Quando un team di sviluppatori deve scegliere tra migrare un modello di IA internamente o affidarsi a un’API di terze parti, la risposta nel 2024 non dipende più solo dal budget. Dipende anche dal regolamento europeo 2024/1689, entrato in vigore il 1° agosto 2024, che impone di documentare e valutare ogni sistema di IA in base al suo livello di rischio. Le tendenze informatiche di quest’anno si leggono attraverso questo tipo di vincolo concreto, non attraverso promesse futuristiche.
Regolamento europeo sull’IA: cosa cambia per i team di sviluppo
Si parla molto di intelligenza artificiale generativa, ma raramente degli obblighi legali che ora la regolano. Il regolamento (UE) 2024/1689, pubblicato nella Gazzetta ufficiale dell’Unione europea il 12 luglio 2024, struttura l’uso dell’IA per categorie di rischio. Le applicazioni considerate ad alto rischio (reclutamento automatizzato, scoring del credito, sorveglianza biometrica) richiedono una documentazione tecnica completa, una valutazione di conformità e un monitoraggio post-deploy.
Per gli sviluppatori e le aziende, ogni progetto IA deve integrare la conformità fin dalla fase di progettazione. Non è più possibile consegnare un modello in produzione senza aver tracciato i dati di addestramento, testato i bias e formalizzato la governance. I feedback variano su questo punto: alcune strutture hanno anticipato, altre scoprono questi obblighi al momento di passare in produzione.
Per seguire l’evoluzione di questi temi, l’informatica su Journal du Webmaster copre regolarmente le implicazioni pratiche di queste normative sui mestieri del digitale.
Direttiva NIS2 e cybersicurezza: la responsabilità risale alla direzione
La direttiva NIS2 (direttiva (UE) 2022/2555) doveva essere trasposta dagli Stati membri entro il 17 ottobre 2024. Il suo ambito supera di gran lunga quello della prima versione. Ora copre settori come la gestione dei rifiuti, la produzione di dispositivi medici o i servizi postali, oltre agli operatori storici (energia, trasporti, salute).
Sul campo, il cambiamento più concreto riguarda la responsabilità dei dirigenti in materia di cybersicurezza. La direzione generale non può più delegare senza controllo: deve convalidare la strategia di gestione dei rischi, assicurarsi che le notifiche di incidenti rispettino i termini normativi e supervisionare la sicurezza della catena di subappalto.
Per i team IT, ciò si traduce in diversi progetti simultanei:
- Mappare tutti i fornitori e subappaltatori che hanno accesso ai sistemi informativi, quindi valutare il loro livello di sicurezza con criteri formalizzati.
- Implementare un processo di notifica degli incidenti con scadenze precise, includendo una prima segnalazione rapida e un rapporto dettagliato nei giorni successivi.
- Documentare le misure di gestione dei rischi adottate e sottoporle a convalida da parte della direzione, non solo dal CISO.
La parola « cybersicurezza » ricorre in tutti gli articoli sulle tendenze IT. La differenza nel 2024 è che NIS2 trasforma un tema tecnico in un obbligo di governance aziendale.
Consumo energetico dei data center: il limite fisico dell’IA
Il fervore per l’IA generativa nasconde un problema che i team infrastrutturali conoscono bene: la bolletta energetica esplode. In Francia, i data center che consumano più di 1 GWh all’anno hanno utilizzato 4,3 TWh di elettricità nel 2024. La tendenza è in aumento, sostenuta dalle esigenze di calcolo e raffreddamento legate ai modelli di intelligenza artificiale.
Concretamente, quando si distribuisce un modello di linguaggio o un pipeline di elaborazione dati massivo, il consumo elettrico del data center diventa un elemento di bilancio di primo piano. Le scelte tecniche (dimensione del modello, frequenza di riaddestramento, localizzazione geografica del calcolo) hanno un impatto diretto sui costi e sull’impronta di carbonio.
Questo vincolo spinge alcune aziende a ripensare il loro approccio. Piuttosto che addestrare modelli sempre più voluminosi, stanno emergendo strategie di modelli più compatti, specializzati in un campo specifico, che consumano meno risorse per un risultato comparabile nel loro ambito. La scelta tra un modello generalista ospitato da un hyperscaler e un modello leggero distribuito localmente diventa un arbitraggio tecnico oltre che ambientale.
Python, JavaScript e strumenti di sviluppo assistiti dall’IA
Per quanto riguarda i linguaggi di programmazione, Python rimane la scelta dominante per tutto ciò che riguarda l’apprendimento automatico, l’elaborazione dei dati e il prototipazione rapida. JavaScript mantiene la sua posizione nello sviluppo web e nelle applicazioni frontend. Nulla di nuovo in apparenza, ma il modo di codificare con questi linguaggi è cambiato.
Gli strumenti di sviluppo assistiti dall’IA (completamento del codice, generazione di test, rilevamento di vulnerabilità) si sono integrati nei flussi di lavoro quotidiani degli sviluppatori. Non si parla più di un gadget: l’assistente IA modifica la distribuzione del tempo tra scrittura e revisione del codice. Gli sviluppatori trascorrono più tempo a convalidare e correggere le suggerimenti che a scrivere codice da una pagina bianca.
Questo cambiamento ha conseguenze pratiche sulle competenze richieste:
- Saper formulare prompt precisi per ottenere codice utilizzabile, e non una bozza da riscrivere completamente.
- Dominare la revisione critica: comprendere cosa fa realmente il codice generato, rilevare le falle logiche o le dipendenze inutili.
- Integrare i vincoli di sicurezza e conformità (in particolare quelli legati all’AI Act) fin dalla fase di sviluppo, non alla fine del processo.
I software e le applicazioni consegnati nel 2024 non sono fondamentalmente diversi nella loro architettura. È il modo di produrli che cambia, con uno strato di automazione che accelera alcune attività ma ne crea di nuove.
Le tendenze informatiche del 2024 non si riducono a un elenco di tecnologie emergenti. Il quadro normativo europeo ridefinisce le condizioni di messa in produzione dell’IA e della cybersicurezza. Il vincolo energetico fissa un limite fisico alla corsa ai modelli sempre più grandi. E gli strumenti di sviluppo assistiti ridistribuiscono le competenze attese negli sviluppatori. Ciò che distingue quest’anno dai precedenti è che queste tre pressioni si esercitano contemporaneamente sugli stessi team.
