Indice
- 1. LLM cinesi e l’apertura dei modelli: un nuovo equilibrio globale
- 2. Regolamentazione AI: uno scontro politico e legislativo più acceso che mai
- 3. Chatbot agentivi e commerce: l’intelligenza artificiale entra nel processo d’acquisto
- 4. AI e scoperta scientifica: la frontiera dell’integrazione uomo-macchina
- 5. AI nelle organizzazioni: governance, valore e reporting strutturato
- 6. La disciplina dell’AI orchestration e i trade‑off nascosti
- 7. Competizione imprenditoriale e importanza delle relazioni umane
- Il 2026 come anno della maturazione e della strategia
Con il 2025 ormai alle spalle, è il momento di guardare avanti e capire quali saranno le tendenze che segneranno l’evoluzione tecnologica nel prossimo futuro. Anche se nessuno possiede una palla di cristallo, alcuni dei principali osservatori globali nel campo dell’innovazione, da MIT Technology Review a Harvard Business School, hanno evidenziato una serie di tendenze chiave che guideranno il 2026 in ambito IT, AI e trasformazione digitale.
1. LLM cinesi e l’apertura dei modelli: un nuovo equilibrio globale
Il 2025 ha dimostrato che l’ecosistema dei modelli linguistici su scala globale sta cambiando profondamente. Mentre per anni i grandi modelli provenivano principalmente da attori statunitensi come OpenAI, Google o Anthropic, un’ondata simultanea di modelli open-source cinesi ha scosso lo status quo.
Modelli come DeepSeek R1 e la famiglia Qwen di Alibaba sono diventati popolari grazie alla loro disponibilità open-weight — cioè con pesi liberamente scaricabili e personalizzabili. Questo ha permesso a team tecnici e startup di tutto il mondo di sperimentare, adattare e implementare grandi modelli senza dipendere esclusivamente dalle API proprietarie delle Big Tech. La possibilità di eseguire un modello potente su hardware proprietario, di ottimizzarlo per casi d’uso specifici e di controllare la catena dei dati sta diventando un vantaggio competitivo reale.
Per il 2026 è quindi lecito aspettarsi:
- Una crescita nell’adozione di modelli open-source di origine cinese nelle soluzioni enterprise
- Una maggiore pressione sulle aziende americane ad aprire parti del proprio stack
- Una competizione che non sarà solo di performance, ma anche di trasparenza, governance e controllo dell’AI
Questo fenomeno non è soltanto tecnologico: ha implicazioni geopolitiche, economiche e normative che ridefiniranno i confini della competizione globale sull’intelligenza artificiale.
2. Regolamentazione AI: uno scontro politico e legislativo più acceso che mai
La dialettica tra innovazione e regolamentazione dell’AI non è una novità, ma il 2026 si preannuncia come un anno critico nello sviluppo delle regole che disciplineranno l’intelligenza artificiale, soprattutto negli Stati Uniti.
Da una parte, il governo federale sta cercando di arginare l’ondata di normative statali per evitare un mosaico di regolamenti confliggenti; dall’altra, stati come California, che hanno introdotto leggi pionieristiche, come l’obbligo di pubblicare test di sicurezza per i modelli AI, intendono difendere la propria autonomia legislativa. Questo conflitto legale e istituzionale sarà uno dei motori principali del dibattito pubblico e politico nel 2026.
Per le aziende questo significa prepararsi a un ambiente normativo:
Più frammentato, più incerto e sempre più influenzato dalle pressioni dell’opinione pubblica su temi sensibili come sicurezza, etica e impatto sociale.
3. Chatbot agentivi e commerce: l’intelligenza artificiale entra nel processo d’acquisto
L’interazione uomo-macchina sta subendo un’evoluzione significativa, non più una semplice conversazione, ma un vero e proprio assistente intelligente capace di consigliare, comparare e comprare al posto dell’utente.
Secondo le stime più recenti, l’AI ha già contribuito a generare centinaia di miliardi di dollari di transazioni online nelle recenti stagioni di shopping. Le previsioni indicano che entro il 2030 tra i 3 e i 5 trilioni di dollari all’anno potrebbero derivare da questo tipo di agentic commerce.
