Un CPO, CIO e CTO Entrano in un Bar… e il Tuo Stack IT Va in Crash. Il Nostro Manuale Ti Aiuta a Crescere in Armonia
Dall'alto, l'idea di scalare è quasi sempre legata ai risultati aziendali. “Quando parliamo di scalabilità, di solito ci riferiamo alla nostra capacità di servire più clienti, lanciare funzionalità critiche per il fatturato o espanderci in nuove geografie,” afferma Andrey Korchak, ex CTO e co-fondatore di Monite.
Ma questa intenzione aziendale raramente si traduce in modo lineare nel backend. Invece, per un membro della C-suite, scalare IT e ingegneria significa montare più server, predisporre più workflow, inserire nuovi ingegneri e mettere insieme più strumenti semplicemente per rimanere a galla.
Sulla carta, l'idea sembra un motore di crescita sempre acceso. Ma ciò che spesso genera è trascinamento operativo, overhead, debito tecnico e affaticamento del team. Prima che tu te ne accorga, gli sforzi di scalabilità iniziano a portare complessità a un ritmo superiore rispetto al valore che riescono a produrre.
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Quando "Aggiungi e Basta" Manda in Crisi l'IT Moderno
Quando i team sentono la pressione di scalare, la risposta istintiva è quasi sempre la stessa: aggiungi di più. Più dashboard. Più automazioni. Più assunzioni. Ma per i team IT già al massimo delle forze, questo innesca un lento collasso sotto il peso della complessità, della frammentazione e del burnout. Ecco perché succede così spesso:
Il Fascino della Shiny Object Syndrome
L'ossessione per i nuovi strumenti è una sorta di evasione operativa e spesso scatena la shiny object syndrome. “È la convinzione che la tecnologia più recente sia la panacea, pronta a salvarli dalla complessità invece di rispondere a un'esigenza aziendale concreta,” avverte Scott Willson, responsabile product marketing di xtype. “Ma il più delle volte queste soluzioni generano più attriti che soluzioni.”
I team cercano il nuovo assistente AI, la dashboard o il plugin di automazione, pensando che alleggerirà il carico. Ma ogni nuovo strumento porta i suoi API, configurazioni e una propria versione della "verità".
Col tempo, questo crea un effetto a catena dove la coordinazione tra i team comincia a sgretolarsi, e gli sviluppatori finiscono per impiegare più tempo a gestire interfacce e integrare sistemi che a rilasciare codice.
Ironia della sorte, il tentativo di risolvere l'eccesso aggiungendo ancora di più è proprio il problema in cui i team stanno affogando.
Proliferazione di Strumenti da Overdose di AI
L'ascesa degli strumenti AI ha accelerato notevolmente la velocità con cui i team possono scalare. Puoi integrare un copilota di codice nel tuo IDE, costruire un chatbot con una sola implementazione o creare un nuovo strumento di osservabilità per ottenere insight immediati (questo è uno dei tanti benefici degli strumenti di osservabilità dei dati).
Eppure, come avverte Sumit Johar, CIO di BlackLine, scalare senza struttura porta a “ecosistemi frammentati che minano interoperabilità, governance e scalabilità.”
Le parole di Sumit trovano riscontro anche nella proliferazione attuale di AI, dove un'impresa media oggi utilizza oltre 9,6 app AI, con i maggiori adottanti che arrivano anche a 80 app AI. Questa crescita scoordinata, senza una chiara proposizione di valore, prosciuga i budget, frammenta i workflow e addirittura duplica gli sforzi IT/engineering.
E dato che l’AI è complessa, la maggior parte degli stakeholder nemmeno si accorge della proliferazione in corso. "Introduce ulteriori complessità come preoccupazioni sulla privacy dei dati, sfide d'integrazione e il dilemma build-versus-buy." Quello che sembra scalabilità finisce per indebolire proprio i sistemi che avrebbe dovuto rafforzare.
Crescita dei Processi che Paralizza i Team di Ingegneria
Per Scott, il debito di processo è sia la causa sia la conseguenza di sforzi di scalabilità sbagliati. “Molti team tecnologici e business lavorano già al limite o oltre la loro capacità,” spiega. Così, quando un'iniziativa importante viene introdotta all’improvviso, non arriva su un terreno libero, ma su un sistema già sotto carico.
