Complessità crescente, tensioni geopolitiche e la rapida evoluzione degli abilitatori digitali, costituiscono allo stesso tempo leve di stimolo e incognite nell’indirizzare i percorsi evoluti delle aziende per la competitività. Li analizza il rapporto annuale Technology Trends Outlook 2025 del McKinsey Global Institute che giunge, nel cuore dell’estate, alla sua quinta edizione, studiando l’evoluzione dei trend tecnologici chiave, non solo per quanto riguarda il loro livello di maturità e diffusione, ma anche il potenziale impatto sulle imprese. L’indagine, sviluppata in collaborazione tra le practice technologies di McKinsey e QuantumBlack, delinea un orizzonte nel quale intelligenza artificiale, bioingegneria, semiconduttori avanzati, tecnologie quantistiche e sostenibilità energetica stanno ridefinendo modelli operativi, filiere industriali e strategie nazionali.
La combinazione tra innovazione tecnica, pressioni infrastrutturali, evoluzione normativa e dinamiche occupazionali richiede ai decision maker aziendali capacità di visione, flessibilità nell’adozione e investimenti mirati e, secondo Lareina Yee, senior partner e direttrice del McKinsey Global Institute, “solo le organizzazioni che sapranno costruire team composti da persone e agenti AI collaborativi potranno liberare nuovi livelli di velocità, scala e innovazione”.
Metodologia
Per offrire una fotografia quanto più oggettiva dello scenario dei trend presi in esame, McKinsey adotta un framework analitico fondato su sei dimensioni misurabili: query sui motori di ricerca, articoli pubblicati nella stampa specializzata, brevetti depositati, pubblicazioni scientifiche, equity investments, e domanda di talenti.
A ciascun trend è assegnato un punteggio normalizzato (scala 0–1) per innovazione, interesse e investimenti, e una valutazione da 1 a 5 per il grado di adozione da parte delle imprese, dove 1 indica tecnologie ancora in fase di esplorazione e 5 soluzioni pienamente scalate e integrate nei processi aziendali. L’approccio combina dati di mercato provenienti da diverse fonti e consente un confronto orizzontale tra trend diversi per ambito applicativo, maturità tecnologica e traiettoria evolutiva.
L’AI è driver trasversale
Tra i trend osservati, l’intelligenza artificiale emerge come il catalizzatore più pervasivo. Non solo per l’effetto disruptive diretto – come nel caso dei modelli generativi – ma anche per la sua funzione abilitante su altri ambiti, dalla robotica alla bioingegneria, dall’ottimizzazione energetica ai semiconduttori.
Nel 2024, gli investimenti nel settore AI hanno raggiunto i 124,3 miliardi di dollari, con una crescita del 35% rispetto all’anno precedente. Il numero di brevetti e pubblicazioni scientifiche legate all’AI si posiziona al primo posto tra tutti i trend analizzati, mentre l’adozione a livello enterprise ha raggiunto il punteggio 4 su 5, indicando una fase di scalabilità avanzata. Nonostante ciò, solo l’1% delle aziende intervistate dichiara di aver raggiunto una piena maturità nei progetti AI, evidenziando una netta distanza tra hype e capacità esecutiva. L’adozione si articola lungo direttrici differenziate: modelli multimodali capaci di elaborare testo, immagini, video e audio; modelli distillati e quantizzati ottimizzati per dispositivi edge e ambiti verticali; tool di reasoning per compiti complessi e sequenziali. Parallelamente, cresce l’attenzione verso le problematiche di AI responsabile, in particolare in ambiti come copyright, bias algoritmici e accountability delle decisioni automatizzate.
L’evoluzione dell’Agentic AI
Nel 2025, una delle novità più dirompenti è rappresentata dall’Agentic AI, definita come una forma evoluta di intelligenza artificiale basata su foundation model, in grado di pianificare ed eseguire in autonomia task articolati in più fasi. A differenza dei chatbot tradizionali, gli agenti AI agiscono nel mondo digitale tramite browser, Api e strumenti Web, imparano dai feedback e collaborano tra loro in ecosistemi multiagente. Nel 2024, gli investimenti ‘equity’ in Agentic AI hanno raggiunto 1,1 miliardi di dollari, un valore ancora contenuto in termini assoluti, ma in forte crescita rispetto al 2023 . McKinsey classifica questa tecnologia con un livello di adozione pari a 2 su 5, ovvero ancora in fase di sperimentazione: molte aziende stanno testando prototipi, ma pochi progetti hanno ancora superato la soglia della scalabilità. Tra gli use case più promettenti figurano l’automazione di task amministrativi complessi (come la gestione dei resi o la redazione di report), lo sviluppo software a partire da istruzioni in linguaggio naturale e i processi di ricerca approfondita (deep research), dove agenti AI autonomi eseguono ricerche sul Web, selezionano fonti e sintetizzano i risultati. In ambito enterprise, Salesforce, Darktrace e OpenAI hanno già annunciato piattaforme agentiche operative. McKinsey stessa ha sperimentato un sistema multiagente per automatizzare la stesura di credit memo bancari, incrementando la produttività del 60%.