Questa trasformazione non riguarda solo i consumatori finali. Per le aziende e i brand significa ripensare:
- le proprie strategie di vendita
- l’integrazione di AI assistant nei touchpoint digitali
- la personalizzazione delle proposte
- l’orchestrazione di sistemi intelligenti che accompagnano il cliente lungo tutto il customer journey
Le tecnologie di AI conversazionale stanno convergendo con i dati di prodotto, con le piattaforme di e-commerce e con i sistemi di CRM per creare un’esperienza d’acquisto proattiva, personalizzata e basata sull’intelligenza delle preferenze..
4. AI e scoperta scientifica: la frontiera dell’integrazione uomo-macchina
Nonostante le grandi aspettative sull’autonomia delle AI, la scoperta scientifica rimane un dominio in cui l’interazione tra intelligenza umana e machine learning generativo porta i maggiori benefici.
Un esempio recente è l’utilizzo di modelli generativi combinati con algoritmi evolutivi capaci di proporre nuove soluzioni tecniche e ottimizzazioni algoritmiche, un approccio che amplia la capacità di risolvere problemi complessi e finora irrisolti.
Per il 2026, è quindi plausibile che:
- vedremo AI agenti collaborativi che accelerano la ricerca
- nuovi algoritmi emergano da processi di iterazione uomo-AI
Ci si avvicina sempre più a modelli che non solo generano testo, ma propongono ipotesi utili scientificamente. Questo trend non segnala che l’AI diventerà “magicamente” creativa o indipendente, bensì che la collaborazione intelligente tra umano e macchina sarà la chiave per scoperte reali e nuove soluzioni tecnologiche.
5. AI nelle organizzazioni: governance, valore e reporting strutturato
Secondo MIT Sloan, il 2026 sarà l’anno in cui le aziende affronteranno la sfida di spostare l’intelligenza artificiale da uno strumento individuale a una risorsa organizzativa strutturata.
Nel 2025 molte iniziative AI si sono concentrate su utilizzi individuali: generazione di documenti, sintesi di contenuti, assistenti personali, con risultati di valore incrementale, ma spesso difficili da quantificare. Nel nuovo anno le organizzazioni più mature cominceranno ad affrontare tre questioni chiave:
- Come orchestrare l’AI a livello enterprise per ottenere valore reale, misurabile
- Chi deve guidare l’AI dentro l’organizzazione, con ruoli come Chief AI Officer che diventano sempre più diffusi ma ancora poco standardizzati nelle strutture reporting
- Come integrare l’AI nei processi core di business, non solo come automatizzazione, ma come leva di trasformazione strategica.
6. La disciplina dell’AI orchestration e i trade‑off nascosti
I leader lungimiranti dovranno anche imparare a gestire i trade-off impliciti nell’adozione di diverse tipologie di intelligenza artificiale.
Non tutti i modelli servono allo stesso scopo:
- L’AI predittiva eccelle nell’identificare pattern e rischi basati sul passato
- L’AI generativa sintetizza conoscenza ed esplora nuove possibilità
Questa distinzione ha conseguenze reali su come le organizzazioni innovano e prendono decisioni. Il messaggio per il 2026 è che la sequenza e il modo in cui si integrano diverse AI sarà tanto rilevante quanto gli strumenti stessi.
7. Competizione imprenditoriale e importanza delle relazioni umane
Infine, nonostante la rapida diffusione di strumenti e piattaforme AI, la competizione tra startup e progetti innovativi rimane intensa. La barriera tecnica si è abbassata, ma il valore reale emerge da una profonda comprensione dei bisogni dei clienti e dalla capacità di costruire relazioni di fiducia.
In un mondo in cui l’intelligenza artificiale assorbe sempre più compiti analitici e operativi, il vantaggio competitivo si sposterà verso chi saprà combinare tecnologia con giudizio umano, insight strategico e relazione con il cliente.
Il 2026 come anno della maturazione e della strategia
Se il 2025 è stato l’anno della sperimentazione e dell’entusiasmo, il 2026 si preannuncia come l’anno in cui:
- la tecnologia AI viene messa realmente al servizio delle strategie di business
- le organizzazioni imparano a governare e orchestrare strumenti complessi
- la regolamentazione diventa parte integrante dell’agenda tecnologica
- l’innovazione si misura in valore concreto piuttosto che in pura capacità tecnica
Per chi guida la trasformazione digitale oggi, la sfida non è adottare l’AI, ma farla funzionare per il proprio vantaggio competitivo, integrandola in modo etico, sostenibile e strategico.
AI Evangelist e Marketing specialist per Neodata
