Nel 2025, le aziende globali si trovano a fronteggiare una sfida tecnologica senza precedenti: un debito tecnico accumulato che ostacola l’innovazione, la crescita e l’agilità operativa. Secondo uno studio condotto da HFS Research in collaborazione con Publicis Sapient, le prime 2.000 aziende mondiali sono gravate da un debito tecnico che varia tra 1,5 e 2 trilioni di dollari. Questo fardello deriva da anni di investimenti in sistemi legacy, patch improvvisate e soluzioni temporanee che, anziché risolvere i problemi, li hanno aggravati.
Nonostante gli sforzi per la modernizzazione, solo il 30% delle aziende ha completato con successo il processo di aggiornamento delle proprie applicazioni principali. Il 42% è ancora in fase di transizione, mentre il 25% dipende fortemente da sistemi obsoleti e il 4% rischia l’obsolescenza totale. Questa situazione è il risultato di anni di investimenti in tecnologie che, sebbene all’avanguardia al momento dell’acquisto, sono diventate rapidamente obsolete. Le aziende si trovano ora intrappolate in un ciclo di manutenzione costosa e poco produttiva, che limita la capacità di innovare e rispondere rapidamente alle esigenze del mercato.
In questo contesto, l’intelligenza artificiale emerge come una soluzione promettente. Secondo il rapporto, l’80% dei leader aziendali ritiene che l’adozione dell’IA possa migliorare significativamente i risultati della modernizzazione. Tuttavia, solo il 22% delle aziende sta implementando attivamente l’IA in più funzioni IT. Le principali barriere all’adozione includono la carenza di talenti specializzati (55%), le difficoltà nell’integrazione dell’IA con i sistemi legacy (41%) e problemi legati alla qualità dei dati e alla governance (40%).
Nonostante queste sfide, molte organizzazioni stanno iniziando a spostarsi verso modelli di servizio basati sull’IA, come il “Services-as-Software”, per superare le limitazioni dei sistemi legacy, accelerare l’innovazione e migliorare l’agilità operativa. Questi modelli offrono maggiore efficienza, adattabilità e capacità di trasformazione rispetto ai tradizionali approcci basati sul lavoro manuale.
Il tradizionale modello di outsourcing basato sull’ausilio di personale, in particolare l’augmentation del personale, è in rapido declino. Il 35% dei rispondenti prevede una diminuzione dell’uso di questo modello, a favore di alternative più efficienti e scalabili supportate dall’IA. I servizi tecnologici abilitati da strumenti proprietari e acceleratori stanno registrando una modesta crescita, mentre i servizi basati su piattaforme e quelli agentici guidati dall’IA stanno guadagnando terreno grazie alla loro capacità di scalare rapidamente e adattarsi alle esigenze mutevoli del mercato.