05 ago 2025·8 min
Marc Andreessen su software, AI e ciò che verrà
Guida pratica alle idee chiave di Marc Andreessen su software e AI: cosa significano per prodotti, startup, lavoro, regolamentazione e dove potrebbe dirigersi la tecnologia.
Guida pratica alle idee chiave di Marc Andreessen su software e AI: cosa significano per prodotti, startup, lavoro, regolamentazione e dove potrebbe dirigersi la tecnologia.
Marc Andreessen è un imprenditore e investitore della Silicon Valley noto per aver co-creato Netscape (uno dei primi browser web ampiamente usati) e per aver poi co-fondato la società di venture capital Andreessen Horowitz. La sua prospettiva è seguita perché ha visto da vicino più ondate tecnologiche—costruendo prodotti, finanziando aziende e discutendo pubblicamente di dove si stiano dirigendo i mercati.
Questa sezione non è una biografia né un endorsement. Il punto è più semplice: le sue idee sono segnali influenti. Fondatori, dirigenti e policymaker spesso reagiscono a esse—adottandone l'inquadramento o cercando di dimostrarlo sbagliato. In entrambi i casi, le sue tesi tendono a influenzare cosa viene costruito, finanziato e regolamentato.
Leggi questo articolo come un set di lenti pratiche per prendere decisioni:
Se stai prendendo decisioni su prodotti, strategia o budget, queste lenti ti aiutano a fare domande migliori: cosa diventa più economico? cosa diventa scarso? quali nuovi vincoli emergono?
Partiremo dalla tesi originale “software eats the world” e perché spiega ancora molti cambiamenti nel business. Poi passeremo all’AI come nuova svolta di piattaforma—cosa abilita, cosa rompe e come cambia la dinamica delle startup.
Infine esamineremo le conseguenze su persone e istituzioni: lavoro e occupazione, sistemi AI aperti vs chiusi e la tensione tra regolamentazione, sicurezza e innovazione. L’obiettivo è lasciarti con un pensiero più chiaro—non slogan—su cosa può venire dopo.
La frase di Marc Andreessen “software eats the world” è una semplice affermazione: sempre più dell’economia è governata, migliorata e sconvolta dal software. Non solo “app”, ma codice come livello decisionale e di coordinamento che dice alle imprese cosa fare—chi servire, cosa far pagare, come consegnare e come gestire il rischio.
Il software che “mangia” un settore non implica che il settore diventi completamente digitale. Significa che il vantaggio più prezioso si sposta dagli asset fisici (negozi, fabbriche, flotte) ai sistemi che li controllano (dati, algoritmi, workflow e distribuzione tramite canali digitali).
Nella pratica, il software trasforma prodotti in servizi, automatizza il coordinamento e rende le prestazioni misurabili—e quindi ottimizzabili.
Alcuni casi familiari mostrano il modello:
L’azienda moderna gira su software non solo per l’“IT”, ma per le operazioni core: CRM per gestire i ricavi, analytics per fissare priorità, automazione per ridurre i tempi di ciclo e piattaforme per raggiungere i clienti. Anche le aziende con prodotti tangibili competono su quanto bene strumentano le operazioni e imparano dai dati.
Per questo le aziende software possono espandersi in nuove categorie: quando possiedi lo strato di controllo (workflow e dati), diventano più semplici da aggiungere prodotti adiacenti.
La tesi non dice che “tutto diventa un’azienda software” da un giorno all'altro. Molti mercati restano ancorati a vincoli fisici—capacità produttiva, supply chain, immobiliare, energia e lavoro umano.
E il vantaggio software può essere temporaneo: le funzionalità si copiano in fretta, le piattaforme cambiano regole e la fiducia del cliente può perdersi più rapidamente di quanto si costruisca. Le spinte software spostano il potere—ma non eliminano fondamentali come struttura dei costi, distribuzione e regolamentazione.
L’AI è più facile da capire in termini pratici: è un insieme di modelli addestrati (spesso “foundation models”) inseriti in strumenti che possono generare contenuti, automatizzare passaggi nei workflow e supportare decisioni. Invece di codificare ogni regola a mano, descrivi l’obiettivo in linguaggio naturale e il modello compie il lavoro mancante—redigendo, classificando, riassumendo, pianificando o rispondendo.
