Otto Berkes, Chief Technology Officer di CA Technologies, rileva come ogni anno, si cerchi di vaticinare il futuro del settore IT in un crescendo d’incrementalismo.
Per il CTO di CA Technologies la verità è che la tecnologia non è poi così rivoluzionaria come siamo portati a pensare e ragionare in termini di variazioni incrementali non ci aiuterà sempre a capire cosa c’è dietro l’angolo.
Berkes preferisce formulare alcune supposizioni che non riguardano unicamente la tecnologia, ma anche eventuali cambiamenti che potrebbero investire organizzazioni, processi e relative culture.
E il pronostico risultante del CTO di CA Technologies è che l’IT nella sua accezione attuale sarà pressoché irriconoscibile nel 2030.
Software no-code per un’IT davvero distribuita
Secondo Berkes entro il 2030 diventerà realtà la cosiddetta de-codificazione della codifica, ovvero l’utilizzo di piattaforme no-code o low-code.
Otto Berkes è il Chief Technology Officer di CA Technologies. Responsabile della leadership e dell’innovazione tecnologica, ha il compito di sviluppare la community tecnica e di allinearne strategie, architetture e reti di partner.
L’assemblaggio di blocchi di codice per comporre nuovi applicativi sarà possibile in futuro senza dover manipolare il codice sottostante.
Il software che “impara a imparare” realizzerà inoltre l’utopia del self-writing software, il software che si evolve (e si scrive da solo) attraverso un meccanismo di autoapprendimento.
IT distribuita per la democratizzazione dell’innovazione
Il centro di gravità e le responsabilità decisionali stanno passando da una burocrazia top-down a un’adozione bottom-up dell’IT.
Le applicazioni monolitiche centralizzate stanno per cedere il passo allo sviluppo di soluzioni agili e distribuite. L’innovazione tecnologica potrà sorgere ovunque, non solo dalle strutture tecnologiche dedicate.
Ecosistemi, mix di persone e macchine
La tecnologia sarà costituita da un ecosistema popolato da persone e macchine. Questi ecosistemi orizzontali di tecnologie e individui in carne e ossa saranno al servizio dei settori esistenti e dei modelli di business emergenti, adattandosi in tempo reale per assicurare un vantaggio competitivo.
Questi tre fenomeni faranno parte di un futuro dove la tecnologia si ergerà a fattore principale per la realizzazione degli obiettivi aziendali, mettendo sotto pressione la struttura dell’impresa tradizionale.
La gig economy è soloamente la prima manifestazione di questo nascente sistema organizzativo che investirà le aziende ma forse anche intere economie e stati-nazione.
Agile, automazione, insight, sicurezza
Con un’ottica un po’ più ravvicinata, il CTO di CA Technologies individua i trend che si affermeranno a partire dal prossimo anno.
Dati e Analytics inizieranno a rivoluzionare il paradigma agile a cui eravamo abituati. In linea con la diffusione e l’accelerazione dei modelli di continuous delivery, la metodologia Agile svilupperà un interesse crescente per gli insight basati sui dati che saranno integrati in un processo sempre più intenso e granulare per la creazione di nuovo valore, il tutto alimentato da motori sofisticati di generazione degli insight, collegati in tempo reale a metriche gestionali e finanziarie.
L’automazione interessa ormai ambiti variegati quali i test continui, i rilasci e i processi gestionali. Per trarne pienamente vantaggio, però, è necessario standardizzare e integrare omogeneamente i flussi di lavoro nel processo e nella toolchain DevOps. Le Analytics serviranno a identificare eventuali colli di bottiglia o punti deboli nei flussi automatizzati dal software.
Il 2018 sarà l’anno in cui inizieremo a districarci meglio nella cosiddetta intelligenza artificiale, in termini di un insieme di algoritmi espressi sotto forma di codice che agisce sui dati. I motori analitici avanzati costituiscono una specie di “ariete d’assalto” dell’intelligenza artificiale all’interno del ciclo di sviluppo del software. AI e Machine Learning stanno tracciando una strada fondamentalmente diversa per lo sviluppo del software. Sarà l’intelligenza artificiale a mantenere finalmente le promesse dei Big Data: la forza dei sistemi basati sull’apprendimento consentirà di creare e distribuire più rapidamente software di migliore qualità.
Nel momento in cui il software diviene il veicolo primario tramite cui i clienti interagiscono con i brand, la sicurezza diventa sinonimo di fiducia: si tratta, in altre parole, di rendere sicura l’intera catena del valore dell’impresa, brand inclusi, e non solamente i dati.
Migliorerà la nostra capacità di arginare i vettori delle minacce informatiche rinforzando le informazioni sulle identità (intelligence) e introducendo funzioni di analisi più sofisticate (analytics), ma anche le capacità degli hacker continueranno ad affinarsi non appena Machine Learning e Intelligenza artificiale andranno a complicare lo scenario delle minacce informatiche.
