I 10 Trend Tecnologici Strategici di Gartner per il 2025

In questo articolo analizziamo i 10 trend tecnologici che, secondo gli analisti Gartner, hanno il potenziale per trasformare nei prossimi anni i modelli di business tradizionali, portando innovazioni oggi ancora inimmaginabili.

Da qui al 2030: il mondo secondo le previsioni di Gartner

Immaginate una fabbrica i cui macchinari sono in grado di auto gestirsi, decidendo come e quando operare al massimo dell’efficienza, riducendo gli sprechi e anticipando eventuali guasti grazie a un monitoraggio costante.
Non è più necessario l’intervento umano per prendere decisioni sul carico di lavoro o sulla gestione dei tempi, perchè l’AI calcola in tempo reale il percorso ottimale per soddisfare gli ordini nel minor tempo possibile e con un uso ottimizzato dell’energia.

In questa fabbrica lavorano robot polifunzionali in grado di passare dal montaggio al controllo qualità, fino alla movimentazione delle merci, tutto in risposta alle indicazioni fornite dall’AI.

Il tutto avviene in un’ottica di calcolo energeticamente efficiente: ogni dispositivo, dal singolo robot ai server dell’azienda, è progettato per consumare il minimo indispensabile di energia, riducendo l’impatto ambientale.

Questo ambiente rappresenta, secondo Gartner, il futuro della produzione: una combinazione di intelligenza autonoma, automazione flessibile e sicurezza informativa, il tutto con un’impronta sostenibile che non solo migliora la produttività e la qualità del lavoro, ma risponde anche a sfide globali come la riduzione dell’impatto ambientale e la tutela della fiducia nel mercato.

Le nuove frontiere dell’Intelligenza Artificiale, dell’elaborazione informatica e della sinergia uomo-macchina

Come dichiarato da Gene Alvarez, analista Gartner “i principali trend tecnologi strategici di quest’anno riguardano gli imperativi e i rischi dell’intelligenza artificiale, le nuove frontiere dell’informatica e la sinergia uomo-macchina”. “Seguire queste tendenze aiuterà CIO e IT manager a plasmare il futuro delle loro organizzazioni con un’innovazione responsabile ed etica”.

Queste 3 categorie riflettono i principali ambiti di trasformazione digitale attesi per i prossimi anni, evidenziando come l’innovazione stia evolvendo verso un’integrazione sempre più avanzata e consapevole tra tecnologie, sistemi computazionali e l’interazione con l’essere umano.

1. Agentic AI (Intelligenza Artificiale Agentica)

L’Agentic AI è un tipo di Intelligenza Artificiale progettata per prendere decisioni e agire autonomamente per raggiungere obiettivi specifici. Diversamente dalle AI tradizionali, che sono passive e si limitano a rispondere ai comandi umani, l’Agentic AI è progettata per essere proattiva, utilizzando una combinazione di memoria, pianificazione, capacità di percepire l’ambiente e di adattarsi agli imprevisti.

• Esempi pratici: Un’applicazione fondamentale dell’Agentic AI è nella logistica, dove i sistemi AI possono gestire in modo indipendente i percorsi di spedizione, la gestione degli inventari e le operazioni di magazzino. Ad esempio, un sistema di Agentic AI potrebbe monitorare in tempo reale le condizioni del traffico e del meteo, ricalcolare percorsi ottimali per i mezzi di trasporto e attivare cambiamenti operativi per garantire consegne puntuali e ridurre i costi di trasporto.
  L’Agentic AI potrebbe cavarsela benissimo nel supporto clienti, rispondendo autonomamente alle richieste dei clienti, analizzando le preferenze passate e prendendo decisioni personalizzate per migliorare l’esperienza dell’utente.
  Oppure, come citato nelle righe introduttive di questo articolo, immaginate una fabbrica in cui l’AI sia in grado di coordinare in autonomia l’intero processo produttivo, analizzando le richieste di mercato, ottimizzando l’allocazione delle risorse e regolando il funzionamento dei macchinari per minimizzare gli sprechi e massimizzare l’efficienza.
• Previsione: Entro il 2028, il 15% delle decisioni quotidiane sarà preso in autonomia da questi sistemi AI, rispetto allo 0% di oggi.

