L’intelligenza artificiale agentica sta cambiando il mercato dei servizi tecnologici più rapidamente di quanto molte aziende siano disposte ad ammettere. Rispetto alla fase in cui si usavano i copiloti per scrivere codice, analizzare documenti o aumentare la produttività individuale, il salto è diventato più profondo: sistemi capaci di recepire un obiettivo, pianificare le attività, usare strumenti digitali, coordinarsi con altri agenti e portare a termine interi processi con un livello crescente di autonomia.
Per system integrator, provider di outsourcing IT e BPO, società di consulenza tecnologica e telco con divisioni di servizi, l’impatto è diretto. Alcune attività diventeranno meno rilevanti, alcuni contratti verranno compressi, alcuni ruoli subiranno pressione. Ma, secondo Giovanni Tracia, Managing Director di Bcg Platinion, il rischio maggiore non è l’automazione in sé. È l’inazione.
“La narrativa dominante è che l’AI ridurrà le ore lavorate e quindi distruggerà valore nel settore tech services”, spiega Tracia. “È una lettura parziale. L’AI agentica comprimerà alcune aree, ma ne aprirà altre molto più grandi.
La vera domanda è: chi sarà pronto a catturare questa nuova domanda?”. La prospettiva che Tracia porta è quella di Bcg Platinion, dove lavora con provider tecnologici, operatori Tmt e senior executive sulle grandi trasformazioni digitali e sull’adozione dell’AI agentica. Dall’osservatorio globale della practice, con particolare focus sull’area Emc, Europa dell’Est e Caspio, emerge un’accelerazione significativa nella domanda di soluzioni agentiche e nei modelli operativi che le supportano.
La sua tesi è netta: l’AI non sta semplicemente riducendo il mercato dei tech services. Lo sta riconfigurando. E, se governata correttamente, può espanderlo.
Siamo a un evento che mette al centro il futuro del lavoro. E quando si parla di AI e occupazione nel settore tecnologico, il sentiment dominante è la preoccupazione. Lei sembra avere una posizione diversa. Da dove viene?
Viene dall’osservazione diretta delle trasformazioni in corso nel settore e dal lavoro con aziende che stanno già adottando l’AI agentica. Quello che emerge con chiarezza è che l’impatto non è uniforme: alcune attività vengono compresse, altre si espandono rapidamente. Le organizzazioni che riescono a governare questa transizione in modo strutturato, ridisegnando processi, modelli operativi e competenze, tendono a spostarsi verso attività a maggior valore.
Al contrario, chi rimane ancorato a modelli tradizionali rischia una progressiva perdita di competitività. Quando oggi guardo il settore dei tech services, i system integrator, i grandi provider di outsourcing, le società di consulenza tecnologica, vedo aziende che si trovano esattamente a quel bivio. Secondo la narrativa dominante l’AI riduce le ore necessarie e quindi i ricavi, contraendo il mercato. Ed è una narrativa che ha una base reale per alcune categorie di lavoro, in alcune finestre temporali, ma è incompleta. L’altra metà della storia, quella che non viene raccontata abbastanza, è che l’AI agentica sta simultaneamente creando una domanda nuova, enorme, che prima non esisteva.
Facciamo un passo indietro. ‘AI agentica’ è un termine che circola molto ma che spesso viene usato in modo impreciso. Cosa significa esattamente, e perché segna una discontinuità rispetto a ciò che abbiamo visto finora?
È la domanda giusta e vale la pena rispondere con precisione perché la confusione sui termini genera confusione sulle decisioni.
L’AI che conoscevamo fino a qualche anno fa era straordinariamente efficace in domini stretti e ben definiti: riconoscere un’immagine, rilevare una frode, prevedere la domanda. Ma richiedeva dati storici abbondanti, regole predefinite, un contesto stabile. Poi è arrivata l’AI generativa: i grandi modelli linguistici, i copilot, gli assistenti che dal 2022 hanno cominciato ad aiutare sviluppatori, analisti e professionisti. Utile, capace di portare guadagni di produttività fino al 30% nei contesti più avanzati, ma ancora fondamentalmente dipendente dall’umano: devi dirle cosa fare, passo dopo passo.
