Trend AI e Data 2026: 7 previsioni chiave per aziende e professionisti

Trend 3 – Senza una data foundation solida, gli agent non scalano

Tutti i grandi report convergono su un punto: l’AI agentica è inutile senza dati affidabili. Capgemini evidenzia che meno di 1 organizzazione su 5 si considera matura dal punto di vista delle infrastrutture dati e tecnologiche necessarie per scalare agenti AI. Il report Salesforce segnala che l’84% dei leader data & analytics dichiara di aver bisogno di una revisione completa della strategia dati per supportare seriamente e concretamente le ambizioni AI.

Senza solide fondamenta dati, gli agenti diventano lenti a causa di troppe chiamate a sistemi disallineati, costosi per via di telemetria e log ingestiti senza controllo, e rischiosi per allucinazioni e decisioni su dati incompleti o non governati. Per questo le skill su data engineering, data modeling, data governance e quality restano centrali anche nell’era degli agent.

Trend 4 – Architetture, osservabilità e AI security per l’era agentica

Con agent che eseguono azioni reali, l’architettura diventa un tema non solo di performance, ma anche di sicurezza e resilienza. Il 2026 Trends & Predictions Report di Cribl parla apertamente di “punto di non ritorno”: i leader IT, Security e Observability devono modernizzare le architetture per gestire i dati in scala AI o affrontare costi fuori controllo, blind spot e fragilità sistemica man mano che gli agent diventano core nei processi aziendali.

Gartner, nelle Strategic Technology Trends 2026, introduce le AI security platforms come categoria chiave: entro il 2028 oltre il 50% delle aziende le utilizzerà per proteggere applicazioni AI inclusi gli agent, centralizzare le policy di utilizzo e mitigare rischi come prompt injection, data leakage e azioni non autorizzate.

Fonte: Data Masters

Ma non tutto filerà liscio: secondo un’analisi recente, oltre il 40% dei progetti agentic AI potrebbe essere cancellato entro il 2027 per costi, complessità e mancanza di ritorni chiari, nonostante le stesse fonti prevedano che entro il 2028 gli AI agent saranno presenti in circa un terzo del software enterprise.

Questo crea una domanda enorme di profili in grado di progettare architetture event-driven e data-centric per agent, gestire osservabilità e logging in contesti multi-agent, e lavorare con AI security, policy e guardrail integrati nel ciclo di vita dell’AI.

Trend 5 – Trust, persone e cultura

La parte più sottovalutata dell’adozione agentic non è tecnica, è umana. Capgemini mostra che il 61% delle organizzazioni riporta un aumento dell’ansia dei dipendenti rispetto all’impatto degli AI agent sui posti di lavoro. Oltre la metà crede che gli agenti dislocheranno più ruoli di quanti ne creeranno. La fiducia nei confronti degli agenti completamente autonomi è scesa a circa un quarto tra i leader IT, nonostante il 93% ritenga che chi scalerà gli AI agent nei prossimi 12 mesi avrà un vantaggio competitivo.

Allo stesso tempo, molti grandi player prevedono un futuro in cui miliardi di agent AI dovranno essere “gestiti” da persone, professionisti che progettino obiettivi, controllino output e garantiscano che gli agenti agiscano in linea con policy e valori aziendali.

Questo significa che diventano cruciali le competenze di AI literacy diffusa per spiegare limiti e rischi, il change management e la formazione interna, oltre alla capacità di progettare interfacce e processi in cui agenti AI e persone lavorano davvero insieme.

Trend 6 – Decision intelligence e analytics agentici: dall’insight all’azione

McKinsey, nel Technology Trends Outlook 2025, inserisce l’AI e in particolare l’Agentic AI come “trend ombrello” che alimenta tutta la trasformazione digitale. Gli investimenti in agentic AI crescono rapidamente, nascono ruoli ibridi tra data, prodotto e operations, e l’enfasi si sposta da “costruire il modello” a ridisegnare i workflow attorno a decisioni automatizzate.

Lo State of the AI Report 2025 di Air Street Capital e le analisi di altri player evidenziano che l’AI sta entrando nella “real economy“: una quota crescente di lavoratori usa strumenti AI ogni mese e i progetti che funzionano meglio sono proprio quelli dove AI, dati e processi sono integrati end-to-end, spesso tramite agent e pipeline automatizzate.