2. AI Governance Platforms (Piattaforme di Governance per l’Intelligenza Artificiale)

Le Piattaforme di Governance AI sono fondamentali per monitorare, gestire e garantire che l’Intelligenza Artificiale operi in modo trasparente, equo e sicuro, rispettando sia le norme aziendali sia le aspettative sociali. Questi sistemi entreranno in gioco come una sorta di “bussola etica” prevenendo discriminazioni e assicurando che le decisioni automatizzate rispettino gli standard aziendali e le normative.

• Esempi pratici: In un’azienda sanitaria che utilizza l’AI per analizzare i dati dei pazienti, una piattaforma di Governance AI potrebbe assicurarsi che i modelli di analisi non siano distorti da pregiudizi che penalizzano certi gruppi etnici o demografici, aumentando l’affidabilità e la trasparenza del sistema.
  O ad esempio, in un’azienda che impiega l’AI per la selezione del personale, la Governance AI può prevenire bias impliciti e garantire selezioni eque e trasparenti.
  Ancora, nei servizi finanziari in cui l’AI viene utilizzata per valutare i rischi di credito e rilevare frodi, le piattaforme di Governance AI assicureranno che il sistema non discrimini determinati gruppi o individui in base a parametri non rilevanti, come il luogo di nascita o la nazionalità, e che i modelli siano conformi alle norme di antiriciclaggio e privacy dei dati.
• Previsione: Entro il 2028, le aziende che utilizzeranno piattaforme di Governance AI vedranno aumentare la fiducia dei clienti del 30% e raggiungeranno una conformità normativa migliore del 25% rispetto ai competitor che non ne fanno uso.

3. Disinformation Security (Sicurezza contro la Disinformazione)

Il trend della Disinformation Security nasce dalla crescente necessità di proteggere aziende, governi e utenti dal dilagare di informazioni false o manipolate, che possono causare danni a livello operativo, economico e reputazionale. I sistemi di Sicurezza contro la Disinformazione mirano a verificare e proteggere l’autenticità delle informazioni, prevenendo falsificazioni e monitorando la diffusione di contenuti dannosi. Questa protezione diventerà cruciale per la protezione della reputazione aziendale vista la sempre più crescente minaccia di phishing, fake news e social engineering.

• Esempi pratici: Pensiamo a un social network che usa questi sistemi per analizzare rapidamente milioni di post ogni giorno, identificando automaticamente i contenuti falsi o pericolosi e avvisando gli utenti con un’etichetta o, se necessario, rimuovendo il contenuto in modo proattivo.
  Oppure, pensiamo alle imprese che potrebbero avvalersi di questi strumenti per identificare rapidamente fake news e manipolazioni, proteggendo la reputazione del brand e prevenendo la diffusione di notizie dannose che potrebbero compromettere la fiducia dei consumatori.
  Le soluzioni di disinformation security sono preziose anche per aziende che si occupano di servizi finanziari e bancari, proteggendo i propri clienti da truffe e phishing. Riconoscendo e bloccando in tempo reale tentativi di impersonificazione, queste piattaforme aiutano a tutelare i dati sensibili dei clienti e a prevenire truffe finanziarie.
• Previsione: Entro il 2028, il 50% delle aziende adotterà soluzioni specifiche contro la disinformazione, rispetto a meno del 5% attuale.

4. Post-Quantum Cryptography (Criptografia Post-Quantistica)

La Criptografia Post-Quantistica (PQC) si riferisce a tecniche crittografiche avanzate, sviluppate per resistere alle minacce poste dai computer quantistici, una tecnologia in rapida evoluzione che promette una potenza di calcolo mai vista. I computer quantistici, a differenza dei computer classici, utilizzano i principi della meccanica quantistica per elaborare enormi quantità di dati in tempi molto brevi, rendendo obsoleti molti degli attuali metodi di cifratura, su cui si basa la sicurezza digitale odierna.

