Il 2025 è stato un anno intenso. L’attenzione dell’ecosistema tecnologico si è concentrata soprattutto sull’Agentic AI, una generazione di sistemi in grado di prendere decisioni autonome e compiere azioni senza o con una minima supervisione umana. A differenza dei modelli deterministici che per anni hanno dominato l’automazione, l’AI agentica ha introdotto un paradigma basato su obiettivi, contesto e interazione continua con l’ambiente.
AI, geopolitica e sovranità digitale
Parallelamente, la dimensione macroeconomica ha messo alla prova governi e imprese: dazi e tensioni geopolitiche hanno imposto una revisione dei modelli di approvvigionamento e di business, spingendo molte aziende a ridisegnare supply chain e capacità produttiva, con un impatto significativo (anche) sull’ecosistema IT.
Nonostante la narrativa sull’intelligenza artificiale sia rimasta in buona parte ancorata all’efficienza interna, il 2025 ha segnato un allargamento sostanziale del perimetro: le organizzazioni hanno iniziato ad affidarsi all’AI per gestire l’incertezza, aggiornare forecast economico-finanziari in modo dinamico, adattare il portafoglio fornitori, prevedere performance aziendali in scenari estremamente volatili. Sullo sfondo, la sovranità digitale è diventata un fronte strategico: l’evoluzione normativa europea e la crescente sensibilità verso i temi giurisdizionali hanno spinto imprese e provider a riconsiderare architetture, dati e processi.
Alla luce delle principali previsioni degli analisti globali, è possibile delineare otto direttrici tecnologiche che nel 2026 potrebbero plasmare l’evoluzione delle aziende.
Multi-agent Systems: dall’AI agentica ai sistemi collaborativi
Secondo Gartner, nel 2026 assisteremo a un’evoluzione naturale da singoli AI agents autonomi a sistemi multi-agente in grado di collaborare, condividere informazioni e contribuire a flussi di lavoro anche complessi. La direzione era già evidente nel 2025, con le prime applicazioni reali; nel 2026 smetterà di essere un tema di frontiera per diventare una pratica più diffusa, sia pur non ancora mainstream.
Se l’AI agentica ha permesso di automatizzare task specifici, i sistemi multi-agente elevano questa logica con architetture complesse in cui ogni agente è addestrato per uno scopo preciso e opera come modulo specializzato, ma al tempo stesso interagisce con gli altri. Per fare un esempio, nei reparti commerciali, diversi agenti potranno lavorare in sequenza:
- uno dedicato alla qualificazione dinamica delle lead;
- uno all’analisi predittiva delle propensioni d’acquisto;
- uno alla personalizzazione automatica delle proposte;
- un ultimo alla preparazione dei materiali di vendita.
Modelli AI di dominio: l’AI entra nel cuore dei processi enterprise
Secondo gli analisti, nel 2026 i modelli linguistici generici (LLM e SLM) perderanno centralità in azienda a favore dei Domain-Specific Language Models (DSLMs), una categoria di modelli addestrati principalmente su dati specialistici e progettati per rispondere alle esigenze di un settore, di una funzione, di un’azienda o di un processo specifico.
Non si tratta di Small Language Model, ma di modelli capaci di interpretare il contesto, la terminologia e i vincoli operativi che i modelli generalisti faticano a raggiungere, quanto meno in modo efficiente. L’utilizzo di modelli AI specializzati aiuta inoltre a ridurre il fenomeno delle allucinazioni, tipico effetto collaterale degli LLM.
Secondo le previsioni, entro il 2028 oltre metà dei modelli GenAI adottati dalle imprese sarà di tipo domain-specific.
Neoclouds: l’ascesa dei provider GPU-first
Stando alle previsioni 2026 di Forrester, i neoclouds dovrebbero sottrarre 20 miliardi di euro di ricavi agli hyperscaler a causa della loro verticalizzazione in Generative AI.
Questi cloud provider (es. CoreWeave) si basano su un’infrastruttura fisica (GPU-first) e su servizi di piattaforma (PaaS) progettati per realizzare e gestire workload AI. Si tratta ovviamente di player giovani rispetto ai grandi nomi globali ma già in forte espansione, sostenuti da investimenti importanti.
