Per decenni, il mondo dell’Information Technology aziendale è stato dominato da un dualismo strategico fondamentale: la scelta tra costruire internamente una soluzione software (build) o acquistare un prodotto commerciale standard (buy). Questa dicotomia, sebbene concettualmente semplice, ha rappresentato la spina dorsale di innumerevoli decisioni di investimento, influenzando la velocità di innovazione e la competitività di intere organizzazioni. Oggi, l’avvento pervasivo e la maturità dell’Intelligenza Artificiale Generativa hanno ridefinito le regole del gioco, rendendo questo storico dilemma obsoleto. L’AI ha ucciso, di fatto, la battaglia tra build e buy, introducendo un terzo modello operativo: l’era della personalizzazione su piattaforma.
Il tradizionale approccio buy offriva velocità e prevedibilità. Acquistare un sistema di Enterprise Resource Planning (ERP) o un Customer Relationship Management (CRM) pronto all’uso significava beneficiare immediatamente di anni di sviluppo, best practice consolidate e un supporto garantito. Tuttavia, il rovescio della medaglia era la rigidità: le aziende erano costrette ad adattare i loro processi unici al software standard, perdendo in flessibilità e differenziazione. L’alternativa, il build, garantiva un controllo totale e la possibilità di creare un vantaggio competitivo mirato, ma al costo di tempi di sviluppo lunghissimi, costi imprevedibili e la costante minaccia del vendor lock-in interno, dovuta alla dipendenza da un piccolo team di specialisti.
L’AI Generativa, specialmente attraverso l’integrazione di Large Language Models (LLM) e agenti specializzati, ha introdotto la possibilità di ottenere il meglio di entrambi i mondi. Le moderne piattaforme software aziendali, sia quelle esistenti che quelle emergenti, non sono più semplici contenitori di funzionalità rigide; sono diventate ecosistemi aperti e potenziati dall’AI, che offrono strati di astrazione e strumenti di personalizzazione senza precedenti. Il fulcro del cambiamento risiede nella capacità degli LLM di comprendere, generare e manipolare codice e dati con una facilità che prima era impensabile.
Il nuovo paradigma si basa sulla logica che le aziende non devono più scegliere se acquisire una funzionalità o svilupparla da zero, ma piuttosto personalizzare profondamente una piattaforma esistente utilizzando strumenti AI-assistiti. Ad esempio, una piattaforma CRM di terze parti può ora essere dotata di agenti AI interni che apprendono le best practice specifiche di quell’azienda, automatizzano workflow unici e generano moduli di reportistica su misura, tutto senza la necessità di un’estesa codifica manuale o di un’onerosa manutenzione. Questo cambiamento ha impatti profondi sulla forza lavoro IT. Gli sviluppatori aziendali non sono più bloccati nella creazione di codice boilerplate o nell’integrazione a basso livello; sono liberati per concentrarsi sul valore differenziante. Il loro ruolo si sposta da quello di “codificatori di software” a quello di “istruttori e curatori di AI”, definendo gli obiettivi di business, supervisionando gli agenti AI e creando rapidamente personalizzazioni specifiche per il dominio aziendale. La velocità di implementazione si avvicina a quella del buy, mantenendo però il vantaggio strategico e la flessibilità del build.
In sintesi, l’intelligenza artificiale ha trasformato il software aziendale da un prodotto finito o un progetto monolitico, in un motore dinamico e configurabile. La strategia vincente non è più legata alla scelta binaria, ma alla capacità di selezionare la piattaforma AI più adatta e di impiegare gli strumenti generativi per customizzarla rapidamente, consentendo alle aziende di innovare alla velocità della luce mantenendo una base solida e supportata. Il dilemma build vs buy è morto, lasciando spazio all’era del personalizzare per competere.