Le sfide del settore dello sviluppo software nel 2026 e come le aziende possono superarle

19 maggio 2026 10 minuti di lettura

Riassumere l'articolo con AI

Punti di forza

La carenza di talenti è strutturale, soprattutto per i ruoli senior, di intelligenza artificiale e di sicurezza.
L'intelligenza artificiale aumenta la produttività, ma introduce rischi reali per la sicurezza e la governance.
Le minacce informatiche stanno aumentando più velocemente di quanto la maggior parte dei team sia in grado di difendere.
Il debito tecnico sta prosciugando tempo, budget e capacità di innovazione.
I team vincenti bilanciano la velocità con la governance, la sicurezza e l'architettura a lungo termine.

Il mondo dello sviluppo software non si è mai fermato. Ma che dire del 2026? Sembra che le cose siano cambiate in un modo che non si può più ignorare.

L'intelligenza artificiale non è un esperimento secondario nascosto in un laboratorio di ricerca e sviluppo. È letteralmente ovunque. La carenza di talenti non è solo un titolo di cui si discute su LinkedIn, ma qualcosa che i team incontrano quando cercano di assumere e semplicemente non ci riescono. Anche le minacce alla sicurezza informatica non sono rischi astratti. Sono reali, frequenti e spesso costose. E quel debito tecnico che molte aziende continuano a mettere da parte? Sta iniziando a comparire nel bilancio.

Lavoro nello sviluppo di software, quindi vedo tutto questo giorno per giorno. Questo articolo è uno sguardo diretto alla situazione, a ciò che rende la vita più difficile ai team in questo momento e a ciò che aiuta effettivamente quando ci si trova nel mezzo.

Il mercato dello sviluppo software: Panoramica attuale

Cominciamo con il quadro generale e guardiamo a statistiche sullo sviluppo del software. Il mercato globale dello sviluppo software ha raggiunto circa $823 miliardi nel 2025 e si avvia a superare $921 miliardi nel 2026, con proiezioni che puntano a $2,4 trilioni entro il 2035. Un tasso di crescita annuale composto di circa 11,6%. Non si tratta di una crescita lenta. È strutturale.

Cloud è il modello di consegna dominante, che rappresenta oltre 71% di entrate nel 2025, con una crescita del 12% CAGR, in quanto le organizzazioni stanno abbandonando l'infrastruttura on-premise. Il Nord America detiene circa 44% di quota di mercato globale, ma l'Asia-Pacifico è la regione in più rapida crescita, guidata da India, Cina e Paesi del Sud-Est asiatico.

Anche la forza lavoro degli sviluppatori si è ampliata. Oggi ci sono circa 28,7 milioni di sviluppatori in tutto il mondo, rispetto ai 25,5 milioni del 2020. La domanda di sviluppatori è prevista in crescita 17,9% dal 2023 al 2033, aggiungendo oltre 300.000 posti di lavoro. Eppure, ricoprire questi ruoli sta diventando più difficile, non più facile. A breve, un approfondimento su questo tema.

Un'altra cosa da notare: gli strumenti low-code e no-code non sono più di nicchia. Il mercato globale del low-code sta crescendo da circa $45 miliardi di euro nel 2026 con un CAGR del 22,3%, ed entro il 2026, 80% degli utenti di low-code sono tenuti ad essere al di fuori dei dipartimenti tradizionali. Questo sta cambiando il modo in cui le organizzazioni pensano a chi “fa” lo sviluppo del software.

Le principali sfide del settore dello sviluppo software nel 2026

La carenza di talenti è strutturale

Questo dato è in cima a quasi tutti i sondaggi di settore e i dati lo confermano. La carenza di talenti è oggi il Sfida per lo sviluppo del software #1, Con 50% di organizzazioni che riferiscono di avere difficoltà a reclutare e mantenere personale tecnico qualificato e 80% che affermano che questa carenza sta influenzando attivamente le loro attività. 59% delle imprese affermano che le carenze di competenze rallentano l'innovazione.

