La fase sperimentale dell’intelligenza artificiale generativa si sta concludendo, lasciando il posto a sistemi veramente autonomi nel 2026 che agiscono anziché limitarsi a riassumere.
Il 2026 perderà l’attenzione sui parametri del modello e si concentrerà sull’agenzia, sull’efficienza energetica e sulla capacità di navigare in ambienti industriali complessi. I prossimi dodici mesi rappresentano un allontanamento dai chatbot verso sistemi autonomi che eseguono flussi di lavoro con una supervisione minima; costringendo le organizzazioni a ripensare le infrastrutture, la governance e la gestione dei talenti.
I sistemi di intelligenza artificiale autonomi prendono il comando
Hanen Garcia, architetto capo per le telecomunicazioni presso Cappello Rossosostiene che mentre il 2025 è stato definito dalla sperimentazione, il prossimo anno segna un “perno decisivo verso l’intelligenza artificiale degli agenti, entità software autonome in grado di ragionare, pianificare ed eseguire flussi di lavoro complessi senza un costante intervento umano”.
Telecomunicazioni e l’industria pesante sono il banco di prova. Garcia indica una traiettoria verso le operazioni di rete autonome (ANO), andando oltre la semplice automazione verso sistemi autoconfiguranti e autoriparanti. L’obiettivo aziendale è invertire la mercificazione “dando priorità all’intelligenza rispetto alla pura infrastruttura” e ridurre le spese operative.
Dal punto di vista tecnologico, i fornitori di servizi stanno implementando sistemi multiagente (MAS). Invece di fare affidamento su un unico modello, questi consentono ad agenti distinti di collaborare su attività in più fasi, gestendo interazioni complesse in modo autonomo. Tuttavia, una maggiore autonomia introduce nuove minacce.
Emmet King, socio fondatore di J12 Venturesavverte che “man mano che gli agenti di intelligenza artificiale acquisiscono la capacità di eseguire compiti in modo autonomo, le istruzioni nascoste incorporate nelle immagini e nei flussi di lavoro diventano potenziali vettori di attacco”. Le priorità di sicurezza devono quindi spostarsi dalla protezione degli endpoint alla “governazione e controllo delle azioni autonome dell’intelligenza artificiale”.
Man mano che le organizzazioni scalano questi carichi di lavoro di intelligenza artificiale autonoma, si scontrano con un muro fisico: il potere.
King sostiene che sarà la disponibilità dell’energia, piuttosto che l’accesso al modello, a determinare quali startup cresceranno. “La scarsità di calcolo è ora una funzione della capacità della rete”, afferma King, suggerendo che la politica energetica diventerà di fatto la politica sull’intelligenza artificiale in Europa.
I KPI devono adattarsi. Sergio Gago, Direttore tecnico presso Nuvolaprevede che le imprese daranno priorità all’efficienza energetica come parametro primario. “Il nuovo vantaggio competitivo non deriverà dai modelli più grandi, ma dall’uso più intelligente ed efficiente delle risorse”.
I copiloti orizzontali privi di esperienza nel settore o di dati proprietari falliranno i test sul ROI poiché gli acquirenti misurano la produttività reale. Da ciò emergerà il “ROI aziendale più chiaro”. produzionelogistica e ingegneria avanzata: settori in cui l’intelligenza artificiale si integra in flussi di lavoro di alto valore piuttosto che in interfacce rivolte al consumatore.
L’intelligenza artificiale mette fine all’app statica nel 2026
Anche il consumo di software sta cambiando. Chris Royles, CTO sul campo per l’EMEA presso Nuvolasuggerisce che il concetto tradizionale di “app” sta diventando fluido. “Nel 2026, l’intelligenza artificiale inizierà a cambiare radicalmente il modo in cui pensiamo alle app, al loro funzionamento e al modo in cui sono costruite”.
Gli utenti richiederanno presto moduli temporanei generati da codice e prompt, sostituendo di fatto le applicazioni dedicate. “Una volta che la funzione ha raggiunto il suo scopo, si chiude”, spiega Royles, sottolineando che queste app “usa e getta” possono essere costruite e ricostruite in pochi secondi.
Qui è necessaria una governance rigorosa; le organizzazioni hanno bisogno di visibilità sui processi di ragionamento utilizzati per creare questi moduli per garantire che gli errori vengano corretti in modo sicuro.
L’archiviazione dei dati deve affrontare una resa dei conti simile, soprattutto perché l’intelligenza artificiale diventa più autonoma. Wim Stoop, Direttore del marketing del prodotto presso Nuvolaritiene che l’era dell’”accumulo digitale” stia finendo poiché la capacità di stoccaggio raggiunge il limite.
“I dati generati dall’intelligenza artificiale diventeranno usa e getta, creati e aggiornati su richiesta anziché archiviati a tempo indeterminato”, prevede Stoop. I dati verificati e generati dall’uomo aumenteranno di valore mentre il contenuto sintetico verrà scartato.
Gli agenti specializzati nella governance dell’intelligenza artificiale prenderanno il sopravvento. Questi “colleghi digitali” monitoreranno e proteggeranno continuamente i dati, consentendo agli esseri umani di “governare la governance” anziché imporre regole individuali. Ad esempio, un agente di sicurezza potrebbe modificare automaticamente le autorizzazioni di accesso man mano che nuovi dati entrano nell’ambiente senza intervento umano.
Sovranità ed elemento umano
La sovranità rimane una preoccupazione urgente per l’IT europeo. I dati del sondaggio di Red Hat indicano che il 92% dei leader IT e AI nell’area EMEA ritiene che il software open source aziendale sia vitale per raggiungere la sovranità. I fornitori sfrutteranno le impronte dei data center esistenti per offrire soluzioni di intelligenza artificiale sovrane, garantendo che i dati rimangano all’interno di giurisdizioni specifiche per soddisfare le esigenze di conformità.
Emmet King, socio fondatore di J12 Ventures, aggiunge che il vantaggio competitivo si sta spostando dal possedere modelli al “controllo delle condutture di formazione e della fornitura di energia”, con progressi open source che consentono a più attori di gestire carichi di lavoro su scala di frontiera.
L’integrazione della forza lavoro sta diventando personale. Nick Blasi, cofondatore di Personesostiene che gli strumenti che ignorano le sfumature umane – tono, temperamento e personalità – sembreranno presto obsoleti. Entro il 2026, Blasi prevede che “la metà dei conflitti sul posto di lavoro saranno segnalati dall’intelligenza artificiale prima che i manager ne sappiano l’esistenza”.
Questi sistemi si concentreranno su “comunicazione, influenza, fiducia, motivazione e risoluzione dei conflitti”, suggerisce Blasi, aggiungendo che la scienza della personalità diventerà il “sistema operativo” per la prossima generazione di IA autonoma, offrendo una comprensione fondata dell’individualità umana piuttosto che raccomandazioni generiche.
L’era dell’“involucro sottile” è finita. Gli acquirenti ora misurano la produttività reale, esponendo strumenti basati sull’hype piuttosto che su dati proprietari. Per l’impresa, il vantaggio competitivo non deriverà più dall’affitto dell’accesso a un modello, ma dal controllo delle condotte di formazione e della fornitura di energia che lo alimentano.
Vedi anche: BBVA incorpora l’intelligenza artificiale nei flussi di lavoro bancari utilizzando ChatGPT Enterprise
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
