Per oltre vent’anni le grandi aziende hanno seguito una regola semplice: costruire l’infrastruttura tecnologica e comprare il software. Gestione dei clienti, logistica, risorse umane, contabilità, analisi dei dati: quasi tutto veniva affidato a piattaforme sviluppate da pochi grandi operatori globali come Microsoft, Ibm, Salesforce, Sap o Oracle. Oggi Starbucks prova a ribaltare questa logica. E la reazione di Wall Street lascia intendere che il mercato considera la sua una scelta destinata ad andare oltre il caso della catena Usa di caffetterie.
Starbucks ha deciso di sviluppare internamente una parte crescente delle applicazioni basate sull’intelligenza artificiale utilizzate nella gestione del proprio business, riducendo il ricorso ai software acquistati da fornitori esterni. La società continuerà a utilizzare le grandi infrastrutture tecnologiche e i modelli di IA disponibili sul mercato, ma vuole costruire in casa gli strumenti che rappresentano un vantaggio competitivo, personalizzandoli sulle proprie esigenze operative. L’obiettivo non è marginale. La catena di caffetterie spende ogni anno circa 400 milioni di dollari in software. L’idea è sostituire progressivamente una parte delle applicazioni standard con strumenti sviluppati internamente, sfruttando l’intelligenza artificiale per ridurre tempi e costi di progettazione. In pratica, invece di acquistare un programma già pronto e adattare i propri processi al suo funzionamento, la società punta a creare applicazioni costruite attorno al proprio modo di operare.
Per capire la differenza basta un esempio. Un responsabile di negozio potrebbe utilizzare un assistente IA sviluppato direttamente da Starbucks per organizzare i turni del personale, prevedere i picchi di affluenza, gestire gli ordini delle materie prime o intervenire in tempo reale sulle scorte di magazzino. In passato funzioni di questo tipo sarebbero state affidate a software standard acquistati da un fornitore esterno e successivamente personalizzati. Oggi, grazie all’intelligenza artificiale generativa, una parte crescente di queste applicazioni può essere progettata direttamente dall’azienda, utilizzando modelli linguistici già esistenti ma costruendo internamente la logica del business.
È proprio questo il passaggio che ha attirato l’attenzione degli investitori. Dopo la notizia, i titoli di alcuni grandi fornitori di software enterprise, tra cui Microsoft e Salesforce, sono stati oggetto di prese di profitto. Non perché Starbucks possa incidere in modo significativo sui loro ricavi, ma perché il mercato ha iniziato a interrogarsi sulle conseguenze di un’eventuale diffusione di questo modello. Se una multinazionale decide che costruire parte del software è tornato conveniente, quante altre potrebbero seguirla?
La questione riguarda uno dei principi che hanno guidato l’evoluzione dell’informatica aziendale negli ultimi vent’anni: il cosiddetto dilemma tra build e buy, cioè sviluppare un’applicazione internamente oppure acquistarla sul mercato. Per lungo tempo la risposta è stata quasi obbligata. Creare software proprietario richiedeva investimenti elevati, grandi team di sviluppo e tempi incompatibili con le esigenze delle imprese. Acquistare piattaforme standard era quasi sempre la soluzione economicamente più efficiente.
L’intelligenza artificiale sta cambiando questa convenienza. Gli strumenti di sviluppo assistito permettono di scrivere codici più rapidamente, automatizzare test, individuare errori e creare prototipi in tempi molto più brevi rispetto al passato. Il costo della personalizzazione, storicamente il principale ostacolo allo sviluppo interno, si riduce sensibilmente. Non significa che progettare software diventi semplice o gratuito, ma che il confine tra acquistare e costruire torna a essere una scelta strategica e non più una decisione quasi obbligata.
Starbucks ha individuato anche un’altra lezione che potrebbe diventare centrale nei prossimi anni. Prima di introdurre l’intelligenza artificiale ha scelto di rivedere e semplificare i propri processi interni. È un approccio meno spettacolare, ma probabilmente più efficace. L’IA può accelerare attività già ben progettate, difficilmente riesce a trasformare procedure inefficienti in processi efficienti. Automatizzare un’organizzazione complessa senza averne ripensato il funzionamento rischia semplicemente di rendere più veloci gli stessi problemi. Se questa impostazione dovesse diffondersi, potrebbe cambiare anche il ruolo dei grandi fornitori di tecnologia. Le aziende continueranno ad acquistare infrastrutture cloud, modelli fondazionali e capacità di calcolo, ma potrebbero sviluppare internamente gli agenti IA, i workflow e le applicazioni che costituiscono il cuore del proprio vantaggio competitivo. Il valore, insomma, si sposterebbe progressivamente dalle applicazioni standard alle piattaforme tecnologiche sottostanti e alla capacità delle imprese di costruire software perfettamente integrato con il proprio modello operativo.
È ancora presto per dire se Starbucks abbia imboccato una strada destinata a diventare la nuova normalità. Molto dipenderà dalla capacità del gruppo di dimostrare che le applicazioni sviluppate internamente sono davvero più efficienti, meno costose e più innovative rispetto a quelle acquistate sul mercato. Ma la domanda ormai è stata posta. Per vent’anni il software è stato qualcosa che le aziende compravano. L’intelligenza artificiale potrebbe riportare almeno una parte dello sviluppo all’interno delle imprese. Se così fosse, il caso Starbucks verrebbe ricordato non tanto per la scelta di una catena di caffetterie, quanto per aver mostrato che, nell’era dell’IA, il software potrebbe tornare a essere un fattore distintivo e non un prodotto uguale per tutti.
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