La spinta verso la produzione e i suoi costi nascosti
Il 58% dei responsabili delle infrastrutture e delle operations IT ritiene prioritario trasformare i progetti sperimentali di intelligenza artificiale in utilizzo operativo su larga scala nei prossimi dodici mesi. Il dato, riferito da Gartner, proviene da un'indagine condotta tra aprile e maggio 2026 su 272 dirigenti e accompagna il rapporto sulle cinque tendenze AI per infrastrutture e operations nel 2027, presentato il 26 ottobre. Secondo l'analista Jonathan Forest, la trasformazione in corso è tra le più rilevanti mai affrontate da questa funzione aziendale.
L'analisi invita le imprese a concentrare gli investimenti su poche iniziative strategiche anziché intervenire contemporaneamente su tutte le applicazioni. Il beneficio atteso è duplice: meno lavoro manuale e interventi più rapidi sugli incidenti. Ma la stessa adozione introduce nuove voci di spesa e maggiore complessità, richiedendo un coordinamento più stretto tra operations, sicurezza e direzione finanziaria.
Agenti autonomi e la questione del controllo
La prima tendenza è l'affermazione dell'AI agentica, ovvero software in grado di perseguire obiettivi assegnati con intervento umano limitato. Nelle infrastrutture questi agenti possono classificare incidenti, analizzare anomalie, verificare modifiche ai sistemi e applicare procedure correttive. Gartner prevede che entro il 2030 il 50% delle organizzazioni userà agenti AI con coinvolgimento umano minimo nelle operations IT, contro una diffusione quasi nulla nel 2026: si tratta di una previsione, non di un dato di mercato già raggiunto.
Il modello organizzativo cambierebbe di conseguenza, passando dalla supervisione diretta delle decisioni a un controllo sui sistemi che agiscono in autonomia. Questo richiede nuovi presidi: definizione dei permessi, registrazione delle operazioni, procedure di arresto e ripristino delle configurazioni precedenti, perché un agente che sbaglia su un'infrastruttura critica può amplificare rapidamente gli effetti di un incidente. Il 20 ottobre 2026 Gartner ha inserito l'identità degli agenti AI e la correzione autonoma delle vulnerabilità tra le dieci tendenze tecnologiche strategiche per il 2027.
Spesa imprevedibile e architetture ibride
La seconda tendenza riguarda il costo effettivo dell'AI agentica. I modelli linguistici vengono fatturati per token, e un agente autonomo può effettuare numerose interrogazioni e ripetere operazioni, rendendo la spesa meno prevedibile rispetto alle licenze tradizionali. Gartner stima che fino al 2027 le imprese che useranno agenti con tariffe variabili senza limiti di consumo supereranno le aspettative iniziali di costo di oltre il 50% rispetto a chi adotta abbonamenti a prezzi prevedibili. Da qui il principio proposto dall'analista: nessun agente in produzione senza strumenti capaci di misurarne consumi, prestazioni e costi. Il tema è confermato dallo State of FinOps 2026 della FinOps Foundation, secondo cui il 98% delle organizzazioni partecipanti gestisce la spesa per l'AI, contro il 31% di due anni prima.
La terza tendenza riguarda la distribuzione delle risorse di calcolo. Le imprese usano soprattutto modelli già sviluppati tramite inferenza, e Gartner prevede che entro il 2029 l'80% delle grandi aziende gestirà applicazioni AI in produzione su almeno tre ambienti infrastrutturali, tra cloud pubblico, neocloud, data center aziendali ed edge. L'architettura ibrida consente di collocare i carichi sensibili in ambienti controllati e quelli con picchi di domanda su capacità esterne, ma comporta maggiori costi di integrazione, trasferimento dati, monitoraggio e sicurezza.
Investimenti record e rischi finanziari
Le previsioni vanno lette accanto alla dimensione degli investimenti. Gartner ha stimato il 21 ottobre 2026 che la spesa informatica mondiale raggiungerà 7.352 miliardi di dollari nel 2027, con una crescita del 15% rispetto ai 6.391 miliardi previsti per il 2026; i sistemi per data center passerebbero da 879 a 1.366 miliardi. In una ricerca del 14 ottobre 2026, lo stesso analista ha però stimato che oltre 3.500 miliardi di dollari di investimenti in infrastrutture AI potrebbero essere esposti a perdite di valore entro il 2030 se i fornitori mantenessero l'attuale ritmo di spesa in conto capitale, perché i ricavi generati dall'AI potrebbero risultare insufficienti. Il materiale disponibile si interrompe su questo punto.
