Ogni anno Gartner propone le previsioni sull’evoluzione del mondo dei dati e dell’analytics, offrendo ai decision maker aziendali un quadro di riferimento per orientare le scelte strategiche. Le Top Predictions 2026, presentate in occasione del Data & Analytics Summit a Orlando, identificano otto scenari che nei prossimi anni ridisegneranno governance, ricerca di talenti e competenze, produttività e modelli di business. Al centro, ancora una volta è l’AI: non più e solo come tecnologia da esplorare, ma come variabile strutturale con cui ogni organizzazione è chiamata a confrontarsi.
C’è una frase, in particolare che sintetizza bene il momento che stiamo attraversando. E’ di Rita Sallam, distinguished VP analyst di Gartner, nella sessione sulle previsioni 2026 proprio su dati e analytics: “Il ritmo del cambiamento nell’AI è talmente rapido che ogni anno sembra un nuovo capitolo di un romanzo di fantascienza”. Non è retorica. È piuttosto la lettura di un ecosistema in cui le certezze di ieri (e oggi) diventano obsolete in pochi mesi e in cui le organizzazioni devono ripensare, in velocità, non solo le proprie scelte tecnologiche ma anche i modelli organizzativi, le competenze, i processi di governance e persino il significato stesso di produttività. Le Top Predictions di Gartner per il 2026 in ambito data e analytics tracciano un quadro che ha implicazioni profonde per i Cdao (chief data analytics officer), i data leader e i responsabili di funzione che ormai si trovano a fare i conti, ogni giorno, con l’intelligenza artificiale come elemento strutturale del proprio lavoro.
Le competenze sull’AI criterio di selezione
La prima previsione riguarda il talento, e suona come una sveglia per le funzioni HR e per i responsabili dei team tecnologici. Entro il 2027, il 75% dei processi di selezione includerà certificazioni e test di proficiency sull’AI come parte integrante del recruiting. Non si tratta di una tendenza opzionale: chi non aggiornerà la propria strategia di talent management rischia di restare strutturalmente indietro rispetto a competitor che hanno già capito come sbloccare il potenziale della collaborazione uomo-macchina.
E’ chiara Sallam al riguardo: “I data e analytics leader dovrebbero incoraggiare una misurazione rigorosa e basata sui dati delle competenze esistenti, per identificare i gap tra le ambizioni AI dell’organizzazione e la reale prontezza del workforce”. Il reskilling quindi non come progetto a lungo termine, quanto piuttosto come imperativo immediato.
Il mercato della produttività, 58 miliardi in gioco
La seconda previsione tocca un nervo scoperto per molte aziende: gli strumenti di produttività che hanno dominato il mercato per decenni sono sotto pressione.
Entro il 2027, l’impiego di GenAI e agenti AI creerà la prima vera sfida ai principali strumenti di produttività degli ultimi trent’anni, innescando un rimescolamento del mercato da 58 miliardi di dollari. Il cambiamento è già in atto. Oggi lo sviluppo di contenuti passa sempre più attraverso la GenAI, che sintetizza e trasforma enormi volumi di informazioni, mentre l’editing è diventato un dialogo continuo con sistemi AI piuttosto che un’attività manuale dell’autore. Il valore si sposta verso le esperienze agentiche, ed è necessario quindi pretendere strumenti costruiti per il presente: nuove interfacce utente, plug-in, formati documentali pensati per un mondo in cui l’AI è coprotagonista, non accessorio.
Gli agenti AI generano più dati del mondo reale
Tra le previsioni più visionarie — ma anche più di impatto dal punto di vista operativo e della sicurezza — riguarda la natura stessa del dato. Entro il 2029, gli agenti AI applicati all’ambiente fisico produrranno un volume di dati dieci volte superiore a quello generato da tutte le applicazioni AI digitali combinate. Stiamo parlando di traiettorie spaziali, interazioni multiagente, scenari logistici e industriali che i sistemi agentici elaborano mentre operano nel mondo reale.
Questa mole di dati rappresenta un’opportunità importante per i “world model”: sistemi in grado di apprendere pattern dall’ambiente fisico e di produrre previsioni e simulazioni di qualità inedita. Per le organizzazioni che operano in settori come la manifattura, la logistica, l’energia o le infrastrutture, la capacità di valorizzare questo tipo di dato diventerà un vantaggio competitivo determinante.
