Le trasformazioni tecnologiche degli ultimi anni stanno accelerando in modo evidente. L’Artificial Intelligence è diventata una piattaforma abilitante, mentre infrastrutture, sicurezza, sviluppo software e processi vengono ripensati all’interno di un ecosistema sempre più interconnesso.
Analisi autorevoli come quelle di Gartner, offrono un punto di osservazione utile per interpretare i cambiamenti in corso e le dinamiche che influenzeranno le decisioni strategiche dei prossimi anni. Nel documento Top 10 Strategic Technology Trends for 2026, Gartner organizza i trend in tre macroaree — The Architect, The Synthesist e The Vanguard — una classificazione che rappresenta l’evoluzione delle tecnologie digitali in termini di fondamenta, orchestrazione e governance.
Partendo dall’analisi di Gartner, proponiamo una lettura dei trend tecnologici più rilevanti per il 2026, per cercare di comprendere le direzioni strategiche che guideranno in avvenire le organizzazioni e di leggere con consapevolezza il futuro digitale.
The Architect
Le fondamenta tecnologiche del 2026.
La prima macroarea pensata da Gartner raccoglie trend che riguardano infrastrutture, piattaforme e modelli di sviluppo: elementi che definiscono la capacità delle organizzazioni di costruire un digital core scalabile, sicuro e realmente pronto per l’AI.
1. AI-native development platforms
Le AI-native development platforms trasformano il modo di sviluppare software grazie a modelli generativi integrati, agenti collaborativi e strumenti capaci di convertire prompt e scenari in applicazioni complete.
Nel report Gartner emerge un passaggio verso team più snelli e supportati dall’AI, i tiny teams, che aumentano velocità e produttività.
Per le organizzazioni questo si traduce in:
- Realizzazione più rapida di applicazioni
- Riduzione del backlog di sviluppo
- Incremento della capacità di innovare.
La notevole evoluzione delle piattaforme richiede però una governance adeguata e una strategia chiara per integrarle nei processi esistenti.
2. AI supercomputing platforms
Le AI supercomputing platforms combinano HPC, GPU avanzate e acceleratori specializzati, per supportare modelli di AI sempre più complessi. Queste architetture integrano componenti eterogenei come CPU, GPU e ASIC (Application-Specific Integrated Circuit), insieme a componenti quantistiche.
Tra i benefici principali:
- Maggiore potenza di calcolo
- Gestione efficiente di workload misti
- Integrazione tra cloud, datacenter ed edge.
Una direzione che influenzerà sempre più realtà di medie e grandi dimensioni.
3. Confidential computing
Il confidential computing protegge i dati durante l’elaborazione, grazie a hardware e trusted execution environments che garantiscono riservatezza end-to-end.
I vantaggi principali:
- Tutela dei dati sensibili anche in ambienti condivisi
- Conformità alle normative di sicurezza e sovranità del dato
- Adozione più sicura di modelli AI in cloud pubblici e ibridi.
Una strategia particolarmente rilevante per settori regolamentati e per tutte le realtà che gestiscono dati ad alto valore.
The Synthesist
L’orchestrazione intelligente di modelli, agenti e sistemi.
La seconda macroarea proposta nello studio di Gartner raccoglie tecnologie che permettono di creare ecosistemi intelligenti, modulari e collaborativi, superando la logica delle soluzioni isolate.
4. Multiagent systems
I multiagent systems (MAS) aggregano agenti AI specializzati che collaborano per eseguire processi complessi.
Gartner rileva una crescita del +1.445% nell’interesse delle imprese verso questi sistemi, un dato che sintetizza la velocità con cui l’automazione sta diventando più modulare e cooperativa.
I vantaggi sono molteplici:
- Efficienza nei processi multistep
- Integrazione tra sistemi eterogenei
- Automazione distribuita.
Un ambito destinato a impattare supply chain, operation e customer service.
5. Domain-specific language models (DSLMs)
I Domain-specific language models sono modelli verticali addestrati su dataset specializzati. Rispondono all’esigenza di precisione, spiegabilità e compliance nei processi più sensibili.
I DSLMs portano vantaggi concreti:
- Accuratezza superiore rispetto ai modelli generalisti
- Riduzione degli errori nei processi critici
- Governance più chiara e strutturata.
Diventeranno sempre più centrali in settori come finanza, sanità, HR e manifattura.
