L'intelligenza artificiale e l'esperienza conversazionale dominano l'agenda tecnologica per il 2026, rivela il rapporto BRQ

L'automazione sta lasciando la scena per fare spazio all'autonomia. Questa è la conclusione principale del nuovo rapporto Leadership dell'obiettivo, pubblicato da BRQ Digital Solutions, partner unico nel viaggio di business evolution e leader dell'IA generativa. Lo studio ha ascoltato dirigenti di diversi settori e rivela le principali priorità tecnologiche di CIO e CTO dell'anno, come gli investimenti per aree che combinano efficienza operativa, autonomia e governance, con particolare attenzione ai risultati aziendali tangibili.

Il rapporto sottolinea che nel 2026 è urgente integrare l'intelligence in tutta l'operazione, dai prodotti digitali all'infrastruttura e alla comunicazione. Per Rodrigo Frizzi, CEO di BRQ, il consolidamento dell'IA in tutti gli strati del business non è più un'opzione, è un requisito strategico. “Chiunque riesca a coniugare efficienza e scopo nell'applicazione di questa risorsa guiderà la prossima era digitale”, si anticipa.  

UX e interfaccia utente conversazionale: la fine delle interfacce visibili 

Un'altra tendenza che si consolida è la UX conversazionale, la nuova fase di Esperienza utente, segnata da esperienze digitali incentrate sull'intelligenza umana e artificiale. Interfacce intelligenti, copiloti e assistenti generativi diventano standard. “La migliore interfaccia è quella che è invisibile e risolve il problema del cliente”, afferma Pablo Moura, responsabile dell'esperienza di BRQ. 

Questa trasformazione ridefinisce il ruolo del design e inaugura il concetto di zero ui, in cui l'interfaccia grafica dà origine a esperienze naturali, basate su voce, gesti e contesto. “Il futuro del buon design è invisibile, ma profondamente umano”, aggiunge Pablo Moura. 

I CIO e i CTO devono vedere l'UX conversazionale come l'unione tra efficienza e scopo, in grado di ridurre gli attriti e aumentare l'accessibilità. “Zero UI non significa rimuovere il design, ma renderlo così intuitivo che l'utente non si rende nemmeno conto che esiste”, conclude. 

Agentil AI: Ingegneria Digitale Autonoma 

La prossima frontiera della trasformazione tecnologica a cui i dirigenti devono prestare attenzione va oltre l'uso dell'IA come co-pilota. Nel 2026, il concetto di Agenti Ai per lo sviluppo, in cui il software è creato da ecosistemi di agenti intelligenti che pianificano, eseguono e convalidano le attività in modo collaborativo. “Il futuro dello sviluppo non sarà umano contro l'IA, ma sarà un orchestramento umano”, afferma Leonel Togniolli, CTO di BRQ. 

L'adozione di agenti intelligenti è guidata dalla carenza di talenti, dalla complessità dei sistemi e dalla necessità di modernizzare le operazioni su larga scala. In questo contesto, le piattaforme OH-nativo e Analisi autonome Consentono allo sviluppo e ai dati di diventare autogestiti, riducendo la rielaborazione e aumentando l'affidabilità. “GNAI, applicato ai metadati della piattaforma (log, eventi, schema e qualità) è ciò che permette di trasformare l'osservabilità in una vera autonomia”, spiega Marcelo Sarmento, CTO di BRQ. 

In questa nuova dinamica, il ruolo dell'uomo cambia: cessa di essere un esecutore e diventa architetto del sistema, responsabile della definizione degli obiettivi, della supervisione dei flussi e dell'interpretazione dei risultati. L'IA funge da forza operativa distribuita, mentre le persone garantiscono una direzione strategica, una governance e uno scopo. 

“L'autonomia inizia quando le condutture smettono di rompersi in silenzio e vengono osservate, corrette ed evolute dalla piattaforma stessa”, conclude Sarmento. 

Governance, etica e affidabilità: la base dell'IA matura 

Quando l'IA inizia a partecipare a decisioni critiche, cresce la sfida di garantire trasparenza e responsabilità. Nel 2026, la governance non sarà più una raccomandazione per diventare un requisito strategico. “La vera innovazione non è solo ciò che l'IA può fare, ma cosa dovrebbe fare”, afferma Leonel Togniolli. 

La scadenza del 2026 sarà costruita in tre livelli complementari: Model Governance, che garantisce il controllo su dati, versioni e parametri utilizzati; Decision Governance, che garantisce la tracciabilità e la spiegabilità delle azioni intraprese dagli agenti; e l'impatto governance, che monitora i rischi sociali, ambientali e reputazionali e gli effetti delle applicazioni di intelligenza artificiale. 

Per prepararsi a questo nuovo momento nel mercato, le aziende devono mappare modelli e agenti, responsabilizzare i team in etica e intelligenza artificiale, incorporare la governance negli OKR e adottare quadri di trasparenza, come schede AI e audit trail. “In futuro, ogni decisione dell'IA dovrà essere spiegabile, verificabile e di scopo umano”, conclude Leonel. 

“Con il consolidamento dell'intelligenza artificiale in tutti i livelli di business, dalla progettazione allo sviluppo, dall'esperienza alla governance, il 2026 segna il passaggio definitivo dall'automazione all'autonomia”, conclude Frizzi.