Tendenze dell'intelligenza artificiale 2026: gli ultimi progressi, le innovazioni e le direzioni future

1 aprile 2026 25 minuti di lettura

Punti di forza

Tendenze dell'intelligenza artificiale in 2026 si riducono a questo: L'intelligenza artificiale deve guadagnarsi il posto risparmiando tempo, riducendo gli errori o generando profitti, altrimenti viene tagliata dalla tabella di marcia.
L'IA agenziale sta crescendo rapidamente perché è in grado di pianificare le fasi, utilizzare gli strumenti e ridurre gli errori di routine.
L'intelligenza artificiale generativa continua a migliorare con modelli multimodali, in modo che un unico sistema possa gestire testo, immagini, audio e video, trasformando i flussi di lavoro di assistenza, vendita, formazione e contenuti.
L'Intelligenza Artificiale Edge è tornata alla ribalta perché l'inferenza on-device riduce la latenza, mantiene più dati in locale e abbassa i costi del cloud, ma introduce rigidi vincoli hardware.
La governance, la sicurezza e l'uso dell'energia decidono ora quali sono le navi: Le scadenze della legge UE sull'IA, i controlli sulla sicurezza dell'IA e gli sforzi per l'efficienza fanno parte della costruzione.

AI in 2026 non sembra tanto un “wow” quanto piuttosto un “ok, chi lo possiede in produzione?”. Un anno o due fa, le persone volevano un chatbot perché tutti gli altri ne avevano uno. Ora vogliono qualcosa che faccia risparmiare tempo, riduca gli errori o aiuti il personale a non rispondere alla stessa domanda 200 volte al giorno.

Ecco la cruda verità. L'intelligenza artificiale diventa sempre più economica da provare e più costosa da far funzionare bene. Chiunque può creare un modello e ottenere un prototipo decente. Poi arriva la realtà: dati sbagliati, casi limite strani, questioni legali, verifiche di sicurezza, latenza e il momento imbarazzante in cui il modello si inventa qualcosa davanti a un cliente.

Quali sono dunque gli ultimi sviluppi dell'intelligenza artificiale che contano davvero per le imprese? Quelli che sopravvivono al contatto con il mondo reale:

Sistemi in grado di compiere azioni, non solo di parlare.
Modelli generativi che gestiscono più del testo.
L'intelligenza artificiale che si avvicina al luogo in cui vivono i dati (compresi i dispositivi).
Più regole, più audit, più documenti “per dimostrare che funziona”.

Continuate a scorrere per saperne di più!

Se quest'anno state progettando qualcosa di serio, iniziate con un cannocchiale. Consulenza AI sforzo. Naturalmente, non è magico. Ma è più economico che costruire la cosa sbagliata e poi fingere che si tratti di un “progetto di apprendimento”.

Come si sono evoluti l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico

L'intelligenza artificiale è nata come una semplice domanda: “Può una macchina pensare?” e poi si è trasformata in un ammasso di matematica, dati, GPU e scadenze. Alan Turing ha formulato questa domanda in il suo articolo del 1950 e propose quello che oggi chiamiamo il gioco dell'imitazione (il test di Turing).

Non molto tempo dopo, il campo prese il suo nome. La proposta Dartmouth (scritto nel 1955 per un seminario dell'estate 1956) diceva sostanzialmente: trattiamo l“”intelligenza" come un problema di ingegneria e vediamo dove arriviamo. Un piano audace. Funzionò, ma solo più lentamente di quanto volessero i cicli di hype.

