Il 2026 si profila come un anno di discontinuità rispetto al recente passato. Dopo una fase di accelerazione su intelligenza artificiale, cloud, automazione e dati, le organizzazioni si trovano ora di fronte a un passaggio di maturità. Non si tratta più di introdurre nuove tecnologie o di moltiplicare i casi d’uso pilota, ma di rafforzare e, in molti casi, costruire le fondamenta digitali su cui poggeranno i modelli operativi del prossimo decennio. È questa la chiave di lettura che attraversa lo studio Top Tech Trends of 2026 di Capgemini, che individua cinque trend destinati a ridefinire scelte IT, modelli di governance e strategie industriali. Entriamo nei dettagli.
Metodologia
L’impianto analitico del report si basa su una metodologia articolata che combina più livelli di osservazione. Capgemini incrocia i risultati di survey estese condotte su dirigenti d’azienda, technology leader e investitori a livello globale con un ciclo di interviste approfondite a esperti interni ed esterni, attivi nei principali ecosistemi tecnologici. A questo si aggiunge un lavoro di retrospettiva sulle previsioni formulate negli anni precedenti, utile a valutare quali trend abbiano effettivamente trovato conferma e quali, invece, abbiano richiesto una revisione delle ipotesi iniziali. Un metodo quindi che non fa leva solo sulla raccolta di dati quantitativi, ma anche sulla loro interpretazione sistemica. I trend non vengono letti come tecnologie isolate, bensì come componenti interdipendenti di un’evoluzione più ampia che coinvolge architetture IT, modelli organizzativi, competenze e contesto geopolitico. È da questa visione integrata che emergono i cinque trend chiave per il 2026, concepiti come segnali di un passaggio dalla fase sperimentale di utilizzo delle tecnologie a quella di consolidamento strutturale.
E’ Pascal Brier, group chief innovation officer e membro del Group Executive Committee di Capgemini ad inquadra il 2026 come un momento di “svolta”. Dopo anni di investimenti e di sperimentazione frammentata, l’attenzione si sposta dalla novità tecnologica alla capacità di generare valore duraturo. “L’era dell’AI sperimentale sta lasciando il posto al bisogno di fondamenta solide” osserva Brier, sottolineando come dati affidabili, governance chiara, architetture scalabili e sistemi progettati basati su sicurezza e fiducia diventino prerequisiti imprescindibili. Secondo Brier, poi “la leadership tecnologica nel 2026 non si sviluppa sull’esperimento, ma sulla costruzione di basi durevoli che permettano di estrarre valore reale dall’innovazione”. È un’affermazione che riflette un cambiamento di mentalità diffuso tra i vertici aziendali: la riuscita dei progetti non dipende dalla rapidità con cui si adotta una nuova soluzione, ma dalla capacità di integrarla in modo coerente nei processi core e nelle architetture enterprise. In questo senso, il report propone una lettura del 2026 come “anno della verità” per molte delle tecnologie emerse negli ultimi cinque anni.
2026 anno verità per l’intelligenza artificiale
Il primo trend identifica il 2026 come “l‘anno della verità per l’AI”. Dopo una fase di entusiasmo e investimenti massicci, molte organizzazioni si trovano oggi con modelli sofisticati e prototipi avanzati che faticano a tradursi in valore misurabile. Questa distanza tra aspettative e risultati alimenta una certa disillusione, ma sotto questo primo livello di valutazioni sta maturando un cambiamento più profondo.
I dati raccolti da Capgemini mostrano che le aziende che hanno superato la fase dei progetti pilota isolati e integrato l’AI nei processi core registrano già incrementi di produttività significativi, compresi tra il 7 e il 18 per cento nelle operations digitali e software. Non si tratta solo di efficienza: una parte rilevante del tempo risparmiato viene reinvestita nello sviluppo di nuove funzionalità e nella riqualificazione delle competenze. L’AI inizia così ad agire come un moltiplicatore di valore, piuttosto che come un semplice strumento di automazione. Nel 2026, l’adozione della generative AI diventa capacità di default per la forza lavoro digitale, con una diffusione prevista fino all’85 per cento tra gli sviluppatori. La differenziazione non risiede più nel modello in sé, sempre più “commoditizzato”, ma nella qualità delle architetture, nell’integrazione con i sistemi esistenti e nella capacità di misurare e governare il valore generato.