• Esempi pratici: Banche e istituzioni finanziarie stanno già adottando metodi PQC per proteggere le informazioni sensibili relative a transazioni, conti e risparmi, garantendo che, anche se intercettati oggi, i dati non potranno essere decrittati dai computer quantistici di domani.
  In ambiti come la sanità, le comunicazioni e l’energia, la PQC permette di proteggere dati sensibili (come cartelle cliniche o informazioni sugli impianti energetici) da attacchi futuri. Anche se un hacker riuscisse a raccogliere dati oggi, la crittografia post-quantistica garantirebbe che quei dati non possano essere decifrati nemmeno con la tecnologia di domani.
• Previsione: Entro il 2029 la potenza del calcolo quantistico renderà obsoleta la crittografia tradizionale, accelerando l’urgenza di affidarsi a metodi PQC.

5. Ambient Invisible Intelligence (Intelligenza Invisibile Ambientale)

L’Intelligenza Invisibile Ambientale utilizza sensori e tag a basso costo in ambienti e oggetti quotidiani, in modo da raccogliere continuamente dati in modo discreto e senza richiedere intervento umano diretto. Questi sensori, spesso invisibili o “ambientali” perché nascosti agli occhi degli utenti, comunicano in tempo reale informazioni sul contesto e sullo stato degli oggetti o degli spazi in cui sono inseriti, inviando i dati nel cloud per analisi, controllo e automazione.

• Esempi pratici: Nei negozi, i sensori ambientali potranno monitorare i movimenti dei clienti, raccogliendo dati anonimi sulle loro preferenze e sul comportamento d’acquisto. Questi sensori invisibili monitoreranno il movimento dei prodotti sugli scaffali, segnalando in automatico le scorte in esaurimento e suggerendo il rifornimento prima che i prodotti finiscano. Anche l’esperienza del cliente sarà migliorata, con illuminazione e musica personalizzate che si attivano a seconda del flusso di visitatori o delle preferenze degli acquirenti.
  In ambito ospedaliero, i sensori monitoreranno costantemente i parametri vitali dei pazienti e l’uso delle apparecchiature mediche, senza richiedere dispositivi indossabili o altre tecnologie invasive.
  In ambito logistico, i tag e i sensori potranno tracciare la posizione di ogni prodotto o pallet, fornendo una visione chiara e aggiornata in tempo reale della disponibilità e della collocazione degli articoli.
• Previsione: Entro il 2028, le prime applicazioni di Ambient Invisible Intelligence si concentreranno sulla risoluzione di problemi immediati, efficientando soprattutto la logistica e la gestione dei magazzini con il tracciamento e la rilevazione di oggetti a basso costo.

6. Energy-Efficient Computing (Calcolo a Basso Consumo Energetico)

L’Energy-Efficient Computing mira a ridurre l’impatto ambientale dei sistemi digitali, diminuendo il consumo di energia nei data center e reparti IT.
Questo trend è diventato cruciale poiché la domanda di calcolo cresce rapidamente, specialmente con l’adozione dell’intelligenza artificiale e dell’analisi dei big data, che richiedono una potenza di calcolo significativa e, quindi, un elevato dispendio di energia.
Grazie all’adozione di tecnologie ad alta efficienza, le imprese potranno ridurre i costi energetici delle proprie infrastrutture e minimizzare l’impatto ambientale, rispondendo alla crescente domanda di sostenibilità.
Le grandi aziende tecnologiche stanno già investendo in server a risparmio energetico e in impianti di raffreddamento naturale per i data center, riducendo le emissioni di CO₂.
Produttori come NVIDIA, AMD e Intel stanno sviluppando processori più efficienti, come GPU specializzate e processori neuromorfici, che riducono il consumo di energia, soprattutto per operazioni legate all’intelligenza artificiale.

• Esempi pratici: I sistemi di pagamento digitali e le transazioni finanziarie richiedono un’enorme potenza di calcolo. Adottando server a basso consumo energetico e ottimizzando i processi con software avanzati, le banche possono mantenere alte prestazioni riducendo al contempo i costi energetici.
  In un impianto di produzione, l’utilizzo di sistemi di monitoraggio e gestione energetica basati sull’IA permette di ottimizzare i cicli di produzione e di ridurre l’energia necessaria per alimentare macchinari pesanti.
  I supercomputer utilizzati nella ricerca scientifica richiedono notevoli risorse energetiche. Le università e i laboratori stanno implementando hardware e software a basso consumo per svolgere calcoli complessi, come le simulazioni climatiche, in modo più sostenibile.
• Previsione: Secondo Gartner, la sostenibilità costituisce già oggi una top priority per la maggior parte delle aziende del settore IT.

