Quali saranno le tendenze dell’intelligenza artificiale che domineranno nel 2026 e dove sta andando la tecnologia?

Entro il 2026, l’intelligenza artificiale sta entrando in una nuova fase – più impegnativa, più pragmatica e molto più su larga scala. Il mercato ha perso le sue illusioni, i soldi vengono contati con maggiore attenzione e le aziende stanno ponendo una semplice domanda: dove si trova il vero valore aziendale?

Tutte le tendenze chiave convergono in un unico punto: l’intelligenza artificiale sta smettendo di essere uno strumento e sta diventando un’infrastruttura.

Dai LLM ai sistemi di agenti

Una delle tendenze chiave che già sta plasmando l’industria oggi è l’intelligenza artificiale agente. Sta evolvendo da uno strumento ausiliario a una soluzione aziendale completa ampiamente utilizzata da grandi aziende. Questo è il prossimo stadio dopo i classici LLM utilizzati per la generazione di testi, l’analisi e altri compiti standard.

Storicamente, tali tecnologie sono rimaste all’interno di grandi corporation per lungo tempo e sono state quasi invisibili al pubblico in generale. Aziende come Google e Facebook le hanno utilizzate molto tempo prima che il termine LLM diventasse comune. Dieci anni fa, mentre lavoravo in una società di software internazionale, abbiamo sviluppato e utilizzato tali sistemi noi stessi, anche se li chiamavamo Data Processing AI invece di LLM.

Il punto di svolta è arrivato con la democratizzazione dell’intelligenza artificiale. L’emergere di ChatGPT, Gemini e prodotti simili ha reso l’intelligenza artificiale uno strumento di mercato di massa, il che ha scatenato un aumento improvviso di interesse e investimenti. Tuttavia, il mercato ha rapidamente raggiunto un limite: nel giro di un breve periodo, quasi tutti i casi d’uso ovvi erano già stati implementati.

La maggior parte delle startup di quell’epoca non ha costruito i propri modelli, ma ha creato cosiddetti wrapper – interfacce su LLM esistenti. Queste soluzioni hanno rapidamente perso il loro valore perché i modelli di base fornivano la stessa funzionalità direttamente, senza la necessità di applicazioni separate.

Questa era è durata circa un anno. Sono stati investiti miliardi di dollari in tali prodotti, dopo di che è diventato chiaro che le aspettative erano state esagerate.

È stato contro questo sfondo che è iniziato il passaggio ai sistemi di agenti. Gli agenti di intelligenza artificiale rappresentano un’architettura più complessa in cui diversi modelli specializzati interagiscono tra loro, distribuendo compiti e coordinando azioni. Questo approccio consente la gestione di scenari complessi, dalla pianificazione dei viaggi alla gestione dei processi aziendali, e segna il prossimo stadio nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale.

Consolidamento del mercato e perché solo i giganti sopravvivranno

Stiamo già vedendo che il mercato degli agenti di intelligenza artificiale ha effettivamente superato una fase di consolidamento. Un gruppo limitato di grandi player, all’incirca una dozzina di aziende, è emerso, prendendo rapidamente posizioni dominanti.

Questo processo somiglia in gran parte alla storia del mercato dei servizi di posta elettronica, che alla fine è stato controllato da Microsoft, Google e Yahoo. Una dinamica simile si sta svolgendo nell’intelligenza artificiale agente: le soluzioni chiave stanno essere sviluppate da aziende come Cohere, OpenAI e Google. Stanno gradualmente sostituendo non solo i nuovi entranti, ma anche i giocatori più piccoli che in precedenza avevano catturato segmenti di nicchia.

Oggi, il focus dei principali fornitori si è spostato verso il segmento aziendale. Nel corso del 2025, hanno attivamente distribuito sistemi di agenti in grandi organizzazioni, iniziando con compiti applicati come il supporto clienti, le basi di conoscenza interne, la formazione degli impiegati e l’automazione del flusso di documenti. Uno scenario tipico coinvolge l’analisi dei materiali aziendali e la creazione di assistenti intelligenti che possono rispondere a domande complesse senza specialisti umani. Ad esempio, tutti i materiali tecnici di una piattaforma come Keylabs potrebbero essere elaborati, consentendo a un bot di rispondere a qualsiasi domanda tecnica senza aver bisogno di esperti live.

La scalabilità è il prossimo passo in questo viaggio. Nel prossimo futuro, i clienti aziendali saranno offerti pacchetti sempre più completi: dall’assistenza contabile e legale alla gestione dei processi operativi. Il ruolo umano si sposterà verso la supervisione e la presa di decisioni finali, mentre gli agenti di intelligenza artificiale gestiranno i compiti di routine.

Lo stesso si applica ad altre funzioni aziendali. Ad esempio, nelle grandi banche con migliaia di dipendenti, gli agenti di intelligenza artificiale possono assumere il controllo dell’organizzazione dei viaggi, della gestione dei biglietti e delle modifiche agli itinerari, sostituendo i servizi esterni e i contractor.

Una volta che i principali fornitori inizieranno a offrire l’intera gamma di tali servizi in un unico pacchetto integrato, dalle agenzie di viaggio all’assistenza finanziaria e legale, i fornitori di startup specializzati diventeranno non competitivi.

I grandi giocatori non hanno bisogno di conquistare il mercato da zero: si espanderanno orizzontalmente, coprendo progressivamente più e più processi aziendali all’interno delle organizzazioni aziendali.