Una svolta di piattaforma avviene quando un nuovo livello di calcolo diventa il modo predefinito per costruire e usare il software—come il PC, il web, il mobile e il cloud. Molti vedono l’AI in questa categoria perché cambia l’interfaccia (puoi “parlare” con il software), i mattoni (i modelli diventano capacità da plug-in) e l’economia (nuove funzionalità si lanciano senza anni di data science).
Il software tradizionale è deterministico: stesso input, stesso output. L’AI aggiunge:
Questo espande il “software” da schermi e pulsanti a qualcosa che somiglia più a un assistente capace integrato in ogni prodotto.
Utile adesso: scrittura e revisione, triage del supporto clienti, ricerca nella conoscenza interna, assistenza al codice, riassunti di meeting e automazione di workflow con revisione umana.
Ancora soggetto a hype: agenti completamente autonomi che sostituiscono team, accuratezza fattuale perfetta e un solo modello che faccia tutto in sicurezza. I vincitori a breve termine trattano l’AI come un nuovo strato nei prodotti—potente, ma gestito, misurato e vincolato.
L’AI sposta la strategia di prodotto dal consegnare funzionalità fisse al consegnare capacità che si adattano a input reali e disordinati. I migliori team smettono di chiedersi “Quale nuova schermata aggiungiamo?” e iniziano a chiedersi “Quale risultato possiamo fornire in modo affidabile e quali salvaguardie lo rendono sicuro?”
La maggior parte delle funzionalità AI si costruisce da un piccolo set di componenti:
Una strategia prodotto che ignora uno di questi elementi (specialmente UX e diritti sui dati) di solito si inceppa.
Un modello leggermente più debole dentro un prodotto su cui gli utenti già contano può vincere, perché la distribuzione (workflow esistenti, integrazioni, default) riduce l’attrito all’adozione. E la fiducia si compone: gli utenti accettano imperfezioni occasionali se il sistema è trasparente, coerente e rispettoso dei loro dati.
La fiducia si costruisce con comportamento prevedibile, citazioni o fonti quando possibile, schemi “revisione prima dell’invio” e un confine chiaro tra “assistere” e “agire”.
I motivi più comuni per cui le funzionalità AI non attecchiscono sono:
Usala prima di costruire:
L’AI inclina il gioco delle startup in due direzioni: rende la costruzione molto più veloce e rende l’“essere in grado di costruirlo” un vantaggio più debole. Se “software eats the world” descriveva come il codice scalasse un business, l’AI suggerisce che i team possono scalare anche loro—perché molto lavoro che richiedeva headcount può essere compresso in strumenti e workflow.
Con coding assistito dall’AI, design, ricerca e supporto, un team snello può rilasciare prototipi in giorni, testare messaggi rapidamente e iterare con feedback dei clienti reali invece di lunghi cicli di pianificazione. L’effetto composto conta: cicli più veloci significano scoprire prima la forma giusta del prodotto—e sprecare meno tempo a perfezionare ciò che è sbagliato.
Nella pratica, qui è dove piattaforme di “vibe-coding” iniziano a contare: per molti strumenti interni e prodotti early-stage, il collo di bottiglia non è più scrivere ogni riga, ma trasformare un workflow in un’app utilizzabile velocemente e in sicurezza.
L’AI cambia anche cosa significa “costruire”. Emergono nuovi ruoli:
Questi ruoli non sono solo tecnici; riguardano tradurre bisogni reali e disordinati in sistemi che si comportino in modo coerente.
Quando tutti possono spedire funzionalità velocemente, la differenziazione si sposta su focus, velocità e specificità.
Costruisci per un cliente stretto con un problema urgente. Possiedi un workflow end-to-end. Impara più in fretta dei competitor. Il tuo vantaggio diventa l’intuizione sul dominio, la distribuzione e la fiducia—non una demo che può essere copiata.
Le startup AI-first affrontano fragilità reali. Dipendere molto da un singolo vendor di modelli può creare shock sui prezzi, rischi di policy o cambi improvvisi nella qualità. Molte funzionalità AI sono facili da replicare, spingendo i prodotti verso la commoditizzazione e fossati più sottili.
