Se il 2025 è stato l’anno dell’“adozione”—in cui le organizzazioni si sono affrettate a integrare chatbot e a sperimentare strumenti generativi—il 2026 è destinato a essere l’anno dell’“azione”. All’inizio di gennaio 2026, il panorama dell’intelligenza artificiale è cambiato radicalmente. La novità di “chiacchierare” con una macchina è svanita, sostituita da una spietata richiesta di Return on Investment (ROI) e utilità tangibile. I giorni in cui l’IA veniva trattata come un giocattolo di novità sono finiti; siamo entrati nell’era della “Impresa autonoma”.
L’anno passato ha visto la cristallizzazione di diverse tecnologie che appena 18 mesi fa erano concetti teorici. Abbiamo assistito all’ascesa di modelli di “ragionamento” che si fermano a pensare prima di parlare, alle prime vere implementazioni di agenti autonomi in grado di eseguire workflow complessi senza supervisione umana, e al consolidamento di quadri normativi da Bruxelles alla California.
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Perché il 2026 è diverso: tecnologia + economia + regole
Tre forze convergono nel 2026 per rendere l’IA fondamentale piuttosto che sperimentale:
- I modelli di frontiera sono più capaci e più economici da eseguire (co-progettazione modello + infrastruttura). I principali fornitori continuano a rilasciare nuove versioni “di frontiera” e aggiornamenti iterativi che spingono le capacità di ragionamento multimodale, coding e retrieval in toolchain pratiche. Questi rilasci di modelli sono abbinati a iniziative infrastrutturali che mirano a forti riduzioni del costo per token e per inferenza.
- L’hardware e la disponibilità di memoria rimodellano l’economia unitaria. La domanda di HBM, memoria avanzata e compute nei data center è esplosa; i fornitori e le fonderie stanno investendo pesantemente per aumentare l’offerta e co-progettare chip e sistemi che riducano energia e costo di inferenza. Questo sta cambiando quali carichi di lavoro hanno senso economico implementare su scala.
- Regolazione e politiche nazionali passano dalla guida all’applicazione. Le tappe di implementazione dell’AI Act dell’UE e le recenti azioni esecutive nazionali negli Stati Uniti e in altre regioni significano che conformità, trasparenza e ingegneria della sicurezza sono ora temi a livello di consiglio di amministrazione, non solo preoccupazioni di R&D.
Insieme, queste forze significano che il 2026 non riguarda solo demo migliori — riguarda l’adozione mainstream in IT aziendale, dispositivi consumer, sanità, manifattura e servizi del settore pubblico.
1. IA agentica: l’ascesa del “Servizio-come-Software”
Il cambiamento più significativo nel 2026 è la transizione dall’IA generativa (macchine che creano contenuti) all’IA agentica (macchine che eseguono attività).
Il contesto del 2025:
Nel 2025 abbiamo visto i limiti del modello “copilot”. Pur utile, il copilot richiedeva comunque un “pilota” umano. Gli utenti si sono stancati della sollecitazione continua necessaria per ottenere output di valore. La risposta dell’industria è stata lo sviluppo di “Agenti”—sistemi capaci di percezione, pianificazione e uso di strumenti.
Cosa sta cambiando: i sistemi “agentici”—agenti di IA che pianificano, eseguono workflow multi-step, concatenano strumenti e coordinano con umani o altri agenti—maturano da esperimenti ad automazione di produzione. La combinazione di framework per agenti, modelli multimodali, migliore integrazione con l’esecuzione di codice e arricchimento tramite recupero rende pratico automatizzare compiti complessi come revisione di contratti, gestione delle eccezioni nella supply chain, sintesi della ricerca e cicli di progettazione iterativi. I thought leader prevedono sempre più che la produttività dei dipendenti verrà ridefinita da assistenti di IA dedicati per ogni lavoratore della conoscenza.