Da allora, l'IA ha continuato a oscillare tra grandi promesse e progressi reali. Alcune pietre miliari spiegano perché 2026 aspetto:

Reti neurali imparato ad imparare una volta che il backprop è diventato il metodo di addestramento standard (1986). Il backprop è il ciclo “hai commesso un errore, regola i pesi e riprova” che si trova ancora nella maggior parte delle pipeline di apprendimento profondo.
Computer Vision ha smesso di essere un giocattolo di ricerca una volta che le reti convoluzionali profonde hanno iniziato a vincere su ImageNet nel 2012 (AlexNet). È stato allora che “il modello ha visto il gatto” è diventato una caratteristica del prodotto, non una dimostrazione di laboratorio.
L'apprendimento per rinforzo ha dimostrato di poter gestire un processo decisionale disordinato quando AlphaGo ha combinato reti profonde con la ricerca e il gioco autonomo per battere i migliori giocatori di Go (2016). Non si trattava di “chat”. Si trattava di “scegliere la mossa successiva sotto pressione”.
Modelli linguistici hanno ottenuto la loro spina dorsale moderna con l'architettura Transformer nel 2017. Se oggi utilizzate un LLM, state vivendo nell'era di Transformer.
La PNL ha fatto un altro passo avanti con modelli come BERT (2018), che ha spinto l'idea di preaddestramento su testi di grandi dimensioni e poi di messa a punto per compiti reali.

Ora, i grandi bacini di IA di cui si sente sempre parlare hanno più senso:

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è l'intelligenza artificiale che lavora con il linguaggio umano: ricerca, riassunto, classificazione, traduzione, chat. È per questo che la vostra casella di posta elettronica può essere gestita senza che qualcuno legga ogni riga.

La computer vision è l'intelligenza artificiale che lavora con immagini e video: rilevamento, segmentazione, ispezione della qualità, supporto alle immagini mediche, monitoraggio della sicurezza.

L'apprendimento per rinforzo è un'intelligenza artificiale che impara provando azioni e ricevendo un feedback. Si adatta a routing, programmazione, robotica, determinazione dei prezzi e a qualsiasi configurazione in cui il sistema deve scegliere la mossa successiva, non solo etichettare i dati.

L'intelligenza artificiale generativa è il nuovo “driver quotidiano” per molti team. Genera testo, immagini, audio, codice e talvolta video. Sotto il cofano, si basa sugli stessi blocchi di cui sopra, oltre a molti dati di addestramento e al calcolo.

Ottenere un piano di intelligenza artificiale chiaro su cosa costruire e cosa saltare.

Le principali tendenze dell'intelligenza artificiale da osservare 2026

Se volete ricordare una sola cosa dagli ultimi sviluppi dell'IA, fate in modo che sia questa: a nessuno importa che si tratti di ‘IA’ se non è in grado di far risparmiare tempo, denaro o ridurre i rischi. Le tendenze che seguono continuano a manifestarsi perché sono legate al denaro, al tempo e al rischio.

1. IA agenziale e sistemi autonomi

L'IA agenziale significa che si dà a un sistema un obiettivo e lui gestisce le fasi. Questo software può pianificare, invocare strumenti, controllare i risultati e riprovare quando qualcosa non funziona.

Perché è importante in 2026: Le aziende si sentono sepolte nei flussi di lavoro. I ticket rimbalzano da un team all'altro. Le persone fanno copia-incolla tra le applicazioni. Qualcuno dimentica sempre un passaggio. I sistemi di tipo agente attaccano questa confusione.

Ecco cosa vedo funzionare nella vita reale (e cosa si rompe se non si progetta bene):

Un flusso di lavoro per agente, con autorizzazioni ristrette. La redazione di risposte, la compilazione di moduli, l'estrazione di policy e l'instradamento di attività funzionano bene. Le approvazioni appartengono ancora all'uomo.
Controlli integrati per i piccoli errori. Livelli di clienti, allegati mancanti, scorte obsolete e discrepanze tra le fatture sono noiosi, ma causano danni reali.
Punti di partenza monotoni e ripetibili. La creazione di un biglietto, la programmazione di una richiamata, gli aggiornamenti del CRM e il semplice instradamento nella logistica battono il “facciamo fare tutto”. Gli agenti verticali si trovano meglio in una corsia ristretta, come l'accettazione dei reclami, l'onboarding delle risorse umane o l'accettazione degli acquisti.