7. Hybrid Computing (Calcolo Ibrido)

L’Hybrid Computing rappresenta un nuovo approccio alla gestione della potenza di calcolo che combina tecnologie diverse per affrontare problemi computazionali complessi e ottimizzare le prestazioni.
La crescente domanda di potenza di calcolo sta portando al limite i sistemi computazionali tradizionali. Il Computing Ibrido è destinato a diventare fondamentale nei prossimi anni, man mano che le aziende incrementano l’uso di tecnologie avanzate per applicazioni come l’AI generativa, la realtà aumentata, la simulazione in tempo reale e l’elaborazione dati avanzata.
Con il supporto di sistemi fotonici, neuromorfici e, in futuro, quantistici, le organizzazioni potranno esplorare nuovi orizzonti di innovazione e ottimizzazione, affrontando sfide tecnologiche sempre più complesse e creando valore in modo più efficiente e sostenibile.

• Esempi pratici: Un’azienda farmaceutica potrebbe utilizzare il computing ibrido per simulazioni di reazioni chimiche, combinando la potenza del calcolo locale con l’agilità del cloud per gestire picchi di lavoro.
  Le aziende che devono rispettare normative stringenti su privacy e protezione dei dati, come le istituzioni finanziarie e le aziende sanitarie, possono utilizzare un sistema ibrido per mantenere i dati sensibili su server locali e trattare i dati meno sensibili nel cloud, garantendo conformità normativa senza compromettere la capacità computazionale.
• Perché è importante: Permette di sfruttare nuove tecnologie per risolvere problemi complessi in modo più rapido ed efficiente.

8. Spatial Computing (Calcolo Spaziale)

Lo Spacial Computing è una tecnologia che fonde il mondo fisico e quello digitale in modo che gli utenti possano interagire con contenuti digitali posizionati nello spazio reale. Grazie alla realtà aumentata (AR), alla realtà virtuale (VR) e alla realtà mista (MR), lo Spatial Computing offre esperienze immersive e interattive in cui gli oggetti digitali sono “ancorati” a posizioni specifiche del mondo reale, creando una sensazione realistica.
Lo Spacial Computing si basa su dispositivi come visori di realtà aumentata, occhiali intelligenti, smartphone e altri sensori che tracciano l’ambiente circostante e identificano la posizione dell’utente. Questi dispositivi “mappano” lo spazio e ancorano elementi digitali su superfici reali, così che appaiano stabili e consistenti anche quando ci si muove attorno a essi. I miglioramenti nelle tecnologie di rete, come il 5G, e nelle capacità di calcolo dei dispositivi portatili rendono queste esperienze sempre più fluide e accessibili.

• Esempi pratici: In contesti aziendali, lo Spatial Computing consente di trasformare le riunioni virtuali, permettendo ai team di lavorare insieme in ambienti 3D, condividendo prototipi virtuali e collaborando su progetti in modo più intuitivo. Nel campo della formazione, permette ai dipendenti di “immergersi” in ambienti simulati, addestrandoli a usare macchinari complessi o a gestire scenari di emergenza senza rischi.
  Immaginiamo un tecnico che deve eseguire la manutenzione di un macchinario complesso in una fabbrica. Utilizzando visori AR, può vedere sovrapposte le istruzioni passo passo direttamente sul macchinario, senza la necessità di consultare un manuale.
  Nel commercio al dettaglio, lo Spatial Computing permette ai clienti di navigare tra scaffali virtuali o di visualizzare come un mobile apparirà nella propria casa prima di acquistarlo.
• Previsione: Entro il 2028, grazie ai progressi in AR e MR, il 20% delle persone vivrà esperienze immersive di computing spaziale almeno una volta alla settimana, rispetto a meno dell’1% di oggi.

