2026: L’anno in cui i costi dell’AI costringeranno ogni azienda a rivedere la sua strategia

Negli ultimi anni, ho visto firsthand come il paesaggio dei dati e dell’AI stia cambiando rapidamente, in particolare mentre le aziende lavorano per modernizzare architetture complesse e garantire al tempo stesso prestazioni affidabili a livello globale. La pressione sui leader sta aumentando poiché le aspettative intorno all’AI accelerano e il divario si allarga tra ciò che le organizzazioni vogliono raggiungere e ciò che la loro infrastruttura può realisticamente supportare. Questa tensione sta ridisegnando le priorità del settore e sta creando le condizioni per ciò che verrà dopo. Sulla base della mia esperienza nel settore e della mia esperienza come leader di Teradata attraverso molte trasformazioni, ecco le mie tre previsioni per ciò che possiamo aspettarci nel 2026.

1. La svolta nella produzione di AI agente

Il 2026 sarà l’anno in cui le aziende finalmente supereranno il divario tra i piloti e la produzione di AI agente su larga scala. Mentre il 2025 ha visto il paradosso dell’AI, con il 92% delle aziende che aumentano gli investimenti in AI ma solo l’1% che raggiunge la maturità, il 2026 separerà i vincitori dai perdenti. L’ostacolo alla produzione di AI non era mai stato quello di costruire modelli o generare idee; era quello di distribuire l’AI su larga scala con fiducia, contesto ed efficienza economica.

Nell’anno prossimo, vedremo le interazioni tra agenti diventare mainstream in almeno un’industria B2B importante, che sia approvvigionamento, catena di fornitura o servizio clienti. Le organizzazioni che si preparano alle enormi richieste computazionali dell’AI agente si troveranno così avanti che i concorrenti troveranno quasi impossibile raggiungerli. A differenza delle applicazioni tradizionali che effettuano poche query al minuto, i sistemi di AI agente con potenziale di query sempre attivo generano 25 volte più richieste di database e consumano 50-100 volte più risorse di calcolo mentre ragionano sui problemi, raccolgono il contesto e eseguono attività.

Questi non sono solo numeri più grandi; rappresentano un cambiamento fondamentale nel modo in cui l’infrastruttura aziendale deve funzionare. La sfida dell’infrastruttura è profonda e richiede architetture di elaborazione parallela massiccia – un approccio di calcolo che utilizza numerosi processori per eseguire calcoli simultaneamente su diverse parti di un grande set di dati – che possano gestire carichi di lavoro misti su larga scala. Mentre le aziende distribuiscono potenzialmente migliaia di questi agenti che valutano milioni di relazioni attraverso migliaia di tabelle per prendere una singola decisione, i millisecondi inizieranno a contare. Non stiamo più parlando di assistenti AI isolati; stiamo parlando di interi ecosistemi di agenti specializzati che lavorano insieme, ognuno dei quali interroga i dati, ragiona sulle opzioni e coordina con altri agenti in tempo reale. Le aziende che riescono a gestire questo volume in modo efficiente con costi prevedibili domineranno, mentre quelle colte di sorpresa dai costi di infrastruttura in aumento lottano.

Entro la fine del 2026, mi aspetto storie di ROI quantificabili misurate in centinaia di milioni, non solo proiezioni ottimistiche. I primi dispiegamenti di produzione dimostreranno un valore aziendale concreto che va al di là dei guadagni di produttività per raggiungere una vera trasformazione aziendale. Questi non saranno semplici chatbot o riassunti di documenti; saranno sistemi intelligenti che cambiano radicalmente il modo in cui il lavoro viene svolto in tutta l’organizzazione.

2. Le guerre delle piattaforme di conoscenza: quando i millisecondi diventano milioni

Nel 2026, le aziende scopriranno che i loro agenti AI sono intelligenti solo quanto la loro infrastruttura di dati è veloce. Quando un sistema agente fa 10.000 query per rispondere a una singola domanda del cliente, la differenza tra 100ms e 10ms di tempo di risposta alla query non è solo l’esperienza utente; è la differenza tra una fattura mensile di infrastruttura di 50.000 dollari e una di 5 milioni di dollari.