La risposta non è “evitare l’AI”. Abbina la capacità AI con qualcosa di più difficile da copiare: accesso dati proprietario, integrazione profonda nei workflow o un brand su cui i clienti fanno affidamento quando gli output devono essere corretti.
L’inquadratura ottimistica di Andreessen spesso parte da un’osservazione semplice: il nuovo software tende a cambiare cosa le persone fanno prima di cambiare se sono necessarie. Con l’AI, l’impatto a breve termine in molti ruoli è una riorganizzazione a livello di task—più tempo su giudizio, contesto cliente e decisione, meno tempo su bozze ripetitive, ricerca e riassunti.
La maggior parte dei lavori è un insieme di task. L’AI si inserisce nelle parti che sono pesanti di linguaggio, basate su pattern o regole.
Esempi comuni di task “assistibili” includono:
Il risultato spesso è maggiore throughput e cicli più brevi—senza rimuovere immediatamente il ruolo stesso.
L’adozione funziona meglio quando viene trattata come progettazione di processo, non come un lancio casuale di strumenti.
Alcuni ruoli e task si ridurranno, specialmente dove il lavoro è già standardizzato. Questo rende la riqualificazione una priorità reale: sposta le persone verso lavori a contesto più elevato (relazioni clienti, ownership di sistemi, controllo qualità) e investi nella formazione presto, prima che la pressione diventi urgente.
Se l’AI debba essere “aperta” o “chiusa” è diventata una battaglia simbolica su chi costruisce il futuro—e a quali condizioni. In pratica, è un dibattito su accesso (chi può usare modelli potenti), controllo (chi può cambiarli) e rischio (chi è responsabile quando qualcosa va storto).
AI chiusa solitamente significa modelli e tool proprietari: accedi a capacità tramite API, con visibilità limitata sui dati di training, pesi del modello o metodi di sicurezza interni.
AI aperta può significare diverse cose: pesi aperti, codice open-source per eseguire o fine-tunare modelli, o tooling aperto (framework, eval, stack di serving). Molte offerte sono “parzialmente aperte”, quindi conviene chiedere esattamente cosa è condiviso.
Le opzioni chiuse vincono spesso per comodità e performance prevedibile: infrastruttura gestita, documentazione, uptime e aggiornamenti frequenti. Il compromesso è la dipendenza: i prezzi possono cambiare, i termini possono stringersi e puoi incontrare limiti su personalizzazione, residenza dati o latenza.
Le opzioni aperte brillano quando serve flessibilità. Eseguire il proprio modello (o un modello open specializzato) può ridurre i costi per richiesta a scala, permettere customizzazione più profonda e dare più controllo sulla privacy. Il compromesso è il peso operativo: hosting, monitoraggio, test di sicurezza e aggiornamenti diventano responsabilità tua.
La sicurezza è sfumata su entrambi i lati. I provider chiusi spesso hanno guardrail più forti di default, ma non sempre puoi ispezionare come funzionano. I modelli open offrono trasparenza e auditabilità, ma facilitano anche il riuso da parte di attori malintenzionati.
Pesi e tooling aperti abbassano il costo della sperimentazione. I team possono prototipare rapidamente, fine-tunare per domini di nicchia e condividere metodi di valutazione—così l’innovazione si diffonde più in fretta e la differenziazione passa da “chi ha accesso” a “chi costruisce il miglior prodotto”. Questa dinamica può mettere pressione sui provider chiusi a migliorare prezzi, chiarezza di policy e funzionalità.
Parti dai vincoli:
Un approccio pratico è ibrido: prototipa con un modello chiuso, poi migra carichi selettivi a modelli open/self-hosted quando prodotto e profilo di costi sono chiari.
L’AI riaccende un dibattito noto nel tech: come stabilire regole senza rallentare il progresso. La visione pro-innovazione (spesso associata all’ottimismo in stile Andreessen) sostiene che regolamentazioni pesanti e preemptive tendono a consolidare gli incumbent di oggi, aumentare i costi di compliance per le startup e spostare la sperimentazione in giurisdizioni con meno vincoli.