Senza il tempo per costruire in modo ponderato i workflow, i team ricorrono a “workflow manuali, passaggi inefficienti e processi e policy messe insieme che si sommano nel tempo.”
Questi escamotage si accumulano in debito di processo, rendendo ogni compito più difficile e ogni consegna più lenta. E anche se raramente compare su una dashboard, erode silenziosamente la scalabilità a cui l'organizzazione aspira.
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L'IT moderno non fallisce per mancanza di strumenti o processi. Fallisce per l'eccesso. Ecco il nostro 'Scaling IT Rulebook' gratuito per aiutarti ad abilitare la “vera scalabilità” e non una mera accumulazione cieca.
- Controlla il tuo stack IT
Slav Kulik, CEO di Plan A Technologies, considera l'audit come il primo passo naturale per identificare potenziali problemi di "scalabilità" prima che si trasformino in una vera e propria crisi. “Troppo spesso vediamo organizzazioni concentrarsi così tanto sul futuro da dimenticare di guardare indietro.” Un audit approfondito ogni 3-5 anni aiuta ad affrontare questa criticità, facendo emergere ciò che funziona e ciò che invece appesantisce inutilmente le attività.
Coinvolgi voci provenienti da ingegneria, sicurezza, DevOps e business per documentare ogni strumento, flusso di lavoro e processo attualmente utilizzato. Sumit adotta un processo simile nella sua azienda, dove un consiglio tecnologico, con il supporto del CFO, prende tutte le decisioni legate alla tecnologia.
“Richiediamo che i nuovi investimenti software arrivino sul tavolo con una comprensione approfondita della tecnologia, del suo ROI e del suo impatto sull’efficienza IT. Questo processo rigoroso aiuta a scoraggiare le tecnologie "nice-to-have".”
Una volta ottenuto l’elenco, raggruppa il tuo stack tecnologico in categorie: osservabilità, distribuzione e risposta agli incidenti. Assegna a ciascuno strumento un punteggio di criticità da 0 a 5, in base a quanto influenza la produttività degli sviluppatori, quanto aggrava i flussi di lavoro esistenti o causa problemi a valle se rimosso.
Quello che probabilmente scoprirai è uno stack pieno di strumenti ben intenzionati che non svolgono più la loro funzione. Questo è il segnale per valutare un consolidamento: sostituisci strumenti a uso singolo con piattaforme che coprono diversi casi d'uso, oppure costruisci servizi interni componibili, in grado di evolvere insieme al tuo stack.
- Crea un motore Scalability-By-Design
Andrey raccomanda la creazione di una serie di checkpoint di design per mantenere la scalabilità nonostante la complessità dei sistemi. Il suo framework la suddivide in quattro fasi rigorosamente tecniche:
- Fase 1 – Dimostrare che la tecnologia si può costruire: In questa fase si verifica se la tecnologia di base è davvero fattibile. Il team è ristretto, ma altamente competente: gli ingegneri esplorano architetture, testano librerie o creano prototipi per risolvere problemi fondamentali di prodotto.
- Fase 2 – Validare il potenziale di monetizzazione: Qui il team deve condurre vari esperimenti di monetizzazione e persino sviluppare “porte finte” per individuare le funzionalità e i casi d’uso in grado di generare un processo di revenue solido e robusto. Un’azienda SaaS, ad esempio, ha testato più versioni dei propri piani tariffari scoprendo che i clienti enterprise prediligevano le funzionalità di auditabilità rispetto all’automazione. Questa scoperta potrebbe ora portare a una riorganizzazione delle priorità nella roadmap della fascia premium.
- Fase 3 – Ingegnerizzare per la distribuzione: L’architettura tecnica deve ora allinearsi ai cambiamenti di go-to-market. Questo include comprendere e adattarsi alle differenze tra vari mercati: compliance, legale, marketing, vendita e aspetti tecnici. Valuta le regole di conformità in Germania rispetto a Singapore, o il passaggio nella strategia commerciale da PLG a top-down.
