Secondo il report Tmt Predictions 2026 di Deloitte, analisi annuale sulle tendenze tecnologiche, media e telecomunicazioni (Tmt) che raccoglie insight da diversi settori e anticipa le dinamiche di mercato, il clamore attorno all’AI è destinato a farsi più silenzioso e concreto. Il documento sottolinea come la riduzione dell’AI gap non dipenderà da modelli rivoluzionari, ma da un lavoro sistematico su infrastrutture, governance e integrazione.
Deloitte evidenzia che la scalabilità richiederà investimenti consistenti in data center, orchestrazione di agenti e revisione dei processi aziendali, con impatti diretti su competitività e crescita economica. Inoltre, il report mette in luce il ruolo strategico del settore Tmt nel guidare questa trasformazione, non solo come fornitore di tecnologia, ma come catalizzatore di innovazione per tutte le industrie, dall’energia alla sanità, in un contesto di crescente interdipendenza globale.
Non saranno i nuovi modelli a fare la differenza, ma le fondamenta: data hygiene, integrazione nei workflow, governance, modelli di pricing e compliance normativa. Elementi meno glamour, ma essenziali per trasformare l’AI da prototipo a valore. Questa fase, apparentemente meno spettacolare, è quella che determinerà il vero impatto dell’AI sull’economia globale.
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Tmt al centro della trasformazione e scalabilità
Il report evidenzia come il paradigma sia cambiato: da “software is eating the world” a “Tmt is eating the world”, guidato dall’AI e in particolare dall’agentic AI. Negli Stati Uniti, la spesa per data center AI ha contribuito in modo decisivo alla crescita del Pil nella prima metà dell’anno. Il settore Tmt rappresenta oggi oltre il 50% della capitalizzazione di mercato S&P 500, e si avvia a diventare più grande di tutti gli altri settori messi insieme. Questa centralità è alimentata dal ruolo del Tmt come fornitore di hardware, software e servizi per l’AI, in una corsa all’oro che coinvolge ogni industria.
Portare l’AI oltre il livello pilot richiederà più potenza, non meno. Deloitte prevede che entro il 2026 l’inference – l’esecuzione dei modelli – rappresenterà due terzi della capacità computazionale AI. La maggior parte avverrà in data center e server enterprise, con chip specializzati dal valore di centinaia di miliardi di dollari, non sull’edge. Questo significa che la crescita dell’AI sarà strettamente legata alla disponibilità di infrastrutture robuste e alla capacità di gestire consumi energetici elevati, con implicazioni anche sul fronte della sostenibilità.
Agent orchestration e nuovi modelli SaaS
Il mercato degli autonomous AI agent potrebbe raggiungere 8,5 miliardi di dollari nel 2026 e crescere fino a 45 miliardi entro il 2030, se le imprese sapranno orchestrare agenti e ridisegnare workflow. La sfida non è solo tecnologica, ma organizzativa: occorre ripensare processi, competenze e modelli di governance per sfruttare appieno il potenziale degli agenti autonomi. Anche il SaaS cambierà pelle: applicazioni più intelligenti e autonome, pricing ibrido tra consumo e outcome, e una possibile evoluzione verso piattaforme federate. Questo scenario potrebbe trasformare radicalmente il modo in cui le aziende pianificano budget e gestiscono operazioni, aprendo la strada a un ecosistema software più dinamico e interconnesso.
Oltre il software: robotica e AI fisica
La robotica industriale, stagnante da anni, potrebbe trovare slancio grazie a modelli AI più potenti e chip dedicati. Deloitte prevede 5,5 milioni di robot installati entro il 2026, con un possibile raddoppio delle vendite annuali entro il 2030. Ma restano criticità su integrazione, qualità dei dati e cybersecurity. L’emergere di “AI fisica” – applicazioni che combinano intelligenza artificiale e capacità meccaniche – potrebbe accelerare questa evoluzione, con impatti significativi su settori come manifattura, logistica e difesa.
Governance, sovranità e catene di fornitura
Il report segnala anche rischi legati alle catene di fornitura dei semiconduttori, sempre più fragili per restrizioni commerciali e concentrazione dei fornitori. Cresce la spinta verso la sovranità tecnologica, con investimenti in cloud, data center e modelli AI per ridurre dipendenze strategiche. In un contesto geopolitico complesso, la capacità di garantire continuità operativa e sicurezza delle infrastrutture diventa un fattore competitivo cruciale.
Il 2026, in conclusione, sarà l’anno in cui l’AI farà meno rumore e più sostanza. Il AI gap si ridurrà, ma la strada verso la piena scalabilità passa da governance, infrastrutture e collaborazione cross-industry. Non è la fase più spettacolare, ma è quella che determinerà il vero impatto dell’AI sull’economia globale, trasformando promesse in risultati concreti e duraturi.
