L’AI non segna la fine del software: una narrativa negativa sarebbe fuorviante

Negli ultimi mesi, con l’accelerazione dell’intelligenza artificiale generativa, si è fatta strada una narrativa sempre più ricorrente: l’AI starebbe decretando la “fine del software” così come lo conosciamo. Secondo questa visione, applicazioni, piattaforme SaaS e persino intere categorie di prodotti digitali sarebbero destinate a diventare irrilevanti, sostituite da modelli linguistici capaci di svolgere qualsiasi funzione in modo diretto e disintermediato.

Una lettura che Rishi Jaluria, managing director di RBC Capital Markets, contesta apertamente. Intervistato dal team di Asking for a Trend, Jaluria sostiene che interpretare l’avanzata dell’AI come la fine del software non solo sia impreciso, ma rischi di distorcere le scelte strategiche di aziende e investitori.

Perché parlare di “fine del software” è concettualmente sbagliato

Secondo Jaluria, l’errore di fondo sta nel confondere l’interfaccia con l’infrastruttura. L’AI generativa sta trasformando il modo in cui gli utenti interagiscono con il software, ma non elimina la necessità di sistemi strutturati, affidabili e governabili. Al contrario, più l’intelligenza artificiale diventa pervasiva, più cresce la complessità che deve essere gestita “sotto traccia”: sicurezza, compliance, integrazione con sistemi legacy, gestione dei dati e continuità operativa.

Una posizione che trova eco anche nelle analisi di qualche tempo fa del Financial Times, secondo cui l’AI non sostituisce il software, ma ne aumenta il valore strategico, spostando l’attenzione dalla semplice funzionalità all’orchestrazione dei processi. In questo scenario, il software non scompare: cambia ruolo.

Il punto di vista opposto: AI come sostituto delle applicazioni

Una parte del dibattito, però, spinge in direzione opposta. Alcuni venture capitalist e commentatori della Silicon Valley sostengono che i modelli generativi renderanno superflue molte applicazioni verticali, soprattutto quelle a basso valore aggiunto. L’idea è che l’utente non avrà più bisogno di “aprire un software”, ma potrà semplicemente chiedere a un assistente AI di eseguire un’azione.

Questa tesi è stata ripresa anche da The Economist, che in un’analisi del 2024 ha parlato di una possibile “compressione” del mercato SaaS, con una riduzione del numero di applicazioni utilizzate quotidianamente. Tuttavia, la stessa testata sottolinea come tale dinamica riguardi soprattutto i layer più superficiali dell’esperienza utente, non l’architettura software sottostante.

Software meno visibile, ma più centrale

È proprio su questo punto che la lettura di Jaluria appare più solida. L’AI non elimina il software: lo rende meno visibile agli utenti finali, ma più centrale per le organizzazioni. I modelli generativi, infatti, non operano nel vuoto. Hanno bisogno di piattaforme che gestiscano i flussi di dati, definiscano le regole di business, garantiscano auditabilità e controllo dei rischi.

Un’interpretazione condivisa anche da Gartner, secondo cui entro il 2027 oltre il 70% delle applicazioni enterprise integrerà funzionalità di AI generativa, senza che questo comporti una riduzione del numero di sistemi software, ma piuttosto un loro ripensamento strutturale (Gartner, Top Strategic Technology Trends).

Implicazioni per aziende e investitori

Dal punto di vista degli investimenti, la narrativa della “morte del software” rischia di produrre valutazioni distorte. Se il software viene visto come un asset destinato a scomparire, si tende a sottovalutare l’importanza di vendor capaci di integrare l’AI in modo robusto e scalabile. Jaluria sottolinea invece come le aziende che possiedono dati proprietari, relazioni consolidate con i clienti e piattaforme mission-critical siano in una posizione di vantaggio competitivo nell’era dell’AI.

Anche Bloomberg evidenzia come i principali benefici economici dell’AI si stiano concentrando non nelle startup che finirebbero ad “uccidere il software”, ma nei grandi player enterprise che lo stanno evolvendo.

Oltre la retorica della disruption

Il confronto tra queste fonti suggerisce una conclusione meno sensazionalistica ma più realistica: l’AI non segna la fine del software, bensì la fine di una certa idea di software. Quella basata su interfacce rigide, funzionalità isolate e scarso valore differenziale.

Come spesso accade nei cicli tecnologici, la retorica della distruzione totale semplifica un processo che è, in realtà, di trasformazione. Il software non muore: diventa infrastruttura intelligente, sempre meno visibile, ma sempre più decisiva.