Olivier Rafal

Olivier Rafal, Consulting Director Strategy presso «WeNvision», sostiene la stessa tesi da febbraio 2024, e la tesi ha retto. La sua tribuna su CIO-Online del 23 febbraio 2024 affermava che l'IA generativa appartiene all'ingegneria di prodotto più che alla data science: costruire un modello di fondazione da zero richiede mesi e milioni di euro, quindi la maggior parte delle organizzazioni dovrebbe assumere ingegneri di integrazione e competenze cloud invece di data scientist, e trattare la piattaforma GenAI stessa come un prodotto finanziato da un flusso mensile piuttosto che come un investimento una tantum.

Due testi del giugno 2026 estendono questa cornice invece di sostituirla. Il 1° giugno, «L'ingénierie logicielle à l'ère de l'IA : tout change... et rien ne change» espone il paradosso: nessuna fase dello SDLC scompare con l'IA, ognuna si intensifica. Rafal riporta che in Sfeir una coppia formata da un esperto di business e un tech lead guida ora circa l'80% della catena di produzione, e prescrive tre gate non negoziabili (specifica, pianificazione, revisione della consegna). La sua formulazione: "plus l'exécution est rapide, plus le cadre doit être strict". Il «vibe coding» è giudicato insostenibile in un'azienda.

Il 4 giugno, «Tokenomics foundation : l'ère du FinOps appliqué à l'IA est officiellement ouverte» sposta lo stesso ragionamento sul piano economico: il token è la nuova unità di misura della spesa tecnologica, l'IA costa circa 10 euros per hour per postazione di lavoro potenziata, e il FinOps riguarda l'efficienza più che la riduzione dei costi.

La costante attraverso tutti e tre i testi è il rifiuto di collocare il problema negli strumenti. Ciò a cui Rafal torna continuamente è il modello operativo, più difficile da cambiare di un fornitore.