La preoccupazione non è “nessuna regola”, ma regole scritte troppo presto—prima di capire quali usi sono veramente dannosi e quali sono solo nuovi.
Le discussioni politiche si concentrano attorno ad alcune zone di rischio ricorrenti:
Una via percorribile è la regolazione basata sul rischio: requisiti più leggeri per usi a basso impatto (bozze marketing), supervisione più forte per domini ad alto impatto (salute, finanza, infrastrutture critiche). Abbina questo a chiara responsabilità: definire chi è responsabile quando l’AI è usata—vendor, deployer o entrambi—e richiedere controlli auditabili (test, report incidenti, soglie di revisione umana).
Costruisci abitudini di prodotto “compliance-ready” presto: documenta le fonti dati, esegui red-team, registra versioni di modello e prompt per workflow sensibili e mantieni un kill switch per comportamenti dannosi.
Soprattutto, separa esplorazione e deployment. Incoraggia prototipazione rapida in ambienti sandbox, poi vincola i rilasci in produzione con checklist, monitoraggio e ownership. Questo mantiene lo slancio mentre sicurezza e regolamentazione diventano vincoli di progettazione—non incendi dell’ultimo minuto.
Un “moat” è il motivo per cui i clienti continuano a sceglierti anche quando le alternative esistono. È la combinazione di costi di switching, fiducia e vantaggio che rende il tuo prodotto la scelta predefinita—non solo una bella demo.
L’AI rende la costruzione di funzionalità più economica e veloce, il che significa che molti prodotti sembreranno simili in pochi mesi. I fossati che contano sono meno sulla funzione ingegnosa e più sul dove sei inserito nel lavoro quotidiano del cliente.
Se il tuo vantaggio è “abbiamo aggiunto una chatbot” o un set di prompt che chiunque può copiare, dai per scontato che i competitor (e gli incumbent) eguaglieranno rapidamente.
Fatti quattro domande:
Il punto centrale di Andreessen resta valido: i vantaggi software si compongono. Con l’AI, il compounding spesso viene dall’adozione, dalla fiducia e dall’embeddedness—non dalla novità.
L’effetto economico più immediato dell’AI è semplice: più output per ora. L’effetto meno ovvio è che può anche cambiare quanto costa produrre le cose, rimodellando prezzi, concorrenza e domanda.
Se un team può bozzare copy, generare varianti UI, riassumere chiamate clienti e triage ticket con assistenza AI, lo stesso organico può consegnare di più. Ma il cambiamento più grande può essere la struttura dei costi: parte del lavoro passa da “pagato a ora” a “pagato per richiesta” e alcuni costi si spostano dal lavoro al compute.
In scenari plausibili questo può:
Quando i costi calano, i prezzi spesso seguono—in mercati competitivi. Prezzi più bassi possono espandere il mercato, ma alzano anche le aspettative. Se i clienti si abituano a risposte istantanee, esperienze personalizzate e servizio “always-on”, una funzione prima premium diventa scontata.
Qui l’idea “software eats the world” riceve una nuova sfumatura: l’AI può rendere certi servizi abbondanti, spostando il valore verso ciò che è scarso—fiducia, differenziazione e relazioni con i clienti.
L’AI non riduce solo i costi; può rendere prodotti sostenibili per più persone e situazioni.
Alcuni esempi credibili di espansione della domanda:
Niente di tutto ciò è garantito. I vincitori saranno probabilmente i team che vedono l’AI come modo per riprogettare il modello di business—non solo accelerare il workflow esistente.
La strategia AI diventa più chiara se la trasformi in domande a cui rispondere con prove—non sensazioni. Usa questi prompt in una riunione di leadership o in una review prodotto per decidere dove scommettere, cosa pilottare e cosa evitare.
Chiedi:
Chiedi:
Chiedi:
Chiedi:
Scegli un workflow con alto volume e misura chiara (triage supporto, bozze email sales, riassunti documenti). Esegui un pilot di 4 settimane:
Metriche di successo: tempo di ciclo, punteggio di qualità (valutato da umani), costo per outcome e adozione degli utenti.