I ruoli più difficili da ricoprire sono gli ingegneri dell'intelligenza artificiale (citato da 39% di organizzazioni) e ingegneri della sicurezza informatica (38%). Gli ingegneri e gli analisti di dati Cloud non sono molto lontani. Entro il 2026, solo negli Stati Uniti si prevede un deficit di circa 1,2 milioni di ingegneri informatici.

Ecco cosa rende questa situazione particolarmente complicata: la carenza riguarda l'anzianità e la profondità. Il mercato è polarizzato e c'è un eccesso di offerta di sviluppatori junior e generalisti, e una vera e propria scarsità di ingegneri senior in grado di costruire e mantenere sistemi complessi in produzione. I bootcamp e le ondate di assunzioni non risolveranno il problema. Il divario è strutturale.

L'intelligenza artificiale sta anche ridisegnando le competenze effettivamente richieste. Nel 2026, 91% delle organizzazioni stanno dando priorità alle assunzioni di personale qualificato in AI, e 48% affermano che l'adozione dell'IA ha creato nuovi ruoli, mentre solo 18% riferiscono di licenziamenti legati ad essa. L'IA crea posti di lavoro nel settore tecnologico, non ne uccide, anche se sta creando una domanda di competenze che non esistono ancora su larga scala.

L'adozione dell'IA si muove più velocemente della governance

Non c'è dubbio che l'intelligenza artificiale abbia cambiato il modo in cui viene costruito il software. Entro il 2025, 80% dei leader tecnologici utilizzano l'IA nello sviluppo del software, e 77% hanno indicato l'espansione dell'IA come priorità assoluta per il 2026. Gli utenti GitHub Copilot completano 126% progetti in più alla settimana. I guadagni di produttività sono reali.

Ma c'è un problema che si nasconde sotto questi numeri: il codice che l'IA produce non è intrinsecamente sicuro. Rapporto sulla sicurezza del codice GenAI 2025 di Veracode ha testato più di 100 LLM su quattro linguaggi di programmazione e ha scoperto che il codice generato dall'IA conteneva un numero di vulnerabilità 2,74 volte superiore a quello del codice scritto dall'uomo, con un tasso di fallimento della sicurezza di 45% su benchmark standard. Uno studio più recente ha rilevato che una violazione su cinque è ora causata da codice generato dall'intelligenza artificiale.

Cosa sta peggiorando la situazione: meno della metà degli sviluppatori rivede effettivamente il codice generato dall'intelligenza artificiale prima di impegnarlo. La velocità diventa nemica della sicurezza quando non c'è una governance. Il rapporto 2025 Cost of a Data Breach di IBM ha rilevato che 63% delle organizzazioni violate non disponevano di quadri di governance dell'IA.

Poi c'è la sfida di integrare effettivamente l'IA in ambienti di produzione maturi. Passare dalla sperimentazione dell'IA (che la maggior parte delle aziende ha fatto nel 2023-2024) all'IA in produzione è un problema completamente diverso: richiede competenze MLOps, monitoraggio dei modelli, integrazione LLM nei sistemi legacy e un nuovo tipo di disciplina ingegneristica che la maggior parte dei team sta ancora costruendo.

Metà degli intervistati nel sondaggio sui talenti 2026 IT di Reveal hanno citato l'etica e l'uso responsabile dell'IA come sfide principali, mentre 48% hanno segnalato i rischi per la sicurezza e la privacy derivanti dall'adozione dell'IA.. Non si tratta solo di un problema tecnico. È un problema di governance e la maggior parte delle organizzazioni è in ritardo.

