5 tendenze che ridefiniranno l’AI nel 2026 - Gruppo RES

• L’AI sta diventando matura e le aziende cercano soluzioni concrete e integrate.
• Gli agenti AI evolvono da prove sperimentali a strumenti operativi reali.
• La conformità e la governance (regole, audit, rischi, normativa) diventano prerequisiti essenziali.
• I modelli linguistici piccoli e verticali sono preferiti: più efficienti e adatti a contesti regolamentati.
• La Generative AI diventa multimodale: testo, immagini, audio e video lavorano insieme per applicazioni più versatili.
• Cresce la collaborazione tra persone e AI: nuovi ruoli ibridi puntano su supervisione, orchestrazione e controllo.

L’Intelligenza Artificiale sta entrando nella fase della piena maturità. Dopo l’ondata iniziale di sperimentazioni generate dalla Generative AI, le aziende si stanno orientando verso soluzioni più integrate, governabili e capaci di produrre valore reale. Il 2026 sarà quindi un anno di consolidamento: meno “effetto wow”, più risultati misurabili.
In questo scenario abbiamo individuato cinque tendenze che guideranno l’evoluzione dell’AI nel mondo enterprise.

Agentic AI e task-specific agents: l’automazione diventa operativa

Gli agenti AI stanno passando dal prototipo alla produzione. Nel 2026 vedremo agenti incaricati di gestire specifiche attività all’interno di processi già esistenti – ticketing, supply chain, CRM, sviluppo applicativo – senza sostituire i team di lavoro, ma automatizzando parti ben definite del workflow.

Si assisterà a un’intensa fase di sperimentazione: alcuni agenti mostreranno ritorni immediati, altri verranno scartati perché troppo complessi o poco sostenibili rispetto ai benefici ottenuti. Per le imprese la differenza la farà la capacità di integrare questi agenti non come “gadget” tecnologici, ma come veri componenti del sistema operativo aziendale.

Per molti progetti, i benefici attesi riguarderanno soprattutto:

• la riduzione del tempo di esecuzione di attività ripetitive,
• la disponibilità di processi più coerenti e standardizzati.

Governance, rischio, compliance e data residency: l’AI Act cambia le priorità

Sempre più aziende stanno scoprendo che la vera condizione abilitante per adottare l’AI non è solo la tecnologia, ma la capacità di governarla. Governance, risk management, auditabilità[1], data residency e conformità normativa diventano elementi primari di valutazione.

Nel 2026 molte iniziative di AI saranno giudicate prima sulla loro “governabilità” e solo dopo sul ritorno economico. Sapere da dove provengono i dati, come sono stati addestrati i modelli, come vengono tracciati gli errori o mitigati i bias, sarà fondamentale per l’allineamento con regolamentazioni come l’AI Act. Le imprese non potranno più permettersi progetti privi di controlli, documentazione o supervisione.

L’ascesa degli Small Language Models, modelli più piccoli, verticali ed efficaci

Dopo anni dominati dai grandi modelli generalisti, entra in scena una nuova prospettiva: quella degli Small Language Models (SLM). Sono modelli più compatti, addestrati su domini specifici, pensati per essere precisi e governabili.

Ridurre la complessità diventa un vantaggio competitivo. Gli SLM consentono alle aziende di implementare soluzioni AI affidabili in contesti regolati, di contenere costi e consumi e di ottenere performance più robuste nei casi d’uso verticali. Questo li rende particolarmente adatti a tutti quei settori in cui accuratezza e tracciabilità non sono optional, ma requisiti fondamentali.

Generative AI 2.0. Il multimodale diventa il nuovo standard

Se la Generative AI degli ultimi anni ha lavorato soprattutto sul testo, quella del 2026 sarà nativamente multimodale. Un unico modello sarà in grado di analizzare documenti complessi, capire screenshot, interpretare video brevi o conversazioni audio, generando output coerenti a partire da fonti eterogenee.

Questo apre la strada a nuovi tipi di applicazioni, soprattutto nei contesti aziendali più data-driven. Pensiamo a un assistente che legge un PDF tecnico, estrae informazioni da una schermata di dashboard e analizza un estratto audio da una riunione, fornendo una sintesi integrata. La multimodalità diventa così il nuovo standard operativo, superando il paradigma “solo testo” della prima era della Generative AI.

Collaborazione uomo-AI: nasce una nuova divisione dei compiti

Il dibattito sull’impatto dell’AI sul lavoro si sposta: non più se “l’AI sostituirà le persone”, ma “come cambierà il contenuto del lavoro”. Nel 2026 assistiamo alla diffusione di ruoli ibridi, professionisti in grado di progettare, orchestrare e governare sistemi intelligenti. Parallelamente, molti compiti operativi vengono aumentati (non eliminati) da agenti e assistenti.

Le aziende dovranno sostenere programmi di formazione continua, ma non si tratta solo di upskilling tecnico. Diventeranno centrali anche le competenze trasversali che permettono di operare insieme a sistemi intelligenti, come:

• capacità di valutare output generati dall’AI e intervenire in caso di errori,
• abilità nel tradurre obiettivi di business in istruzioni operabili da modelli e agenti.

Altre tendenze in ambito AI

Parallelamente alle direttrici principali, nel 2026 emergeranno trend trasversali che contribuiranno alla maturità dell’AI in azienda. La diffusione di modelli on-device ridurrà costi e latenza, semplificando il rispetto dei requisiti di privacy. Crescerà l’adozione di pratiche di AI observability, fondamentali per monitorare drift, qualità degli output e performance in produzione.

Un altro fronte in accelerazione è l’integrazione tra AI e piattaforme Low Code, dove gli assistenti intelligenti diventeranno parte del ciclo di sviluppo: suggeriranno componenti, genereranno logiche applicative, valideranno flussi e garantiranno maggiore coerenza architetturale. Questa convergenza renderà più accessibile la creazione di applicazioni e automazioni avanzate, riducendo la distanza tra business e IT.

Tecnologie come Synthetic Data e RAG di nuova generazione completeranno lo scenario, permettendo di sperimentare e scalare in modo più sicuro e sostenibile.

Queste tendenze, sommate alle cinque già descritte, confermano che il valore dell’AI non dipenderà solo dalla potenza dei modelli, ma dalla capacità di integrarli in modo sicuro, misurabile e sostenibile.

Verso un’AI più responsabile, utile e integrata

Il 2026 sarà l’anno in cui l’Intelligenza Artificiale smetterà definitivamente di essere percepita come sperimentazione e diventerà infrastruttura strategica.
Agenti intelligenti, modelli verticali, governance solida, multimodalità e nuove competenze professionali compongono un ecosistema che permette all’AI di generare valore vero, misurabile e sostenibile. Le aziende che sapranno muoversi in questa direzione saranno le prime a trasformare l’AI in un vantaggio competitivo concreto.

[1] Auditabilità
Caratteristica di un sistema che consente di essere oggetto di audit, ovvero di verifica da parte di un revisore per controllare che sia conforme a determinati standard o requisiti.
L’auditabilità dei sistemi informatici è fondamentale per garantire la sicurezza dei dati e la tracciabilità delle operazioni.