Le principali priorità strategiche per i leader del settore dei dati e dell'AI nel 2026

Il 2026 si preannuncia come un anno cruciale per l'adozione dell'AI a livello aziendale.

L'entusiasmo rimane alto: il 65% delle organizzazioni ha già implementato la GenAI, secondo il recente report di MIT Technology Review Insights intitolato "Building a high-performance data and AI organization". Ora le organizzazioni sono estremamente concentrate sullo sfruttare la potenza dell'AI per ottenere risultati tangibili per le loro aziende.

Quando si parla con clienti e business leader di vari settori industriali, la priorità rimane la creazione di patrimoni di dati unificati e governati in grado di alimentare agenti e applicazioni di IA di alta qualità. E mentre le aziende cercano di scalare l'uso di questi agenti e app specializzati in grado di ragionare all'interno dei loro ambienti unici, le valutazioni personalizzate si stanno rivelando fondamentali.

E adesso? Ecco i trend che prevediamo daranno forma alle iniziative su dati e AI nel 2026. 

La scelta del modello è un requisito non negoziabile 

L'attuale battaglia per la supremazia tra i modelli LLM di frontiera è stata un boom per le aziende.

I laboratori di IA continuano a spingersi a vicenda per rendere i modelli sottostanti più potenti e le organizzazioni non vogliono legarsi a un unico provider per paura di perdersi le ultime e più importanti novità. Invece, vogliono poter scegliere gli LLM in base alle loro prestazioni e al loro costo per attività specifiche.

"Quando l'innovazione è così fluida, la flessibilità dell'IT e la capacità di passare da un modello all'altro diventano importanti vantaggi competitivi. Le tecnologie aperte offrono alle aziende il controllo di cui hanno bisogno per prosperare nella nuova era della costante interruzione basata sull'AI.” - Dael Williamson, Field CTO

Una governance unificata dell'IA è fondamentale per gli agenti di IA aziendali 

Un tempo considerata solo come un controllo degli accessi, la governance è un livello critico nei sistemi di AI agici.

La governance ora si estende a carichi di lavoro di AI, dashboard e altro ancora, coprendo semantica e lignaggio. In sostanza, la governance è il modo in cui le organizzazioni controllano i loro agenti di AI. Serve come livello contestuale che guida gli agenti di AI ai dati giusti e impedisce ai sistemi di agire in modo inappropriato.

“Qualsiasi strategia di AI di successo deve rispondere a tre domande: l'azienda è in grado di identificare i dati utilizzati? Capiscono quali LLM vengono chiamati? E sono in grado di spiegare cosa è successo lungo l'intera catena di AI agentiva? Una governance solida e unificata è la chiave per affrontare ognuna di queste sfide.”  - Robin Sutara, Field CDO 

Lo sviluppo dell'AI si consolida dove risiedono tutti i dati

In molte organizzazioni, lo sviluppo dell'AI è spesso suddiviso tra decine di strumenti e domini diversi. Ciò influisce sulle prestazioni complessive, rallenta il percorso verso la creazione di valore e rende più difficile per le organizzazioni monitorare e governare i propri carichi di lavoro di AI.

Invece, quando le aziende creano agenti e applicazioni di AI che collegano tutti i loro dati in formati aperti e interoperabili, eliminano gran parte di questa complessità operativa, oltre ad accelerare il ritmo di adozione dell'AI. I dati unificati e multimodali, che comprendono dati strutturati e non strutturati, sono la chiave del successo. E con requisiti fondamentali come la governance unificata e la lineage end-to-end integrati alla base, le aziende possono estendere l'accesso con maggiore sicurezza in tutta la loro organizzazione.

“Le aziende migliori e più adattabili utilizzano i dati come guida in un marketplace in rapida evoluzione.” Semplificare l'architettura AI e creare nuovi agenti e applicazioni dove già risiedono i dati aziendali core e multimodali aiuta un numero più ampio di utenti ad accedere più rapidamente a questa intelligence di importanza critica per il business. - Dael Williamson

Un focus sulla "boring AI" abbinata alla competenza umana 

Mentre alcuni continuano la loro ricerca della superintelligenza artificiale, le aziende si concentreranno sull'applicazione dell'AI alle loro attività più ripetitive e di routine. E punteranno sempre di più a dotare i loro esperti di settore di agenti di AI altamente specializzati per massimizzare l'utilizzo della loro decennale esperienza nel settore. In definitiva, il potere dell'AI consiste nello sbloccare il potenziale di innovazione delle persone.

“Un approccio incentrato sulle persone per l'implementazione dell'AI è fondamentale. Le organizzazioni possono massimizzare la conoscenza istituzionale fornendo sia ai veterani che ai nuovi arrivati strumenti specializzati che li mantengono concentrati su attività di alto valore.” - Robin Sutara

Per saperne di più su come i leader stanno accelerando con fiducia le iniziative di AI, leggi il nuovo report di MIT Technology Review: Building a High-Performance Data and AI Organization.