Per anni abbiamo parlato di intelligenza artificiale come di qualcosa che accade dentro uno schermo: un chatbot, un generatore di immagini, un assistente virtuale.
Il 2026 cambia prospettiva. Secondo il report annuale di Forrester Research The Top 10 Emerging Technologies in 2026, l’AI ha letteralmente lasciato le chat per entrare in robot, veicoli, fabbriche e ambienti fisici di ogni tipo.
Forrester propone quest’anno una chiave di lettura su tre livelli per interpretare le 10 tecnologie selezionate: le tecnologie Interact (quelle che le persone vivranno direttamente), le tecnologie Build (gli strumenti per costruire il futuro) e le tecnologie Fuel (le infrastrutture che alimentano tutto il resto).
Un framework che aiuta imprese, innovatori e decision maker a capire non solo cosa sta arrivando, ma quando e per chi.
Indice degli argomenti
I tech trend 2026: la mappa delle 10 tecnologie emergenti
Lo studio Forrester non si limita a elencare le tecnologie emergenti, ma le organizza in una mappa strategica basata sul tempo di ritorno degli investimenti (ROI). Questo approccio consente alle aziende di orientarsi in modo più pragmatico, distinguendo tra le innovazioni già pronte a generare valore nel breve periodo e quelle che richiedono una visione più paziente e strutturata.
Le tecnologie vengono quindi clusterizzate in tre categorie temporali:
- Breve termine, con ROI atteso entro i 2 anni, dove il focus è su efficienza operativa e ottimizzazione dell’esperienza cliente;
- Medio termine, tra i 2 e i 5 anni, che richiedono investimenti più consistenti in infrastrutture, competenze e governance;
- Lungo termine, oltre i 5 anni, dove il valore è potenzialmente dirompente ma ancora incerto nei tempi e nelle modalità di adozione.
Questa suddivisione è una bussola decisionale. Aiuta CIO, CTO e business leader a evitare due errori opposti ma ugualmente pericolosi: da un lato, inseguire ogni novità senza un ritorno concreto nel breve periodo; dall’altro, ignorare tecnologie che oggi sembrano lontane ma che domani potrebbero ridefinire interi settori.
In altre parole, non tutte le innovazioni corrono alla stessa velocità. Alcune sono già pronte a entrare in produzione, altre stanno ancora scaldando i motori, altre ancora sono come razzi sulla rampa di lancio.
Tecnologie con ROI atteso nel breve termine (entro 2 anni)
In questa categoria rientrano i tech trend più “operativi”, quelli che stanno già uscendo dalla fase sperimentale per entrare nei processi aziendali con benefici tangibili.
Sono tecnologie che non richiedono rivoluzioni infrastrutturali profonde, ma piuttosto integrazione intelligente, governance e capacità di execution.
Il loro impatto si misura rapidamente: aumento delle conversioni, riduzione dei costi operativi, miglioramento della sicurezza e della qualità decisionale. In altre parole, sono il terreno ideale per passare dall’hype all’adozione concreta.
1. Agentic Commerce: lo shopping senza clic
L’Agentic Commerce ridefinisce l’esperienza d’acquisto. Non si tratta più di cercare prodotti su un sito web, ma di delegare l’intero processo a un agente AI che confronta opzioni, raccomanda soluzioni e – sempre più spesso – completa la transazione in autonomia per conto del consumatore o dell’azienda.
Forrester include in questa categoria il commercio conversazionale, i pagamenti agentici, il self-checkout e il procurement automatizzato nel B2B. Un esempio concreto: la funzione Buy with Pro di Perplexity, che consente a un agente di valutare le opzioni all’interno di un motore di risposta e finalizzare un acquisto presso i merchant aderenti.
Il valore nel breve termine arriverà prima negli ambienti “owned” – app e siti di proprietà dei brand – dove la personalizzazione agentica e la riduzione dell’attrito possono incrementare le conversioni. L’adozione negli ambienti non controllati, come i motori di risposta, richiederà ancora due o tre anni per maturare, a causa di standard di interoperabilità ancora in via di definizione e di una fiducia dei consumatori ancora bassa verso gli acquisti guidati da agenti.
2. AI Security and Trust Technologies: sicurezza come fondamento dell’AI enterprise
Man mano che l’adozione dell’AI generativa accelera, emergono nuovi vettori di rischio: prompt injection, data leakage, model theft, bias non intenzionale. Le tecnologie di AI security and trust rispondono a questa sfida consolidando strumenti prima frammentati – firewall per i prompt, monitoraggio dei modelli, governance della conformità – in piattaforme integrate.
