1. AI Super Computing Platform

Le piattaforme di supercalcolo per l’AI integrano CPU, GPU, ASIC dedicati all’AI, sistemi neuromorfici e altri paradigmi di calcolo alternativi. L’obiettivo è orchestrare carichi di lavoro complessi (machine learning, simulazioni, analytics) con nuovi livelli di performance ed efficienza, grazie a molta potenza di calcolo, una grande quantità di memoria e software di orchestrazione avanzati.

Secondo Gartner, entro il 2028 oltre il 40% delle aziende leader avrà adottato questo modello ibrido di computing.

2. Multiagent Systems

I sistemi multiagente sono insiemi di agenti di AI che collaborano o interagiscono per raggiungere obiettivi complessi, individuali o condivisi. Possono essere presenti nello stesso ambiente o distribuiti, e permettono di automatizzare processi articolati, velocizzare la delivery, riusare soluzioni già testate e scalare più facilmente le operazioni.

3. Domain-Specific Language Models (DSLMs)

I DSLM sono modelli linguistici addestrati o ottimizzati su dati specifici di un settore, funzione o processo. Rispetto ai modelli generici, offrono maggiore accuratezza, affidabilità e compliance per esigenze mirate di business. Il contesto diventa la chiave: agenti basati su DSLM interpretano meglio le situazioni di uno specifico dominio e prendono decisioni più solide e spiegabili.

Stando alle stime di Gartner, entro il 2028 oltre la metà dei modelli di AI generativa saranno di questo tipo.

4. AI Security Platforms

Le piattaforme di sicurezza per l’AI offrono un modo unificato per proteggere applicazioni basate su AI. Centralizzano la visibilità, applicano policy d’uso e difendono da rischi specifici dell’AI, come prompt injection, data leakage o azioni non controllate degli agenti. Secondo Gartner, queste piattaforme verranno adottate da oltre la metà delle aziende entro il 2028.

5. AI-Native Development Platforms

Le piattaforme di sviluppo AI-native sfruttano la GenAI per creare software più velocemente e semplicemente. Consentono a piccoli team misti (sviluppatori e figure di business) di co-progettare applicazioni, con l’AI che supporta gran parte del lavoro di scrittura del codice. 

Gartner stima che entro il 2030, nell’80% delle aziende grandi team di sviluppo verranno sostituiti da gruppi più snelli, potenziati dall’AI, ma con governance e sicurezza integrate.

6. Confidential Computing

Il confidential computing cambia il modo di gestire i dati sensibili: i carichi di lavoro vengono eseguiti all’interno di ambienti di esecuzione fidati basati su hardware (TEE), così che contenuti e processi restino privati anche rispetto a provider cloud o a chi ha accesso fisico all’infrastruttura. È particolarmente rilevante per settori regolamentati, scenari geopoliticamente complessi e collaborazioni tra competitor.

7. Physical AI

La Physical AI porta l’intelligenza nel mondo fisico, alimentando robot, droni, macchinari e dispositivi in grado di percepire, decidere e agire. Genera benefici misurabili dove contano automazione, adattabilità e sicurezza operativa. Richiede però nuove competenze che uniscono IT, operation ed engineering, oltre a una gestione del cambiamento attenta all’impatto sui ruoli e sulle persone.

8. Preemptive Cybersecurity

La cybersecurity “preemptive” nasce in risposta alla crescita esponenziale di minacce a reti, dati e sistemi connessi. Sposta il focus da una difesa reattiva a una protezione proattiva, usando AI, SecOps avanzata, tecniche di denial programmato e deception. L’idea centrale è semplice: prevedere per proteggere, agendo prima che l’attaccante colpisca.

9. Digital Provenance

La provenance digitale riguarda la capacità di verificare origine, proprietà e integrità di software, dati, media e processi, lungo tutta la supply chain digitale. Con l’aumento di codice open source, software di terzi e contenuti generati dall’AI, diventano cruciali strumenti come SBoM (Software Bill of Materials), database di attestazione e watermarking digitale, per tracciare e validare gli asset e ridurre rischi legali e sanzioni.

10. Geopatriation

La geopatration indica il movimento di dati e applicazioni fuori dai grandi cloud pubblici globali verso soluzioni locali: cloud sovrani, provider regionali o data center proprietari, per ridurre il rischio geopolitico. Questo permette alle organizzazioni di avere maggiore controllo su residenza dei dati, compliance e governance, migliorando l’allineamento con le normative locali e la fiducia dei clienti rispetto a privacy e interessi nazionali.

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