Ma attenzione: i sistemi agenziali possono anche diventare generatori di caos molto sicuri di sé se li si lascia liberi. La soluzione è noiosa, ma è un bene. Date all'agente permessi limitati, registrate tutto e forzate i checkpoint. Se può spendere denaro, modificare i dati o contattare i clienti, ha bisogno di un cancello.

Se si vuole costruire allo stesso modo, questo è esattamente quello che facciamo nel nostro Sviluppo di agenti AI lavoro: definire le azioni consentite, collegare l'agente ai vostri strumenti e impostare dei guardrail in modo che aiuti il vostro team invece di creare una nuova classe di incidenti.

2. IA generativa e modelli linguistici di grandi dimensioni

IA generativa in 2026 significa che è possibile scegliere un modello solido dallo scaffale, collegarlo alle proprie applicazioni e ottenere rapidamente risultati utili. A patto di trattarlo come un software (non come una scatola magica).Ecco i recenti sviluppi dell'intelligenza artificiale (e ciò per cui i team continuano a pagare):

La scelta del modello è ora una vera e propria decisione sul prodotto. Le squadre si mescolano GPT-5.2 di OpenAI con opzioni open(-weight) come Llama 4 e modelli di fornitori come Mistral Grande 3.
La multimodalità è ormai uno standard. La famiglia GPT-5 è in grado di recepire testi, audio, immagini e video e di rispondere con testi, audio e immagini, per adattarsi a supporto, vendite, formazione e strumenti interni.
La chat si sta trasformando in uso di strumenti. Modelli come Mistral Large 2 possono chiamare funzioni, prelevare dati, eseguire controlli e scrivere i risultati.
La generazione dei media sta diventando utilizzabile. Strumenti come Sora 2 e Google Veo, che consente di trasmettere video (e a volte anche audio), per aiutare il marketing e la formazione.

La realtà, poco affascinante, è che i maggiori guadagni provengono da attività ristrette e ad alto volume: risposte all'assistenza, follow-up delle vendite, stesura di documenti, domande e risposte interne e “trasformare questo groviglio di note in qualcosa che un essere umano possa leggere”. Se volete che questo sia integrato in un prodotto o in un flusso di lavoro interno, questo si colloca proprio nel nostro sviluppo dell'IA generativa e Sviluppo di chatbot AI lavoro.

Trasformare l'intelligenza artificiale in una funzione funzionante all'interno del vostro prodotto

3. L'IA diventa più facile da usare (no-code, low-code, AutoML)

Questa tendenza è semplice: un numero maggiore di persone può creare funzionalità di intelligenza artificiale senza assumere un team di ML completo. Questo è un bene per la velocità. È anche il modo in cui ci si ritrova con dieci progetti pilota di IA e zero prodotti funzionanti, se nessuno è proprietario del risultato.Come si presenta questo progresso dell'IA in 2026:

No-code e low-code Gli strumenti di AI consentono ai team di creare semplici assistenti AI all'interno delle app che già utilizzano, come la ricerca di documenti, l'ordinamento di ticket, la compilazione di moduli, le bozze di e-mail, i riepiloghi delle chiamate e le previsioni di base.
AutoML rende la formazione guidata e veloce. Si portano i dati, si sceglie un obiettivo e la piattaforma prova i modelli e le impostazioni per fornire una linea di base senza una lunga costruzione.
L'intelligenza artificiale viene fornita sotto forma di blocchi già pronti: embedding, speech-to-text, tagging delle immagini, parsing dei documenti e API dei modelli. I team assemblano, testano e spediscono invece di costruire da zero.
Provare le idee è più economico, ma la qualità costa ancora. Dati disordinati, definizioni deboli e assenza di test fanno affondare rapidamente l“”IA facile".