La tendenza del 2026:
Nel 2026 stiamo assistendo alla fine del tradizionale modello SaaS (Software as a Service) e alla nascita del “Servizio-come-Software”. Invece di acquistare una licenza per un umano che utilizzi uno strumento (es. Salesforce), le aziende iniziano ad acquistare l’esito stesso (es. un agente di IA che qualifica autonomamente i lead e aggiorna il CRM).
Previsione: Entro la fine del 2026, la metrica principale del successo dell’IA passerà da “token generati” ad “attività completate”. Prevediamo che il 40% delle applicazioni enterprise presenterà agenti autonomi integrati, rispetto a meno del 5% nel 2025. Tuttavia, ciò innescherà anche le prime grandi “Interruzioni agentiche”, in cui errori a cascata tra agenti comunicanti causano significative interruzioni operative, rendendo necessari nuovi protocolli di monitoraggio “Agent Ops”.
Autonomia con autorità: A differenza dei loro predecessori del 2025, gli agenti del 2026 stanno ricevendo una “agency limitata”. Hanno il permesso di eseguire chiamate API, inviare email e spostare dati tra applicazioni a silos senza approvazione umana per ogni passaggio. Questa capacità di orchestrazione consente loro di agire come aggregatori di API definitivi, cucendo insieme ecosistemi software frammentati.
L’IA “blue collar”: Stiamo vedendo una divergenza tra “Agenti creativi” (copy marketing, design) e “Agenti operativi” (logistica, inserimento dati, ticketing IT). Questi ultimi, spesso alimentati da modelli specializzati e più piccoli, stanno automatizzando rapidamente il “lavoro di raccordo” e ripetitivo della moderna impresa.
2. Le macchine “pensanti”: modelli di ragionamento e compute al tempo di test
Il rilascio di modelli come la serie o di OpenAI e le iterazioni di Google Gemini 3 Pro ha introdotto un nuovo paradigma: Pensiero di Sistema 2 per l’IA.
Il contesto del 2025:
Per anni, i Large Language Model (LLM) hanno operato con “Sistema 1”—veloce, intuitivo e incline alle allucinazioni. Non “sapevano” cosa stessero dicendo; stavano semplicemente predicendo il prossimo token statisticamente probabile. Alla fine del 2025, la svolta del “calcolo al tempo di test” ha permesso ai modelli di “pensare” (processare catene logiche) prima di rispondere.
La tendenza del 2026:
Il 2026 sarà l’anno in cui le capacità di ragionamento diventano commoditizzate e specializzate.
- Qualità sopra la velocità: Per attività ad alto impatto—architetture di codice, analisi legale, generazione di ipotesi scientifiche—gli utenti accettano una latenza più alta (tempi di attesa di 10-60 secondi) in cambio di un’accuratezza nettamente superiore. La “corsa al ribasso” sulla latenza è finita per questi segmenti; è iniziata la “corsa alla profondità”.
- L’economia della catena di ragionamento: Sta emergendo un nuovo modello di pricing. Invece di pagare solo per i token di input/output, le imprese pagheranno per il “tempo di pensiero”. Questo cambiamento favorisce la risoluzione di problemi complessi rispetto al semplice retrieval.
- Giudizio e analisi: Questi modelli non stanno più solo recuperando informazioni; le stanno valutando. Nel 2026, ci aspettiamo di vedere endpoint API “Ragionamento-come-Servizio” in cui gli sviluppatori possono delegare loop logici complessi—come fare il debug di una codebase o ottimizzare un percorso di supply chain—a questi pesi “a pensiero lento”.
- Previsione: Il “Prompt Engineering” evolverà in “Ingegneria del contesto”. Poiché i modelli di ragionamento possono auto-correggersi e pianificare, il ruolo dell’utente passa dal creare la frase perfetta a fornire il contesto completo, disordinato, e un obiettivo chiaro. Il modello gestisce il “come”.
3. Piccoli ma potenti: il boom di Edge AI e SLM
In controtendenza rispetto ai massicci modelli di ragionamento, il 2026 è anche l’anno dei Small Language Model (SLM). “Più piccolo è più intelligente” è il nuovo mantra dei CTO attenti ai costi.
