Se c’è una parola che descrive il 2026 nel mondo tech, non è “innovazione”, ma “scelta”.
1) Accessibilità come qualità strutturale del prodotto
Per anni l’accessibilità digitale è stata trattata come un “nice to have”, da aggiungere a progetto concluso. Dal 28 giugno 2025, con l’entrata in applicazione dell’European Accessibility Act, non è più così: per molti prodotti e servizi l’accessibilità diventa una condizione di accesso al mercato. Nel 2026 non è una questione etica, ma una scelta strutturale di prodotto.
Il primo fraintendimento è pensare che l’accessibilità riguardi solo le pagine web. Standard come la EN 301 549 estendono i requisiti a software, applicazioni, componenti e hardware. È un tema che attraversa l’intero ciclo di vita del prodotto digitale e coinvolge design, sviluppo e governance, soprattutto nei contesti di fornitura strutturata e public procurement.
I dati mostrano quanto il divario tra obiettivi dichiarati e realtà operativa sia ancora ampio. Il WebAIM Million 2025 evidenzia che il 94,8% delle home page analizzate presenta errori WCAG rilevabili automaticamente, con una media di 51 errori per pagina. Il dato più rilevante non è la quantità, ma la ripetizione: il 96% degli errori ricade sempre nelle stesse sei categorie. Il solo problema di contrasto è presente nel 79,1% delle home page, segnale di un problema sistemico più che di casi isolati.
Nel 2026 le WCAG 2.2 non sono più percepite come un insieme di sigle da decifrare, ma come un aggiornamento concreto della UX: gestione corretta del focus da tastiera, alternative alle interazioni basate sul dragging, dimensioni minime dei target cliccabili, autenticazione accessibile e riduzione delle informazioni ridondanti. Ostacoli reali nell’esperienza quotidiana degli utenti.
Da qui emerge il trend operativo più rilevante: accessibilità by design e by default. I team più maturi intervengono sui componenti del design system, rendendoli accessibili una volta e riutilizzandoli ovunque: form, modali, menu, card, tooltip. Questo approccio riduce il costo degli errori ricorrenti e rende scalabile la qualità, trasformando l’accessibilità da requisito di conformità a scelta di efficienza.
In questo contesto, l’AI agisce come copilota: accelera revisioni di contenuti, suggerisce testi alternativi e intercetta errori ripetitivi. Non può però sostituire le scelte di design e di contesto. Un LLM può generare alt text in pochi minuti, ma non sa se un’immagine è decorativa o informativa, se è ridondante rispetto al testo o coerente con il tono del contenuto. Nel 2026 l’accessibilità smette di essere un’iniziativa isolata e diventa una qualità strutturale del prodotto digitale.
2) Small Language Models e AI “workload-first”
In questo contesto tornano centrali gli Small Language Models, modelli più piccoli, specializzati e ottimizzati per task specifici. Invece di delegare tutto al cloud, molte organizzazioni fanno girare l’AI localmente, su device, server on-premises o infrastrutture edge. Non è un ritorno al passato, ma un passo avanti verso un’AI più efficiente e mirata.
Tre pressioni rendono questa scelta inevitabile. La prima è economica: per workload continui e ad alto volume, come analisi documentale o customer service automatizzato, il punto di pareggio tra cloud e locale è già superato in molti casi. La seconda è normativa: GDPR, EU AI Act e regolamenti settoriali impongono limiti chiari su dove e come i dati possono essere elaborati. La terza riguarda latenza ed esperienza utente: in applicazioni critiche, la differenza tra una risposta in pochi millisecondi e una in centinaia non è trascurabile. Edge computing e modelli locali garantiscono reattività, affidabilità e continuità, anche senza connettività stabile.
I dati confermano questa direzione: cresce l’adozione di AI on device ed edge, insieme a tecniche di ottimizzazione come quantizzazione e pruning. Il cambiamento operativo è profondo. Le aziende più mature abbandonano l’approccio cloud-first a favore di un approccio workload-first, chiedendosi non più “possiamo metterlo in cloud?”, ma “dove ha senso far girare questo modello, considerando costi, performance e vincoli normativi?”. La sostenibilità dell’AI passa dalla specializzazione, non dalla scala indiscriminata.
3) AI agent: automazione o riprogettazione dei processi?
Nel frattempo, gli AI agent raggiungono maturità tecnica: pianificano, prendono decisioni, correggono errori e portano a termine sequenze di azioni complesse con minimo intervento umano. Eppure molti progetti faticano a uscire dalla fase di sperimentazione. Il motivo non è tecnologico: molte aziende continuano ad automatizzare processi già inefficienti invece di ripensarli. Solo una minoranza dei progetti agentici è oggi in produzione, mentre la maggioranza resta ferma ai pilot, rischiando di essere abbandonata per ragioni operative più che tecniche.