Le frontiere del calcolo e della connettività
Il secondo blocco di trend analizzati da McKinsey comprende semiconduttori specializzati, cloud ed edge computing, cybersecurity, tecnologie immersive e computazione quantistica. Queste tecnologie formano l’infrastruttura abilitante dell’AI e ne determinano le prestazioni in termini di potenza, latenza, sicurezza ed efficienza energetica. La crescente domanda di risorse computazionali per il training dei modelli AI ha rilanciato l’innovazione nei semiconduttori, favorendo l’ingresso di nuovi attori e prodotti nel mercato. I chip personalizzati – tra cui Tpu, Gpu avanzate, e gli Asic AI Accelerator – sono ormai imprescindibili per sostenere i carichi di lavoro AI, ma pongono problemi di consumo, dissipazione termica e localizzazione della produzione. In particolare, gli Asic AI Accelerator si qualificano microchip progettati su misura e ottimizzati per accelerare i calcoli di intelligenza artificiale e sono specificamente progettati per eseguire attività AI, offrendo vantaggi significativi in termini di prestazioni, efficienza energetica e costi per specifiche applicazioni di intelligenza artificiale.
Parallelamente, la tensione tra centralizzazione e distribuzione si acuisce: da un lato, mega data center per il training dei modelli general-purpose; dall’altro, l’ascesa dell’edge computing e delle reti 5G/6G per supportare AI e mixed reality su dispositivi embedded. I trend di cloud ed edge computing hanno registrato nel 2024 un incremento del 50% degli investimenti, con punte di adozione in ambito manifatturiero, automotive e supply chain. Quanto alla sicurezza, il trend del digital trust and rimane cruciale. Il ricorso a blockchain biometriche, protocolli zero-trust e AI per la detection proattiva evidenzia la crescente necessità di infrastrutture resilienti in un panorama segnato da attacchi sofisticati e ambienti multicloud.
Ingegneria avanzata e sostenibilità
Il terzo gruppo di trend riguarda le tecnologie applicate all’ingegneria avanzata, con focus su robotica, mobilità, bioingegneria, spazio e sostenibilità. In questi ambiti, l’AI gioca ancora un ruolo abilitante, accelerando la transizione da sistemi autonomi in fase di test a implementazioni industriali scalabili.
Il settore della robotica ha registrato una forte ripresa degli investimenti nel 2024 (+50% rispetto al 2023), sospinto dall’integrazione con AI e tecnologie immersive. I robot collaborativi (cobot), dotati di capacità adattative e sensoriali, stanno entrando nei processi di manutenzione, logistica e sanità. Le interfacce multimodali e gli ambienti immersivi migliorano l’interazione uomo-macchina, con un passaggio da modelli sostitutivi a modelli collaborativi. Sul fronte della bioingegneria, la tendenza è verso una medicina sempre più personalizzata, basata su digital twin, dati omici (informazioni ad alta complessità generate da discipline come genomica, trascrittomica, proteomica, metabolomica e altre branche), ingegneria cellulare.
Anche in questo caso, l’AI contribuisce a sviluppare trattamenti mirati, supportare la diagnosi precoce e ridurre i tempi di sviluppo di nuovi farmaci. Le tecnologie spaziali, pur ancora in fase sperimentale (adozione 1 su 5), stanno attirando nuovi capitali grazie all’interesse per satelliti a orbita bassa, navigazione autonoma e infrastrutture di comunicazione resilienti. I trend sul futuro della mobilità dell’energia e delle tecnologie sostenibili emergenti sono gli ambiti con maggiori investimenti cumulati tra 2022 e 2024, segno dell’attenzione crescente verso soluzioni green, trasporti intelligenti ed energie rinnovabili distribuite. Le tecnologie emergenti per la mobility includono veicoli autonomi, droni per consegne, infrastrutture intelligenti e piattaforme di mobility-as-a-service. Dopo il rallentamento del 2023, il settore mostra segni di ripresa. L’adozione ora si concentra soprattutto su logistica urbana, micromobilità e trasporto pubblico intelligente, mentre per quanto riguarda le tecnologie per la sostenibilità il report sottolinea il potenziale dell soluzioni come i microgrid modulari, ma torna il tema soprattutto della gestione con l’AI dei consumi e l’importanza dell’integrazione tra i comparti dell’energia e della mobilità elettrica.
Convergenze e implicazioni strategiche
Una delle indicazioni più importanti del report riguarda il potenziale combinatorio dei trend: è nei punti di intersezione – tra AI, connettività, edge, robotica, sostenibilità – che si annidano le opportunità più interessanti per le imprese. Le applicazioni cross-trend sono già visibili in scenari concreti: dalla manutenzione predittiva dei parchi eolici all’erogazione di farmaci personalizzati.
Secondo McKinsey, i decision maker devono affrontare quattro sfide principali: definire le aree ad alto impatto per il proprio settore (1), investire in talenti e infrastrutture (2), anticipare i cambiamenti regolatori (3), e favorire ecosistemi collaborativi (4).
Come evidenzia Alex Singla, partner e co-leader di QuantumBlack (azienda partner nella stesura della ricerca): “Oggi la vera discriminante non è la capacità tecnica, ma la capacità di integrare l’AI nei modelli operativi, nei talenti e nella governance, per ottenere un impatto tangibile sul business”. Cambiamenti che trovano riscontro anche nei nuovi modelli di lavoro che si spostano da logiche basate su ruoli statici a logiche di team multidisciplinari, spesso affiancati da agenti AI come “colleghi virtuali”. Secondo il report, le aziende che riusciranno a integrare efficacemente questi nuovi coworker digitali potranno sbloccare un nuovo livello di efficienza e innovazione, ridistribuendo le energie umane verso attività di maggiore valore.
A livello organizzativo, si impone la necessità di ridefinire i processi, i flussi decisionali e i sistemi di governance. Le implicazioni etiche e legali della crescente autonomia delle tecnologie richiedono nuovi framework per la gestione del rischio, la trasparenza e la rendicontazione. McKinsey invita i leader a non sottovalutare il ruolo strategico della fiducia, che diventa ormai un prerequisito per l’adozione diffusa.
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