L’AI si mangia il software
“AI is eating software”, è il trend ‘caratterizzante’ quest’anno il report di Capgemini; rappresenta una trasformazione strutturale del modo stesso in cui il software viene concepito, sviluppato e mantenuto. Dopo oltre vent’anni in cui il software è stato il motore della trasformazione digitale, si entra in una nuova fase in cui l’intelligenza artificiale non si limita ad affiancare gli sviluppatori, ma inizia a ridefinire l’intero ciclo di vita applicativo. Piuttosto che un insieme di strumenti puntuali – completamento automatico del codice, generazione di test, assistenti basati su prompt – oggi si parla di ecosistemi di sviluppo AI-native. In questi ambienti, esseri umani e agenti intelligenti collaborano in modo continuo per progettare, implementare, testare, mettere in sicurezza e rifattorizzare il software. Le grandi imprese stanno guidando questa transizione: tre quarti delle organizzazioni con oltre 20 miliardi di dollari di fatturato hanno già avviato o scalato l’uso della generative AI nel software engineering.
Il cambiamento più radicale riguarda il ruolo dello sviluppatore e la natura stessa dell’applicazione. Nel modello emergente, i requisiti vengono espressi sempre più spesso in linguaggio naturale o tramite specifiche di alto livello. L’AI traduce queste intenzioni in architetture, codice eseguibile e pipeline di rilascio, gestendo in modo autonomo test, sicurezza e ottimizzazione. Il concetto tradizionale di applicazione come asset statico inizia così a dissolversi, lasciando spazio a servizi software dinamici, assemblati e adattati in tempo quasi reale da sistemi intelligenti.
Questa evoluzione promette cicli di rilascio più rapidi, una riduzione strutturale del debito tecnico e una maggiore capacità di adattamento ai cambiamenti di mercato. Al tempo stesso, introduce nuove criticità. La crescente autonomia dei sistemi di sviluppo rende indispensabili meccanismi avanzati di governance, validazione e controllo architetturale. Le competenze chiave si spostano dalla scrittura manuale del codice alla capacità di orchestrare sistemi complessi, definire guardrail architetturali e garantire affidabilità e sicurezza in ambienti altamente automatizzati. Come osserva il report, il vantaggio competitivo non deriverà più dal singolo tool, ma dalla capacità di governare l’intera catena di creazione del software in chiave AI-native.
L’ascesa delle intelligent operations
Il terzo trend riguarda la trasformazione delle operations, che da sistemi lineari e statici evolvono in core intelligenti e adattivi. Dopo anni di modernizzazione Erp, migrazione al cloud e automazione dei processi, l’intelligenza artificiale entra nel cuore operativo delle organizzazioni, ridisegnando i flussi end-to-end. L’uso di agenti AI nelle operations è più che raddoppiato in un solo anno e le previsioni indicano che entro il 2028 circa il 40 per cento dei workflow enterprise sarà automatizzato o aumentato da agenti intelligenti. La novità non è l’automazione in sé, ma la capacità dei processi di interpretare segnali, adattarsi in tempo reale e coordinare intere catene del valore. In questo contesto, il ruolo umano si trasforma in una funzione di supervisione e co-steering, in cui l’AI propone ed esegue, mentre le persone validano e prendono decisioni ad alto impatto.
Cloud 3.0
Il quarto trend segna l’ingresso in una nuova fase del cloud, definita come cloud 3.0. Dopo un decennio centrato su migrazione e ottimizzazione dei costi, il cloud diventa l’infrastruttura esecutiva per l’AI e per carichi di lavoro intensivi. La crescita della spesa pubblica in cloud e il peso crescente delle applicazioni di AI evidenziano come elasticità e scalabilità non siano più sufficienti. Le esigenze di controllo dei dati, bassa latenza, resilienza e conformità normativa spingono verso architetture ibride, multi-cloud e sovrane, che diventano la norma anziché l’eccezione. Nel 2026, i workload AI fluiscono in modo dinamico tra edge, cloud privato e cloud pubblico, configurando un tessuto computazionale distribuito che richiede nuove competenze di orchestrazione e governance.
Sovranità tecnologica, un paradosso senza confini
Il quinto e ultimo trend individuato da Capgemini affronta il tema della sovranità tecnologica in un contesto globale intrinsecamente interconnesso. Le tensioni geopolitiche, le dipendenze dalle catene di fornitura e il controllo delle infrastrutture critiche riportano la sovranità al centro delle strategie di governi e imprese. Tuttavia, il report evidenzia come l’autosufficienza totale sia un’illusione in un ecosistema costruito su tecnologie senza confini. La sovranità viene quindi ridefinita come resilienza e capacità di governare l’interdipendenza. Multicloud, portabilità dei dati, cloud sovrani e iniziative su chip e infrastrutture locali diventano strumenti per ridurre i rischi senza rinunciare a scala e innovazione. In questo scenario, la sovranità non è isolamento, ma progettazione consapevole di architetture capaci di resistere a shock esterni e cambiamenti normativi. Sembra passata un’era geologica dall’idea con cui, di fatto fino al post-Covid, nella sfera tech si guardava alla globalizzazione come al migliore dei mondi possibili.
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