Ecco la mia opinione, un po“ cattiva ma onesta: questa tendenza crea un sacco di ”IA ombra". Le persone inseriscono le cose e le considerano fatte. Poi arrivano i problemi di sicurezza, legali o il primo cliente arrabbiato. Se volete i vantaggi senza il disordine, stabilite subito delle regole semplici: chi può usare quali dati, dove possono andare gli output e cosa deve essere controllato da un umano.Se volete essere aiutati a trasformare un prototipo senza codice in qualcosa che potete effettivamente far funzionare in produzione, questo è il momento in cui Sviluppo AI si ripaga da sola.

4. Edge AI e dispositivi abilitati all'AI

Edge AI significa che il modello viene eseguito sul dispositivo stesso, o vicino ad esso, invece di inviare tutto al cloud. Le persone lo apprezzano per un motivo: è immediato e non spedisce i dati su Internet solo per ottenere una risposta.Come si presenta tutto questo in 2026:

TinyML inserisce piccoli modelli nei sensori e nei dispositivi a basso consumo, in modo che possano rilevare anomalie e guasti senza affidarsi al cloud.
I telefoni e gli indossabili eseguono più AI a livello locale, come il riconoscimento vocale, il rilevamento della parola d'ordine, la comprensione delle immagini e la traduzione offline.
La robotica e le macchine reagiscono più rapidamente con l'inferenza sul dispositivo, che è importante per i controlli di sicurezza, i droni, i bot di magazzino e i dispositivi medici.
Mantenere i dati sul dispositivo semplifica le verifiche sulla privacy e sulla sicurezza, anche se è necessario un forte sistema di crittografia e di controllo degli accessi.
L'IA edge impone un lavoro di efficienza: i limiti di batteria, calore e memoria spingono a modelli più piccoli, alla quantizzazione e a una programmazione più intelligente.

Edge AI è fantastico, ma costringe a preoccuparsi dell'hardware. Se si prevede di eseguire il modello solo sul dispositivo, si dovranno affrontare limiti di memoria, strozzatura della CPU e aggiornamenti del firmware. È fattibile, ma richiede un'accurata progettazione, non un'idea ottimistica.Se l'intelligenza artificiale del bordo è collegata a un sistema più ampio (app mobile, piattaforma IoT, pipeline di robotica), si inserisce bene nel nostro Sviluppo AI perché quasi sempre sono necessari entrambi i lati: la logica del dispositivo e il backend che lo monitora.

Aggiungere ingegneri dell'intelligenza artificiale in grado di spedire senza bisogno di babysitteraggio

5. Governance, etica e regolamentazione dell'IA (sì, questa è ormai una “tendenza”)

Questo sembra un lavoro d'ufficio perché è un lavoro d'ufficio. Ma è anche il motivo per cui i progetti di IA sopravvivono alla revisione della sicurezza, alla revisione legale, all'approvvigionamento e al primo cliente arrabbiato.

Quali cambiamenti in 2026:

Il Atto UE AI smette di essere il discorso del futuro e inizia a diventare un problema di calendario. La legge è entrata in vigore il 1° agosto 2024 e la data di applicazione generale è il 2 agosto 2026, con scadenze scaglionate prima e dopo a seconda dell'argomento.
Le aziende iniziano a trattare la governance come un sistema, non come una presentazione. Quadri come l'AI Risk Management Framework del NIST offrono ai team un modo condiviso per parlare di rischi, test, monitoraggio e responsabilità. L'ISO/IEC 42001 fa un ulteriore passo avanti e lo trasforma in uno standard di sistema di gestione per la gestione dell'IA in un'organizzazione.
I leader vogliono un punteggio, non un dibattito. Si vedranno sempre più tentativi di “classificare” l'IA con misure composite (idee stile MIQ) perché i dirigenti odiano le risposte confuse. Ma fate attenzione: Il termine MIQ può avere significati diversi a seconda della persona a cui lo si chiede, quindi va considerato come uno spunto di conversazione, non come un metro di giudizio universale.