Forrester prevede che queste soluzioni portino benefici alla maggior parte delle aziende nel breve periodo. I settori finanziario e pubblico saranno i primi a vederli, dato che operano con sistemi decisionali ad alto rischio che devono soddisfare requisiti stringenti di trasparenza e fairness.
3. Frontier AI: i modelli che spingono i confini del possibile
I modelli AI di frontiera non sono semplicemente versioni più potenti dei modelli precedenti: rappresentano un salto qualitativo nella capacità di ragionamento, pianificazione, generazione multimodale e automazione agentica.
Il rischio, però, cresce insieme alla capacità. I frontier model pongono sfide inedite di governance: comportamenti agentici non autorizzati, allineamento difficile da contenere nei guard rail, architetture applicative che richiedono una riprogettazione profonda. Il valore sarà ampio, ma non immediato per tutti.
Tecnologie coi ROI atteso nel medio termine (2-5 anni)
Di questa categoria fanno parte le tecnologie più trasformative, quelle che non si limitano a ottimizzare l’esistente ma iniziano a riscrivere il modo in cui si sviluppa il software viene sviluppato, si orchestrano i sistemi e si progettano le esperienze digitali. Qui il valore è significativo, ma non immediato: vengono richiesti investimenti in infrastrutture, revisione delle architetture applicative, nuove competenze e modelli di governance più evoluti. Sono tecnologie che oggi funzionano bene in contesti circoscritti, ma che per scalare davvero hanno bisogno di maturità ecosistemica.
4. Agentic Software Development: il codice scritto dagli agenti
L’Agentic Software Development (ASD) trasforma il ciclo di vita dello sviluppo software introducendo agenti AI capaci di generare, valutare e raffinare requisiti, design, codice, test e documentazione. Il ruolo dello sviluppatore si sposta dalla creazione degli artefatti all’orchestrazione di una rete di agenti specializzati.
Strumenti come Anthropic Claude Code e AWS Kiro già oggi migliorano la produttività individuale. Ma il valore organizzativo su larga scala richiede ancora qualche anno: migliore coordinamento tra agenti, guardrail più robusti, toolchain integrate end-to-end.
I settori che vedranno i benefici prima di altri sono i servizi finanziari, il retail e l’IT, che combinano grandi portfolio di software con pipeline DevOps mature.
5. AI supercomputing: l’infrastruttura che rende possibile tutto il resto
L’AI supercomputing è la fondazione invisibile su cui poggiano i frontier model e i sistemi agentici.
Si tratta di cluster di calcolo ad alta densità – acceleratori, interconnessioni ad alta banda, sistemi di raffreddamento avanzato – progettati per addestrare e inferire modelli di grandi dimensioni.
Il suo impatto principale? Comprimere i cicli di addestramento da settimane a ore, abilitando iterazioni più frequenti su architetture sempre più complesse.
I settori che beneficeranno prima della diffusione di questa tecnologia sono finanza, life sciences e automotive, dove la combinazione di grandi volumi di dati e urgenza operativa giustifica l’investimento infrastrutturale.
6. Autonomous Transportation Technologies: il movimento senza conducente
Le tecnologie per il trasporto autonomo includono computer vision, robotica, Edge Intelligence e un’ampia gamma di tecniche AI/ML applicate a veicoli, droni, treni e robot mobili. Il valore nel breve periodo arriva dagli ambienti controllati – magazzini, porti, fabbriche, ferrovie automatizzate – dove l’imprevedibilità è ridotta al minimo.
I robotaxi si stanno espandendo oltre le prime sperimentazioni in alcune città americane e cinesi: Forrester prevede che nel 2026 porteranno passeggeri paganti in un numero limitato di città europee e mediorientali.
I robot umanoidi consegnano già generi alimentari in alcuni campus universitari e quartieri urbani in Asia, Europa e Nord America.
7. Esperienze “layer zero”: la fine delle app come le conosciamo
Il concetto di “layer zero” è forse il più radicale dell’intera lista. Si tratta di un livello di intelligenza AI che si colloca al di sopra delle app e dei siti web esistenti, interpretando l’intenzione dell’utente e assemblando autonomamente le azioni necessarie senza richiedere di aprire applicazioni specifiche o naL
L’esempio più immediato? Stai pianificando una vacanza in famiglia in una chat di gruppo. Un assistente layer zero legge le date dalla conversazione, trova voli e hotel, costruisce un itinerario condiviso e lo distribuisce sui dispositivi di tutti. E in un futuro non tanto remoto prenoterà anche il viaggio.