L’AI agentica è la terza fase e il salto è qualitativo. Un agente riceve un obiettivo, pianifica autonomamente come raggiungerlo, usa strumenti (codice, database, API, altri agenti) per eseguirlo, valuta i risultati, si corregge. Può lavorare in parallelo con altri agenti, gestire eccezioni, escalare all’umano solo quando serve davvero. È la differenza tra un assistente che ti suggerisce come rispondere a una email e un sistema che gestisce autonomamente l’intero ciclo di assistenza clienti di una banca, dalla prima interazione alla risoluzione del problema 24 ore su 24, in quaranta lingue, senza che nessuno abbia scritto una singola riga di codice tradizionale per ogni scenario.
Eppure c’è chi dice che questa tecnologia distruggerà milioni di posti di lavoro nel settore tecnologico. Alcune analisi stimano una pressione significativa sui ricavi dell’IT services entro il 2030. I contratti si rinnovano già a valori inferiori. Come risponde a chi porta questi dati?
Li conosco bene, e non li liquido. Quei segnali sono reali e riguardano parti specifiche del mercato che subiranno una pressione deflattiva seria. Il supporto di primo livello, la manutenzione applicativa standard, i processi Bpo più transazionali, i ruoli di sviluppo junior più routinari. Lì la compressione è già in atto e continuerà. Ma c’è un errore metodologico in quella narrativa: guarda solo l’effetto di sostituzione e ignora l’effetto di creazione. È lo stesso errore che si faceva negli anni Novanta quando si diceva che Internet avrebbe distrutto il commercio tradizionale. Aveva ragione su alcune categorie e torto clamoroso sull’espansione complessiva dell’economia. I dati che raccogliamo come Bcg dicono qualcosa di diverso e più complesso. Il mercato globale dei tech services vale oggi circa 1.600-1.700 mld di dollari. Senza l’effetto AI crescerebbe del 3-5% annuo. Con l’AI agentica, la nostra proiezione porta il mercato a 2.200-2.400 mld entro il 2030 con un Cagr del 6-8%, superiore al trend storico. Quella differenza, quei 100-200 mld di dollari aggiuntivi, non sono un arrotondamento: è valore netto nuovo che non esisterebbe senza l’AI agentica. Viene dalla domanda di servizi per costruire e gestire le soluzioni agentiche stesse, dall’espansione del lavoro esternalizzabile che l’AI rende possibile abbattendo barriere linguistiche e di conoscenza, dalla necessità di supervisione, governance e compliance che i sistemi autonomi richiedono in modo strutturale.
Ci sarà un impatto sul lavoro. Il punto è che il saldo netto, nel breve e medio termine, può essere positivo. E la domanda per il settore è: sei posizionato per catturare la parte in crescita, oppure stai solo proteggendo la parte in declino?
Ma questi 100-200 mld di nuova opportunità chi li catturerà?
La risposta dipende dalla velocità con cui ci si muove e dalla capacità di ripensare il proprio modello operativo. I dati che raccogliamo mostrano una dinamica chiara: la domanda non è semplicemente per più tecnologia, ma per un diverso modo di costruire e gestire soluzioni. L’adozione dell’AI agentica sta cambiando le aspettative dei clienti su tempi, costi e risultati. Questo spinge i provider a evolvere rapidamente.