La governance è fastidiosa fino al giorno in cui ti salva. E quel giorno arriva sempre.

6. Sostenibilità e IA a basso consumo energetico

Questa tendenza esiste perché l'IA mangia il potere, e il potere non è gratuito. In alcune regioni, ora è anche un problema politico, non solo una voce di bilancio. L'AIE è stata piuttosto diretta sul fatto che l'IA sta determinando la crescita della domanda di elettricità da parte dei data center.

Come si presenta questo aspetto in 2026:

L'alimentazione e il raffreddamento limitano le possibilità di impiego dei team, per cui è importante un migliore raffreddamento (spesso a liquido) e una pianificazione più rigorosa della capacità.
L'energia diventa un vincolo progettuale, quindi i team utilizzano la potatura, la quantizzazione e la distillazione per ridurre i costi di inferenza.
Un maggior lavoro per watt spinge a scegliere l'hardware, con nuovi chip e sistemi costruiti per un'inferenza più economica su scala.
La sostenibilità non è più solo carbonio. Anche l'uso dell'acqua per il raffreddamento è importante, per cui le relazioni e i migliori progetti di raffreddamento riducono le spinte.

A mio parere, la parte dell'IA verde sembra nobile, ma la maggior parte delle squadre lo fa per un motivo più semplice. Se costa meno da gestire, viene spedita più velocemente e rimane in vita più a lungo. È comunque una vittoria.

7. IA verticale e flussi di lavoro del settore

Questa è una delle maggiori tendenze del settore dell'intelligenza artificiale per il futuro. 2026: le aziende smettono di acquistare AI generiche e iniziano a costruire sistemi ristretti che vivono all'interno di flussi di lavoro reali. Non una scheda demo. Non un chatbot che risponde e poi fa spallucce. Uno strumento che fa parte del lavoro.

Ecco come appare quando è fatto bene:

I team di produzione utilizzano l'intelligenza artificiale per individuare i difetti sulla linea e i segnali problematici in anticipo. Il risultato è un minor numero di unità difettose e di arresti a sorpresa che rovinano il programma.
I team finanziari utilizzano l'intelligenza artificiale per individuare transazioni strane, ordinare i documenti e ridurre la pila di revisioni manuali. Il risultato è una gestione più rapida senza dover assumere un piccolo esercito di analisti che leggano gli stessi moduli tutto il giorno.
I team sanitari utilizzano l'intelligenza artificiale per ridurre il lavoro d'ufficio. Si pensi alla stesura di note, all'ordinamento di documenti e all'estrazione di fatti chiave dall'anamnesi del paziente. I medici continuano a fare le telefonate. Il vantaggio è quello di passare più tempo con i pazienti e meno tempo a lottare con le attività amministrative.
I team della logistica utilizzano l'intelligenza artificiale per pianificare i percorsi, segnalare tempestivamente i ritardi e impedire che la spedizione si trasformi in caos. Il risultato è un minor numero di consegne in ritardo e di chiamate “dov'è?”.

La mia opinione onesta: il caso d'uso “migliore” è di solito quello che si verifica spesso e che fa un po' male ogni volta. Se si verifica due volte al mese, l'AI non vi salverà. Diventerà solo un'altra cosa da mantenere.

Se volete trasformare questi ultimi progressi nell'IA in una funzione funzionante all'interno del vostro stack ERP/CRM/WMS/EHR, ecco dove Sviluppo AI è vantaggioso, perché l'integrazione è l'intero lavoro, non l'ultimo passo.

Costruire un sistema di intelligenza artificiale personalizzato intorno ai vostri dati e flussi di lavoro

8. Sicurezza informatica e IA

L'intelligenza artificiale è ora parte del problema della sicurezza e dello stack della sicurezza. Gli aggressori la usano per scalare le truffe. I difensori la usano per individuare più rapidamente comportamenti strani. E se costruite applicazioni di intelligenza artificiale, dovete anche difendere il modello stesso da chi cerca di manipolarlo. Il NIST ha persino pubblicato una tassonomia completa sugli attacchi ML avversari e sulle mitigazioni, il che indica che questo problema non è più di nicchia.

