L'intelligenza artificiale sta ridefinendo le fondamenta dello sviluppo software nel settore delle telecomunicazioni, con un'adozione che tocca ormai la quasi totalità delle organizzazioni. Il nuovo rapporto "The Intelligent Software Development Era", realizzato da GitLab in collaborazione con The Harris Poll, fotografa un ecosistema in cui l'AI non è più una sperimentazione ma una realtà operativa quotidiana. I dati raccolti tra i professionisti DevSecOps delle telco rivelano però un paradosso tecnologico: l'entusiasmo per gli strumenti intelligenti convive con crescenti difficoltà organizzative, vulnerabilità di sicurezza e problemi di governance che rischiano di frenare il pieno potenziale della trasformazione in corso.
Il livello di penetrazione dell'AI nelle pipeline di sviluppo delle telecomunicazioni ha raggiunto soglie impressionanti. Praticamente tutti i team intervistati dichiarano di utilizzare o pianificare l'integrazione di strumenti basati su intelligenza artificiale nei propri flussi di lavoro. L'automazione riguarda principalmente attività ripetitive come la generazione di documentazione tecnica, l'esecuzione di test automatizzati e la gestione delle dipendenze software. I professionisti stimano che oltre un terzo delle loro operazioni quotidiane possa essere affidato a sistemi intelligenti, liberando tempo per attività a maggior valore aggiunto.
Tuttavia questa rapida adozione si scontra con infrastrutture organizzative inadeguate. Gli sviluppatori intervistati segnalano di perdere diverse ore settimanali a causa della frammentazione degli strumenti e dell'eterogeneità dei workflow. Una quota significativa del campione ammette di utilizzare tool non approvati ufficialmente dalle proprie organizzazioni, sintomo di una governance ancora immatura e incapace di rispondere alla velocità dell'innovazione tecnologica. La cosiddetta "toolchain sprawl" – la proliferazione incontrollata di strumenti software – emerge come uno dei principali ostacoli all'efficienza complessiva.
Sul fronte della sicurezza, il quadro si fa ancora più critico. La maggioranza degli intervistati conferma che la gestione della compliance sta diventando significativamente più complessa rispetto al passato. Framework normativi come ISO 27001 e GDPR richiedono processi rigorosi che molte organizzazioni telco faticano a implementare in modo efficace. Il rapporto evidenzia un aumento delle non conformità rilevate dopo il rilascio in produzione e un crescente dispendio di tempo dedicato ad attività regolatorie, spesso ancora gestite con processi manuali anziché automatizzati.
L'emergere dell'AI agentica – sistemi in grado di operare con maggiore autonomia – introduce superfici di attacco inedite e punti di vulnerabilità non coperti dalle misure di sicurezza tradizionali. Gli sviluppatori esprimono una fiducia prudente: riconoscono il potenziale trasformativo della tecnologia ma sottolineano la necessità di strategie di controllo più sofisticate. La supervisione umana viene considerata ancora indispensabile per i casi d'uso complessi, dove l'AI potrebbe generare output imprevedibili o potenzialmente pericolosi.
Un fenomeno particolarmente preoccupante documentato dal rapporto è la diffusione del cosiddetto "vibe coding", ovvero la generazione di codice attraverso prompt in linguaggio naturale senza una piena comprensione tecnica da parte dello sviluppatore. Una percentuale rilevante dei professionisti telco intervistati ha sperimentato problematiche legate a questa pratica: codice di qualità inferiore, difficoltà di manutenzione a lungo termine, rischi per la privacy e potenziale esposizione di dati sensibili. La quota di codice generata da sistemi di AI continua a crescere, amplificando questi rischi se non vengono implementati controlli adeguati.
Le soluzioni proposte dalla ricerca puntano su una maggiore disciplina ingegneristica integrata nelle pipeline di sviluppo. Controlli approfonditi lungo tutto il ciclo di vita del software, gestione rigorosa delle dipendenze, politiche di data minimization e auditabilità completa dei passaggi diventano requisiti fondamentali. Questo approccio non rappresenta un freno all'innovazione ma al contrario crea le condizioni per un'adozione sostenibile e sicura degli strumenti intelligenti.
La trasformazione tecnologica sta ridefinendo anche i profili professionali richiesti. Competenze come prompt engineering, valutazione dei modelli linguistici, progettazione di architetture software AI-native e supervisione di agenti intelligenti stanno diventando sempre più centrali. Contrariamente alle previsioni apocalittiche sulla sostituzione degli sviluppatori, gli intervistati sostengono che il settore telco avrà bisogno di più ingegneri, non di meno. L'AI amplifica le capacità umane piuttosto che sostituirle, almeno nell'orizzonte attuale.
Emerge però una contraddizione significativa: sebbene i professionisti riconoscano l'importanza di aggiornare le proprie competenze, molti dichiarano di non avere tempo sufficiente per la formazione. Le richieste convergono verso investimenti più sostanziali in percorsi personalizzati, con particolare enfasi sulla sicurezza delle applicazioni AI. Le organizzazioni telco faticano ancora a collegare programmi formativi, metriche operative e obiettivi strategici a lungo termine, creando un gap tra ambizioni tecnologiche e capacità effettive dei team.
La risposta strategica suggerita dal rapporto si articola attorno al concetto di platform engineering: piattaforme integrate che armonizzano le toolchain, applicano policy uniformi e incorporano controlli di sicurezza e compliance direttamente nel flusso di sviluppo. I team che hanno adottato questo approccio registrano miglioramenti misurabili in qualità del codice, produttività complessiva e velocità di rilascio. L'obiettivo è trasformare l'AI da innesto isolato a componente strutturale delle architetture software e dei processi operativi.
Le telco si trovano di fronte a una sfida che va oltre la semplice adozione tecnologica. Devono costruire modelli operativi dove innovazione continua e governance sostenibile non siano in contraddizione ma si rafforzino reciprocamente. L'intelligenza artificiale rappresenta un'opportunità senza precedenti per modernizzare lo sviluppo software nelle telecomunicazioni, ma la sua promessa potrà concretizzarsi solo attraverso investimenti paralleli in competenze, sicurezza e integrazione dei processi. Il 2026 sarà l'anno in cui le organizzazioni che avranno saputo bilanciare questi elementi si distingueranno nettamente da chi avrà semplicemente inseguito l'ultimo trend tecnologico.
