicazione di intelligenza artificiale grazie alla disponibilità diffusa di API e modelli”, aggiunge Sewrathan. “Ma i fattori di differenziazione saranno la coerenza, l’usabilità e l’impatto sui clienti”.
IA agenziale e automazione DevOps
Il clamore attorno all’AI agenziale raggiungerà il punto di ebollizione nel 2025, quando le organizzazioni raggrupperanno agenti specializzati per le diverse fasi di consegna del software, tra cui la generazione del codice, i test e il controllo qualità. Questo approccio guidato dagli orchestratori porterà a un approccio più intelligente all’automazione DevOps.
Martin Reynolds, Field CTO di Harness, afferma: “Invece di avere un unico assistente GenAI di base, le organizzazioni raggrupperanno agenti specializzati per le diverse fasi della consegna del software, come la generazione del codice, i test e il controllo qualità”.
“Un agente fungerà da orchestratore, dirigendo gli altri e producendo approfondimenti più accurati sul processo end-to-end”.
Rodrigo Coutinho di OutSystems sottolinea che l’intelligenza artificiale agenziale risponderà a molti, ma non a tutti, i problemi aziendali: “Negli ultimi anni, le aziende hanno tentato di affrontare tutti i loro problemi con la GenAI. Il risultato: GenAI è una soluzione notevole per molti casi d’uso, ma non per tutti”.
“Uno strumento di IA è buono solo quanto i dati su cui viene addestrato. Il fatto che i giganti della tecnologia stiano spingendo l’IA agenziale in questo momento non significa che si debbano scartare le soluzioni più semplici. Allineate la vostra strategia di IA alle esigenze della vostra organizzazione, piuttosto che all’ultimo oggetto luccicante”.
Integrazione di team di progettazione interfunzionali
Al di là dello sviluppo dell’IA, la previsione di team di ingegneria interfunzionali è un’altra area di cambiamento significativo. Reynolds delinea un futuro in cui i team DevOps autonomi saranno gradualmente eliminati a favore di gruppi più olistici che includono la rappresentanza di tutte le discipline ingegneristiche.
“Nel 2025, le organizzazioni abbandoneranno i team DevOps autonomi a favore di gruppi più olistici che includano la rappresentanza di tutte le discipline ingegneristiche”, spiega Reynolds.
Questo passaggio a team interfunzionali unificati dovrebbe eliminare i silos ancora esistenti tra i team di consegna del software e accelerare l’innovazione a un livello completamente nuovo. Per supportare questi team integrati, le organizzazioni adotteranno sempre più piattaforme unificate che forniranno funzionalità per l’intero ciclo di vita della consegna del software, dal CI/CD all’ingegneria del caos e alla gestione dei costi del cloud.
In linea con questi cambiamenti di piattaforma, Reynolds sottolinea l’importanza dei portali interni per sviluppatori (IDP) che consentono agli ingegneri di accedere autonomamente alle soluzioni e ai dati di cui hanno bisogno.
“Per massimizzare il valore di queste piattaforme”, consiglia Reynolds, ‘le organizzazioni esporranno queste funzionalità attraverso gli IDP’.
Evoluzione delle pratiche DevSecOps
Anche il panorama dello sviluppo software sta assistendo a una significativa evoluzione delle pratiche DevSecOps.
Dylan Thomas, Senior Director of Product Engineering di OpenText Cybersecurity, prevede che, entro il 2025, DevSecOps si evolverà oltre il paradigma “shift-left” per abbracciare un approccio più maturo “shift everywhere”.
Questo cambiamento richiederà alle organizzazioni di applicare gli strumenti giusti nelle fasi giuste del ciclo DevSecOps, migliorando l’efficienza e l’efficacia delle pratiche di sicurezza.
“L’analisi leggera negli IDE aiuterà gli sviluppatori a individuare tempestivamente i problemi”, spiega Thomas. “L’automazione integrata nelle richieste di pull e nelle pipeline CI/CD garantirà un approccio coesivo di ‘integrazione una volta sola’ per le funzioni principali come SAST, SCA e sempre più DAST, in particolare per i test di sicurezza delle API”.
Questa integrazione dovrebbe snellire il processo di sviluppo, migliorando al contempo la sicurezza generale.
L’emergere di xOps
La convergenza di DevOps, DataOps e ModelOps in un nuovo paradigma “xOps” è prevista man mano che un numero maggiore di applicazioni tradizionali adotterà le capacità dell’intelligenza artificiale.
“Questa nuova serie di dipendenze accelererà drasticamente la Release Orchestration ‘AI-aware’ e allo stesso tempo metterà alla prova i team operativi, i team di supporto, i team QA e altri ancora, poiché la linea di demarcazione tra le applicazioni dichiarative più tradizionali si confonderà con le nuove dipendenze dai LLM e dalle funzionalità GenAI”, spiega Derek Holt, CEO di Digital.ai.
Crescenti sfide per la sicurezza
Se da un lato il codice generato dall’intelligenza artificiale può aumentare significativamente l’efficienza degli sviluppatori, dall’altro introduce rischi per la sicurezza a causa dell’aumento del volume di codice che deve essere testato per individuare vulnerabilità ed errori.
“Sebbene la ricerca abbia dimostrato che l’IA generativa può dimezzare il tempo necessario agli sviluppatori per completare le attività di codifica, l’aumento del volume di codice prodotto deve comunque essere testato per individuare vulnerabilità ed errori”, avverte Holt.
“Questo aumenterà i rischi per la sicurezza e comporterà ulteriore fatica nelle fasi successive della consegna, vanificando qualsiasi guadagno di efficienza derivante dal codice generato dall’intelligenza artificiale”.
Negli ultimi anni si è registrato un notevole aumento degli attacchi alla catena di fornitura. È probabile che questo fenomeno continui nel 2025 e oltre.
Aaron Costello, responsabile della ricerca sulla sicurezza SaaS di AppOmni, osserva: “Negli ultimi anni abbiamo assistito a un aumento costante degli attacchi alla supply-chain SaaS attraverso applicazioni di terze parti compromesse. Di conseguenza, le organizzazioni stanno sottoponendo queste integrazioni e i livelli di accesso richiesti a un esame molto più accurato”.
“La mia ricerca sulle esposizioni dei dati ha dimostrato che spesso non è necessario un punto d’appoggio iniziale perché gli attori delle minacce possano accedere ai dati sensibili che desiderano. La combinazione di endpoint API legacy non documentati, accesso pubblico con privilegi eccessivi e lacune nelle capacità di registrazione dei fornitori continuerà a fornire agli attori delle minacce un’opzione pericolosamente efficace per eseguire attacchi di tipo “hit-and-run””.
