Secondo l’analisi di Rebecca Bellan su TechCrunch, il 2026 segnerà il passaggio dall’hype e l’entusiasmo verso l’IA a un approccio pragmatico, e dunque più concreto e funzionale. L’industria potrebbe infatti abbandonare la corsa alla creazione di modelli sempre più grandi per concentrarsi su sistemi realmente utilizzabili; tra questi, modelli linguistici più piccoli e specializzati, intelligenza integrata in dispositivi fisici e architetture che si inseriscono efficacemente nei flussi di lavoro umani.
Bellan evidenzia che la fiducia nelle leggi di scaling sta vacillando. Ricercatori di spicco come Yann LeCun e Ilya Sutskever sostengono che i modelli attuali stiano raggiungendo un plateau e che servano nuove architetture oltre i transformer. Il prossimo futuro potrebbe piuttosto veder protagonisti i modelli linguistici più piccoli (small language model, abbreviato SLM) fine-tuned, ovvero ottimizzati per applicazioni specifiche e più vantaggiosi in termini di costi e prestazioni. Cresce inoltre l’interesse per i world model, sistemi capaci di comprendere le interazioni fisiche nello spazio tridimensionale, e per le loro applicazioni immediate in ambiti come i videogiochi e robotica.
Il 2026 potrebbe anche essere l’anno degli Agenti AI operativi, grazie a protocolli come MCP di Anthropic, che facilitano l’integrazione con strumenti esterni. Tuttavia, l’enfasi si sposterà dall’automazione totale all’idea di aumentazione, che vede l’IA come uno strumento di supporto al lavoro umano, e non sua sostituzione. Nel frattempo, l’IA fisica entrerà nel mainstream – spinta dalle innovazioni a livello edge e reti – attraverso dispositivi indossabili, robotica e veicoli autonomi.
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