Cinque trend, cinque aree di intervento prioritarie per le imprese che vogliono costruire una posizione solida entro il 2030. Questo è il perimetro del report “Cefriel Innovation Trend 2026“, elaborato dai responsabili delle diverse business unit del Cefriel, il centro di ricerca e formazione del Politecnico di Milano. Il filo conduttore è la convinzione espressa dal CEO Alessandro De Biasio: la trasformazione digitale non è più una prospettiva futura, ma una condizione strutturale del fare impresa, e il costo di non innovare supera ormai di gran lunga quello di sperimentare.
Indice degli argomenti
Quantum computing e Human-AI collaboration
Quantum computing: prepararsi ora, non tra due anni
Oltre 400 aziende nel mondo operano già su tecnologie quantistiche e gli investimenti globali nel settore sono cresciuti in modo significativo negli ultimi due anni. Secondo i dati presentati da Paolo Cremonesi del Politecnico di Milano allo scorso Cefriel Innovation Summit, le roadmap delle aziende più avanzate indicano che nei prossimi 2-3 anni saranno disponibili i primi computer quantistici con qubit logici sufficienti ad affrontare problemi oggi inaccessibili ai sistemi tradizionali, soprattutto in ambiti come la chimica computazionale e la scienza dei materiali.
Il tema si intreccia direttamente con la sicurezza informatica. Michele Bonardi, Business Unit Director Innovation di Cefriel, sottolinea che l’evoluzione del quantum computing mette in discussione le fondamenta della sicurezza digitale attuale: algoritmi oggi considerati affidabili potrebbero diventare vulnerabili con l’avvento dei computer quantistici. Da qui l’urgenza di esplorare tecnologie di crittografia post-quantistica e soluzioni come la Quantum Key Distribution, che sfrutta le leggi della fisica quantistica per garantire comunicazioni intrinsecamente sicure.
Human-AI collaboration: agenti, Edge AI e governance dei modelli
L’AI non è più un layer aggiuntivo nei sistemi digitali, ma la logica con cui vengono progettati software, processi e sistemi fisici. Physical AI ed Edge AI abilitano modelli distribuiti che operano vicino alla sorgente dati, riducendo la latenza e garantendo continuità operativa anche in condizioni intermittenti. Gli agenti AI introducono logiche di pianificazione autonoma e reasoning, trasformando i flussi di lavoro da sequenze statiche a workflow governati da policy e verifiche di sicurezza.
Gianluca Ripa, AI & Data Analytics Business Line Manager di Cefriel, segnala che la priorità per le imprese non è attendere l’AGI, ma strutturare oggi un modello di governo per tecnologie sempre più generali e adattive: gestione dei rischi, integrazione continua tra componenti LLM e sistemi legacy, interoperabilità tra agenti. Sfide che, aggiunge, “le aziende non possono ignorare.”
Cognitive factory, cybersecurity e knowledge society
Cognitive factory: la fabbrica che anticipa, non solo che reagisce
La Cognitive Factory rappresenta un’evoluzione sostanziale rispetto alla Smart Factory. Grazie alla combinazione di AI, Machine Learning, IoT, Digital Twin, computer vision e Edge Computing, la fabbrica diventa un ambiente auto-apprendente capace di anticipare eventi, simulare alternative e supportare decisioni complesse in tempo reale. I dati – strutturati e non strutturati – smettono di essere un sottoprodotto dell’operatività e diventano conoscenza distribuita lungo architetture multilayer. Nadia Scandelli, Smart Products & Industrial Solutions Business Line Manager, è diretta: “La vera sfida non è tecnologica, ma strategica. E ignorarla oggi non significa restare fermi, ma rischiare di diventare progressivamente irrilevanti.”
Digital trust & cybersecurity: il rischio cambia forma
Gli attaccanti usano già l’AI in modo sistematico – campagne automatizzate, phishing difficili da smascherare, malware che cambiano mentre vengono analizzati – mentre le imprese stanno integrando l’AI nei propri processi e impianti, spostando dati e decisioni critiche su piattaforme digitali. Mauro Lomazzi, Cybersecurity Business Line Manager di Cefriel, avverte che un ransomware può fermare una linea produttiva nel momento meno opportuno e che il know-how aziendale può uscire dall’organizzazione in forme meno appariscenti di un attacco diretto. La fiducia digitale, sottolinea il report, non è un concetto astratto ma una componente infrastrutturale: identità verificabili, integrità dei dati, capacità di ricostruire come e perché un’AI ha preso una decisione.
Knowledge-centric society: il dato come capitale
Il quinto trend affronta la questione della governance del patrimonio di conoscenza aziendale come barriera competitiva. Le catene del valore tradizionali si trasformano in reti di attori interconnessi e il paradigma economico si sposta dall’economia di scala all’economia di rete. I Data Space – sistemi per la condivisione regolamentata, affidabile e scalabile dei dati – sono indicati come uno degli elementi abilitanti per rendere l’AI efficace e sistemica, superando integrazioni ad-hoc e modelli di governance frammentati. Non basta adottare l’AI, sottolinea Cefriel: occorre renderla scalabile e sistemica, e questo richiede prima di tutto di superare la frammentazione dei dati aziendali.
A chiudere il report, la visione della “Digital Company 2030” articolata da De Biasio: sette punti di attenzione che vanno dalla conoscenza come motore strategico all’integrazione degli agenti AI nella leadership aziendale, fino alla cultura del digitale come variabile decisiva. La tecnologia è disponibile per tutti, avverte Cefriel, ma la differenza la farà la capacità delle imprese di sviluppare un mindset realmente data-driven.
