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Il panorama dell’intelligenza artificiale (AI) sta cambiando rapidamente, come evidenziato nel rapporto annuale TMT Predictions 2026 redatto da Deloitte. Questo documento analizza le tendenze emergenti nei settori delle telecomunicazioni, dei media e della tecnologia, sottolineando come le aspettative nei confronti dell’AI si stiano evolvendo verso una fase di maggiore concretezza.
La crescente attenzione non sarà più rivolta a modelli innovativi, ma piuttosto alla necessità di creare infrastrutture solide e regole che possano supportare l’integrazione dell’AI nelle aziende. La vera sfida consiste nel colmare il divario esistente nell’adozione dell’AI, che richiede un approccio sistematico.
Investimenti nelle infrastrutture: un passo fondamentale
Per garantire la scalabilità e l’efficacia dell’AI, è necessario effettuare ingenti investimenti in data center e nella ristrutturazione dei processi aziendali. Deloitte prevede che questi fattori avranno ripercussioni dirette sulla competitività delle imprese e sulla crescita economica globale. In questo contesto, il settore TMT (Tecnologia, Media e Telecomunicazioni) gioca un ruolo cruciale, non solo come fornitore di tecnologia, ma anche come motore di innovazione per vari settori, dalla sanità all’energia.
Il nuovo paradigma: TMT al centro
Il rapporto di Deloitte evidenzia un cambiamento di paradigma: si è passati dall’idea che “il software sta dominando il mondo” a quella che “il TMT sta dominando il mondo”, guidato dall’AI e in particolare dall’agentic AI. Negli Stati Uniti, la spesa per data center dedicati all’AI ha contribuito significativamente alla crescita del PIL nella prima metà dell’anno, facendo sì che il settore TMT ora rappresenti oltre il 50% della capitalizzazione di mercato dell’S&P 500.
Orchestrazione degli agenti e evoluzione del SaaS
Il potenziale del mercato degli AI agent autonomi potrebbe raggiungere i 8,5 miliardi di dollari entro il 2026, con possibilità di crescere fino a 45 miliardi entro il 2030. Tuttavia, il successo in questo campo non si limita all’implementazione tecnologica, ma implica anche una revisione organizzativa delle modalità di lavoro e delle competenze richieste. Le aziende devono ripensare i loro processi e modelli di governance per sfruttare appieno i benefici degli agenti autonomi.
Nuove applicazioni SaaS
Il panorama delle applicazioni SaaS sta subendo una trasformazione, con l’emergere di software più intelligenti e autonomi. È previsto un cambiamento nei modelli di pricing, che potrebbero evolversi verso un approccio ibrido tra consumo e risultati. Questa evoluzione porterà a una gestione più dinamica del budget e delle operazioni aziendali, aprendo la strada a un ecosistema software più connesso e interattivo.
Robotica e AI fisica: un futuro promettente
Un altro aspetto fondamentale è rappresentato dalla robotica industriale, che ha stagnato negli ultimi anni ma potrebbe rinascere grazie a modelli di AI più avanzati. Deloitte prevede che entro il 2026 saranno installati circa 5,5 milioni di robot, con vendite annuali che potrebbero raddoppiare entro il 2030. Tuttavia, permangono delle criticità riguardanti l’integrazione con i sistemi esistenti e la qualità dei dati utilizzati.
AI fisica e le sue applicazioni
L’emergere di AI fisica, che combina intelligenza artificiale con capacità meccaniche, potrebbe accelerare notevolmente questa evoluzione, influenzando settori chiave come la manifattura, la logistica e la difesa. Le applicazioni di AI fisica potrebbero rivoluzionare il modo in cui operano le aziende, ottimizzando i processi e migliorando l’efficienza generale.
Governance e sicurezza: le sfide future
Nonostante le opportunità, il rapporto mette in guardia sui rischi associati alle catene di fornitura, in particolare nel settore dei semiconduttori, che si stanno rivelando sempre più vulnerabili a causa di restrizioni commerciali e concentrazione delle fonti. La spinta verso una sovranità tecnologica è in crescita, con investimenti mirati a garantire la sicurezza delle infrastrutture e la continuità operativa. In un contesto geopolitico complesso, la capacità di mantenere sistemi resilienti e sicuri diventa un vantaggio competitivo fondamentale.
Il 2026 potrebbe segnare un cambio di rotta significativo per l’AI, con un passaggio da un approccio rumoroso e sensazionalistico a uno più sobrio e pragmatico. La vera sfida non sarà più l’innovazione tecnologica fine a se stessa, ma piuttosto la creazione di un ecosistema di governance e infrastrutture che permetta all’AI di generare valore reale e sostenibile.