Le minacce alla sicurezza informatica crescono più rapidamente delle difese

La sicurezza è sempre stata al primo posto tra le preoccupazioni dei leader tecnologici nel 2026 e non è difficile capire perché. Il settore della cybersecurity si trova ad affrontare un il gap di talenti si avvicina a 4 milioni di professionisti, solo negli Stati Uniti la carenza è stimata in 700.000 unità. Allo stesso tempo, la superficie di attacco si sta espandendo rapidamente: AI, cloud, IoT e ambienti di lavoro remoti creano nuovi punti di accesso.

90% dei team di cybersecurity segnalano carenze di competenze, in particolare nella difesa dall'intelligenza artificiale e nella sicurezza del cloud. E le minacce stanno diventando sempre più sofisticate. Nel 2026, gli attacchi di tipo prompt injection hanno raggiunto percentuali di successo del 50-84% nelle distribuzioni LLM comuni, con 73% di sistemi di intelligenza artificiale che mostrano l'esposizione a vulnerabilità di tipo prompt injection negli audit di sicurezza.

Le catene di fornitura del software sono particolarmente preoccupanti. Il rapido ritmo di adozione dell'IA aumenta in modo significativo la complessità della catena di fornitura: un singolo componente compromesso può propagarsi a cascata su migliaia di applicazioni. Anche la pressione normativa si sta intensificando: l'AI Act dell'UE, i requisiti di divulgazione aggiornati della SEC e i nuovi framework NIST stanno tutti alzando l'asticella della conformità, in particolare per le aziende che operano a livello transfrontaliero.

Il debito tecnico e i sistemi legacy uccidono la produttività

Questo aspetto non fa notizia come l'AI o la cybersecurity, ma potrebbe costare di più. Secondo i dati dell'Istituto di ricerca, un'azienda media a livello mondiale spreca oltre $370 milioni all'anno a causa dell'incapacità di modernizzare in modo efficiente i sistemi legacy. La ricerca 2025 di Pegasystems tra gli oltre 500 IT responsabili delle decisioni. Il dato degli Stati Uniti è ancora più impressionante: il debito tecnico accumulato ha raggiunto $1,52 trilioni.

Più di tre leader IT su cinque affermano che lo stack di dati della loro organizzazione sta subendo un impatto negativo da moderato a grave a causa del debito tecnico.. Secondo Gartner, entro il 2026, 80% del debito tecnico sarà di natura architettonica, vale a dire che è insito nelle fondamenta dei sistemi, non solo in cima.

Non si tratta solo di codice vecchio. I sistemi obsoleti bloccano l'adozione dell'intelligenza artificiale (non è possibile inserire facilmente le moderne pipeline di ML in sistemi costruiti negli anni '90), rallentano i cicli di rilascio e sottraggono tempo alla progettazione. Più di tre quarti dei responsabili delle decisioni IT affermano che i loro team spendono da 5 a 25 ore alla settimana solo per aggiornare e patchare i sistemi legacy.. È tempo non speso per costruire nuove cose.

Uno sviluppatore medio trascorre circa 13,5 ore alla settimana - circa un terzo del suo tempo - occupandosi di debiti tecnici anziché sviluppare nuove funzionalità. Questo numero dovrebbe essere allarmante per qualsiasi responsabile dell'ingegneria.

Scalabilità e ottimizzazione dei costi sotto pressione

L'adozione di Cloud ha risolto molti dei vecchi problemi di infrastruttura, ma ne ha creati di nuovi. Con la scalabilità dei carichi di lavoro, i costi del cloud possono aumentare rapidamente e molte aziende stanno scoprendo che la loro architettura cloud è stata progettata per un'epoca diversa di carichi. La sfida non è solo “questo scalerà?”, ma “quanto ci costerà quando lo farà?”.”

Nel 2026, le organizzazioni che realizzano prodotti basati sull'intelligenza artificiale dovranno affrontare un ulteriore problema: i costi di calcolo per la formazione e l'inferenza sono notevoli e la gestione efficiente dell'infrastruttura delle GPU richiede competenze che la maggior parte dei team sta ancora sviluppando.

