Nel corso del prossimo anno l’intelligenza artificiale entrerà nella fase di maturità, con impatto reale su business, governance e team umani-digitali.
Alla chiusura del 2025, l’entusiasmo per l’intelligenza artificiale si scontra, a ogni passo, con dubbi e incertezze. Accanto a progressi e successi straordinari, emergono i timori di una possibile bolla dell’AI, di emergenze energetiche e di progetti GenAI falliti. Guardando al futuro, gli esperti di SAS prevedono che il 2026 sarà un anno decisivo: il momento in cui i protagonisti dell’AI dovranno affrontare le proprie responsabilità, dimostrando ritorni concreti sugli investimenti e affrontando con coraggio le sfide etiche ed economiche.
Nonostante le preoccupazioni legittime, il futuro non è cupo. I thought leader di SAS lanciano un messaggio chiaro: è il momento per i fornitori di intelligenza artificiale e per le organizzazioni che la utilizzano di rendersi realmente responsabili. Solo abbracciando i fondamenti di una solida gestione dei dati e di un’AI affidabile sarà possibile far maturare questa tecnologia e liberarne tutto il potenziale, a beneficio delle persone, delle organizzazioni e dell’innovazione.
Infrastrutture, sostenibilità e ROI
Il declino dei data center
Jared Peterson, Senior Vice President, Platform Engineering, SAS
I grandi investimenti nella costruzione di data center si riveleranno poco sostenibili: i costi supereranno i ricavi. Le aziende tecnologiche cercheranno alternative, mentre gli economisti commenteranno “ve l’avevamo detto”.
Investimenti e governance
Manisha Khanna, Senior Product Manager, AI & Generative AI, SAS
Dopo miliardi sprecati in applicazioni basate su ChatGPT e progetti inconsistenti, i CFO chiedono un vero ritorno sull’investimento. La maggior parte dei progetti di intelligenza artificiale generativa non riesce a fornire risultati concreti. L’era in cui “innovazione AI” giustificava qualsiasi budget è finita: ora contano costi per query, accuratezza e risultati misurabili.
L’ora della verità per il mercato dell’AI
Stu Bradley, Senior Vice President, Fraud & Security Intelligence
Il 2026 segnerà l’inizio della resa dei conti del mercato dell’intelligenza artificiale: l’entusiasmo incontrerà la governance, e solo l’innovazione responsabile sopravviverà. La pressione per un ROI costante e una supervisione trasparente eliminerà i progetti vanitosi e premierà la disciplina, spostando gli investimenti sui fondamentali, orchestrazione dei dati, modelli solidi e governance spiegabile.
Ruoli e leadership nell’AI
Bryan Harris, Chief Technology Officer, SAS
Nel 2026 i CIO orchestreranno il futuro dell’AI agentica. L’empowerment vince sulla sostituzione: l’intelligenza artificiale deve potenziare le persone, non sostituirle. Serviranno leader coraggiosi e lungimiranti per guidare il cambiamento.
Nuovi modelli organizzativi e AI agentica
AI agentica, la nuova collega
Udo Sglavo, Vice President, Applied AI and Modeling R&D, SAS
Le imprese evolveranno in ecosistemi dove gli agenti di AI non saranno strumenti, ma colleghi di lavoro. Le organizzazioni dovranno operare in team ibridi persone-macchina, in cui gli agenti agiranno come collaboratori di fiducia, condividendo informazioni e apprendendo insieme alle persone.
L’AI agentica entra nella maturità
Jennifer Chase, Chief Marketing Officer, SAS
Entro il 2026, l’AI agentica passerà dai progetti pilota al cuore operativo delle imprese. Chi investirà in infrastrutture, governance e competenze adeguate faciliterà processi decisionali più avanzati; chi non lo farà resterà indietro.
HR: gestire persone e agenti AI
Jenn Mann, Chief Human Resources Officer, SAS
L’intelligenza artificiale integrata nei flussi di lavoro richiederà nuove politiche HR per onboarding, performance e collaborazione. La forza lavoro del futuro sarà ibrida, umana e automatizzata.
Etica, fiducia e tecnologie emergenti
Etica e responsabilità
Reggie Townsend, Vice President, Data Ethics Practice, SAS
Le aziende che non adotteranno un uso responsabile dell’AI perderanno credibilità, come accaduto con log4J nella comunità open source. Fiducia e innovazione devono diventare un binomio inseparabile, con la governance aziendale a pilastro dell’adozione responsabile dell’intelligenza artificiale.
Architettura e controllo
Marinela Profi, Global Agentic AI Strategy Lead, SAS
Le imprese globali chiederanno maggiore controllo su dati, modelli e infrastrutture. Configurazioni “Bring your own model” e “sovereign AI” diventeranno la norma nei settori regolamentati.
Tecnologie emergenti: quantum e dati sintetici
Amy Stout & Alyssa Farrell, SAS
Il quantum computing crescerà rapidamente, con applicazioni pratiche entro il 2030. I dati sintetici diventeranno strumenti strategici per affrontare scarsità, privacy e conformità, premiando le aziende capaci di generare e utilizzare dati realistici su larga scala.
