Trend tech 2026: cloud, AI e orchestrazione al centro della trasformazione digitale
Nel dibattito sull’innovazione tecnologica, per anni l’attenzione si è concentrata sulla prossima “big thing”. Il 2026 segna invece un cambio di paradigma: l'importante non è più solo adottare nuove tecnologie, ma farle funzionare insieme.
Le aziende oggi si pongono domande diverse: dove devono risiedere i dati? Come possono dialogare sistemi sempre più eterogenei? Quali decisioni possono essere automatizzate? D cosa ci si può fidare davvero?
Secondo recenti analisi, il futuro della trasformazione digitale si gioca su cinque direttrici chiave che ridefiniscono architetture cloud, modelli operativi e il rapporto tra tecnologia e persone.
1. Cloud 3.0: hybrid, multi-cloud e governance dei dati
Il cloud entra in una fase di piena maturità. Non è più una scelta binaria tra on-premise e cloud pubblico, ma un ecosistema ibrido e distribuito, progettato per rispondere a esigenze operative, normative e strategiche.
Le stime indicano che il 75% delle organizzazioni adotterà strategie hybrid o multi-cloud nei prossimi anni (1). Le motivazioni?
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Resilienza operativa: distribuire carichi e servizi su più ambienti riduce il rischio di interruzioni critiche e garantisce la continuità dei servizi anche in caso di indisponibilità di un singolo provider.
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Compliance e sovranità dei dati: normative sempre più stringenti impongono controllo su dove e come i dati vengono gestiti.
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Governance e controllo dei workload: scegliere dove far girare applicazioni e dati diventa una leva strategica e sottrae le aziende dalla dipendenza da un unico vendor.
Il cloud 3.0 non è quindi solo un’infrastruttura, ma una scelta architetturale consapevole, che richiede competenze di integrazione, sicurezza e governance.
2. AI-native cloud: infrastrutture progettate per l’intelligenza artificiale
Parallelamente, il cloud cambia forma per accogliere l’AI come elemento strutturale: infrastrutture, piattaforme e servizi vengono progettati nativamente per l’AI.
Secondo le previsioni, il 50% delle risorse di cloud computing saranno dedicate ai workload AI entro il 2029 e il 40% delle aziende adotterà architetture AI-native entro il 2028. Questo consentirà loro di gestire in modo scalabile grandi volumi di dati, supportare il ciclo di vita completo dei modelli AI, integrare inferenza, automazione e governance e controllare costi, performance e sicurezza (2).
L’AI smette di essere un layer sperimentale e diventa parte integrante della piattaforma tecnologica aziendale.
3. Orchestrazione, sistemi multi-agente e workflow autonomi
Uno dei cambiamenti più rilevanti riguarda il ruolo operativo dell’AI. L’intelligenza artificiale evolve da supporto decisionale a motore operativo, grazie a sistemi multi-agente (MAS) in grado di:
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collaborare tra loro;
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adattarsi al contesto;
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prendere decisioni distribuite;
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orchestrare workflow complessi end-to-end.
L’orchestrazione diventa il vero fattore critico: non è il singolo agente a generare valore, ma il modo in cui agenti, sistemi e persone vengono coordinati in modo coerente e governabile. Il 63% dei dipendenti si dichiara disposto a lavorare con un agente AI e il 48% è a proprio agio nell’essere gestito da un AI agent (3). Questo modello abilita processi più rapidi, resilienti e scalabili, spostando il ruolo umano verso supervisione, strategia e controllo.
4. Edge & hyper-distributed cloud: il cloud vicino ai dati
Il cloud non si concentra più solo nei data center centrali, si distribuisce verso l'esterno.
Secondo le previsioni, i workload elaborati all’edge passeranno dal 25% al 50% in pochi anni, segnando una forte accelerazione delle architetture hyper-distribuite.
Portare il calcolo vicino ai dati significa:
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ridurre la latenza;
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migliorare le performance;
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garantire continuità operativa anche in ambienti disconnessi;
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abilitare use case real-time (industria, IoT, smart infrastructure, sanità, retail).
Il cloud non è più solo “da qualche parte”: è ovunque serva, integrando core, cloud pubblico e edge in un unico disegno architetturale.
5. Fiducia, trasparenza e adattamento umano-tecnologico
La trasformazione digitale non è solo tecnologica: le ricerche evidenziano come fiducia, trasparenza e accettazione dell’AI siano determinanti per il successo delle soluzioni digitali adottate.
Dipendenti, manager e clienti vogliono sapere quando stanno interagendo con un sistema AI, come vengono prese le decisioni e quali dati vengono utilizzati.
L’adozione sostenibile dell’AI richiede governance, explainability e un approccio centrato sulle persone. L’innovazione sostenibile nasce dall’equilibrio tra automazione e responsabilità, tra velocità e governance, tra potenza tecnologica e fattore umano.
1 - Fonte: https://it.newsroom.ibm.com/five-trends-2026
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