Trend 7 – AI agent in produzione

Non tutti i settori si muoveranno allo stesso ritmo. Alcuni sono già avanti. Nel settore bancario e assicurativo, Capgemini evidenzia che banche e compagnie assicurative abbiano già implementato AI agent in ambito customer service, con estensioni sempre più forti verso frodi, underwriting e onboarding clienti. Nell’e-commerce e retail, un’analisi Morgan Stanley prevede che entro il 2030 quasi la metà degli shopper online USA utilizzerà shopping agent AI, con un impatto potenziale fino a 115 miliardi di dollari di spesa e-commerce aggiuntiva.

Questo significa che chi entra ora in ruoli data & AI ha un enorme vantaggio se conosce i casi d’uso verticali come fraud detection, customer experience, personalizzazione, supply chain e pricing, e sa trasformare gli agent in prodotti e servizi concreti, non solo demo.

Cosa fare ora: come prepararsi ai trend AI & Data 2026

Investire nelle skill giuste e nei percorsi di formazione migliori

I dati dei report che abbiamo visto raccontano un paradosso: quasi tutte le aziende usano AI, molte stanno iniziando a sperimentare gli AI agent, ma solo una piccola minoranza intorno al 6% riesce a trasformare tutto questo in valore economico sistematico. In pratica, si apre una frattura tra chi fa esperimenti e chi costruisce competenza e carriera su AI e dati.

Se vuoi stare nella seconda categoria, nel 2026 servono tre pilastri di competenze.

Il primo pilastro comprende le skill di base solide su dati e AI. 

Parliamo di data engineering e data platform per gestire caricamento, modellazione dati, data quality e pipeline affidabili. Serve conoscere il machine learning e MLOps per portare modelli in produzione con monitoraggio, retraining e osservabilità. Infine, è fondamentale padroneggiare il prompt engineering/context engineering e gli LLM in produzione: non solo “scrivere prompt”, ma progettare flussi completi, valutare output, loggare e testare.

Su queste considerazioni in relazione all’attuale mercato del lavoro, nascono i Percorsi di Carriera Data Masters, pensati proprio per creare profili completi con competenze pratiche subito spendibili nel settore tech: dal Data Analyst al Machine Learning Engineer, passando per il Python Developer e il Data Scientist, fino all’AI Developer.

Il secondo pilastro riguarda le skill “agentiche” e l’AI di nuova generazione.

Con l’arrivo degli AI agent, diventano cruciali competenze più specifiche, che puoi sviluppare con i corsi più nuovi e richiesti.

Il corso AI Automation con n8n ti permette di passare da singole chiamate API a workflow orchestrati, dove LLM e automazioni no-code/low-code lavorano insieme: perfetto per chi vuole costruire automazioni agentiche senza scrivere migliaia di righe di codice.

Il corso OpenAI Agents SDK ti insegna a progettare AI agent in produzione: multi-step, con tool, memoria, integrazioni, monitoraggio e guardrail. Esattamente le skill che emergono dai report su agentic AI come più critiche per i prossimi anni.

Il corso avanzato su Al Agentic Applications ti prepara a costruire sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation) robusti, agganciati a dati aziendali reali: base indispensabile per agenti che devono prendere decisioni su informazioni aggiornate, controllate e verificabili.

Queste competenze ti mettono nella zona dove, secondo McKinsey e Capgemini, si collocano i profili che guideranno il passaggio da “PoC che non scala” a progetti AI e agentic con impatto reale.

Il terzo pilastro comprende le skill di business, governance e collaborazione con gli agent. 

L’ultimo tassello è saper leggere i numeri come KPI, ROI e impatto su costi e revenue, parlare con business, legal, sicurezza e HR, e progettare policy, ruoli e responsabilità per lavorare con agenti AI in modo sicuro e trasparente.

In questo modo, il tempo che investi in formazione è direttamente collegato a risultati concreti, come il poterti candidare per ruoli centrali nei progetti AI & Data nel 2026, saper parlare la stessa lingua di hiring manager e stakeholder, e costruire un profilo che non “insegua le mode” ma intercetti dove stanno realmente andando aziende e prodotti.