Gartner ha pubblicato le principali previsioni per il futuro dei data & analytics (D&A) a partire dal 2026, delineando uno scenario in cui l’intelligenza artificiale avrà un impatto sempre più profondo su leadership, governance, competenze professionali e dinamiche di mercato.
Secondo l’analista Rita Sallam, distinguished VP analyst di Gartner, il ritmo dell’innovazione sta accelerando a tal punto che ogni anno sembra aprire un nuovo capitolo di un romanzo di fantascienza.
Nel prossimo futuro, i confini tra intelligenza umana, machine intelligence e intelligenza organizzativa diventeranno sempre più sfumati. Le aziende utilizzeranno i dati in modi senza precedenti e i sistemi di intelligenza artificiale non si limiteranno più a supportare le persone, ma collaboreranno con loro come veri partner.
Indice degli argomenti:
Il lavoro cambierà: competenze AI nei processi di assunzione
Entro il 2027, il 75% dei processi di selezione includerà certificazioni e test per verificare la competenza dei candidati nell’utilizzo dell’AI sul lavoro.
Questa trasformazione nasce dalla velocità con cui l’intelligenza artificiale evolve. Le aziende che non aggiorneranno le proprie strategie di gestione dei talenti rischiano di rimanere indietro rispetto ai concorrenti che sapranno sfruttare efficacemente la collaborazione tra persone e sistemi intelligenti.
Per questo, secondo Gartner, i responsabili dei dati e dell’analisi dovrebbero adottare metodi rigorosi e basati sui dati per misurare le competenze, individuando le lacune che potrebbero ostacolare l’adozione dell’AI nelle organizzazioni.
Nuova competizione nel mercato degli strumenti di produttività
L’uso della GenAI e degli agenti AI potrebbe generare entro il 2027 la prima vera sfida agli strumenti di produttività più diffusi degli ultimi trent’anni, provocando uno sconvolgimento del mercato stimato in 58 miliardi di dollari.
La creazione di contenuti sta già cambiando radicalmente: invece di partire da una pagina bianca, i sistemi di generative AI analizzano enormi quantità di dati e producono sintesi, bozze e varianti di contenuto. Anche la fase di revisione si trasforma, con l’AI che riscrive continuamente il testo al posto dell’autore.
Di conseguenza, le aziende dovranno adottare nuovi strumenti e interfacce progettati per l’era dell’AI, con plug-in, formati e modalità di lavoro pensati per interagire con agenti intelligenti.
Gli agenti AI produrranno enormi quantità di dati
Una delle previsioni più sorprendenti riguarda la quantità di dati che verrà generata dagli agenti intelligenti nel mondo fisico.
Entro il 2029, gli agenti AI produrranno dieci volte più dati provenienti da ambienti fisici rispetto a quelli generati da tutte le applicazioni digitali basate sull’AI messe insieme.
Questi sistemi interagiranno con l’ambiente reale generando dati di traiettoria e comportamento in scenari complessi, spesso con più agenti che operano simultaneamente. Ciò permetterà ai cosiddetti “modelli del mondo” di apprendere schemi e sviluppare simulazioni e previsioni sempre più accurate.
Governance automatizzata e nuovi rischi
Secondo Gartner, entro il 2030 metà delle organizzazioni utilizzerà agenti AI autonomi per tradurre politiche di governance e standard tecnici in contratti di dati verificabili automaticamente, automatizzando controlli e conformità normativa.
Tuttavia, la diffusione di questi sistemi porterà anche nuove criticità. Sempre entro il 2030, il 50% dei fallimenti nei progetti di agenti AI sarà causato da piattaforme di governance insufficienti o da problemi di interoperabilità tra sistemi.
Nel breve periodo, decisioni non governate basate su modelli linguistici avanzati potrebbero provocare perdite finanziarie o danni reputazionali per molte aziende.
Startup AI e nuovi modelli di crescita
Entro il 2030 potrebbe emergere una nuova generazione di startup “unicorno” con valutazioni superiori al miliardo di dollari, caratterizzate da un modello economico molto diverso dal passato.
Queste aziende potrebbero raggiungere 2 milioni di dollari di ricavi ricorrenti annui per dipendente, grazie a un’elevata efficienza del capitale e all’uso intensivo dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali.
Le startup AI-native stanno infatti dimostrando che è possibile crescere rapidamente concentrandosi su problemi specifici, integrando l’AI nei flussi di lavoro e offrendo interfacce semplici e intuitive che favoriscono l’adozione da parte degli utenti.
Il valore delle competenze relazionali umane
Nonostante la crescente automazione, le competenze umane rimarranno fondamentali.
Secondo Gartner, entro il 2030, il 60% delle organizzazioni che riusciranno a distinguersi grazie all’AI sarà guidato da dirigenti che danno priorità alle competenze relazionali e di leadership umana.
In questo contesto, i Chief Data and Analytics Officer stanno acquisendo maggiore influenza e potrebbero assumere ruoli sempre più centrali nei vertici aziendali, inclusa la posizione di CEO.
L’infrastruttura semantica diventa strategica
Un altro elemento destinato a diventare essenziale è la semantic layer universale, ovvero un livello di interpretazione dei dati condiviso tra sistemi diversi.
Entro il 2030 questo livello sarà considerato infrastruttura critica, al pari delle piattaforme dati e della cybersecurity. Consentirà di migliorare l’accuratezza dei modelli AI, ridurre i costi, limitare il cosiddetto “debito AI” e coordinare sistemi multi-agente.
Per i responsabili dei dati, investire nelle capacità semantiche diventerà quindi una scelta obbligata.
La gestione dei rischi si sposta verso l’ingegneria AI
Infine, entro il 2028 metà dei ruoli legati al rischio dei contenuti passerà dai dipartimenti legali e di cybersecurity ai team di ingegneria dell’intelligenza artificiale.
La gestione dei rischi sarà sempre più integrata direttamente nei processi di sviluppo di software, data science e AI. I sistemi dovranno essere progettati fin dall’inizio con controlli integrati, in grado di generare e gestire contenuti in modo responsabile e conforme alle normative.
Questo approccio consentirà alle aziende di innovare più rapidamente, mantenendo al tempo stesso standard etici e legali elevati.
