Gartner, punto di riferimento globale per l’analisi tecnologica, ha pubblicato la lista dei Top Strategic Technology Trends 2026, lanciando un messaggio inequivocabile: l’intelligenza artificiale non è più un’opzione, ma il campo di battaglia decisivo per il futuro delle imprese.

Perché i trend tecnologici Gartner 2026 sono cruciali

Gartner ha presentato questi trend durante l’IT Symposium/Xpo 2025, evidenziando come la velocità dell’innovazione prevista per il 2026 superi qualsiasi stima precedente. Secondo gli analisti, solo le organizzazioni che agiscono ora riusciranno non solo a resistere alla volatilità, ma a definire l’evoluzione del proprio settore nel prossimo decennio.

La visione di Gartner è chiara: viviamo in un mondo iperglobalizzato, iperconnesso e guidato dall’AI, in cui orchestrare sistemi intelligenti, gestire il rischio e proteggere la fiducia digitale è una necessità operativa. I trend individuati non sono semplici evoluzioni tecnologiche, ma abilitatori strategici che impatteranno architetture IT, modelli organizzativi e competenze aziendali.

AI Supercomputing Platforms: la nuova base dell’innovazione

Il primo trend chiave è l’affermazione delle AI Supercomputing Platforms. Non si tratta solo di potenza computazionale, ma dell’integrazione di CPU, GPU, AI ASIC e nuovi paradigmi di calcolo per gestire workload intensivi come simulazioni avanzate, machine learning e analytics su larga scala.

Gartner prevede che entro il 2028 oltre il 40% delle grandi imprese adotterà architetture ibride per i carichi mission-critical, rispetto all’attuale 8%. Un cambiamento radicale nel modo di progettare ed eseguire i sistemi critici.

Queste piattaforme permettono già oggi di:

• accelerare la scoperta di nuovi farmaci
• simulare mercati finanziari complessi
• ridurre drasticamente tempi e costi di innovazione

La supercomputazione AI non è solo performance: è l’infrastruttura dell’innovazione futura.

Multiagent Systems e Domain-Specific Language Models (DSLM)

Accanto alla potenza computazionale emergono i sistemi multi-agent, reti di agenti AI specializzati che collaborano, apprendono e si coordinano per raggiungere obiettivi complessi. Gartner li identifica come una soluzione pragmatica per automatizzare processi aziendali avanzati e migliorare la collaborazione uomo-macchina.

Questi agenti dipendono fortemente dai Domain-Specific Language Models (DSLM), modelli AI addestrati su dati verticali di settore. A differenza dei modelli generalisti, i DSLM offrono:

• maggiore accuratezza
• costi inferiori
• migliore compliance normativa

Secondo Gartner, oltre il 50% dei modelli AI aziendali sarà domain-specific entro il 2028, segnando il passaggio dall’intelligenza generica a decisioni realmente contestualizzate.

AI Security e Confidential Computing: la fiducia diventa centrale

Con la diffusione dell’AI, la sicurezza dell’intelligenza artificiale entra nel mainstream. Le piattaforme di AI Security permettono di:

• centralizzare la visibilità
• applicare policy coerenti
• prevenire rischi come prompt injection e data leakage

Gartner stima che più del 50% delle aziende utilizzerà piattaforme di sicurezza AI dedicate entro il 2028.

In parallelo cresce l’importanza della Confidential Computing, che consente di isolare workload sensibili in ambienti di esecuzione affidabili, proteggendo i dati anche su infrastrutture cloud di terze parti. In un contesto di normative stringenti e instabilità geopolitica, la protezione della riservatezza dei dati diventa un vantaggio competitivo non negoziabile.

AI-Native Development Platforms: reinventare lo sviluppo software

Un altro trend chiave è rappresentato dalle AI-native development platforms. Qui l’AI non è solo uno strumento di supporto, ma un vero co-ingegnere nel ciclo di sviluppo software.

Non significa delegare tutto al codice automatico, ma ripensare il processo di sviluppo per renderlo:

• più veloce
• più collaborativo
• più allineato al business

Gartner prevede che entro il 2030 team di sviluppo più piccoli, potenziati dall’AI, supereranno in efficienza i modelli tradizionali basati su grandi forze ingegneristiche.

Physical AI: portare l’intelligenza nel mondo reale

La Physical AI rappresenta l’estensione dell’intelligenza artificiale nel mondo fisico attraverso robot, droni e sistemi autonomi. Questo trend richiede competenze ibride tra IT, operations e ingegneria e apre nuove sfide legate a:

• sicurezza fisica
• gestione operativa
• impatto sul futuro del lavoro

Preemptive Cybersecurity e Digital Provenance

La sicurezza evolve da reattiva a preemptive cybersecurity. Le organizzazioni adottano SecOps avanzati e tecnologie predittive per prevenire gli attacchi prima che si verifichino. Entro il 2030, Gartner prevede che il 50% della spesa in sicurezza sarà destinata a soluzioni preemptive.

In parallelo cresce l’importanza della digital provenance, ovvero la capacità di verificare origine, integrità e proprietà di software, dati e contenuti digitali. In un ecosistema basato su supply chain complesse, open source e terze parti, ignorare la provenienza digitale significa esporsi a rischi enormi.

Gartner avverte che la mancata adozione di strumenti di digital provenance potrebbe generare miliardi di dollari di sanzioni entro il 2029.

Geopatriation: la nuova strategia per i dati

L’ultimo trend, la geopatriation, segna un cambio di paradigma nella gestione dei dati. Spostare workload dai grandi cloud globali verso soluzioni locali o sovrane diventa una risposta strategica a:

• instabilità geopolitiche
• normative locali
• esigenze di privacy dei clienti

Secondo Gartner, oltre il 75% delle imprese in Europa e Medio Oriente adotterà strategie di geopatriation entro il 2030.

Conclusione: un nuovo ordine tecnologico

Gartner non parla di un futuro lontano. Sta descrivendo i risvolti concreti dei prossimi cinque anni: dominare l’AI, proteggere i dati e reinventare il ciclo di sviluppo software farà la differenza tra le aziende sul mercato.

 

 

Per approfondire: DOWNLOAD FILE Gartner – Top 10 Technology Trends 2026