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title: InfoQ pubblica il rapporto sulle tendenze di intelligenza artificiale, apprendimento automatico e ingegneria dei dati per il 2026
url: https://www.elseif.net/it/infoq-pubblica-il-rapporto-sulle-tendenze-di-intelligenza-artificiale-apprendimento-automatico-e-ingegneria-dei-dati-per-il-2026
published: 2026-11-02T10:08:45+00:00
language: it
section: Modelli
source: https://www.infoq.com/articles/ai-ml-data-engineering-trends-2026/?utm_campaign=infoq_content&utm_source=infoq&utm_medium=feed&utm_term=global
organizations: InfoQ
publisher: elseif
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# InfoQ pubblica il rapporto sulle tendenze di intelligenza artificiale, apprendimento automatico e ingegneria dei dati per il 2026

InfoQ ha rilasciato un rapporto che fornisce una panoramica completa delle tecnologie e delle tendenze emergenti nei settori dell'intelligenza artificiale, dell'apprendimento automatico e dell'ingegneria dei dati per l'anno 2026. Il documento riassume le discussioni di un podcast condotto dal team editoriale di InfoQ con ospiti esterni, focalizzandosi su ciò che accadrà nei prossimi dodici mesi.

Il rapporto include un grafico di adozione delle tendenze basato sulle categorie di innovatori, primi utilizzatori e prima maggioranza, seguendo i concetti del libro Crossing the Chasm di Geoffrey Moore. Il team di InfoQ si concentra principalmente sulle categorie che non hanno ancora superato il divario. