Dall’avvento di materiali intelligenti basati sulla scienza quantistica alla nascita di mercati certificati “AI free”, fino alle tensioni sulla sovranità dei dati e alla riconfigurazione del lavoro tramite agenti autonomi: sono questi i quattro trend tecnologici più dirompenti da qui al 2030 secondo Gartner.
L’analisi delle tecnologie con più alto potenziale trasformativo, presentata dall’analista Daryl Plummer, intende fornire una roadmap per riconoscere, dare priorità e rispondere alle forze che ridefiniranno la strategia IT e il valore aziendale negli anni a venire.
Indice degli argomenti
Scienza dei materiali e quantum attire
La prima “rivoluzione” descritta da Plummer deriva dall’integrazione della meccanica quantistica alla scienza dei materiali.
Integrazione che sta delineando una nuova categoria di prodotti definita “quantum attire”, caratterizzata da una flessibilità strutturale senza precedenti. Non si tratta di una semplice evoluzione del “wearable”, ma di una trasformazione dei tessuti in sistemi adattivi capaci di variare le proprie proprietà fisiche, estetiche e termiche in tempo reale.
Secondo l’analisi di Plummer, questa tecnologia permetterà di superare il concetto tradizionale di guardaroba, offrendo capi in grado di rispondere a stimoli ambientali – come temperature estreme – o a cambiamenti di contesto sociale.
“Per l’industria manifatturiera e del retail, tale innovazione mette in discussione i modelli di business basati sul volume di vendita: se un unico manufatto può assolvere a molteplici funzioni, l’intero settore dell’abbigliamento dovrà essere rivoluzionato entro il 2030”, spiega Plummer.
Le ripercussioni si estendono alla sfera della sicurezza pubblica e della sorveglianza, poiché tessuti capaci di modificare dinamicamente il colore o la firma visiva potrebbero essere utilizzati per eludere i sistemi di riconoscimento biometrico, imponendo una revisione radicale delle politiche di monitoraggio governativo.
La dinamica descritta, attualmente in una fase di potenziamento del mercato, è destinata a trasformare radicalmente la produzione e la logistica entro la fine del decennio.
Certificazione “AI free” e la nuova economia della fiducia
L’incapacità crescente di distinguere tra realtà e contenuti sintetici sta gettando le basi per un’evoluzione dei sistemi di fiducia basata sulla certificazione “AI free”.
“Entro il 2030, la garanzia che un contenuto sia stato prodotto esclusivamente da esseri umani diventerà un valore aggiunto per cui il mercato sarà disposto a pagare un sovrapprezzo, seguendo un modello analogo a quello dei prodotti senza glutine”, spiega Plummer.
La necessità di tali protocolli è dettata da una specifica fragilità cognitiva analizzata nel progetto “Counterfeit reality”: le evidenze mostrano come il cervello umano fatichi a scartare un’immagine falsa una volta acquisita, indipendentemente dalla successiva consapevolezza della sua natura sintetica.
Poiché l’identificazione del falso a posteriori non è sufficiente a neutralizzare una convinzione psicologica ormai radicata, la stabilità dei processi informativi richiede strumenti di autenticazione che intervengano a monte.
Vi sono inoltre tutte le implicazioni che scaturiscono dall’impossibilità attuale di verificare la provenienza dei dati utilizzati dai modelli e che espongono le aziende a rischi di natura legale (come infrangimenti del diritto d’autore).
Una dinamica imporrà alle organizzazioni l’adozione di sistemi di validazione rigorosi e la collaborazione con enti certificatori indipendenti per proteggere la proprietà intellettuale e l’identità dei singoli.
La differenziazione creativa rispetto alla produzione automatizzata sarà la chiave per preservare l’integrità dei brand, evitando che la comunicazione aziendale si riduca a una sequenza di output seriali privi di valore distintivo.
La sovranità dell’AI
La competizione globale per il controllo dell’intelligenza artificiale sta evolvendo verso una marcata frammentazione geopolitica, con i governi impegnati a nazionalizzare i modelli e a proteggere le proprie risorse digitali per assicurarsi un vantaggio strategico.
Questa ricerca di sovranità tecnologica non risponde solo a necessità di sicurezza, ma mira a garantire l’indipendenza dai grandi poli di influenza mondiali, trasformando l’AI in un pilastro della resilienza nazionale.
Gli Stati stanno cercando di blindare le proprie capacità computazionali e i patrimoni informativi, trattandoli come asset sovrani che non possono essere ceduti o gestiti interamente da entità estere.
