Il mercato globale dell’AI sta attraversando una fase di accelerazione senza precedenti e le stime di Gartner per il 2026 lo confermano senza margini di ambiguità. La spesa mondiale in AI raggiungerà infatti i 2.590 miliardi di dollari nel corso dell’anno, con un incremento del 47% rispetto al 2025.
Il segmento che cresce più rapidamente è quello dell’infrastruttura ottimizzata per l’AI, destinata a superare il 45% della spesa complessiva nei prossimi anni. Server, fabric di rete, semiconduttori specializzati e infrastruttura cloud dedicata stanno infatti diventando la spina dorsale su cui si regge l’intera filiera. In particolare, la spesa per i server AI-optimized dovrebbe triplicare nell’arco del prossimo quinquennio, spinta dall’espansione capacitiva dei cloud service provider chiamati a sostenere i carichi computazionali generati dai modelli GenAI e dai workflow agentici.
Sul versante dei modelli AI, la revisione delle stime di Gartner è ancora più pronunciata. Le previsioni di crescita per il 2026 sono state portate al 110%, con un impatto aggiuntivo di 6 miliardi di dollari solo per quest’anno. Il motore principale è l’adozione enterprise dei modelli GenAI già integrati nelle suite applicative esistenti e, soprattutto, l’espansione degli agenti AI in processi aziendali multipli. Le imprese stanno iniziando a sfruttare questi strumenti come componenti di workflow automatizzati e multistep, in grado di generare valore attraverso l’integrazione tra sistemi e applicazioni diverse.
Tuttavia, c’è un disallineamento strutturale che Gartner mette in evidenza e che merita tutta l’attenzione del management. Fino ad oggi, la spinta principale sul mercato AI è venuta dalle grandi aziende tecnologiche e dagli hyperscaler, non dalle imprese utenti finali. Il 2026 è identificato come l’anno della svolta, quello in cui il potenziale di spesa enterprise inizierà finalmente a esprimersi. Ma la direzione che le organizzazioni sembrano privilegiare è ancora quella degli interventi tattici, mirati a miglioramenti incrementali di efficienza e produttività, piuttosto che a trasformazioni disruptive dei modelli di business.
Questa prudenza ha conseguenze molto concrete per i CIO. La difficoltà di dimostrare ritorni misurabili sugli investimenti in AI, che rimane una delle sfide più ricorrenti nelle organizzazioni, è aggravata dall’assenza di un allineamento sistematico tra le iniziative AI e gli obiettivi strategici dell’impresa. Gartner lo dice esplicitamente: finché le aziende trattano l’AI come uno strumento di ottimizzazione operativa senza collegarlo alla strategia di business, il rischio è quello di accumulare spesa senza costruire vantaggio competitivo.