Governance autonoma, ma il controllo resta al centro
Entro il 2030, il 50% delle organizzazioni utilizzerà agenti AI autonomi per interpretare policy di governance e standard tecnici, traducendoli in data contract verificabili in modo automatizzato. È la governance by AI: comprende sistemi in grado di automatizzare il controllo della conformità, ridurre il margine di errore umano e accelerare i cicli decisionali. Ma c’è un rovescio della medaglia che Gartner non omette di segnalare: entro lo stesso anno, il 50% dei fallimenti nei deployment di agenti AI sarà riconducibile a una governance insufficiente a runtime — ovvero all’incapacità delle piattaforme di far rispettare le policy mentre gli agenti operano, e di garantire l’interoperabilità tra sistemi diversi. Nel breve periodo, le decisioni non presidiate che utilizzano Llm esporranno le imprese a perdite finanziarie e danni reputazionali concreti.
La raccomandazione è chiara: sperimentare con agenti di governance su pipeline a basso rischio, validare la capacità di interpretare contesti e protocolli in ambienti controllati, e ridisegnare i workflow analitici includendo una fase obbligatoria di valutazione prima di qualsiasi scala.
Gli unicorni con l’AI si distinguono per efficienza, non per capitale
Entro il 2030, una nuova generazione di startup raggiungerà valutazioni miliardarie con soli 2 milioni di dollari di ricavi annui ricorrenti per dipendente — non grazie a massicci round di investimento, ma grazie all’efficienza nell’utilizzo del capitale. Le startup AI-native più avanzate stanno già dimostrando che è possibile crescere rapidamente risolvendo problemi specifici e sottovalutati, integrando l’AI nei workflow con una user experience intuitiva che genera adozione rapida e impatto misurabile.
Per le realtà più mature nella valorizzazione di dati e analytics delle organizzazioni incumbent, la lezione è duplice. Da un lato si afferma la necessità di adottare logiche simili internamente: team più snelli, ingegneri full-stack technology-agnostic capaci di adattarsi ai nuovi strumenti AI, modelli di scala efficienti con meno risorse. Dall’altro, la consapevolezza che i parametri con cui si valuta la performance aziendale stanno cambiando: le aziende consolidate vengono misurate con gli stessi standard delle startup AI-native, e non tutte sono preparate a questo confronto.
Soft skill, contano le relazioni non solo gli algoritmi
Tra le previsioni, invece, più controintuitive, ma non per questo meno rilevante quella che evidenzia come, entro il 2030, il 60% delle organizzazioni che riusciranno a differenziarsi grazie all’AI sarà guidato da executive che hanno prioritizzato le competenze relazionali umane. I Cdao con forti capacità di coalition building e di influenza organizzativa si stanno già affermando come figure strategiche di primo piano — alcuni avanzando verso ruoli di Ceo — perché le organizzazioni comprendono che la visione strategica human-led è il complemento indispensabile dell’intelligenza artificiale. Non è un paradosso: è la natura dell’integrazione AI nelle organizzazioni. Più i sistemi diventano autonomi, più il valore della leadership umana si concentra sulla capacità di costruire consenso, navigare la complessità organizzativa e orientare le scelte verso un impatto reale.
Il layer semantico infrastruttura critica, AI engineering strategica
Due previsioni completano il quadro del 2026 e segnano altrettante agende prioritarie. La prima: entro il 2030, gli universal semantic layer (traducono i dati grezzi e tecnici in termini aziendali comprensibili), saranno considerati infrastruttura critica al pari delle data platform e della cybersecurity. Sviluppare un layer semantico condiviso non è più un’opzione avanzata per organizzazioni mature — è una necessità operativa per migliorare l’accuratezza dei sistemi AI, gestire i costi, eliminare le inconsistenze tra sistemi multiagente e ridurre il debito tecnologico accumulato.
La seconda: entro il 2028, il 50% dei ruoli dedicati al rischio sui contenuti migrerà dalle funzioni legali e di cybersecurity verso l‘AI engineering. Le funzioni di risk mitigation si integreranno sempre più nei processi di sviluppo AI, con team chiamati a progettare sistemi che generano e curano contenuti in modo intelligente, incorporando i controlli di sicurezza direttamente nel design — non come layer aggiuntivo a posteriori. È la logica del responsible by design, che consente innovazione rapida entro confini etici e legali definiti.
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