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Nel contesto attuale, l’intelligenza artificiale (AI) sta attraversando una fase di evoluzione significativa. Secondo il report Tmt Predictions 2026 di Deloitte, il clamore mediatico attorno all’AI si sta trasformando in un approccio più pratico e sostanziale. Questa transizione implica che le aziende dovranno investire in infrastrutture e governance, piuttosto che cercare costantemente nuovi modelli rivoluzionari.
Il ruolo centrale del settore TMT
Il settore tecnologia, media e telecomunicazioni (TMT) si afferma come un attore cruciale nell’economia globale. Attualmente, oltre il 50% della capitalizzazione di mercato dell’indice S&P 500 proviene da questo settore. La relazione di Deloitte sottolinea che il TMT non è soltanto un fornitore di tecnologie, ma un vero e proprio catalizzatore di innovazione che impatta trasversalmente su vari ambiti, dalla sanità all’energia.
Investimenti in infrastrutture AI
Per scalare e implementare efficacemente l’Intelligenza Artificiale, è necessario effettuare investimenti significativi in data center e sistemi di elaborazione. Deloitte prevede che entro il 2026, circa due terzi della capacità computazionale dedicata all’AI sarà destinata all’inference, ovvero all’esecuzione pratica dei modelli. Ciò comporterà un potenziamento delle infrastrutture esistenti e una gestione attenta dei consumi energetici, con importanti implicazioni per la sostenibilità ambientale.
Un nuovo paradigma per l’AI autonoma
Il mercato degli agenti AI autonomi sta vivendo una rapida espansione. Secondo le proiezioni, il valore di questo segmento potrebbe raggiungere i 45 miliardi di dollari entro il 2030. Tuttavia, la vera sfida non si limita all’aspetto tecnologico; è necessaria anche una revisione organizzativa. Le aziende dovranno rivedere i loro workflow e le strutture di governance per integrare efficacemente questi nuovi strumenti intelligenti.
Innovazioni nel Software as a Service
Il modello Software as a Service (SaaS) subirà significative trasformazioni. Le applicazioni diventeranno più autonome e intelligenti, con modelli di pricing che combineranno consumo e risultati. Questa evoluzione non cambierà solo il modo in cui le aziende gestiscono le loro operazioni, ma influenzerà anche la pianificazione dei budget IT.
Robotica e AI fisica: una nuova era di opportunità
La robotica industriale sta vivendo una rinascita grazie all’integrazione di modelli AI avanzati. Deloitte stima che potrebbero essere installati 5,5 milioni di robot, con vendite annuali destinate a raddoppiare entro il 2030. Tuttavia, rimangono sfide significative come l’integrazione dei sistemi e la qualità dei dati, che richiederanno attenzione e investimenti mirati.
La questione della sovranità tecnologica
In un contesto geopolitico complesso, emergono preoccupazioni riguardo alla fragilità delle catene di fornitura dei semiconduttori, esacerbate da restrizioni commerciali e concentrazione di fornitori. Questo scenario ha spinto governi e aziende a investire in soluzioni di sovranità tecnologica, puntando su cloud e modelli AI sviluppati localmente per ridurre le dipendenze strategiche.
Il 2026 si preannuncia come un anno cruciale per l’intelligenza artificiale, caratterizzato da un passaggio da un’era di hype a una fase di integrazione pragmatica. La vera competizione nel settore non si concentrerà tanto sulla creazione di nuovi modelli, quanto piuttosto sulla costruzione di infrastrutture solide e sulla governance efficace. Questi elementi si rivelano fondamentali per rendere l’AI una risorsa duratura e di valore.