Capgemini ha presentato oggi “TechnoVision Top 5 Tech Trends to Watch in 2026”, evidenziando le tecnologie che si prevede raggiungeranno un punto di svolta il prossimo anno. Sebbene l’intelligenza artificiale (AI) e l’AI generativa (Gen AI) rimangano fondamentali, la loro influenza si estende ora allo sviluppo di software, alle architetture cloud e alle operations aziendali. Queste tendenze riflettono un cambiamento verso una maggiore integrazione, resilienza e valore commerciale tangibile.
Tecnologie da tenere d’occhio. TechnoVision 2026:
1) L’anno della verità per l’AI
L’AI è senza dubbio la tecnologia che sta caratterizzando questo decennio, ma il ritmo degli investimenti ha superato la velocità con cui le organizzazioni l’hanno implementata e ne hanno tratto valore. Facendo il punto su alcuni degli esperimenti di AI che non hanno prodotto i risultati attesi, i leader aziendali ora capiscono che il problema non derivava dalla tecnologia in sé, ma dall’approccio e dalla metodologia aziendale. L’implementazione su larga scala richiederà tempo e il valore a lungo termine non risiederà in casi d’uso isolati, ma in implementazioni dell’AI a livello aziendale. Con l’avvento della vera fase di crescita, sta emergendo un ecosistema di AI più radicato nel valore operativo e nell’architettura aziendale, che parte dalle basi di dati e dalla loro infrastruttura e si concentra sulla “chimica essere umano-AI”. Il 2026 segnerà il passaggio dalla fase di “proof-of-concept” a quella di “proof-of-impact”, garantendo che l’AI produca risultati misurabili, fiducia e collaborazione su larga scala, gettando al contempo le basi per una trasformazione su scala ancora più ampia.
Perché è importante: il ritmo di sviluppo dell’AI non mostra segni di rallentamento e l’offerta disponibile sul mercato continua a crescere. Allo stesso tempo, dopo anni di progetti pilota frammentati, il 2026 sarà un anno di progressi significativi, in cui le organizzazioni investiranno nella preparazione dei dati e dell’AI e, cosa ancora più importante, nella “chimica essere umano-AI”, allontanandosi dall’hype per sfruttare il potenziale trasformativo di questa tecnologia.
2) L’AI sta divorando il software
Il software ha divorato il mondo e ora l’AI sta divorando il software. L’AI sta infatti ridefinendo il ciclo di vita dello sviluppo del software in tutti i settori, passando dalla scrittura del codice all’espressione dell’intento. Dopo anni di automazione e accelerazione guidata da DevOps, l’AI sta generando e mantenendo sempre più componenti di software. D’ora in poi, gli sviluppatori specificheranno i risultati mentre l’AI genererà e manterrà i componenti, abbreviando i cicli di consegna e migliorando la qualità. La governance e la supervisione rimangono comunque fondamentali per prevenire allucinazioni, falle di sicurezza ed errori silenti. Questa nuova era di “ricostruzione del software” lungo l’intera catena del valore è in linea con la trasformazione in un’azienda AI-native, che opera su piattaforme adattive piuttosto che statiche. Questo approccio apre opportunità per costruire sistemi più adattivi e sovrani, riducendo la dipendenza dai fornitori di Software-as-a-Service e consentendo la differenziazione attraverso prodotti su misura a prezzi competitivi.
Perché è importante: nel 2026, questo cambiamento ridefinirà sempre più i ruoli, rendendo la supervisione umana e il controllo della qualità essenziali per la fiducia e la resilienza. Le organizzazioni inizieranno a ricostruire le loro applicazioni e dovranno concentrarsi sulla riqualificazione della loro forza lavoro dedicata allo sviluppo software nel prossimo futuro. La nuova valuta dell’esperienza risiederà infatti nel pensiero sistemico, nell’orchestrazione dell’AI e degli agenti e nella gestione di processi complessi e autonomi e di catene di tool.