Quali sono i settori più sensibili all’intelligenza artificiale e all’automazione

Quando parliamo di tecnologia in generale, è già chiaro che gli strumenti digitali e l’intelligenza artificiale stanno ridisegnando i flussi di lavoro nel settore legale. Molte aziende stanno vedendo una riduzione della domanda di servizi legali tradizionali, principalmente a causa dell’automazione delle operazioni di routine. Ciò si applica sia a piccole organizzazioni che a grandi corporation, mentre il settore finanziario, in particolare le banche, continua ad adottare nuove tecnologie in modo più conservativo.

È tuttavia essenziale distinguere tra la pratica legale e il sistema giudiziario. Nei procedimenti giudiziari, in cui un avvocato rappresenta e difende gli interessi di un cliente, il ruolo umano rimane essenziale. Nonostante gli esperimenti sull’uso dell’intelligenza artificiale nella pratica giudiziaria, gli esseri umani continueranno a prendere decisioni e a costruire argomenti legali in tribunale per il prossimo futuro, almeno per i prossimi decenni.

La situazione è completamente diversa nel diritto societario. Quasi ogni operazione aziendale coinvolge documentazione legale, dalle NDA ai contratti di base, alla documentazione del progetto. In precedenza, la stesura e l’approvazione di questi contratti richiedevano molto tempo e molteplici round di commenti da parte dei team legali di entrambe le parti.

Oggi, questi processi sono sempre più ottimizzati con gli strumenti di intelligenza artificiale e i LLM. L’intelligenza artificiale aiuta a identificare rapidamente clausole controverse o sensibili, a suggerire revisioni e a garantire che i documenti siano conformi ai requisiti interni di un’azienda. Di conseguenza, il ciclo di approvazione è significativamente abbreviato e il ruolo dell’avvocato si sta spostando verso la supervisione, la valutazione del rischio strategico e la presa di decisioni finali.

Cambiamenti simili stanno avvenendo nel settore finanziario. Nei compiti come la dichiarazione dei redditi e la relazione finanziaria, che sono governati da regole e norme strette, l’intelligenza artificiale ha dimostrato di essere particolarmente efficace. Molte aziende già utilizzano tali soluzioni per automatizzare i calcoli, preparare relazioni e migliorare l’accuratezza operativa.

In definitiva, la tecnologia non sta sostituendo gli specialisti, ma sta trasformando la natura del loro lavoro: le operazioni di routine vengono automatizzate, mentre l’attenzione si sposta verso compiti analitici, manageriali e strategici in cui l’esperienza umana rimane criticamente importante. Ho osservato questo molto chiaramente nel 2025 nelle richieste dei clienti di Keymakr: abbiamo visto un numero significativo di richieste relative alle soluzioni di dati nei settori finanziari e legali.

Guardando avanti al 2026, tutti i processi deterministici passeranno gradualmente ai sistemi di agenti di intelligenza artificiale. Per deterministico, intendo compiti governati da regole strette: leggi, norme, procedure finanziarie e conformità. In questo contesto, la prossima direzione logica di sviluppo sarà la sicurezza informatica.

La sicurezza informatica come il lato opposto dell’automazione dell’intelligenza artificiale

Mentre il volume di dati disponibili cresce e circola più attivamente tra i sistemi, il livello di rischio aumenta inevitabilmente. Mentre le informazioni sono archiviate localmente e in isolamento, sono relativamente protette. Ma una volta che inizia lo scambio continuo di dati tra database, modelli di intelligenza artificiale e agenti, la superficie di attacco si espande bruscamente.

I sistemi di intelligenza artificiale moderni richiedono l’accesso continuo ai dati. Perché i sistemi di agenti possano funzionare e i modelli di linguaggio possano analizzare le informazioni e prendere decisioni, i dati devono essere regolarmente estratti da repository interni e trasferiti in ambienti computazionali esterni. A questo punto, sorge una domanda critica: chi esattamente può sfruttare una vulnerabilità potenziale: l’azienda stessa o il fornitore di intelligenza artificiale di terze parti la cui infrastruttura si affida?

Se un fornitore importante ha una vulnerabilità, un attaccante potrebbe ottenere l’accesso non solo ai suoi sistemi, ma anche ai dati di numerose aziende clienti. Senza tale dipendenza esterna, questo vettore di attacco potrebbe non esistere.

Quindi, l’adozione dell’intelligenza artificiale espande notevolmente il perimetro dei rischi informatici. Ciò crea opportunità per attacchi mirati e per un’ampia gamma di attori che lavorano con vulnerabilità, da attori malintenzionati a team di difesa proattiva e specialisti di sicurezza.

Tutti questi processi sono interconnessi: la crescita dell’automazione dell’intelligenza artificiale aumenta inevitabilmente i requisiti di sicurezza informatica, che a loro volta stimolano l’emergere di nuove soluzioni e aziende. Già oggi, stiamo vedendo un’ondata di startup che sviluppano strumenti per proteggere l’infrastruttura di intelligenza artificiale, gestire l’accesso ai dati e monitorare i rischi.

Così dove stiamo andando nel 2026?

La consolidazione dei grandi fornitori di intelligenza artificiale/LLM, combinata con sistemi sempre più accessibili con un focus sulla sicurezza informatica e sulla capacità di prendere decisioni agentiche, dipinge un quadro. Ci aspettiamo di vedere meno iperbole e più soluzioni pratiche provenienti dall’industria – assumendo il controllo dei compiti di routine e automatizzando interi settori della presa di decisioni aziendali.

La regola è: se è possibile comprendere e determinare regole e best practice strette, gli agenti di intelligenza artificiale saranno in grado di gestirle. Ora che comprendiamo cosa questa tecnologia è effettivamente in grado di fare, le aziende stanno aumentando la sua utilità in vari settori.