9. Polyfunctional Robots (Robot Polifunzionali)

I Robot Polifunzionali rappresentano un’importante evoluzione nel campo della robotica, caratterizzata da macchine capaci di svolgere compiti diversificati, con flessibilità operativa e la possibilità di adattarsi a nuove esigenze e contesti. Questi robot possono essere riprogrammati o configurati per eseguire una varietà di operazioni, rispondendo a comandi umani o operando in modo semi-autonomo.
In contesti produttivi, i robot polifunzionali vengono programmati per adattarsi alle variazioni nei processi di produzione o alle richieste dei clienti, aumentando l’efficienza operativa e riducendo i costi.

• Esempi pratici: In una fabbrica, un robot polifunzionale può eseguire l’assemblaggio di componenti, controllare la qualità dei prodotti, imballare i beni e persino gestire operazioni di manutenzione di base su altre macchine.
  Nei magazzini di e-commerce, i robot polifunzionali possono eseguire il picking, il confezionamento e il trasporto di prodotti, riducendo i costi e migliorando l’efficienza.
  I robot polifunzionali sono sempre più usati negli ospedali, dove possono supportare il personale sanitario con operazioni come il trasporto di farmaci, la disinfezione degli ambienti, il monitoraggio e anche il supporto diretto ai pazienti.
• Previsione: Entro il 2030, l’80% delle persone interagirà quotidianamente con robot polifunzionali, che diventeranno sempre più accessibili e diffusi, rispetto a meno del 10% di oggi.

10. Neurological Enhancement (Potenziamento Neurologico)

Il Potenziamento Neurologico riguarda l’uso di tecnologie avanzate per ampliare le capacità cognitive umane e migliorare l’interazione tra mente e macchina.
Si tratta di dispositivi e tecnologie capaci di leggere, interpretare e talvolta anche scrivere informazioni direttamente nel cervello, offrendo così nuove modalità per potenziare memoria, attenzione, capacità di apprendimento e reazione. Questi strumenti, noti anche come interfacce cervello-macchina bidirezionali (BBMI), stanno iniziando a trovare applicazione in settori come la sanità, l’istruzione e persino in ambito aziendale.

• Esempi pratici: In ambito sanitario, le interfacce cervello-macchina possono essere utilizzate per aiutare pazienti con lesioni spinali a riprendere controllo motorio grazie a segnali neurali che attivano protesi o dispositivi per la mobilità.
  Interfacce cervello-macchina potrebbero essere utilizzate per ottimizzare l’apprendimento degli studenti, adattando i contenuti alle loro capacità cognitive individuali.
  In ambienti di lavoro ad alto rischio, come fabbriche o piattaforme petrolifere, i dispositivi BBMI possono monitorare l’affaticamento e l’attenzione dei lavoratori, inviando segnali di allarme o stimolazioni per mantenere la vigilanza alta e ridurre i rischi di incidenti.
• Previsione: Entro il 2030, il 60% degli impiegati in ambito IT utilizzerà e dipenderà da tecnologie di potenziamento neurologico per migliorare la produttività e la precisione.

Conclusioni

In conclusione, i 10 trend tecnologici individuati da Gartner per il 2025 delineano un futuro in cui la tecnologia non solo rivoluzionerà l’efficienza aziendale, ma diventerà anche una risposta concreta alle sfide di sostenibilità, etica e sicurezza.
Dall’AI sempre più autonoma e auto-gestita, in grado di supportare decisioni complesse e personalizzate, alla sicurezza contro la disinformazione e la minaccia del calcolo quantistico, fino alle innovazioni orientate all’efficienza energetica e alla gestione invisibile degli ambienti, queste tendenze delineano scenari nuovi e sfidanti per le aziende.

Prepararsi a integrare queste tecnologie significa abbracciare una visione strategica e lungimirante, con l’obiettivo di restare competitivi in mercati in costante evoluzione e di contribuire a un mondo digitale più sicuro, trasparente e inclusivo.
Per i responsabili IT e i CIO è questo il momento di gettare le basi per un futuro in cui l’interazione tra uomo e tecnologia sarà sempre più naturale e interconnessa, sostenendo al contempo le sfide ambientali e sociali che già oggi si attestano come prioritarie.
Come sempre, le organizzazioni che sapranno anticipare i cambiamenti e guidarli con consapevolezza potranno trasformare le innovazioni tecnologiche in vantaggi competitivi concreti.