- Fase 4 – Irrigidire per longevità e R&S futura: Una volta che la scalabilità è stabile, l’attenzione deve spostarsi verso l’implementazione di ridondanza per tutti i componenti aziendali mission-critical, l’istituzione di forti politiche di cybersecurity e il mantenimento di pratiche di gestione della conoscenza. Questa base è ciò che consente di avviare il successivo ciclo d’innovazione senza rischiare il collasso e tutelando i sistemi business e tecnici più critici.
- Standardizza workflow e governance
L’inconsistenza nell’implementazione e nell’utilizzo degli strumenti IT rappresenta spesso il maggiore ostacolo al raggiungimento della vera scalabilità. Quando ogni team ha i propri script di distribuzione, convenzioni di naming o policy di accesso, anche la semplice coordinazione diventa fonte di attrito.
Ecco perché la prima priorità deve essere la costruzione di workflow standardizzati per le attività che i tuoi team svolgono ogni giorno, come la distribuzione dei servizi, la gestione degli incidenti o il provisioning dell’infrastruttura.
Questi workflow dovrebbero essere sotto controllo di versione, facili da seguire e pronti all’uso con una configurazione minima. Ancora meglio se sono operativi già out of the box, come un tool CLI che lancia nuovi servizi usando template pre-approvati.
Una volta che la base è solida, introduci automazione per eliminare le attività ripetitive che rallentano i tuoi ingegneri.
Come dice Scott, automazione basata su policy, governance automatizzata e ambienti sincronizzati che rispecchiano la produzione sono la via più rapida per aumentare la capacità di delivery dei team. “Soprattutto, creano spazio—spazio per la concentrazione, per l’innovazione e per una crescita sostenibile, invece che per il lavoro extra dovuto al burnout.”
In termini concreti, questa automazione basata su policy si traduce in pipeline CI/CD standardizzate che distribuiscono automaticamente il codice non appena gli sviluppatori effettuano il merge delle pull request approvate. Se si verifica un incidente, puoi utilizzare template automatizzati per il post-mortem per catturare istantaneamente le principali metriche e migliorare il processo di risposta.
La sicurezza e la conformità dovrebbero essere integrate in questi flussi di lavoro incorporando policy-as-code nelle pipeline di distribuzione. Se uno sviluppatore dovesse inavvertitamente inviare codice Terraform con permessi IAM troppo ampi, uno strumento come Open Policy Agent (OPA) può segnalarlo e bloccare immediatamente la distribuzione. Questo permette di risparmiare ore di troubleshooting e mantiene l'infrastruttura sicura di default.
Scala un'infrastruttura IT più snella ed efficiente
Tra l'andamento irregolare della domanda di mercato, i blocchi di budget e l'arrivo improvviso dell'AI basata su agenti, i leader IT sono sotto pressione per fare di più e farlo rapidamente.
Ma aggiungere strumenti al volo o improvvisare modifiche ai processi raramente porta a una vera scalabilità. Al contrario, genera più lavoro di rifacimento, burnout e disallineamento tra gli obiettivi di business e gli sforzi IT.
Moshin Hussain, CTO e EVP of Engineering di LiveRamp, raccomanda di affrontare il tutto come un “portafoglio di investimenti diversificato” allocando le risorse in modo appropriato per raggiungere i risultati desiderati.
Dedica team specifici o del tempo per esperimenti organizzati. “Usa piccoli gruppi di laboratorio per testare le tecnologie emergenti, promuovi una cultura della condivisione della conoscenza e applica metodi agili per iterazioni rapide,” spiega Mohsin.
La vera scalabilità inizierà quando definirai cosa significa "buono" per il tuo team. Risposta rapida agli incidenti? Meno distribuzioni fallite? Maggiore allineamento tra prodotto e infrastruttura? Una volta definita quella visione, puoi ingegnerizzare a ritroso i sistemi, i flussi di lavoro e la governance a supporto.
Un approccio proattivo manterrà i team agili, adattabili e ben posizionati per cogliere le opportunità emergenti. Per strategie più approfondite, scarica gratuitamente il nostro 'Scaling IT Rulebook' e iscriviti alla newsletter di The CTO Club.
