Prospettive di crescita e sfide emergenti

Il Global Technology Report 2026, pubblicato da Bain & Company, evidenzia che il mercato globale dell’intelligenza artificiale (AI) potrebbe raggiungere circa 6.000 miliardi di dollari all’anno entro il 2031. Per sostenere gli investimenti previsti, pari a 4.200 miliardi di dollari, saranno necessarie nuove fonti di valore che vadano oltre i tradizionali guadagni di produttività.

Molte aziende hanno accelerato gli investimenti nelle infrastrutture AI con l’obiettivo di ottenere vantaggi competitivi, automatizzare le attività operative e liberare risorse per iniziative a più alto valore aggiunto. Tuttavia, l’aumento di scala degli investimenti solleva la questione se il valore economico generato sarà sufficiente a giustificarli.

Le parole dei leader di Bain

“L’ondata di interesse per l’AI ha spinto molte aziende ad accelerare gli investimenti”, commenta Mauro Colopi, senior partner e responsabile italiano Telecommunications, Media and Technology di Bain & Company. “Ora è necessario valutare con lucidità se il valore economico generato sarà sufficiente a giustificare l’enorme quantità di capitale investito. Una parte sostanziale di questo valore dovrà arrivare da nuove forme di innovazione, andando ben oltre i soli incrementi di produttività”.

Emanuele Veratti, senior partner e digital practice leader Italia, aggiunge: “La prossima fase dell’AI non sarà determinata soltanto dalla capacità di ottenere incrementi di efficienza. Per le imprese, la vera opportunità sarà trasformare queste tecnologie in nuove fonti di crescita: evolvendo prodotti e servizi, ridisegnando i processi e sviluppando opportunità in mercati nuovi o ancora poco esplorati”.

Fonti di ricavo attuali

L’AI consumer, monetizzata attraverso abbonamenti e pubblicità, e l’AI enterprise – applicata allo sviluppo software, alle vendite, al marketing, al customer service e alle IT operations – potrebbero generare complessivamente tra 1.200 e 1.800 miliardi di dollari di ricavi. Il divario rispetto al potenziale totale del mercato richiede l’emergere di nuove categorie di innovazione.

Quattro grandi aree di nuova creazione di valore

Secondo Bain, le seguenti quattro aree potrebbero contribuire a colmare il divario:

Provider di modelli AI: assumono funzioni tradizionalmente svolte dai motori di ricerca e introducono nuovi modelli pubblicitari.
AI per la guida autonoma: comprende automobili, camion, droni e nuove forme di automazione industriale.
Physical AI: modelli avanzati per simulazioni realistiche e digital twin dei processi fisici, oltre a robotica avanzata e robot umanoidi per ambienti non strutturati.
Nuovi prodotti e casi d’uso: includono scoperta di farmaci, salute mentale, produzione di energia e altre applicazioni emergenti.

Velocità come nuova variabile competitiva

Con la crescente disponibilità di modelli e soluzioni AI, la semplice capacità di adottare la tecnologia non è più sufficiente. La velocità con cui le aziende integrano l’AI nei propri processi e trasformano le potenzialità in risultati concreti sta diventando il fattore distintivo.

I principali AI lab stanno puntando su modelli di forward‑deployed engineering, con investimenti che raggiungono quasi 10 miliardi di dollari. Questi investimenti mirano a sviluppare applicazioni e infrastrutture per integrare più efficacemente l’intelligenza dei modelli nei sistemi aziendali.

Nel giro di uno o due anni, le aziende si aspettano un miglioramento del 148 % nella velocità dei cicli di rilascio e del 95 % nella produttività degli sviluppatori, rispetto agli incrementi attuali compresi tra il 20 % e il 27 % sui principali indicatori.

Veratti sottolinea: “Realizzare questo potenziale richiederà un’evoluzione dell’intero modello operativo: mentre l’AI accelera attività come la scrittura del codice, i colli di bottiglia si spostano verso revisione, coordinamento, qualità e governance”.

Impatto sull’hardware e sui semiconduttori

L’enorme fabbisogno di capacità computazionale sta riportando hardware e semiconduttori al centro dell’ecosistema tecnologico. Tra il 2020 e il 2026, i titoli hardware e semiconduttori hanno registrato un CAGR del 24 %, rispetto al 6 % del software.

I segmenti a più rapida crescita includono:

Memorie ad alta larghezza di banda (HBM)
Packaging avanzato
Chip custom per data center

Colopi avverte: “La crescente concentrazione della capacità produttiva sull’HBM potrebbe ridurre gli investimenti in altre tipologie di memoria, aggravando carenze e pressioni sui prezzi di smartphone e PC”. Parallelamente, hyperscaler e aziende AI‑native stanno progettando acceleratori e chip ottimizzati per i propri carichi di lavoro.

Cybersecurity: una doppia lama

L’AI sta trasformando anche la sicurezza informatica, accelerando la velocità delle fasi di un attacco. Operazioni che richiedevano circa quattro settimane possono ora essere completate in 18 ore, riducendo drasticamente il tempo a disposizione delle organizzazioni per rilevare e contrastare le minacce.

Le realtà più avanzate stanno aumentando, spesso a doppia cifra, i budget destinati alla remediation e stanno riallocando fino al 20‑25 % delle risorse umane di cybersecurity verso la gestione degli alert generati da scansioni AI‑based. La stessa tecnologia che potenzia gli attacchi richiede quindi un ripensamento delle capacità difensive, dei processi e dell’allocazione delle risorse.

Pressioni sulla capacità computazionale

La domanda di potenza di calcolo sta già superando l’offerta, e il divario è destinato ad ampliarsi. Gli hyperscaler stanno progettando campus di data center fino a 100 volte più grandi, con capacità pari o superiore a 5 GW e costi compresi tra 150 e 200 miliardi di dollari ciascuno.

Entro il 2030, gli investimenti necessari per sostenere la crescita dell’AI potrebbero raggiungere tra 5.000 e 6.500 miliardi di dollari, sufficienti per costruire quasi 150 GW di nuova capacità computazionale, quasi triplicando la capacità attuale.

Conclusioni

Il futuro dell’AI è caratterizzato da un potenziale di mercato impressionante, ma la sua realizzazione dipenderà dalla capacità delle imprese di creare nuove fonti di