I player che cattureranno questa opportunità non saranno necessariamente quelli più grandi oggi, piuttosto saranno quelli che sapranno trasformare la propria offerta e la propria struttura di costo. In particolare, tre elementi diventano critici. Il primo è la capacità di progettare e orchestrare sistemi agentici, non singole soluzioni, ma catene integrate di agenti che operano su processi end-to-end. Il secondo è l’evoluzione del modello di delivery: da attività intensive di lavoro umano a modelli ibridi, dove automazione e intervento umano si combinano per massimizzare produttività e qualità. Il terzo è il ripensamento del modello economico. L’adozione dell’AI agentica riduce strutturalmente il costo di esecuzione. I provider che sapranno riflettere questa dinamica nella propria struttura, mantenendo margini e trasferendo parte del valore ai clienti, avranno un vantaggio competitivo significativo. In questo senso, il tema centrale è come viene costruito e valorizzato il lavoro. Il mercato si sta rapidamente riallineando attorno a queste logiche, e chi si muove per primo consolida posizioni difficili da recuperare.
Bcg e Bcg Platinion parlano del concetto di ‘Dark software factory’. Cos’è esattamente e cosa intendete, quale impatto ha sul lavoro nei tech services?
Il nome è volutamente provocatorio e viene dalle ‘dark factory’ del manifatturiero: impianti altamente automatizzati, come quelli dei semiconduttori, che operano con minimo intervento diretto, ma con forte controllo e orchestrazione. Applicato al software, significa passare da persone che scrivono codice passo dopo passo a sistemi di agenti AI che eseguono gran parte del ciclo: dai requisiti al codice, dal testing al deployment. Funziona come una linea di produzione: continua, scalabile, 24/7. Il valore si muove dall’esecuzione alla progettazione e al governo del sistema.
Per i tech provider questo è un cambio strutturale: da chi ‘produce codice’ a chi progetta e gestisce catene agentiche end-to-end.
L’impatto sui ruoli è diretto:
- meno centralità per attività standard e ripetitive
- più domanda per architetti software e AI-native solution architect
- crescita di competenze di AgentOps (monitoraggio, controllo, gestione eccezioni)
- ruolo strutturale per sicurezza e compliance
- figure ibride come i domain AI integrator
La competenza chiave è definire bene l’obiettivo. In Bcg Platinion la chiamiamo intent thinking: tradurre un bisogno di business in istruzioni chiare per il sistema.In un contesto agentico, chi definisce l’intento governa il sistema. Chi si limita all’esecuzione perde progressivamente rilevanza.La domanda strategica diventa quindi: se il valore si sposta dalle singole attività alle catene che le orchestrano, come si costruisce vantaggio competitivo in questo nuovo modello.
Qual è la principale sfida che i provider di servizi tecnologici devono affrontare oggi nell’adozione dell’AI agentica?
La sfida principale è passare da una logica di adozione tecnologica a una logica di trasformazione operativa. Non basta introdurre strumenti di AI: bisogna ripensare come il lavoro viene progettato ed eseguito. Molte organizzazioni stanno ancora sperimentando l’AI in modo isolato, su singoli use case. Il vero valore emerge però collegando questi use case in processi end-to-end automatizzati. Questo richiede scelte chiare su architettura, governance e modalità operative. Richiede anche la capacità di integrare l’AI nei processi core come componente strutturale. Le aziende che riescono a fare questo passaggio ottengono miglioramenti significativi in termini di velocità, qualità e scalabilità. Quelle che non lo fanno rischiano di rimanere in una fase sperimentale senza impatto reale.
Guardando ai prossimi anni, come evolverà il settore dei tech services con l’AI agentica?
Il settore evolverà verso modelli sempre più industrializzati, dove la produzione di software e servizi sarà supportata da sistemi agentici integrati. Avremo una maggiore standardizzazione dei processi, una forte automazione delle attività ripetitive e un ruolo crescente delle piattaforme.
Allo stesso tempo, aumenterà l’importanza delle competenze legate alla progettazione, alla governance e all’integrazione tra tecnologia e business. In questo contesto, il vantaggio competitivo deriverà dalla capacità di costruire e gestire sistemi complessi in modo efficiente e affidabile. Tuttavia, le aziende che iniziano prima accumuleranno un’esperienza che sarà difficile da recuperare in seguito.