6. Physical AI
La Physical AI combina modelli intelligenti con robotica, droni, veicoli autonomi e dispositivi in grado di percepire e agire nel mondo reale.
È già applicata in:
- Magazzini automatizzati
- Manutenzione assistita
- Sicurezza e monitoraggio
- Robotica industriale.
La convergenza tra AI e IoT sta accelerando, rendendo queste soluzioni più mature e accessibili.
The Vanguard
Fiducia, sicurezza e governance nell’ecosistema digitale.
La terza categoria secondo Gartner riguarda tecnologie che rafforzano integrità, sicurezza e trasparenza, elementi essenziali per sostenere l’innovazione in modo responsabile.
7. Preemptive cybersecurity
La preemptive cybersecurity anticipa le minacce grazie ad analisi comportamentali avanzate e tecniche di deception. Il paradigma si sposta verso una difesa che agisce prima del tentativo di compromissione.
Permette di:
- Intercettare anomalie in anticipo
- Neutralizzare gli attacchi nelle loro fasi iniziali
- Aumentare la resilienza complessiva dei sistemi.
Un approccio destinato a diventare standard man mano che aumentano le minacce basate su AI.
8. Digital provenance
La digital provenance garantisce la tracciabilità e l’integrità di software, dati, modelli e contenuti digitali.
Tra gli strumenti principali:
- SBOM (Software Bill of Materials): elenco dei componenti software
- MLBOM (Machine Learning Bill of Materials): elenco dei dataset, modelli e dipendenze nelle soluzioni AI.
I vantaggi sono evidenti:
- Maggiore trasparenza
- Protezione della proprietà intellettuale
- Rispetto delle normative, incluso l’AI Act.
Uno dei pilastri della fiducia digitale per i prossimi anni e base fondamentale per un’AI responsabile.
9. AI security platforms
Le AI security platforms (AISP) introducono un approccio unificato per proteggere modelli, agenti e applicazioni AI lungo tutto il loro ciclo di vita.
Consentono di:
- Controllare utilizzi impropri
- Prevenire prompt injection
- Monitorare agenti autonomi
- Integrare testing automatico.
Si tratta di strumenti fondamentali man mano che l’AI diventa parte integrante dei processi aziendali.
10. Geopatriation
La geopatriation descrive il ricollocamento dei carichi digitali verso infrastrutture sovrane o locali, con l’obiettivo di ridurre rischi geopolitici, rispettare requisiti normativi e rafforzare il controllo sui dati critici.
Porta benefici concreti:
- Sovranità del dato migliorata
- Architetture ibride più equilibrate
- Riduzione delle dipendenze da hyperscaler globali.
Un trend che sta acquisendo sempre più rilevanza, soprattutto nei settori regolamentati.
La nostra visione dell’innovazione nel 2026
Osservando questi trend nel loro insieme, che sono confermati dalla nostra esperienza quotidiana sul campo, emergono due direttrici decisive: l’AI come piattaforma abilitante e la necessità di infrastrutture solide, sicure e governate.
L’innovazione si fonda sui dati: sono loro ad abilitare automazioni intelligenti, modelli predittivi, simulazioni e sistemi di sicurezza avanzati. Allo stesso tempo, la governance diventa un elemento strutturale: qualità del dato, sicurezza dei modelli, trasparenza nell’uso e continuità operativa sono fattori imprescindibili.
Nel 2026 le organizzazioni dovranno:
- Sviluppare infrastrutture pronte per l’AI
- Creare applicazioni utili e governabili
- Proteggere dati e processi in ogni contesto
- Garantire resilienza e continuità
- Integrare competenze, cultura e tecnologia.
In questo percorso, il partner tecnologico ha un ruolo determinante: aiutare a interpretare le evoluzioni, definire le priorità e trasformare la tecnologia in valore concreto.
Il System Integrator ha una responsabilità ulteriore: costruire architetture coerenti, sicure e interoperabili, integrando soluzioni diverse in un unico ecosistema.
Le tecnologie che segneranno il 2026 (e gli anni a seguire) indicano una traiettoria precisa:
- L’AI diventa infrastruttura
- La sicurezza un elemento strutturale
- I dati un patrimonio strategico.
Se desideri confrontarti su questi temi o approfondire come interpretarli nella tua organizzazione, siamo a tua completa disposizione.
Fonte: Gartner, Top 10 Strategic Technology Trends for 2026
