Con l'avvicinarsi del nuovo anno, l'intelligenza artificiale aziendale sta entrando in una fase decisiva che va oltre la sperimentazione e punta a un impatto reale. Ma cosa significa concretamente?
Secondo i leader tecnologici e di prodotto di SnapLogic, tra cui il Chief Scientist Greg Benson, il CTO Jeremiah Stone e la Senior Product Manager Kate Shaw, stiamo guardando verso un futuro caratterizzato da agenti AI specializzati, orchestrazione disciplinata e reingegnerizzazione dei processi aziendali, per gettare le basi di una trasformazione significativa e scalabile. Condividiamo le loro audaci previsioni su ciò che ci aspetta.
Greg Benson, capo ricercatore scientifico, SnapLogic
L'adattabilità diventa una competenza fondamentale dell'IA
"La capacità di adattarsi al panorama in continua evoluzione degli agenti di codifica sarà la competenza più importante per gli sviluppatori. Non basta imparare a usare un solo strumento: la tecnologia cambia troppo rapidamente. La capacità di adattarsi continuamente alle nuove funzionalità dell'IA distinguerà chi avrà successo da chi rimarrà indietro. L'unica costante in questo campo è il cambiamento".
L'ascesa degli agenti di codifica AI specializzati
Nel corso del prossimo anno, gli assistenti di programmazione si evolveranno in sofisticati agenti di programmazione AI in grado di gestire interi processi e progetti di sviluppo software. Ciò ridefinirà radicalmente il ruolo dell'ingegneria del software, poiché gli agenti passeranno dal semplice suggerimento di codice alla capacità di progettare, eseguire il debug e costruire applicazioni.
Questo porterà gli sviluppatori a creare agenti per compiti specializzati che consentiranno agli agenti di lavorare insieme per fornire soluzioni complete e pronte per la produzione. Per gli ingegneri del software, ciò significa che il loro ruolo non sarà più incentrato sulla scrittura di codice, ma piuttosto sul ruolo di orchestratori di sistemi che guidano e supervisionano i flussi di lavoro basati sull'intelligenza artificiale.
Kate Shaw, Senior Product Manager, SnapLogic
La polarizzazione sull'uso dell'IA si intensificherà
"La tecnologia sta avanzando più rapidamente della fiducia, e questo divario crescente influenzerà l'evoluzione dell'intelligenza artificiale e metterà in luce una divisione sociale riguardo alla sua adozione. Alcuni ne accoglieranno il potenziale di trasformazione del lavoro, mentre altri resisteranno alla sua influenza sui ruoli umani, sui diritti e sul lavoro creativo.
Il risultato sarà un crescente divario tra l'accelerazione dell'IA e l'apprensione, e il modo in cui gestiremo questa tensione determinerà se l'IA diventerà uno strumento di progresso o un'altra fonte di disuguaglianza".
Jeremiah Stone, Direttore tecnico, SnapLogic
Gli agenti AI diventano mainstream, rendendo la programmazione dei sistemi AI attraverso l'ingegneria del contesto una competenza molto ricercata.
"Nel 2026, la creazione di sistemi Agentic scalabili e pronti per la produzione decollerà. L'ingegneria contestuale, ovvero la creazione di specifiche strutturate e ripetibili in forma abbreviata che fungono da linguaggio di automazione condiviso tra esseri umani e modelli, sarà la competenza più richiesta per gli sviluppatori di IA.
Il futuro dell'IA non riguarda prompt migliori. Riguarda l'automazione e specifiche migliori. L'agilità ha ucciso la documentazione; l'IA la sta riportando in vita, perché è la chiarezza che fa funzionare i modelli nei sistemi di produzione su larga scala.
Nel 2026, le aziende non falliranno nel costruire l'IA, ma nel coordinarla.
"Entro il 2026, le aziende si troveranno di fronte a un ostacolo nella governance e nell'orchestrazione dell'IA, poiché le prime produzioni di IA saranno scalate senza un'adeguata governance e orchestrazione interaziendale. I primi esperimenti e agenti entreranno in conflitto o semplicemente non riusciranno a interagire, costringendo le aziende a costose riscritture iterative per rendere i sistemi funzionali, sicuri e conformi.
La parte più difficile dell'intelligenza artificiale non è far funzionare i modelli, ma ripulire il disordine che lasciano dietro di sé.
Il 2026 è l'anno dei modelli linguistici di piccole dimensioni
"Nel 2026, i modelli di IA che svolgeranno il lavoro più prezioso saranno modelli di piccole dimensioni inseriti nei flussi di lavoro e nei sistemi legacy esistenti per gestire attività che in precedenza richiedevano l'intervento umano. Le aziende che hanno sperimentato modelli linguistici di grandi dimensioni stanno scoprendo che sono troppo costosi e lenti per essere scalati in modo efficace.
Stanno invece scoprendo che modelli piccoli, veloci e specializzati che aumentano l'intelligenza dell'azienda forniscono rendimenti gestibili e di grande impatto. Ciò darà origine a nuovi tipi di strumenti e aziende specializzate in specifici settori verticali e processi aziendali. Piccolo, specializzato e veloce batte grande e generalizzato.
Rinascita della riorganizzazione dei processi aziendali
"Nel 2026 assisteremo a una rinascita della riorganizzazione dei processi aziendali. Reso popolare per la prima volta da Hammer e Champy nel libro "Reengineering the Corporation", questo approccio dà priorità a un cambiamento radicale dei processi aziendali concentrandosi sulla loro riprogettazione.
Le aziende che avranno più successo nell'implementazione dell'IA nel 2026 ripenseranno completamente i flussi di valore, trasformando intere funzioni e processi anziché apportare cambiamenti incrementali. Ciò consentirà ai leader e ai team di apportare cambiamenti radicali e di alto valore al modo in cui vengono raggiunti i risultati aziendali.
Il percorso verso un impatto sostenibile dell'IA
Il successo nel prossimo anno dipenderà meno dai nuovi modelli e più dall'utilizzo dell'intelligenza artificiale attuale. Le aziende devono dare priorità alla governance e all'orchestrazione per garantire che gli agenti specializzati operino in modo sicuro e su larga scala.
Allo stesso tempo, le organizzazioni devono migliorare le proprie competenze per garantire la propria adattabilità, aiutando gli sviluppatori a evolversi in orchestratori di sistemi in grado di gestire flussi di lavoro complessi basati sull'intelligenza artificiale. Inoltre, l'intelligenza artificiale dovrebbe catalizzare il modo in cui le aziende affrontano le loro catene del valore end-to-end attraverso la riorganizzazione dei processi aziendali. Questi passaggi consentiranno alle aziende di superare la fase di sperimentazione costosa per ottenere un impatto sostenibile e di alto valore e un ecosistema fiorente.
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