Se stai sperimentando costruendo strumenti interni o app leggere come parte di questi pilot, piattaforme come Koder.ai possono aiutarti a passare da un workflow descritto in chat a un prototipo web o backend più velocemente—consentendoti comunque di esportare il codice sorgente quando è il momento di mettere in produzione.
Se hai bisogno di aiuto per scegliere il tier o il modello di utilizzo, vedi /pricing. Per più playbook pratici, consulta /blog.
La linea di fondo di Marc Andreessen è semplice: tratta la tecnologia come leva. Prima è stato il software come strumento universale per scalare idee; ora l’AI aggiunge un nuovo strato—sistemi che non solo eseguono istruzioni, ma aiutano a generare, riassumere, decidere e creare.
“L’AI cambia tutto” non è una strategia. Il pensiero chiaro parte da un problema concreto, un utente e un risultato misurabile: tempo risparmiato, riduzione errore, ricavo per cliente, ticket di supporto deviati, churn migliorato. Quando il lavoro AI resta ancorato a metriche, è più facile evitare demo luccicanti che non vengono spedite.
Il progresso AI impone scelte che non si risolvono da sole:
Non si tratta di scegliere la “parte giusta” per sempre—ma di rendere esplicito il compromesso e rivederlo mentre cambiano capacità e rischi.
Annota un workflow dove un team perde ore ogni settimana. Prototipa una versione assistita dall’AI in giorni, non mesi. Decidi cosa significa “buono”, testalo con un piccolo gruppo e conserva ciò che muove il numero.
Per altri framework ed esempi consulta /blog. Se stai confrontando soluzioni e costi, inizia da /pricing.
Marc Andreessen è stato vicino a più transizioni di piattaforma (web, software nell’era cloud e ora l’AI come nuovo strato). Anche se non condividi tutte le sue conclusioni, il suo modo di inquadrare le cose spesso influenza ciò che i fondatori costruiscono, cosa gli investitori finanziano e cosa i decisori politici considerano—quindi vale la pena seguirne le argomentazioni come “segnale” per porre domande più chiare e definire strategie migliori.
Significa che il vantaggio competitivo in molti settori si sposta dal possesso di asset fisici allo strato di controllo: dati, workflow software, distribuzione tramite canali digitali e la capacità di misurare e ottimizzare le prestazioni.
Un rivenditore può rimanere “fisico”, ma prezzo, inventario, logistica e acquisizione clienti diventano sempre più problemi risolti dal software.
No. L’articolo sottolinea che il software rimodella come le imprese operano e competono, ma i fondamentali restano importanti.
I vincoli fisici continuano a contare (produzione, energia, catene di approvvigionamento, lavoro) e i vantaggi software possono essere temporanei quando:
Una svolta di piattaforma è quando un nuovo strato di calcolo diventa il modo predefinito per costruire e usare il software (come web, mobile, cloud). L’AI cambia:
Risultato netto: i team possono offrire “capacità” invece di schermate rigide e regole fisse.
Quello che funziona ora tende ad essere lavoro con il coinvolgimento umano dove velocità e copertura contano, ma gli errori sono gestibili. Esempi:
Il pattern: l’AI , gli umani (soprattutto all’inizio).
Poiché costruire funzionalità AI si sta commoditizzando, molti team possono lanciare demo simili in fretta. Un vantaggio durevole deriva da:
Se il tuo vantaggio è “abbiamo aggiunto una chat”, prepara a vedere la parità di funzionalità arrivare in fretta.
Inizia con una semplice checklist pre-build:
I motivi comuni per cui le funzionalità AI non rimangono adottate sono:
Una mitigazione efficace: restringere l'ambito, richiedere la revisione umana, registrare i fallimenti e iterare su un “gold set” di esempi reali.
Closed AI è generalmente accessibile via API con visibilità limitata su pesi e dati di training; è comoda, gestita e spesso più prevedibile. Open AI può significare pesi aperti, tooling open-source o entrambi; offre flessibilità e controllo ma impone oneri operativi.
Approccio pratico spesso ibrido:
Trattalo come progettazione di processo, non come una distribuzione di strumenti a casaccio:
Un modo leggero per iniziare: esegui un pilot di 4 settimane su un workflow ad alto volume e valuta i risultati prima di scalare.