Allo stesso tempo, la pressione aziendale per una consegna più rapida non accenna a diminuire. L'adozione di Agile e DevOps è diventata la norma (la maggior parte delle organizzazioni preferisce i framework Agile), ma la complessità dei moderni stack software significa che “muoversi velocemente” deve ancora essere bilanciato con “non rompere le cose”. Soprattutto quando queste cose includono i dati dei clienti e i sistemi regolamentati.

La conformità normativa è sempre più complessa

Lo sviluppo del software non avviene nel vuoto. Man mano che il software diventa sempre più integrato in ogni settore dell'economia, i quadri normativi si stanno adeguando. L'AI Act dell'UE, gli aggiornamenti del GDPR, i requisiti HIPAA, la conformità SOC 2 e le normative specifiche del settore stanno creando obblighi di conformità che toccano direttamente il processo di sviluppo.

La governance dell'IA è un fronte particolarmente nuovo. Le organizzazioni che utilizzano l'IA nello sviluppo hanno bisogno di audit trail, documentazione di spiegabilità e politiche di governance dei dati a cui la maggior parte non pensava due anni fa. E non riuscire a fare le cose per bene è un rischio serio, soprattutto per le aziende che lavorano con clienti aziendali o in settori regolamentati.

Avete a che fare con qualcuno di questi problemi in questo momento?

Troviamo il modo più veloce per colmare il divario, insieme.

Come le aziende possono affrontare queste sfide

Ripensare il modo di reperire i talenti

Le assunzioni tradizionali non sono più sufficienti. Le aziende che riescono a superare meglio la carenza di talenti sono quelle che hanno costruito ecosistemi di talenti diversificati, combinando team interni e partnership esterne strategiche.

IT staff augmentation è un approccio che ha guadagnato terreno: invece di aspettare mesi per assumere un ingegnere AI senior o un architetto del cloud, si possono assumere competenze specializzate per la durata del progetto. Non si tratta di una soluzione alternativa: per competenze specifiche in aree ad alta domanda, spesso è la mossa più intelligente. Si ha accesso a competenze davvero difficili da reperire e non si devono creare intere aree di attività da zero.

Anche l'aggiornamento dei team esistenti in materia di strumenti per l'IA, sviluppo cloud-nativo e pratiche di sicurezza merita un investimento serio. Le aziende che vinceranno i prossimi cinque anni non saranno necessariamente quelle che hanno assunto il maggior numero di ingegneri di IA, ma quelle che hanno costruito capacità interne per utilizzare l'IA in modo responsabile ed efficace.

Stabilire la governance dell'IA prima di scalare

Se la vostra organizzazione utilizza assistenti di codifica AI (e quasi sicuramente lo fa), avete bisogno di una governance sulle modalità di revisione e convalida del codice. Questo non deve essere necessariamente burocratico. Significa stabilire politiche chiare sulla revisione del codice, utilizzare strumenti di scansione della sicurezza specificamente calibrati per il codice generato dall'IA e assicurarsi che gli sviluppatori comprendano che l'output dell'IA è un punto di partenza, non un prodotto finito.

La governance dell'intelligenza artificiale a livello di sviluppo significa anche tracciare la provenienza, un aspetto molto importante quando si ha a che fare con i quadri di conformità o la due diligence aziendale.

Affrontare il debito tecnico in modo strategico

Non tutti i debiti tecnici sono uguali. Date priorità al debito che blocca attivamente la vostra capacità di distribuire, scalare o adottare nuove funzionalità. Un sistema legacy che funziona tranquillamente in background e non causa problemi di integrazione non è la vostra prima priorità. Un monolite che rende impossibile l'aggiunta di funzionalità di intelligenza artificiale o il passaggio all'infrastruttura cloud lo è.

Considerate l'idea di inserire la modernizzazione nella vostra roadmap di prodotto come un elemento di prima classe, anziché trattarla come un costo aggiuntivo di manutenzione. Sviluppo software personalizzato con una strategia di modernizzazione deliberata paga nel tempo sia in termini di riduzione dei costi di manutenzione che di aumento della velocità del team.