Il contesto del 2025:
Eseguire un modello classe GPT-4 per ogni interazione con il cliente è finanziariamente rovinoso. Alla fine del 2025, i modelli a pesi aperti (come varianti Llama e Mistral) e gli SLM proprietari (come Phi di Microsoft) hanno iniziato a mostrare che i parametri non sono tutto: conta la qualità dei dati.
La tendenza del 2026:
Nel 2026 non pensiamo più a “solo cloud” vs. “dispositivo” come a un compromesso di nicchia: i foundation model on-device e l’orchestrazione ibrida cloud/dispositivo sono mainstream. La strategia dei foundation model di Apple—che combina un piccolo modello on-device ottimizzato per latenza e privacy con modelli server scalabili per lavori più pesanti—esemplifica il movimento verso distribuzioni di modelli distribuite che danno priorità a privacy, reattività e capacità offline. Allo stesso modo, i vendor di dispositivi annunciano assistenti di IA integrati su PC e wearable, con inferenza on-device per personalizzazione locale e attività sensibili alla latenza.
- La fascia dolce 3B-7B parametri: I modelli nell’intervallo 3-7 miliardi di parametri sono diventati “sufficientemente buoni” per l’80% dei compiti specifici (sintesi, coding di base, classificazione). Sono economici da addestrare, istantanei da eseguire e possono vivere sul dispositivo.
- Privacy e sovranità: Eseguire l’IA in locale su un laptop o smartphone è la garanzia di privacy definitiva. Per settori come sanità e finanza, inviare dati sensibili al cloud è un non-starter. L’Edge AI risolve questo problema.
4. Video generativo e media immersivi
Infine, il 2026 è l’anno in cui il Video Generativo arriva in “prima serata”. La valle perturbante viene superata.
Il contesto del 2025:
Sora, Runway e altri ci hanno stupito con demo nel 2024 e 2025, ma coerenza e controllo erano problematici. Fisica “glitchy” e mani che si deformano erano comuni.
La tendenza del 2026:
- Da “prompt-to-video” a “modalità regista”: Gli strumenti del 2026 offrono un controllo granulare. I creatori possono controllare angoli di camera, illuminazione e coerenza dei personaggi tra le scene. Questo trasforma la GenAI da una “slot machine” (sperare in un buon risultato) a uno strumento di produzione professionale.
- Celebrità e influencer sintetici: Assistiamo all’ascesa di avatar di IA iper-realistici indistinguibili dagli umani nelle videochiamate o nei feed social. Questo sta creando una nuova economia dei “Media sintetici”, in cui i brand concedono in licenza l’immagine di una celebrità per consentire all’IA di generare spot locali illimitati.
5. I modelli multimodali generalisti diventano mainstream
Oltre il testo e le immagini, i progressi tecnici del 2025 hanno reso plausibile su scala la comprensione video e la generazione testo-in-video. Ciò apre nuove classi di prodotto — dall’editing video automatizzato e il monitoraggio della conformità ad assistenti più ricchi che possono ragionare su meeting, webinar e CCTV.
Il video è più difficile del testo statico o delle immagini perché richiede ragionamento temporale, allineamento audio-visivo e la capacità di riassumere lunghe sequenze in modo coerente. Il payoff, però, è enorme: i clienti enterprise pagheranno per risparmi di tempo e nuovi insight (ad es., team di conformità che scansionano ore di filmato; team marketing che generano varianti creative localizzate).
Il contesto del 2025:
Cosa sta cambiando: i migliori modelli nel 2025–26 non sono solo più grandi; sono più generali. Piuttosto che sistemi separati per testo, immagini, codice e ragionamento, i fornitori leader distribuiscono modelli unificati che accettano e ragionano su più modalità, chiamano strumenti esterni (API, database, ambienti di esecuzione del codice) e decidono se fornire una risposta rapida o “pensare più a lungo” (ragionamento interno multi-step). Gli annunci su GPT-5 di OpenAI e gli aggiornamenti iterativi nella linea GPT-5 illustrano questa direzione: percezione visiva migliorata, migliore ragionamento sul codice e modalità di inferenza adattive. La serie Gemini di Google continua a spingere il ragionamento multimodale e le funzionalità agentiche (le recenti note su “Gemini 3 Flash” evidenziano ragionamento visivo/spaziale migliorato e capacità di coding agentiche). Queste capacità vengono rapidamente productizzate nella ricerca, negli strumenti per sviluppatori e nei copiloti enterprise.
