Al Symposium 2025 Gartner non ha fatto predizioni oziose: ha dichiarato che l’era dell’AI come optional è finita. L’AI non è più un modulo da attaccare in corsa: diventa il substrato dell’architettura aziendale. Se non innesti AI in ogni strato del tuo stack, andrai in sofferenza competitiva. Le successive tendenze servono da bussola non da checklist.

A novembre Gartner ha stimato che la spesa globale in AI supererà 1,5 mila miliardi di dollari nel 2025, con un balzo che proietterebbe l’asticella oltre i 2 mila miliardi nel 2026. Questo dato ribalta ogni narrazione della spesa come “una voce accessoria”: è il centro gravitazionale del budget tecnologico.

Vediamo come si articola questo nuovo “sovraccarico strutturale”:

“AI Native Development Platforms” non è una label fuffa: la generazione automatica di codice, l’integrazione di modelli generativi nel ciclo DevOps, l’“AI by default” nei tool di sviluppo saranno la norma. Non serve un wrapper AI, serve che l’AI sia l’ossatura del software.

“AI Supercomputing Platforms” obbliga a decisioni radicali: costruire internamente, noleggiare o stringere alleanze strategiche. Ogni scelta comporta trade-off di costo, latenza, controllo e compliance. A questo si somma il paradosso del costo crescente dei modelli di frontiera: allenarli costerà sempre di più (secondo stime recenti, il costo ammortizzato cresce ~2,4× l’anno).

“Confidential Computing” trascende la sicurezza tradizionale. Proteggere i dati “in uso” è indispensabile in ambienti ibridi e multicloud, specialmente con spinte geopolitiche per cloud sovrani (geopatriation). Quando un regime locale impone che i dati restino entro confini giurisdizionali, se il dato è “in uso” e non protetto, sei vulnerabile.

“Multiagent Systems” descrive una trasformazione architetturale: decine o centinaia di agenti intelligenti, conversanti e cooperanti, orchestrati in flussi complessi. Ma attenzione: Gartner avverte che entro il 2027 oltre il 40 % di questi progetti verrà cancellato per scarsa chiarezza di valore (agent washing incluso). Serve governance solida.

I “Domain-Specific Language Models (DSLM)” incarnano il shift da modelli generici verso modelli verticali: Gartner stima che nel 2025 la spesa per modelli DSLM raggiungerà 1,1 miliardi e che entro il 2027 oltre il 50 % dei modelli aziendali sarà verticalizzato.

“Physical AI” estende l’intelligenza al mondo reale: droni logistici, robotica autonoma, edge AI in impianti fisici. Non è “automazione 4.0”: è “intelligenza integrata”. Serve coesione tra software, hardware e rete.

“Preemptive Cybersecurity” anticipa l’attacco prima che accada. Qui l’AI non reagisce: predice, neutralizza, immunizza. Se oggi la cyber difesa è reattiva, domani sarà proattiva o muori.

“Digital Provenance” diventa non agriturismo di nicchia: ogni dato, ogni modello, ogni decisione deve avere tracciabilità, trasparenza, auditabilità. Senza paternità dei dati, perdi fiducia e compliance.

“AI Security Platforms” diventano nuovi firewall: servono tool specializzati che monitorano drift del modello, attacchi avversariali, debolezze nella supply chain dei modelli. Un modello è come un pipeline critico: lo monitori costantemente.

“Geopatriation” (o cloud sovrano) impone che i workload migrino verso infrastrutture regionali. Non puoi usare solo cloud globali. Serve dinamismo architetturale per spostarti tra domini giurisdizionali.

Nel playbook 2026 il “pilota” è morto. Se esiste una roadmap 2025 Gartner+ attuale, è quella di trasferire spesa da prove sperimentali a deployment estesi e resilienti. Sorprendentemente, Gartner stima che la spesa in AI passerà da ~1,5 trilioni in 2025 a oltre 2 trilioni nel 2026. I segmenti trainanti: hardware, device AI (smartphone, PC ARM/x86), infrastruttura software, modelli fine-tuned.

Ma qui entra la siderurgia della strategia: non basta spendere. Serve un’architettura dell’AI che includa governance, compliance, modularità e adattabilità geopolitica. Le aziende che sapranno costruire AI come infrastruttura resiliente, con linee di audit e controllo, e in grado di evolvere nei contesti regolatori vincenti, saranno quelle che emergono. Le altre resteranno ingolfate nei PoC senza impatto sistemico.

Un elemento che non va preso alla leggera: la maggioranza delle aziende che investono AI oggi non vede un impatto misurabile sui profitti (secondo studi recenti arXiv). La ragione non è tecnologia mancante: è lock-in architetturale, silos culturali, mancanza di coevoluzione “umano-macchina”. Quando l’AI resta un gadget, non genera leva strategica.

Invece serve ripensare l’organizzazione come un sistema collaborativo: gli esseri umani non sono esecutori, ma decidenti che interagiscono con l’AI; l’AI non prende il comando, collabora entro confini definiti. Quella che Wolfe et al. chiamano “intelligenza collaborativa” è la frontiera che poche aziende hanno esplorato fino in fondo.

Applicando al tuo contesto aziendale, alcune regole guida:

– Scegli da subito modelli verticali (DSLM), non limitarti ai LLM generici.
– Progetta l’architettura in modo da poter muovere carichi tra cloud globali e cloud sovrani.
– Introduci tool di governance sulle pipeline di modelli fin dall’inizio.
– Non lasciare AI e sicurezza in due silos: integra il “preemptive security” nell’AI stack.
– Considera che ~40 % dei progetti agentici falliranno se non hanno business case forte.
– Valuta se puoi costruire (o allearti per) infrastrutture AI-scale interne, piuttosto che dipendere esclusivamente da hyperscaler.