Il panorama tecnologico globale sta attraversando una fase di trasformazione accelerata che molti leader aziendali descrivono come quasi destabilizzante. Durante un evento McKinsey Live, gli analisti Michael Chui, Roger Roberts e Lareina Yee hanno presentato i risultati del quinto outlook annuale della società, analizzando come l’attuale evoluzione non proceda più per compartimenti stagni, ma attraverso un meccanismo combinatorio dove l’intelligenza artificiale agisce come un potente catalizzatore e amplificatore per ogni innovazione.
La scala di questo cambiamento è supportata da dati economici imponenti: nel solo 2024, gli investimenti azionari in queste tecnologie hanno raggiunto gli 800 miliardi di dollari, escludendo le centinaia di miliardi stanziati direttamente dai bilanci delle grandi corporation.
Indice degli argomenti
Il nucleo dell’intelligenza: dall’analisi all’azione autonoma
L’evoluzione dell’intelligenza artificiale rappresenta il pilastro centrale dei 12 trend tech per il 2026, che stanno ridefinendo il rapporto tra uomo e macchina.
1. Agentic AI
L’innovazione più significativa dell’ultimo anno riguarda il passaggio dai sistemi che assistono a quelli che agiscono. A differenza dei modelli precedenti, l’IA agentica è in grado di operare nel mondo reale, completando processi multi-fase in autonomia, come la gestione di resi o l’interazione con dispositivi fisici. Michael Chui descrive questa transizione come fondamentale: «Un mio collega, ad esempio, definisce questo passaggio come la transizione da co-pilota a collega di lavoro».
2. Generative AI
Basata sui cosiddetti “foundation model” (cioè i modelli di AI addestrati su grandissimi set di dati come GPT, Claude, Gemini), questa tecnologia continua a dominare il mercato per la sua capacità di elaborare e produrre dati non strutturati sotto forma di linguaggio, immagini e voce. Nonostante l’ampia diffusione (circa l’80% delle aziende dichiara di utilizzarla), persiste un divario di competenze: solo l’1% dei leader aziendali considera la propria organizzazione matura nell’applicazione di questi strumenti.
3. Analytical/Numerical AI
Questa forma di intelligenza opera principalmente nel “back office” aziendale. Il suo ruolo è fondamentale per risolvere problemi complessi di previsione e ottimizzazione delle vendite, agendo dietro le quinte per migliorare l’efficienza dei processi decisionali.
L’infrastruttura dell’era digitale: semiconduttori e cloud
Per sostenere l’evoluzione del software, è indispensabile una parallela trasformazione dell’hardware e un potenziamento delle capacità di calcolo distribuito.
4. Semiconduttori specifici per applicazioni
Il mercato dei semiconduttori è diventato moltodinamico, trainato dalla crescente domanda generata dall’intelligenza artificiale. Non si tratta soltanto dell’ascesa di singoli player dominanti, come Nvidia, ma di una profonda accelerazione dell’innovazione lungo l’intera filiera infrastrutturale.
5. Cloud ed edge computing
Il settore sta registrando investimenti significativi con l’obiettivo di decentralizzare la capacità computazionale. In particolare, l’edge computing consente di elaborare i dati in prossimità della loro fonte, riducendo sensibilmente la latenza e rendendo possibili applicazioni in tempo reale, fondamentali per l’evoluzione degli altri trend tecnologici previsti per il 2026.
La convergenza tra digitale e fisico: robotica e mobilità
L’intelligenza sta uscendo dagli schermi per “incarnarsi” in dispositivi capaci di interagire con l’ambiente fisico.
6. Robotics / Physical Intelligence
La robotica sta vivendo un vero e proprio “momento di breakout” grazie all’infusione dell’IA. I robot stanno imparando a operare nel mondo fisico scomponendo i comportamenti in vocaboli, similmente a come i modelli linguistici imparano il testo. L’obiettivo è portare le macchine in contesti umani come ospedali e ristoranti, ma Roberts avverte: «Quando arriviamo agli agenti fisici o ai robot, avremo davvero bisogno di avere risolto la parte relativa alla fiducia».
7. Il futuro della mobilità
Il futuro della mobilità non è più una visione teorica. Lareina Yee sottolinea come, in città come San Francisco, la presenza di veicoli a guida autonoma sia ormai completamente normalizzata. L’AI applicata alla guida permette oggi una fluidità di movimento che fino a pochi anni fa era considerata sperimentale.
8. Realtà immersive
Si osserva una rinascita di interesse per le tecnologie immersive, che beneficiano della maggiore potenza di calcolo disponibile per creare ambienti digitali sempre più realistici e funzionali.
Ricerca scientifica e sostenibilità ambientale
Le tecnologie più avanzate stanno raddoppiando la produttività della ricerca scientifica, affrontando sfide globali come la cura delle malattie e il clima.
9. La bioingegneria del futuro
In questo campo, l’informatica è diventata lo strumento indispensabile. Michael Chui riporta il consiglio del premio Nobel Jennifer Doudna agli studenti: «Studiare computer science». Chui spiega che «Non è possibile fare biotecnologia all’avanguardia senza l’uso dell’AI», citando innovazioni come AlphaFold, un sistema AI sviluppato da DeepMind progettato per predire la struttura tridimensionale delle proteine partendo dalla loro sequenza di amminoacidi.
10. Space economy
La possibilità di mappare l’intera superficie terrestre più volte al giorno produce una quantità enorme di dati. Si tratta di informazioni troppo complesse per essere analizzate in modo tradizionale: solo l’AI è in grado di interpretarle rapidamente, riconoscere schemi, prevedere eventi e trasformarli in insight utili.
Per questo lo spazio sta diventando un dominio strategico: consente un monitoraggio continuo del pianeta e abilita nuovi modelli di logistica, sicurezza e gestione delle risorse su scala globale
11. Quantum Technologies
Sebbene non ricevano la stessa attenzione mediatica dell’AI, le tecnologie quantistiche rimangono un trend monitorato stabilmente per il loro potenziale di calcolo dirompente, specialmente nella scoperta di nuovi materiali.
12. Energia e sostenibilità
L’AI non è solo una soluzione, ma anche un driver di domanda energetica. Il bisogno di alimentare i data center sta spingendo l’innovazione verso nuove forme di energia sostenibile. Questo intreccio rende la sostenibilità un requisito operativo per la crescita dei trend tech per il 2026.
Impatto sul mercato del lavoro e strategie per i leader
Contrariamente alle narrazioni sulla fine del lavoro, i dati McKinsey mostrano un aumento del 5% nelle offerte di lavoro legate alla tecnologia. Lareina Yee sottolinea che «Vediamo un aumento del 5% nelle offerte di lavoro legate alla tecnologia», evidenziando una forte domanda di competenze in data science, ingegneria del software e capacità decisionale contestuale.
I leader aziendali devono adattarsi a un nuovo «ritmo metabolico», dove la velocità con cui si riscrivono le capacità dei prodotti è straordinariamente alta. Lareina Yee suggerisce un approccio pratico alla formazione: «Non si tratta di un’esperienza di apprendimento in aula; si tratta in realtà di un’esperienza di apprendimento esperienziale». La chiave per il successo risiede nel dare ai dipendenti l’accesso diretto alle tecnologie, permettendo loro di scoprire nuovi modi per integrare gli agenti autonomi nei flussi di lavoro quotidiani.