Entro il 2030, questo scenario porterà a una completa reinvenzione dei mercati, poiché il tentativo di spezzare l’attuale dominio tecnologico sposterà i baricentri del potere economico e strategico.
“Se questa dominanza inizia a spostarsi, allora inizia a spostarsi il potere economico, geopolitico e tecnologico, e tale disruption potrebbe passare da una guerra fredda a una guerra calda più velocemente di quanto si possa pensare”, spiega Plummer.
Sebbene non venga predetto un conflitto aperto, Plummer sottolinea come tutti gli ingredienti per un’escalation siano presenti, alimentati dal timore che l’egemonia di una singola nazione possa escludere interi Paesi dall’accesso a risorse digitali vitali.
Oltre alle considerazioni geopolitiche, la sovranità dell’AI è un trend che ha profonde implicazioni anche a livello industriale, costringendo le imprese a una valutazione critica dei propri partner tecnologici.
La dipendenza da specifici vendor o piattaforme cloud non è più unicamente una questione di efficienza operativa, poiché la scelta di un ecosistema rispetto a un altro comporta l’adesione a regimi normativi e politici divergenti.
Plummer sottolinea come questa frammentazione generi spinte di attrazione verso determinati standard legali, obbligando le organizzazioni a gestire architetture IT complesse per garantire la conformità con le leggi locali sulla residenza dei dati e sulla sovranità del calcolo.
La necessità di operare in “regioni AI” distinte comporterà un aumento dei costi operativi e della complessità gestionale, richiedendo una flessibilità infrastrutturale senza precedenti per evitare il lock-in tecnologico e normativo.
Il panorama multipolare solleva inoltre interrogativi urgenti sulla titolarità della proprietà intellettuale generata dagli algoritmi. La possibilità che l’AI produca nuove scoperte a partire da set di dati nazionali impone una revisione strutturale dei quadri giuridici esistenti, per evitare che il valore creato resti confinato nelle mani di pochi fornitori globali.
Entro il 2030, l’aderenza a regolamentazioni locali sempre più stringenti condizionerà pesantemente le strategie aziendali: la capacità di navigare tra queste sovranità digitali contrapposte diventerà un elemento determinante per la protezione degli asset intangibili e per la continuità operativa su scala internazionale.
Agenti autonomi e riconfigurazione dei processi lavorativi
L’integrazione degli agenti autonomi all’interno dei processi operativi segna il passaggio definitivo della tecnologia da semplice strumento a collaboratore, assistente e, in prospettiva, partner strategico.
L’evoluzione, definita da Daryl Plummer come una forza capace di “rompere” le attuali strutture della forza lavoro, non rappresenta esclusivamente una sfida tecnica, ma un fenomeno sociale e organizzativo.
“Entro il 2030, la trasformazione non riguarderà tanto l’eliminazione dei posti di lavoro, quanto la radicale riconfigurazione delle mansioni: l’enfasi si sposterà dall’esecuzione materiale dei compiti alla capacità umana di supervisione e giudizio critico”, spiega l’analista.
Un esempio emblematico risiede nella gestione delle risorse umane, dove gli agenti possono già condurre interviste e analizzare candidature con una velocità e una coerenza precluse agli operatori umani.
Tuttavia, l’efficienza di questi sistemi introduce la necessità di una nuova governance: spetterà all’uomo decidere quali criteri debbano guidare l’agente e valutarne l’accuratezza dei risultati.
Analogamente, nella produzione documentale, il valore professionale non risiederà più nella stesura materiale di un rapporto — attività paragonabile alla velocità di battitura su una macchina da scrivere — ma nella capacità di analizzare, contestualizzare e convalidare le informazioni generate dall’AI.
La complessità del sistema crescerà ulteriormente con l’avvento dell’interazione tra agenti (agent-to-agent), in cui diverse entità autonome dovranno coordinarsi, autenticarsi e accedere a flussi di dati condivisi per completare obiettivi comuni.
Dinamiche che richiederanno infrastrutture di sicurezza e protocolli di accesso estremamente sofisticati per garantire che l’automazione non operi al di fuori dei perimetri aziendali stabiliti.
Per le imprese, il rischio principale è l’inerzia: Plummer avverte che l’assenza di una strategia proattiva porterà le organizzazioni a subire i cambiamenti invece di guidarli.
La capacità di riorganizzare i flussi di lavoro intorno alla collaborazione tra uomo e macchina diventerà, dunque, il principale fattore di competitività industriale del prossimo decennio.