La tendenza del 2026:
Productization: Aspettatevi le prime funzionalità di “comprensione video” ampiamente adottate all’interno di prodotti SaaS mainstream (archivi di meeting ricercabili, QA video, highlight reel automatizzati).
Sicurezza e abuso: I progressi testo-in-video aumenteranno i rischi di deepfake e disinformazione — i regolatori e le piattaforme spingeranno per strumenti di provenienza e rilevamento dei contenuti. Il lavoro del 2025 dell’UE sull’etichettatura dei contenuti lo segnala.
Implicazioni per aziende e sviluppatori:
- Productization: I modelli multimodali riducono il numero di integrazioni necessarie per costruire funzionalità come ispezione visiva, comprensione documentale e generazione di codice. Le roadmap di prodotto accelerano.
- Tradeoff costo/latenza: I modelli generalisti possono essere pesanti in compute. Le implementazioni pratiche utilizzano una famiglia di modelli (flash/veloci vs. lenti/alta qualità) e approcci con retrieval aumentato.
- Nuovi pattern di UX: Conversazioni che mescolano voce, immagine, diagrammi e testo—dove il sistema agisce come un collaboratore fluente—diventano comuni, spostando il design UI lontano dalle caselle di testo a input singolo.
6. I modelli multimodali generalisti diventano mainstream
Il contesto del 2025:
I vendor hardware hanno segnalato piattaforme progettate per ridurre drasticamente il costo di inferenza (l’annuncio Rubin e i messaggi correlati), mentre i team cloud e dispositivo si sono concentrati su personalizzazione on-device o near-edge negli annunci di prodotto. La ricerca su distillazione, quantizzazione e inferenza aumentata dal retrieval è maturata.
I principali vendor hanno rivelato ambiziose roadmap hardware. AMD ha annunciato architetture “yotta-scale” a livello rack e una piattaforma Helios progettata per fornire rack multi-exaflop mirati ad addestrare modelli da trilioni di parametri in un singolo rack. Gli hyperscaler e i produttori di chip hanno lanciato nuovi sforzi di packaging e co-progettazione per accelerare l’addestramento a precisione mista e i carichi di calcolo sparsi. Al CES 2026 le aziende hanno impegnato silicio ottimizzato per la robotica e chip di Edge AI.
La tendenza del 2026:
Il 2026 vede annunci significativi di piattaforme che mirano a ridurre il costo di esecuzione dei modelli grandi—sia tramite silicio più veloce sia tramite co-progettazione a livello di sistemi. I principali fornitori di GPU e sistemi di IA hanno svelato piattaforme al CES 2026 che promettono riduzioni drastiche del costo di inferenza attraverso “co-progettazione estrema” di silicio, networking e stack software. I report dell’industria mostrano anche domanda in crescita per la memoria (HBM) e rinnovata redditività dei fornitori mentre il mercato del compute nei data center si espande. Insieme, questi sviluppi riconfigurano l’equazione dei costi per hosting e fine-tuning su larga scala.
Impatto concreto:
- Costo per token più basso sblocca casi d’uso più ampi a bassa latenza e alto throughput (ad es., personalizzazione in tempo reale, assistenza clienti ad alto volume).
- Nuove funzionalità di sistema (ad es., fabric di accelerazione per inferenza, librerie MLOps ottimizzate per il nuovo hardware) semplificano la distribuzione e riducono il costo totale di proprietà.