I dati dell’industria supportano questo cambiamento. IDC’s FutureScape 2026 prevede che entro il 2028, il 45% delle interazioni con prodotti e servizi IT utilizzerà gli agenti come interfaccia principale per le operazioni in corso. McKinsey’s stato dell’AI nel 2025 ha rivelato che dove la penetrazione potenziale dell’AI è alta, i sistemi agente stanno rapidamente trasformando il modo in cui le organizzazioni consumano tecnologia. I primi dispiegamenti di produzione rivelano che i flussi di lavoro agente generano 25 volte più query di database rispetto alle applicazioni tradizionali. Una singola interazione del servizio clienti alimentata da AI che in precedenza richiedeva tre chiamate API ora scatena migliaia di query contestuali mentre l’agente ragiona sulle opzioni, convalida le informazioni e sintetizza le risposte.

I tradizionali data warehouse cloud ottimizzati per l’analisi batch si piegheranno sotto le richieste agente in tempo reale. La natura sempre attiva delle piattaforme agente è fondamentalmente in conflitto con gli ambienti di calcolo dinamici progettati per avviarsi per carichi di lavoro pianificati e spegnersi per risparmiare sui costi. MIT’s NANDA initiative ha scoperto che il 95% dei programmi pilota di AI non riesce a fornire un impatto P&L misurabile, non a causa della qualità del modello, ma a causa di un “divario di apprendimento” in cui i sistemi non possono adattarsi abbastanza rapidamente ai flussi di lavoro aziendali. Quando la latenza dell’infrastruttura si aggiunge a questo divario, anche gli agenti più sofisticati diventano inefficaci. Le organizzazioni si renderanno conto che l’ottimizzazione delle query – un tempo considerata un problema risolto affidato agli amministratori di database – è diventata il collo di bottiglia critico nel ROI dell’AI.

È qui che le piattaforme costruite su architetture di elaborazione parallela massiccia incontrano il futuro dell’AI. I sistemi costruiti dal basso per carichi di lavoro misti (gestione di query operative e carichi di lavoro analitici simultaneamente senza degrado delle prestazioni) separeranno i vincitori da coloro che restano indietro. Quando ogni millisecondo di prestazione della query influisce direttamente sull’intelligenza dell’agente, sulla qualità della risposta e sui risultati aziendali, le decisioni sull’infrastruttura diventano imperativi strategici.

Stiamo già vedendo questo con i clienti che eseguono agenti AI di produzione. Sono scioccati nello scoprire che il loro ‘moderno’ data warehouse cloud aggiunge 2-3 secondi a ogni interazione dell’agente, rendendo l’AI lenta e non reattiva. Moltiplicare questa latenza su migliaia di interazioni quotidiane e l’esperienza utente diventa insostenibile. Entro la fine del 2026, le prestazioni della query diventeranno il criterio di valutazione principale per le decisioni sull’infrastruttura di AI, sostituendo i costi di archiviazione e la scalabilità come principali preoccupazioni.

La dinamica del potere cambia drasticamente quando le aziende possono distribuire l’AI direttamente contro un’infrastruttura di dati ottimizzata con decenni di esperienza di analisi decisionale incorporata. Invece di essere vincolate da architetture di vendor che non possono gestire i volumi di query agente, hanno la flessibilità di innovare alla velocità dell’AI, offrire esperienze di agente reattive e evitare gli incubi di prestazione che derivano da un’infrastruttura non adatta al carico di lavoro.

