REPORT DI RICERCA
Reinventare l'ingegneria per AI e persone
5 minuti di lettura
20 maggio 2026
In breve
- L'ingegneria è chiamata ad affrontare nuove sfide: prodotti software-defined, normative più complesse e continue riduzioni dei margini di costo ridefiniscono ciò che l'ingegneria deve offrire.
- L'AI ridefinisce ciò che è possibile, ma da sola non basta: senza un digital core basato su cloud e un'unica fonte di accesso, l'impatto dell'AI rimane limitato.
- Cinque azioni concrete delineano in che modo le organizzazioni possono migliorare velocità, efficienza economica e performance lungo il ciclo di vita degli asset, trasformando la funzione di ingegneria in un motore di crescita.
L'ingegneria è a un punto di svolta
Prodotti software-defined, normative più complesse e continue riduzioni dei margini di costo ridefiniscono ciò che l'ingegneria deve offrire
Entro il 2030, l'adattabilità e la velocità saranno i parametri che definiranno le performance. Le aziende leader riconoscono che gli effetti cumulativi di questo decennio non possono essere superati con semplici ottimizzazioni dei processi o integrando ulteriori strumenti ai sistemi esistenti. Al contrario, stanno reinventando processi, dati, strumenti e modalità operative lungo l'intera catena del valore per migliorare sensibilmente risultati critici come i tempi di sviluppo, l'affidabilità dei go-live e la velocità di aggiornamento.
Dalle interviste svolte con 100 ingegneri e 36 executive della funzione di ingegneria, è emerso che i sistemi legacy stanno raggiungendo i propri limiti. I prodotti diventano sempre più complessi con la compressione dei cicli di sviluppo e gli ingegneri dichiarano di dedicare circa metà della giornata ad attività come documentazione, reporting, ricerca di informazioni e riunioni piuttosto che al lavoro di ingegneria vero e proprio. La conseguenza è inevitabile: l'accumularsi di queste pressioni lascia poco spazio a miglioramenti marginali. I leader che vogliono innovare nel campo del software senza compromettere sicurezza, qualità, conformità o controllo dei costi, devono reinventare l'ingegneria come sistema che integra processi, strumenti, ruoli, responsabilità decisionali e interfacce interfunzionali.
I fattori abilitanti
Creazione di un digital core basato su cloud e di un'unica fonte di accesso ai dati
Per trasformare l'ingegneria da fattore di costo a motore di crescita, le organizzazioni hanno bisogno di un digital core basato su cloud e di un'unica fonte di accesso ai dati. Il core standardizza i dati, la governance e l'integrazione abilitano un digital thread che garantisce continuità e tracciabilità delle informazioni che possa collegare requisiti, progetti, modifiche, test, approvazioni, documentazione di qualità e dati operativi durante l'intero ciclo di vita del prodotto. Anziché sostituire i sistemi esistenti, una fonte unica di accesso li connette, collegando i dati tramite integrazione e governance condivisa, così da garantire che le informazioni critiche restino coerenti, aggiornate e pienamente tracciabili.
5 azioni concrete per rivoluzionare i processi ingegneristici e favorire la crescita
Grazie a queste basi, le leve di reinvenzione diventano operative: le evidenze si accumulano in modo continuo, i modelli rimangono allineati ai requisiti, i team integrano la conformità nei processi quotidiani e i partner collaborano su un'unica base dati governata. In un sistema ingegneristico reinventato, l'AI trasforma la governance e l'esecuzione in processi continui, con la velocità e la scalabilità richieste dall'ingegneria moderna.
01
Trasformare il modello V in un sistema continuo di raccolta delle evidenze
Definire con chiarezza gli standard di qualità per ogni fase, specificando input e output attesi, responsabilità, punti decisionali e un numero limitato di freeze point strategici. Realizzare un digital thread essenziale che colleghi una linea di prodotto e un percorso critico del modello V. L'obiettivo non è raggiungere una perfezione totale, ma garantire una copertura pratica e un valore immediato.
Trasformazioni sistemiche:
- I team acquisiscono continuamente evidenze
- La responsabilità delle decisioni è esplicita
- La tracciabilità supporta il processo decisionale
- I dati operativi guidano il ciclo successivo
02
Adottare un approccio di sviluppo basato su modelli e guidato dalla simulazione
Questo approccio esprime il suo pieno potenziale quando i modelli sono direttamente connessi ai requisiti e all'architettura di sistema e quando i team possono riutilizzare asset e validazioni esistenti, anziché ripartire ogni volta da zero.