- Continuum edge-to-cloud: Con piattaforme di inferenza più efficienti, alcuni carichi di lavoro migrano di nuovo verso data center centralizzati per economie di scala; altri restano all’edge per motivi di latenza/privacy.
7. Regolazione, governance e standard applicabili dell’IA raggiungono la maturità
Il 2025 è stato l’anno in cui la “soft law” si è irrigidita. Le aziende che hanno trattato la conformità come un ripensamento affrontano costi di retrofit: tracciabilità, documentazione, filigranatura e valutazioni del rischio dimostrabili stanno diventando non negoziabili, soprattutto per prodotti venduti nel mercato UE.
Il contesto del 2025:
L’AI Act dell’UE è entrato in vigore (1 agosto 2024) con tappe di governance applicabili nel 2025 e piena applicabilità in avvicinamento nel 2026; la FDA ha pubblicato linee guida in bozza sulla gestione del ciclo di vita per software abilitati all’IA nei dispositivi a gennaio 2025. Questi sono segnali diretti che l’ingegneria della conformità deve essere operazionalizzata. La regolazione sta cambiando i requisiti di prodotto — dalla spiegabilità e valutazioni del rischio alla provenienza dei dati e documentazione. Per le aziende che vendono a livello internazionale, rispettare le tempistiche dell’AI Act dell’UE è una necessità pratica piuttosto che un extra opzionale.
Negli Stati Uniti, l’amministrazione federale ha emesso documenti strategici a livello esecutivo e quadri di policy volti a coordinare la governance dell’IA e gli acquisti federali. I gruppi industriali e i consulenti legali hanno risposto di conseguenza, pubblicando bozza e roadmap di conformità.
La tendenza del 2026:
- Gli obblighi di trasparenza dell’UE (inclusa l’etichettatura dei contenuti e la conformità GPAI) si avvicineranno a standard applicabili; le aziende che operano nell’UE investiranno molto in documentazione, filigranatura e valutazioni di conformità.
- Gli Stati Uniti continueranno con approcci settoriali (sanità, finanza, difesa) e spingeranno leve di procurement federale per richiedere sistemi di IA auditabili e robusti. Aspettatevi più ordini esecutivi o linee guida che vincolino i contractor federali.
- I team di prodotto devono integrare pratiche “regulatory-by-design”: classificazione del rischio pre-rilascio, documentazione versionata e meccanismi per la provenienza dei contenuti.
- Legal e compliance dovrebbero far parte dei gate di rilascio del modello.
Temi trasversali: cosa collega le sette tendenze
- Famiglie di modelli, non monoliti singoli. Le implementazioni pratiche utilizzeranno uno spettro di modelli (piccoli on-device, medi per l’impresa, modelli di frontiera in cloud) combinati con retrieval e uso di strumenti; i pattern architetturali che supportano questo approccio a famiglia saranno vincenti.
- Il costo determina l’adozione delle capacità. Le innovazioni in hardware e piattaforme che riducono materialmente il costo di inferenza (sistemi annunciati al CES 2026 e tendenze nella disponibilità di memoria) determinano quali casi d’uso diventano redditizi.
- La regolazione plasmerà il design, non solo la conformità. Le regole orienteranno architettura, prompt engineering e aspettative di logging—quindi le organizzazioni che “progettano con la conformità” supereranno quelle che la aggiungono in seguito.
- Team umani + IA superano entrambe da sole. L’automazione agentica e i copiloti moltiplicano la produttività umana quando ruoli, confini e verifiche sono chiari.
Giudizio finale: ottimismo cauto con lavoro da fare
Il 2026 non sarà un singolo anno “make-or-break” per l’IA; sarà invece l’anno in cui l’ecosistema si professionalizza. I progressi tecnici del 2025 hanno sbloccato capacità (modelli multimodali, chip più veloci) mentre attori politici e di mercato hanno iniziato a insistere su implementazioni responsabili e auditabili. L’effetto netto: messa a prodotto più rapida ma vincoli più sensati — una combinazione che dovrebbe aumentare il valore nel mondo reale limitando la sperimentazione sconsiderata.
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