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Orizzonti futuri

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• Il divario tra promesse e realtà del ROI dell’IA: perché la rivoluzione della produttività non è arrivata

  Secondo l’indagine McKinsey del 2026, il 37% delle aziende segnala un qualche impatto dell’IA sull’EBIT; Gartner ha rilevato che il 22% l’ha adottata su larga scala. Un anno di spesa più intensa ha portato a una maggiore diffusione, ma non a un aumento degli utili.

• L’imperativo demografico: perché l’IA diventa l’unica risposta praticabile a un mondo che sta esaurendo chi presta assistenza

  Fertilità in calo, milioni di addetti mancanti nell’assistenza e 59 milioni di caregiver statunitensi non retribuiti che svolgono un lavoro da 1,01 migliaia di miliardi di dollari: perché il vero ruolo dell’IA nell’assistenza agli anziani è rilevare i bisogni e fare triage, non offrire mani umanoidi.

• Le guerre dei protocolli per agenti: MCP, A2A e l’infrastruttura del web agentico

  MCP è diventato senza stato nel luglio 2026, ChatGPT Atlas è stato chiuso ad agosto e le infrastrutture di pagamento per gli agenti vengono ancora costruite un paese alla volta. La battaglia sui protocolli alla base del web agentico, con date e dati sull’adozione.

• Il Q-Day si avvicina: come i computer quantistici minacciano la crittografia su cui si basa l’IA

  Cos’è il Q-Day? Quando i computer quantistici violeranno la crittografia, e possono compromettere l’IA? Il crollo delle stime dei qubit nel 2026 e le nuove scadenze PQC del 2029 rendono «raccogliere ora, decifrare dopo» una minaccia concreta per i pesi e i dati dell’IA.

• La resa dei conti dell’open source: come i modelli di IA liberamente disponibili ridisegnano la mappa del potere

  I modelli a pesi aperti sono diventati la metà meno costosa del mercato: V4 di DeepSeek, il round di Serie D da 3 miliardi di euro di Mistral, la norma sugli H200 del gennaio 2026, la deroga per l’open source nell’AI Act dell’UE e il rischio del duplice uso che nulla di tutto questo risolve.

• ARC-AGI-3 è caduto in cinque mesi: perché saturare un benchmark non significa ancora raggiungere l’AGI

  ARC-AGI-3 è stato lanciato nel marzo 2026, con gli esseri umani al 100% e l’IA di frontiera allo 0,51%. Entro il 3 settembre, GPT-6 Astra aveva ottenuto 99,9 punti con l’harness di OpenAI e 62,7 con uno neutrale. Che cosa misuravano quei risultati, e che cosa no.

• IA e creatività: la macchina che crea arte, musica e letteratura

  La questione se le macchine possano essere creative viene risolta da istituzioni che non se la pongono mai: il rifiuto di un ricorso alla Corte Suprema nel marzo 2026, le etichette discografiche che firmano accordi di licenza anziché fare causa e un processo con giuria sull’addestramento dei modelli di immagini fissato per aprile 2027.

• La crisi del collasso dei modelli: come l’IA divora i propri dati di addestramento

  Il collasso dei modelli è reale, ma si verifica solo a certe condizioni: richiede che i dati vengano sostituiti, non accumulati. A essere cambiato è il contesto: l’obbligo di marcatura dell’UE si applica dall’agosto 2026 e il limite dei dati disponibili è ormai alle porte.

• La rivoluzione del post-training: lo scaling non si è mai fermato, il vantaggio si è spostato

  Il pretraining ha continuato a crescere per tutto il 2026: GPT-6 Astra ha richiesto più di 100.000 GPU. A cambiare è il momento in cui si crea la differenza tra i modelli di frontiera: ora avviene dopo il pretraining, con SFT, RLHF e apprendimento per rinforzo basato su ricompense verificabili.

• Chip fotonici e neuromorfici: la corsa al calcolo post-silicio

  Nel 2026 i chip fotonici e neuromorfici sono usciti dai laboratori: Q.ANT ha acquisito IONOS come primo cliente, Lightmatter ha aderito a NVLink Fusion di NVIDIA e Neurophos ha raccolto 110 milioni di dollari. La risposta del silicio, Maia 200, è arrivata sul mercato a gennaio.

• Perché i robot non possono imparare come hanno fatto i chatbot: la carenza di dati dell’IA incarnata

  Il clamore sugli umanoidi nasconde il vero limite: ai robot manca un corpus su scala Internet con dati abbinati alle azioni. Simulazione, teleoperazione in VR e video egocentrici sono le tre soluzioni del 2026, ma il divario visivo tra simulazione e realtà continua a far fallire le policy.

• La democratizzazione del software: quando chiunque può creare un’app

  Il vibe coding ha messo un prototipo funzionante alla portata di chiunque sappia descriverlo, e il mercato ha pagato 60 miliardi di dollari per Cursor come prova. I dati su velocità, sicurezza e manutenzione indicano che il 30 per cento più difficile del lavoro è rimasto dov’era.

• L’IA e la scienza dei materiali: progettare la materia a partire dai principi primi

  L’IA è ormai in grado di proporre milioni di strutture cristalline. Nel gennaio 2026, Nature ha pubblicato una correzione dell’articolo sull’A-Lab e i cristallografi non vi hanno trovato nuovi materiali: il collo di bottiglia si è spostato sulla verifica.

• L’infrastruttura invisibile: come l’IA sta ridisegnando il mondo fisico attraverso il calcolo spaziale e i gemelli digitali

  I gemelli digitali industriali ripagano l’investimento, mentre i visori per i consumatori no: la fabbrica virtuale di BMW, Siemens e PepsiCo, e i 45.000 Vision Pro conteggiati da IDC nel 2025 prima che Apple cancellasse i modelli successivi.