Gartner ha pubblicato le previsioni sui trend tecnologici strategici per il 2027. La loro essenza si può riassumere in una frase: il business passa dalle chat con l'IA agli agenti autonomi che svolgono da soli i compiti. Ma senza controllo, dati di qualità e un sistema di sicurezza adeguato, tali agenti si trasformeranno rapidamente da assistenti in una fonte di rischi.
Nelle previsioni non c'è un'unica tecnologia «magica». Gartner individua tre direzioni correlate: l'IA esce dai confini del testo, le aziende imparano a gestire i sistemi autonomi e l'ambiente tecnologico diventa più flessibile e meno dipendente dai singoli fornitori.
L'IA impara a lavorare con i numeri, la voce e la realtà
I normali modelli linguistici scrivono bene testi, ma se la cavano peggio con calcoli precisi e simulazioni. Per questo Gartner punta sui grandi modelli quantitativi (LQM). Sono creati per dati numerici, equazioni complesse, previsioni e scenari operativi.
Secondo le previsioni, entro il 2030 gli LQM sostituiranno i modelli linguistici in un quarto dei compiti di previsione strategica e modellazione operativa. In parole semplici, tali sistemi potranno non solo spiegare perché sono calate le vendite, ma anche calcolare diversi scenari d'azione con numeri concreti.
Parallelamente si sviluppano i modelli di ragionamento vocale. Essi devono non solo riconoscere la voce, ma condurre un dialogo sensato, chiarire i dettagli e risolvere compiti. Gartner prevede che entro il 2030 più di 70% interazioni vocali aziendali saranno gestite in modo autonomo.
La terza tecnologia sono i modelli del mondo. Si tratta di un'IA che modella l'ambiente fisico e le conseguenze delle azioni: per esempio, come un robot sposterà un pezzo in produzione o come cambierà la catena di fornitura dopo un guasto presso un fornitore. Tali sistemi possono diventare la base per la robotica, la logistica e la pianificazione di operazioni complesse.
Il rischio principale è l'agente senza permessi e contesto
Un agente IA autonomo può cercare da solo dati, effettuare ordini, scrivere codice o interagire con i sistemi aziendali. Ed è proprio qui che sorge il problema principale: se l'agente ha permessi troppo ampi, diventa una vulnerabilità.
Gartner prevede che entro il 2028 25% violazioni della sicurezza aziendale saranno legate all'abuso di agenti IA. Le cause sono i permessi macchina non controllati e gli approcci obsoleti alla gestione degli accessi.
La risposta a questo è l' identificazione degli agenti IA. L'agente ha bisogno di propri permessi limitati, legati a un compito e a una scadenza specifici. E l'azienda deve capire chi e perché ha consentito all'agente una determinata azione. In parole semplici, un agente IA non deve girare per i sistemi aziendali con una «chiave universale».
Il secondo elemento sono le piattaforme di contesto per l'IA. Esse danno all'agente accesso a dati aziendali strutturati, regole e conoscenze interne. Secondo la valutazione di Gartner, un tale approccio può aumentare la precisione dell'IA agentica fino a 80% e ridurre i costi fino a 60%.
Rientra qui anche la rimozione autonoma delle vulnerabilità. Tali sistemi trovano da soli i problemi di sicurezza, stabiliscono le priorità, testano le correzioni e le distribuiscono. L'idea è ridurre il tempo tra l'individuazione di una minaccia e la sua eliminazione.
Le aziende vogliono dipendere meno dai fornitori
Il terzo blocco è l' architettura della flessibilità resiliente. La geopolitica, i rischi sanzionatori e la dipendenza da un unico provider cloud o di IA spingono le aziende a cercare alternative di riserva.
SovereignTech sono le tecnologie che danno alle imprese un maggiore controllo su hardware, software, dati e modelli di IA. Il senso non è costruire tutto in proprio, ma avere sempre un percorso chiaro per svincolarsi da un fornitore. Gartner prevede che entro il 2030 più di 75% organizzazioni al di fuori degli Stati Uniti adotteranno strategie di sovranità digitale.
Altri due trend suonano insoliti, ma sono logici. Le applicazioni usa e getta sono software facili da creare, usare e sostituire quando diventano obsoleti. E il Wetware as a Service è una direzione sperimentale in cui i calcoli possono essere eseguiti tramite sistemi biologici viventi o sintetici. Gartner lo considera un'alternativa potenzialmente efficiente dal punto di vista energetico ai chip classici.
Dov'è davvero il punto forte
L'essenza della previsione non è che «l'IA diventerà ancora più intelligente». Gartner in pratica dice: la fase successiva è l' IA che agisce, e non si limita a rispondere alle richieste.
Non vinceranno coloro che lanceranno per primi gli agenti, ma coloro che costruiranno prima la governance: diritti di accesso chiari, un'identificazione verificabile, dati di qualità e la possibilità di disattivare o sostituire rapidamente un sistema. Senza questo, l'autonomia non porterà efficienza, ma nuovi incidenti di sicurezza e la perdita del controllo.
Al tempo stesso è importante non prendere i desideri per realtà. LQM, i modelli del mondo e il calcolo biologico restano per ora settori in sviluppo, non prodotti pronti per il mercato di massa. Più vicini alla pratica sono le piattaforme di contesto, la gestione dell'identità degli agenti e l'automazione dell'eliminazione delle vulnerabilità.