Sovranità del dato: un fattore sempre più centrale
Nel 2026 il tema della sovranità del dato continuerà a essere una delle forze più influenti nelle decisioni IT. Non si tratta solo di valutare compliance o preferenze infrastrutturali: l’intero scenario geopolitico, unito all’evoluzione normativa europea, sta spingendo le imprese a riconsiderare profondamente dove risiedono i dati, quali attori esercitano giurisdizione su di essi e quali modelli architetturali garantiscono continuità operativa in un contesto instabile.
Il trend non riguarda solo chi sta valutando nuove migrazioni cloud, ma anche chi affronta progetti di repatriation selettiva per riportare workload critici in ambienti più controllati o regionali. La logica è quella del workload first: ogni carico di lavoro trova la sua collocazione ottimale in base a rischio, latenza, compliance, performance e sensibilità del dato.
AI Sovereignty: controllo end-to-end su dati, modelli e infrastrutture AI
Secondo IBM, nel 2026 la AI sovereignty diventerà un requisito critico per l’adozione di sistemi di intelligenza artificiale.
In modo analogo al punto precedente, si tratta della capacità di un’organizzazione di mantenere controllo completo sui propri sistemi AI, sui dati che li alimentano e sulle infrastrutture, cosa tutt’altro che banale o scontata in un contesto caratterizzato da dipendenze tecnologiche globali, risorse computazionali concentrate in poche regioni e un quadro normativo in continuo irrigidimento.
Quantum Advantage: l’era degli ecosistemi collaborativi
Sempre IBM ritiene che nel 2026 verrà raggiunto il cosiddetto Quantum Advantage, ovvero i computer quantistici saranno in grado di risolvere problemi con un beneficio misurabile rispetto ai modelli classici, sia in termini di accuratezza che di tempi e costi.
Nonostante le recenti accelerazioni, sottolineano gli analisti, il quantum computing non è una tecnologia che un’azienda possa gestire in autonomia e proprio per questo assisteremo con sempre maggiore frequenza alla crescita di partnership strutturate tra imprese, provider cloud e centri di ricerca.
L’attenzione, inoltre, continuerà a crescere sul fronte della sicurezza post-quantum: si stima infatti che la spesa dedicata alla quantum security supererà il 5% del budget complessivo per la sicurezza IT.
L’hyperautomation non cede terreno
Nonostante l’attenzione globale sull’AI generativa, l’automazione sistematica del maggior numero di processi di business (hyperautomation) manterrà una posizione centrale nelle strategie IT. Il motivo è chiaro e, sotto questo profilo, non si segnalano novità di rilievo rispetto agli scorsi anni: le aziende sono consapevoli che nessuna tecnologia singola, per quanto potente, sia in grado da sola di coprire il potenziale combinato di integrazioni, workflow orchestration, RPA e AI agentica, laddove quest’ultima concentrerà su di sé la maggior parte degli investimenti in ricerca.
Physical AI: l’intelligenza entra nel mondo fisico
Secondo gli analisti di Gartner, nel 2026 diventerà sempre più stretta la relazione tra intelligenza artificiale e robotica avanzata. Dopo anni in cui l’AI è stata percepita come tecnologia puramente software, entreremo in una fase in cui capacità cognitive, sensoriali e decisionali vengono integrate direttamente in macchine, dispositivi e infrastrutture operative.
La spinta verso la convergenza nasce dalla necessità di rendere i processi fisici più resilienti, soprattutto in contesti caratterizzati da volatilità della domanda, shortage di competenze e vincoli di sicurezza stringenti.
Soprattutto AI, ma non solo AI
Anche nel 2026 l’intelligenza artificiale occuperà le prime pagine, ma probabilmente con un taglio diverso rispetto al passato. La narrativa non sostituirà l’entusiasmo per le potenzialità innovative dell’AI, ma metterà in primo piano anche temi come governance, sicurezza, sovranità, affidabilità e coerenza con i processi aziendali.
Al tempo stesso, il 2026 probabilmente non sarà un monologo dell’AI. Altri trend tecnologici inizieranno a occupare lo spazio che meritano: i nuovi paradigmi cloud, spinti da esigenze di sovranità; l’avanzata del quantum e dei suoi potenziali vantaggi competitivi; la crescita della Physical AI, che ridefinisce l’interazione uomo-macchina; e infine un quadro cyber e normativo sempre più stringente, che obbligherà le imprese a integrare resilienza e compliance in tutte le scelte tecnologiche.
