Per oltre due decenni l’industria del software enterprise è stata caratterizzata da vantaggi competitivi relativamente stabili. Le grandi piattaforme software hanno costruito posizioni di mercato solide grazie a costi di switching elevati, forte lock-in dei clienti, effetti di rete e integrazioni profonde nei flussi operativi delle organizzazioni. In molti casi questi elementi hanno permesso alle aziende di mantenere posizioni dominanti per lunghi periodi, sostenendo modelli di business basati su ricavi ricorrenti e consolidando il potere strategico delle piattaforme digitali (Cusumano, Gawer, & Yoffie, 2019).
Negli ultimi anni, tuttavia, lo sviluppo accelerato dell’intelligenza artificiale sta iniziando a modificare le fondamenta della competizione nel settore del software. Con il progresso delle capacità dell’IA e la diffusione di strumenti di sviluppo sempre più potenti, analisti e investitori stanno iniziando a interrogarsi sulla reale durata dei vantaggi competitivi delle aziende software. In un contesto nel quale l’innovazione tecnologica accelera rapidamente, anche le posizioni di mercato più consolidate possono diventare meno stabili di quanto non siano state in passato.
Un quadro teorico utile per comprendere queste dinamiche emergenti è rappresentato dal cosiddetto Red queen effect. Questo concetto descrive situazioni competitive nelle quali le organizzazioni devono innovare continuamente semplicemente per mantenere la propria posizione relativa nel mercato. In sistemi di questo tipo, la sopravvivenza non dipende necessariamente dal conseguimento di un vantaggio permanente, ma dalla capacità di adattarsi alla velocità del cambiamento generato dalla competizione tecnologica (Barnett & Hansen, 1996).
La metafora deriva dal romanzo Through the Looking-Glass di Lewis Carroll, nel quale la Regina rossa spiega ad Alice che è necessario “correre il più velocemente possibile solo per restare nello stesso posto” (Carroll, 1871). L’immagine cattura efficacemente la logica dei sistemi competitivi dinamici: gli attori devono continuare a muoversi in avanti semplicemente per non essere superati dagli altri. Nei mercati tecnologici questo principio si traduce nella necessità per le imprese di migliorare costantemente prodotti, infrastrutture e capacità di innovazione, anche quando la loro posizione relativa nel settore non cambia.
Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale ha accelerato il ritmo dell’innovazione nel settore del software. I progressi dell’IA generativa stanno aumentando la produttività nello sviluppo software, consentendo agli sviluppatori di generare codice, automatizzare test e accelerare i cicli di sperimentazione. Studi empirici suggeriscono che strumenti di intelligenza artificiale generativa possano migliorare in modo significativo la produttività dei lavoratori della conoscenza impegnati in attività di programmazione e sviluppo (Noy & Zhang, 2023).
La riduzione dei tempi di sviluppo e dei costi di sperimentazione potrebbe contribuire ad abbassare alcune barriere all’ingresso nel mercato del software. Se sviluppare nuovi prodotti diventa più rapido ed economico, la pressione competitiva tende ad aumentare e il vantaggio tecnologico accumulato dalle aziende incumbent potrebbe diventare meno duraturo.
I mercati finanziari stanno già iniziando a riflettere questa possibile trasformazione. Alcuni analisti ritengono che l’intelligenza artificiale possa ridurre la durata dei cosiddetti economic moats, ovvero quei vantaggi competitivi che consentono alle aziende software di sostenere rendimenti superiori nel lungo periodo. Secondo alcune analisi di settore, l’incertezza sull’impatto di lungo periodo dell’IA ha portato diversi investitori a ridurre l’orizzonte temporale entro il quale le aziende software possono mantenere rendimenti eccedenti (Romanoff, 2026).
Quando la durata percepita dei vantaggi competitivi diminuisce, anche i modelli di valutazione finanziaria tendono ad adattarsi. Se il periodo durante il quale un’azienda può sostenere profitti superiori alla media si riduce, il valore attuale dei flussi di cassa futuri diventa più incerto e le valutazioni di mercato possono essere riviste (Damodaran, 2024).
Questa revisione delle aspettative ha contribuito a una più ampia rivalutazione del settore software nei mercati finanziari. Negli ultimi anni gli investitori hanno progressivamente orientato il capitale verso le imprese percepite come leader nell’infrastruttura dell’intelligenza artificiale, mentre i fornitori software più tradizionali sono sottoposti a un maggiore scrutinio riguardo alla loro capacità di mantenere vantaggi competitivi nel lungo periodo (Bloomberg Intelligence, 2026).
Di fronte a questo scenario molte aziende stanno accelerando gli investimenti in IA per preservare la propria rilevanza tecnologica. Le strategie aziendali riflettono chiaramente la dinamica della Red queen. Quando la frontiera tecnologica si sposta rapidamente, le imprese aumentano gli investimenti in ricerca, infrastrutture computazionali e sviluppo prodotto per evitare di rimanere indietro rispetto ai concorrenti (Goldman Sachs Research, 2026).