Questo cambiamento costringerà a un riassetto nel paesaggio delle piattaforme di dati. I vendor che sopravvivranno saranno quelli che potranno dimostrare che le loro architetture sono state costruite per questo momento: dove i tempi di risposta alle query inferiori a un secondo su larga scala non sono una funzione, ma la base dell’automazione intelligente

3. La rinascita ibrida: la sovranità dei dati diventa strategica

L’oscillazione si sposta nuovamente verso ambienti ibridi mentre le aziende si rendono conto che non si tratta più di scegliere tra cloud e on-premises. Si tratta di operare efficacemente su entrambi per soddisfare diverse esigenze aziendali. Nel 2026, la sovranità dei dati si dimostrerà non solo una questione di conformità, ma anche di vantaggio competitivo strategico e, sempre più, di sopravvivenza economica.

L’economia è inconfutabile: poiché l’AI agente guida i volumi di query esponenziali, i costi del cloud sono destinati a schizzare verso l’alto. Gartner prevede che entro il 2030, le aziende che non ottimizzeranno l’ambiente di calcolo AI sottostante pagheranno oltre il 50% in più di quelle che lo faranno, mentre il 50% delle risorse di calcolo cloud sarà dedicato ai carichi di lavoro di AI entro il 2029, rispetto a meno del 10% di oggi – un aumento di cinque volte nei carichi di lavoro di AI. Le organizzazioni stanno scoprendo che l’ibrido non è un retaggio del passato; è il percorso pragmatico in avanti. Stiamo vedendo una rinascita dei dispiegamenti ibridi che riflette una maggiore comprensione di come le aziende possano ottimizzare i costi sfruttando sia le capacità on-premises che cloud in modo strategico.

La matematica è convincente. Quando si eseguono migliaia di agenti AI che effettuano milioni di query quotidianamente, la differenza tra i costi del cloud e on-premises diventa sbalorditiva. Le aziende intelligenti stanno già modellando questi scenari e si rendono conto che il dispiegamento ibrido strategico non è solo una cosa gradita; è essenziale per operazioni di AI sostenibili. Mentre l’AI diventa il differenziatore, le organizzazioni capiranno che le loro strategie di dati e la loro conoscenza del settore sono troppo preziose per essere completamente affidate ai fornitori di servizi cloud. Vorrebbero controllare e possedere i propri dati, sapere dove si trovano geograficamente e gestire l’economia dell’AI su larga scala.

Questo trend sarà più pronunciato a livello internazionale e nei settori regolamentati come i servizi finanziari e la sanità, ma l’imperativo dei costi guiderà l’adozione in tutti i settori. Le aziende che offrono vera flessibilità di dispiegamento, con dati, calcolo, modelli, carichi di lavoro, risultati ed esperienze coerenti attraverso ambienti ibridi, vinceranno. Le organizzazioni esigeranno la capacità di eseguire funzionalità di AI all’avanguardia, compresi modelli linguistici e elaborazione vettoriale, dietro i propri firewall mentre mantengono la stessa velocità di innovazione dei concorrenti cloud-native senza rompere la banca.

Il futuro appartiene alle piattaforme che abilitano la velocità e la scala dell’AI ovunque risiedano i dati, che sia nel cloud pubblico, on-premises o cloud privato, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni economicamente razionali sulla collocazione del carico di lavoro mentre l’AI agente ridisegna le strutture dei costi. Questo non riguarda il ritorno ai vecchi modi di pensare; riguarda l’adozione di un approccio più sofisticato che tratta l’infrastruttura come un portafoglio strategico in cui diversi carichi di lavoro vengono eseguiti nell’ambiente più adatto in base a prestazioni, costi, sicurezza e requisiti di conformità.

Il 2026 è quando l’AI agente passa da un concetto di sala riunioni a realtà operativa, ridisegnando radicalmente il modo in cui le aziende competono, costruiscono software e gestiscono la loro infrastruttura. Le aziende che padroneggiano il dispiegamento su larga scala, mantengono il controllo dei loro dati e del contesto e progettano per la flessibilità ibrida stabiliranno vantaggi che diventeranno quasi impossibili da superare.