I primi segnali sono già visibili nell’Apps SDK di OpenAI e nel protocollo Agent-to-UI (A2UI) di Google. Ma la diffusione su larga scala dipende ancora da API cross-brand, standard agentici comuni e soluzioni ai seri interrogativi su sicurezza, privacy e gestione dell’identità.
8. Sistemi multiagente: le reti di agenti che lavorano insieme
I sistemi multi-agente sono l’infrastruttura operativa dell’AI agentica. Rappresentano il salto dalle conversazioni singole con un chatbot a reti coordinate di agenti specializzati – ciascuno con un ruolo preciso – che pianificano, delegano ed eseguono workflow complessi.
I benefici concreti già misurabili includono miglioramenti nella risoluzione del supporto clienti, nel triage degli incidenti e nella delivery del software. Ma la diffusione ampia richiede ancora progressi nell’orchestrazione, nella governance, nella sicurezza e nella gestione dei comportamenti emergenti imprevedibili.
9. AI fisica and robotica: l’intelligenza entra nel quotidiano
La physical AI porta l’intelligenza artificiale dentro i robot, i macchinari e i sistemi che operano nell’ambiente fisico. Non si tratta di automazione tradizionale con istruzioni rigide per compiti ripetitivi, ma di sistemi che percepiscono l’ambiente, ragionano e adattano il comportamento in tempo reale.
Google usa modelli come RT-2 per tradurre linguaggio e visione in azioni fisiche. V-JEPA di Meta apprende le dinamiche del mondo osservandolo.
I benefici arriveranno prima nei settori manufatturiero, logistica, retail e sanità: ambienti dove l’intensità fisica dei task e la controllabilità delle condizioni operative offrono il miglior rapporto tra investimento e ritorno atteso.
Tecnologie con ROI atteso nel lungo termine (oltre 5 anni)
Questa categoria comprende un solo tech trend, ma con un potenziale dirompente, tale da giustificarne la presenza in qualsiasi agenda strategica: il quantum computing.
10. Quantum Computing: il futuro che si avvicina (e porta con sé una minaccia)
Più che una tecnologia da implementare subito, il Quantum Computing è una variabile da considerare oggi per evitare di trovarsi vulnerabili domani. Una sorta di temporale all’orizzonte: non bagna ancora, ma conviene iniziare a chiudere le finestre.
Il cosiddetto Q-Day – il momento in cui i computer quantistici saranno in grado di violare la crittografia attuale – potrebbe, infatti, arrivare già nel 2030. Questo impone una preparazione crittografica immediata, anche per le organizzazioni che non intendono investire subito nella tecnologia quantistica difensiva. Finanza, farmaceutica, manifattura e difesa sono i settori in prima fila, sia per i benefici che per i rischi.
Cosa fare adesso: indicazioni pratiche per le aziende
La lettura del report Forrester suggerisce tre priorità concrete per le imprese che vogliono posizionarsi bene di fronte a questi tech trend:
1. Investire subito sulle tecnologie a breve termine. Agentic Commerce, AI security and trust hanno orizzonti di ROI inferiori a due anni e rischi relativamente contenuti. Sperimentare oggi in ambienti controllati è il modo più efficace per costruire competenza e vantaggio competitivo.
2. Pianificare per le tecnologie a medio termine. Sistemi multi-agente, physical AI e layer zero experiences richiedono investimenti in infrastruttura, governance e competenze che non si costruiscono dall’oggi al domani. Chi inizia il percorso oggi arriverà a posizionarsi meglio sul mercato domani.
3. Non ignorare il quantum. Anche per le aziende lontane dalla frontiera tecnologica, avviare oggi una valutazione della postura crittografica è un atto di prudenza necessario, non un lusso da rinviare.
L’AI diventa infrastruttura
I tech trend 2026 raccontano una trasformazione che non si fermerà quest’anno. L’AI sta diventando infrastruttura: invisibile negli ambienti digitali attraverso il layer zero, visibile e tangibile nel mondo fisico attraverso la robotica e il trasporto autonomo, potente “sotto il cofano” attraverso il supercomputing e i frontier model.
La domanda non è più se queste tecnologie cambieranno il business, ma quando e quanto velocemente ciascuna organizzazione sarà in grado di assorbirle. Come scrive Forrester, il rischio è duplice: sovra-investire troppo presto su tecnologie ancora immature, oppure arrivare impreparati quando il mercato avrà già girato.
Navigare questo equilibrio è la sfida strategica di questo 2026.