Trasformazioni sistemiche:
- L'apprendimento viene anticipato nelle prime fasi del ciclo di sviluppo
- I modelli restano collegati a requisiti e architettura
- I team di prodotto razionalizzano piattaforme e varianti
- Gli ingegneri riutilizzano modelli validati e ne garantiscono la coerenza lungo l'intero ciclo di sviluppo
- I prototipi fisici vengono utilizzati solo per le verifiche che non possono essere effettuate tramite la modellazione virtuale
03
Automatizzare la verifica e la conformità su larga scala
Le organizzazioni possono ridurre le criticità delle fasi finali gestendo verifica e conformità come un sistema continuo, non come attività riservate solo alla fine del processo. Le evidenze devono essere raccolte e aggiornate continuamente, non ricostruite a fine progetto.
Trasformazioni sistemiche:
- Gli ingegneri definiscono requisiti verificabili fin dall'inizio
- I test e il controllo della configurazione sono integrati direttamente nel flusso di sviluppo
- Le evidenze multidominio rimangono tracciabili e collegate ai requisiti, ai controlli e agli obiettivi che supportano
- I workflow continui generano in tempo reale evidenze di conformità e cybersecurity
04
Ripensare il modello dei talenti per un'ingegneria potenziata dall'AI
Il valore reale dell'ingegneria potenziata dall'AI è dato dalla creazione di una forza lavoro Human + AI, in cui le persone mantengono il ruolo guida. Con la riduzione delle attività ripetitive, gli ingegneri possono concentrarsi maggiormente su decisioni complesse, innovazione e problem solving.
Trasformazioni sistemiche:
- La responsabilità è ripartita in modo chiaro tra i domini
- I ruoli ibridi favoriscono la continuità delle competenze e del contesto tra i diversi domini
- L'AI gestisce le attività ripetitive e di basso valore
- Le decisioni finali restano affidate al giudizio umano
05
Promuovere una collaborazione strutturata tra i partner
Valori di riferimento chiari, controlli di accesso espliciti e una definizione condivisa dei prodotti approvati riducono le criticità legate alla gestione delle versioni. Questa governance funziona solo se i partner collaborano in ambienti digitali controllati collegati a un'unica fonte di accesso.
Trasformazioni sistemiche:
- La leadership definisce fin dall'inizio i limiti del core e dei partner
- I partner lavorano in ambienti digitali controllati e connessi allo stesso percorso di sviluppo del prodotto
- L'onboarding dei fornitori diventa strutturato e standardizzato
- Lo sviluppo e la convalida congiunti vengono eseguiti sulla base di valori di riferimento condivisi
Queste cinque leve di reinvenzione velocizzano i processi ingegneristici all'interno della funzione. Tuttavia, l'efficienza del ciclo viene compromessa quando le attività si estendono lungo la catena del valore e rimangono in attesa di decisioni, approvazioni, componenti o risoluzioni. L'ingegneria deve coordinare ulteriormente decisioni ed evidenze lungo l'intera rete del valore, non limitarsi a ottimizzare il proprio segmento del processo.
Ingegneria come motore di crescita
Entro il 2030, le migliori organizzazioni ingegneristiche si differenzieranno per velocità ed efficienza economica: la loro capacità di portare sul mercato nuovi prodotti rapidamente, ottimizzandone costantemente le performance, senza sacrificare sicurezza, qualità, disciplina dei costi o conformità, determinerà il vantaggio competitivo. Per avviare il cambiamento, CEO e responsabili della funzione ingegneria dovrebbero individuare una linea di prodotto ad alto impatto, dove ridurre i ritardi e dimostrare rapidamente il valore del cambiamento. È quindi necessario implementare un digital core basato sul cloud e sfruttare l'AI per individuare i dati critici, standardizzare gli elementi fondamentali dei dati e identificare tempestivamente eventuali interruzioni nei collegamenti di tracciabilità, prima che si trasformino in criticità nelle fasi finali del processo. Le leve di reinvenzione devono poi essere integrate nelle attività quotidiane attraverso punti decisionali chiari, responsabilità esplicitamente assegnate e metriche in grado di misurare i tempi di ciclo, le performance di lancio e i risultati lungo l'intero ciclo di vita del prodotto.
Se implementato correttamente, questo approccio non si limita a rendere più efficiente la funzione: la trasforma in una leva strategica di crescita per l'intera organizzazione.