Questi investimenti richiedono spesso cambiamenti organizzativi significativi. Le aziende devono riallocare risorse, ridefinire priorità strategiche e ristrutturare alcune funzioni interne per sostenere programmi di sviluppo IA su larga scala.
Un esempio recente è rappresentato da Atlassian, che ha annunciato una riduzione della forza lavoro di circa il 10 percento, pari a circa 1.600 dipendenti, con l’obiettivo di ri-allocare risorse verso lo sviluppo di tecnologie di intelligenza artificiale e rafforzare la propria strategia commerciale nel segmento enterprise (TechCrunch, 2026). Iniziative simili sono state osservate in numerose aziende tecnologiche, molte delle quali stanno riorganizzando le proprie strutture operative per finanziare investimenti sempre più consistenti nell’intelligenza artificiale (Reuters, 2026).
Una caratteristica fondamentale dell’effetto Red queen è che l’intensificazione degli sforzi di un concorrente tende a generare risposte analoghe da parte degli altri attori del mercato. Quando un’azienda aumenta gli investimenti per ottenere un vantaggio competitivo, i rivali sono incentivati a fare lo stesso. Il risultato è che la frontiera tecnologica dell’intero settore si sposta verso l’alto.
Dal punto di vista dei sistemi complessi, questa dinamica può essere interpretata come un processo di feedback rinforzante. Le azioni di un concorrente stimolano reazioni sempre più intense da parte degli altri, amplificando progressivamente il livello di competizione all’interno dell’ecosistema tecnologico (Meadows, 2008). Con il tempo questo processo aumenta la soglia tecnologica minima necessaria per rimanere competitivi nel mercato.
In questo contesto l’effetto Red queen offre una chiave interpretativa utile per comprendere la trasformazione in corso nell’industria del software. Anche se per molte aziende i ricavi generati direttamente dall’intelligenza artificiale rappresentano ancora una quota relativamente limitata, spesso stimata tra l’1 e il 5 percento dell’annual recurring revenue, gli investimenti nel settore stanno crescendo rapidamente (Romanoff, 2026).
Queste decisioni non sono motivate esclusivamente da ritorni economici immediati. Piuttosto riflettono una necessità strategica: mantenere il passo con la velocità di innovazione dei concorrenti in un contesto nel quale la frontiera tecnologica si muove sempre più rapidamente.
In questo senso l’intelligenza artificiale sta trasformando la competizione nel settore del software non soltanto attraverso l’innovazione tecnologica diretta, ma anche attraverso le aspettative sul futuro. Le aziende investono in IA per evitare di rimanere indietro, i concorrenti rispondono con investimenti analoghi e il ritmo complessivo dell’innovazione accelera in tutto il settore.
Il risultato è una dinamica tipica della Red queen: le organizzazioni devono continuare a innovare, investire e adattarsi non necessariamente per conquistare un vantaggio definitivo, ma semplicemente per mantenere la propria posizione relativa in un ambiente competitivo sempre più veloce. (foto di Tide_trasher_x su Unsplash)
References
Barnett, W. P., & Hansen, M. T. (1996). The Red Queen in organizational evolution. Strategic Management Journal, 17(S1), 139–157. https://doi.org/10.1002/smj.4250171010
Bloomberg Intelligence. (2026). AI investment reshapes technology sector valuations. Bloomberg.
Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. (2024). Generative AI at work. National Bureau of Economic Research Working Paper Series. https://www.nber.org/papers/w31161
Cusumano, M. A., Gawer, A., & Yoffie, D. B. (2019). The business of platforms: Strategy in the age of digital competition, innovation, and power. Harper Business.
Damodaran, A. (2024). The corporate life cycle and valuation multiples. New York University Stern School of Business. https://pages.stern.nyu.edu/~adamodar
Goldman Sachs Research. (2026). AI investment cycle and implications for technology firms. Goldman Sachs.
Meadows, D. H. (2008). Thinking in systems: A primer. Chelsea Green Publishing.
Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Science, 381(6654), 187–192. https://doi.org/10.1126/science.adh2586
Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). (2025). Artificial intelligence and the future of digital competition. OECD Publishing. https://www.oecd.org
Romanoff, D. (2026). Qual è l’impatto dell’IA sui vantaggi competitivi delle aziende di software. Morningstar.
https://global.morningstar.com/it/azioni/qual-limpatto-dellia-sui-vantaggi-competitivi-delle-aziende-di-software
TechCrunch. (2026). Atlassian follows Block’s footsteps and cuts staff in the name of AI.
https://techcrunch.com/2026/03/12/atlassian-follows-blocks-footsteps-and-cuts-staff-in-the-name-of-ai/
Reuters. (2026). Tech firms restructure operations to fund AI investments.
https://www.reuters.com
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