La differenza tra fallimento e successo è evidente: inserire l’AI in workflow legacy produce benefici marginali; ripensare i processi dall’obiettivo finale cambia i risultati di scala. Un esempio: automatizzare l’approvazione di una richiesta di rimborso che passa per cinque livelli gerarchici non risolve il problema. Chiedersi “perché servono cinque approvazioni?” e ridisegnare il processo intorno all’agent cambia tutto. Gli AI agent diventano catalizzatori di trasformazione organizzativa, non semplici acceleratori di inefficienze esistenti. Gli AI agent diventano catalizzatori di trasformazione organizzativa. Le aziende passano da sistemi che eseguono istruzioni a sistemi che prendono decisioni, con nuove esigenze di governance: human in the loop, audit trail, controllo dei costi, orchestrazione di più agenti. Senza queste strutture, complessità e costi aumentano; con esse, il valore cresce.
Anche i ruoli cambiano: cresce la domanda di competenze ibride tra business, processo e tecnologia. Non basta far funzionare l’agent: serve capire dove può sostituire, affiancare o potenziare decisioni umane. Il messaggio è chiaro: automatizzare un processo rotto lo rende solo più veloce, non migliore. Nel 2026, i progetti di AI agent sono prima di tutto progetti di ridisegno dei processi, e solo in secondo luogo tecnologici.
4) Neo-cloud e fine del cloud-first
Questo spirito di scelta consapevole attraversa anche l’evoluzione del cloud. Nel 2026 non si tratta più di cambiare provider, ma di cambiare infrastruttura. Dopo anni di dominio degli hyperscaler generalisti, emergono i neocloud, provider GPU-first progettati per la Generative AI. La loro ascesa ridefinisce il ruolo del cloud e mette in discussione piattaforme come AWS e Azure. Secondo Forrester, questo approccio verticale sottrarrà circa 20 miliardi di dollari agli hyperscaler entro il 2026, soprattutto nei workload GenAI avanzati.
I neocloud non offrono solo GPU “a consumo”: mettono a disposizione piattaforme PaaS ottimizzate per tutto il ciclo di vita dei modelli AI —
training, fine-tuning, inferenza e gestione di workload complessi. L’integrazione end-to-end riduce complessità e time-to-value per DevOps e ML engineering. La crescita dei neocloud è guidata dalla specializzazione su AI, machine learning e GPU-as-a-Service, con ricavi in aumento del 200% anno su anno.
Nel 2026 la strategia infrastrutturale si sposta definitivamente da cloud-first a workload-first. Ogni carico applicativo viene collocato nell’ambiente più adatto in base a performance, latenza, compliance, costi e sensibilità dei dati. Significa chiedersi: questo modello di AI serve inferenza real-time per utenti consumer o batch processing notturno per analytics? Gestisce dati sanitari soggetti a vincoli normativi o metriche di prodotto anonimizzate? Ha picchi di traffico prevedibili o imprevedibili? Le risposte portano a scelte diverse: edge per alcuni casi, neocloud per altri, hyperscaler generalisti per altri ancora. Il cloud diventa così un asset strategico AI-ready, capace di integrare dati distribuiti, edge computing e piattaforme intelligenti per garantire risposte rapide, personalizzate e scalabili. Il filo conduttore tra accessibilità, AI e infrastruttura è chiaro: non vince chi adotta di più, ma chi sceglie meglio dove e come far girare i propri workload.
In conclusione…
Nel 2026 la maturità tecnologica si misura nella capacità di prendere decisioni architetturali e di prodotto guidate da vincoli reali normativi, economici, operativi e non da default tecnologici. L’accessibilità diventa una qualità strutturale del prodotto quando è incorporata nei design system e nei processi di delivery.
L’AI crea valore quando è dimensionata sul task, con modelli specializzati e collocati nell’ambiente di esecuzione più adatto. Gli agent funzionano quando abilitano un ridisegno dei processi e una governance chiara, invece di replicare workflow inefficienti. Il cloud, infine, diventa una decisione architetturale, valutata in termini di latenza, compliance, costo totale e sostenibilità nel tempo, mettendo in forte discussione l’adozione degli hyperscaler come opzione predefinita a favore di piattaforme specializzate.
La parola chiave non è “innovazione”, ma “scelta”. E nel 2026 scegliere bene significa conoscere i vincoli prima delle opportunità, i costi prima delle promesse, comprendendo gli obiettivi reali del prodotto.