Inserire la sicurezza nel processo

La sicurezza deve essere inserita a sinistra nel processo di sviluppo. Ciò significa integrare la scansione della sicurezza nelle pipeline CI/CD, formare gli sviluppatori a riconoscere i modelli di vulnerabilità comuni e stabilire pratiche di revisione del codice che includano la sicurezza come punto di controllo standard, non come un ripensamento prima del lancio.

Per il codice generato dall'intelligenza artificiale, in particolare, gli strumenti di analisi statica e la revisione tra pari non sono negoziabili. I dati sui tassi di vulnerabilità sono abbastanza chiari da far capire che trattare il codice AI come intrinsecamente sicuro è un rischio che nessuna organizzazione dovrebbe correre.

Ottimizzare l'architettura cloud a lungo termine

L'ottimizzazione dei costi Cloud non è affascinante, ma è importante. La revisione regolare dell'architettura, il giusto dimensionamento delle risorse di calcolo, l'utilizzo di serverless dove ha senso e la creazione di un sistema di osservazione dei costi fin dall'inizio fanno parte della gestione di operazioni cloud efficienti su scala. Le pratiche FinOps, ovvero il trattamento della spesa per il cloud come responsabilità condivisa tra finanza, prodotto e ingegneria, stanno diventando standard nelle organizzazioni mature.

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Prospettive future: sviluppo di software oltre il 2026

Guardando oltre il 2026, alcune traiettorie sembrano abbastanza chiare.

L'intelligenza artificiale si sposterà sempre più in profondità nello stack di sviluppo. Al momento, la maggior parte degli strumenti di IA si trova a livello di generazione del codice: completamento automatico, revisione del codice, assistenza ai test. La prossima ondata è l'IA agenziale: sistemi in grado di pianificare, eseguire e verificare attività software in più fasi con un intervento umano minimo. Questo cambierà l'aspetto dei flussi di lavoro degli sviluppatori e alzerà notevolmente la posta in gioco nella governance dell'IA.

Il mercato dei talenti resterà ristretto per quanto riguarda le competenze specialistiche. Anche se gli strumenti di IA migliorano la produttività degli sviluppatori, la domanda di ingegneri in grado di progettare sistemi complessi, proteggere le implementazioni di IA e lavorare con dati regolamentati è strutturale e non si ridurrà rapidamente. Le organizzazioni che investono ora in pipeline di formazione e strategie di retention saranno meglio posizionate.

La regolamentazione continuerà ad espandersi. L'AI Act dell'UE è già in vigore e altre giurisdizioni lo stanno seguendo. Le aziende che costruiscono software per i mercati globali hanno bisogno di un'infrastruttura di conformità in grado di adattarsi all'evoluzione di questi quadri normativi. Ciò renderà le competenze legali e di conformità sempre più importanti all'interno delle organizzazioni di ingegneria.

Lo sviluppo low-code e citizen maturerà. Il confine tra utenti “tecnici” e “non tecnici” degli strumenti di sviluppo software continuerà a sfumare. I team di Engineering saranno sempre più responsabili della definizione delle linee guida e degli standard entro i quali gli sviluppatori cittadini operano, piuttosto che costruire tutto da soli.

Il mercato continuerà a crescere, ma le aziende che cresceranno con esso saranno quelle che hanno trattato la sicurezza, i talenti e le basi tecniche come vere e proprie priorità strategiche, non come voci del backlog.

Dmitry Nazarevich

Direttore tecnologico

Dmitry è a capo della strategia tecnologica alla base di soluzioni personalizzate che funzionano davvero per i clienti, ora e durante la loro crescita. Unisce la visione di insieme all'esecuzione pratica, assicurandosi che ogni progetto sia intelligente, scalabile e in linea con l'azienda.

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