Come si presenta questo aspetto in 2026:

Individuazione più rapida delle anomalie con Rilevamento delle anomalie basato su ML tra utenti, dispositivi, transazioni e attività di rete.
Superficie di attacco reale intorno all'IA stessa, compreso l'avvelenamento dei dati, la manipolazione dei modelli e gli attacchi di tipo prompt.
Protezione dei “dati in uso” attraverso informatica riservata e ambienti di esecuzione affidabili (TEE).
Controllo rigoroso delle autorizzazioni per gli agenti, con registri di audit e approvazione umana per le azioni ad alto impatto.

Se la vostra app AI è in grado di intraprendere azioni, è ormai un sistema di sicurezza. Trattatela come tale.

9. L'IA sul posto di lavoro e la collaborazione tra uomo e IA

La maggior parte dei team non vuole che l'IA sostituisca il personale. Vogliono che si occupi delle parti fastidiose del lavoro e lasci quelle che richiedono un giudizio. Se avete mai visto uno specialista senior passare 40 minuti a riformattare gli appunti di qualcun altro, sapete già perché questa tendenza si mantiene.

Ecco dove è effettivamente utile:

Supporto al lavoro di routine: bozze, riassunti, estrazione da documenti lunghi e trasformazione dei rumori di chat in elenchi di attività.
L'adozione è maggiore quando l'intelligenza artificiale si trova all'interno degli strumenti esistenti e non in una scheda di richiesta separata.
Risultati coerenti guidati dai playbook di ruolo, non da un rollout approssimativo.
Firma umana per le decisioni ad alto rischio, con il supporto di audit trail.

La mia opinione sincera: la “collaborazione tra uomo e IA” sembra un poster appeso al muro. In pratica, si tratta di due regole: lasciare che l'IA faccia il primo passo e non permetterle di prendere decisioni finali dove gli errori fanno male.

Parlare di rischi, costi e implementazione dell'IA in 30 minuti

10. Moonshots e tecnologie emergenti

Questo è il settore in cui le persone amano fare previsioni azzardate per poi dimenticarle tranquillamente dopo 18 mesi. Tuttavia, alcune aree strane si stanno trasformando in vero lavoro di ingegneria, quindi vale la pena seguirle.Cosa vale la pena osservare in 2026:

LLM a basso bit (Stile BitNet 1 bit / 1,58 bit) che mira a un'inferenza più economica riducendo la memoria e il calcolo.
Apprendimento federato per le organizzazioni con vincoli di privacy, con formazione su tutti i dispositivi o silos mentre i dati grezzi rimangono locali.
Calcolo neuromorfico (in stile Loihi) incentrato su carichi di lavoro a basso consumo e basati su eventi per i sistemi edge.
IA quantistica è ancora esplorativa, ma la pianificazione della sicurezza è importante perché la quantistica minaccia parti della crittografia odierna.
Modelli multimodali si sta orientando verso un sistema che gestisce testo, immagini, audio e video per flussi di lavoro pratici, non per le dimostrazioni.

E per quanto riguarda l'AGI: la gente continuerà a discuterne perché è divertente e fa click. Per la maggior parte delle aziende nel 2026, la versione pratica del progresso dell'AGI è più semplice. I modelli si comportano più come collaboratori all'interno di strumenti (con barriere di sicurezza) e meno come finestre di chat che dicono cose carine.

Capacità e competenze per l'era dell'IA

Se desiderate un set di competenze a prova di carriera in 2026, Non puntate a “imparare l'IA”. Puntate a costruire sistemi che utilizzino l'IA e non vi mettano in imbarazzo in produzione.