3) Cloud 3.0: tutte le varianti del cloud
Il cloud sta entrando nella sua nuova fase evolutiva, in cui le architetture ibride, private, multi-cloud e sovrane non sono più una nicchia, ma fondamentali per il funzionamento dell’AI su larga scala, al punto da diventare la spina dorsale operativa dell’AI e dei carichi di lavoro degli agenti. L’intelligenza artificiale non è in grado di scalare e ottenere le prestazioni adeguate solo sul cloud pubblico classico, e questo incentiva l’adozione di tutti gli altri modelli di cloud. Infatti, i sistemi agentici si basano su infrastrutture scalabili e a bassa latenza, con edge e cloud che funzionano come un unico tessuto intelligente. Inoltre, le interruzioni su larga scala e le pressioni geopolitiche accelerano le strategie di diversificazione e resilienza. Mentre le piattaforme ibride diventeranno mainstream, le organizzazioni riprogetteranno le architetture per garantire performance, portabilità, sovranità e autonomia strategica al fine di assicurare la continuità del business.
Perché è importante: il Cloud 3.0 aumenterà le possibilità per le organizzazioni di adattare l’utilizzo del cloud alle diverse esigenze, in particolare in termini di ridondanza delle risorse, criticità e latenza. Allo stesso tempo, tuttavia, mentre questo può aumentare la resilienza, potrebbe anche comportare una maggiore complessità da gestire, esercitando pressione sui fornitori di cloud per migliorare l’interoperabilità nelle loro strategie multi-vendor. Nell’era del Cloud 3.0, le organizzazioni dovranno assicurarsi di essere dotate delle competenze giuste, di una governance agile e di una mentalità adattiva che consentano operations sicure in diversi ambienti cloud.
4) L’ascesa delle operations intelligenti
I sistemi aziendali si stanno evolvendo da sistemi statici di registrazione a veri e propri motori di operations intelligenti: si tratta di una “rivoluzione copernicana[1]” in cui i processi diventano il fulcro, invece di essere applicazioni aggiuntive. Grazie alle promesse dei sistemi agentici, le aziende hanno l’opportunità di ripensare e riprogettare i propri processi aziendali per renderli auto-miglioranti, adattabili e agili. Le aziende stanno ora cercando di orchestrare interi processi, non singole fasi isolate, per eseguire operations connesse che abbattano i silos, creando catene del valore integrate e consentendo l’ottimizzazione a livello organizzativo. Gli agenti AI integrati nei processi core stanno iniziando a monitorare l’attività, ottimizzare l’esecuzione, risolvere le eccezioni e orchestrare i flussi di lavoro tra finanza, supply chain, risorse umane e servizio clienti. L’automazione passerà alla co-gestione essere umano-AI, in cui l’AI propone ed esegue mentre gli esseri umani supervisionano e governano. La supervisione diventerà un principio di progettazione per garantire fiducia e resilienza. Le operations intelligenti consentiranno alle aziende di passare da un approccio reattivo a uno proattivo, riducendo le inefficienze e migliorando l’agilità. Le app e le operations evolveranno continuamente invece di rimanere statiche, predefinite o gestite manualmente.
Perché è importante: nel 2026, le organizzazioni passeranno dai progetti pilota ai primi livelli di produzione, dall’automazione frammentata alle catene del valore end-to-end, ma il successo dipenderà dalla capacità di garantire affidabilità e scalabilità degli agenti AI e dall’efficacia dell’interazione tra essere umano e AI.
5) Il paradosso senza confini della sovranità tecnologica
In un contesto di incertezza geopolitica, la sovranità tecnologica è passata da concetto politico a priorità strategica. Le nazioni e le imprese cercano ora di ottenere il controllo sulle tecnologie critiche in un mondo che rimane profondamente interconnesso. Il risultato è un nuovo paradosso: la sovranità non è più definita dall’isolamento, ma da una interdipendenza resiliente. Poiché non esiste una piena autonomia tecnologica, le organizzazioni si concentreranno sulla mitigazione dei rischi e sul controllo selettivo dei livelli chiave. Garantire la continuità operativa diventerà l’imperativo primario attraverso fornitori diversificati e alternative sovrane. Stanno inoltre emergendo modelli di AI multi-cloud sovrani e modelli regionali, piattaforme aperte e nuovi ecosistemi di chip per offrire scelta e flessibilità strategica.
Perché è importante: nel 2026, la corsa al controllo degli stack critici della catena del valore digitale continuerà, dai semiconduttori all’archiviazione dei dati fino ai modelli di AI, mentre la maggior parte degli hyperscaler e dei grandi fornitori di cloud lanceranno probabilmente offerte di cloud sovrani. Ciò avrà un profondo impatto sul modo in cui le aziende mitigano i rischi e garantiscono la resilienza.