Su cosa scommetterei:

Un unico linguaggio con cui è possibile lavorare. Python copre la maggior parte del lavoro di ML; R è ancora presente nei team di analisi. L'importante è scrivere codice che venga eseguito, registrato e fallito in modi prevedibili.
Un solido istinto per i dati. La maggior parte dei “fallimenti dell'intelligenza artificiale” sono fallimenti dei dati. Sapere come pulire i dati, evitare le perdite, gestire gli squilibri e dividere i set di dati come funziona la realtà. E sì, conoscete l'SQL.
Una valutazione che vada oltre l'accuratezza. Scegliete metriche adatte al compito, fate analisi degli errori e testate i casi limite. Se inviate applicazioni LLM, verificate la presenza di risposte inventate e di output non sicuri.
Conoscenza sufficiente del cloud e dell'implementazione per non essere colti alla sprovvista. I vincoli di latenza, costo, affidabilità e GPU vi colpiranno, volenti o nolenti.
Abitudini pratiche di sicurezza. Tracciate le fonti di dati, registrate il comportamento, verificate le distorsioni e mantenete un controllo umano laddove gli errori possono danneggiare le persone o il denaro.

Un'ultima cosa: l'apprendimento continuo non è facoltativo. Non perché la tecnologia si muova velocemente (lo fa), ma perché l'ultima tecnologia AI di oggi diventa la base di domani. Le persone che rimangono valide sono quelle che continuano a costruire, testare e spedire (non quelle che collezionano certificati di corso come i Pokémon).

Il futuro dell'IA: cosa ci aspetta

Pensate che il futuro prossimo dell'IA sia un grande lancio di nuovi modelli? No! L'IA si presenta ovunque, silenziosamente, all'interno di prodotti e flussi di lavoro.

Dove si sta andando a parare (secondo me):

Più automazione “imposta e dimentica” nella vita quotidiana. Pensate alle routine energetiche, alla diagnostica di base dei dispositivi e agli assistenti che gestiscono i promemoria senza che voi vi ripetiate.
Assistenti virtuali che svolgono compiti, non chiacchiere. Consapevoli del calendario, connessi agli strumenti e in grado di agire con le approvazioni: prenotare, archiviare, aggiornare, inviare.
Un'intelligenza artificiale che si comporta come un operatore junior. Estrae i dati, elabora il primo passaggio, esegue i controlli e vi consegna le opzioni. La maggior parte delle aziende non avrà un unico partner di IA. Avranno alcuni agenti, ciascuno impegnato in un unico flusso di lavoro.
L'introduzione nel settore è più rapida perché gli elementi costitutivi sono facili da acquistare. La parte difficile è l'integrazione e il controllo, non l'invenzione della tecnologia di base.

Conclusione

Tendenze dell'intelligenza artificiale in 2026 indicano una cosa: l'intelligenza artificiale sta diventando una parte normale del software e delle operazioni. La fase appariscente sta scomparendo. È arrivata la fase “spediscilo, eseguilo, governalo”.

Se quest'anno state costruendo con l'IA, i vincitori non saranno i team che inseguono ogni nuovo nome di tecnologia IA. Saranno i team che sceglieranno pochi problemi ad alto volume, collegheranno l'IA a dati e strumenti reali e metteranno dei paletti a tutto ciò che può danneggiare i clienti o l'azienda.

E sì, dovresti continuare a imparare. Prima di tutto, ora è di moda. In secondo luogo, i recenti progressi dell'intelligenza artificiale continuano a trasformare il vantaggio di ieri nella linea di base di oggi.

Philip Tikhanovich

Responsabile Big Data

Philip dirige i dipartimenti Innowise, Big Data, ML/DS/AI con oltre 10 anni di esperienza alle spalle. Pur essendo responsabile della definizione della direzione dei team, si occupa delle decisioni relative all'architettura di base, esamina i flussi di lavoro dei dati critici e contribuisce attivamente alla progettazione di soluzioni per sfide complesse.

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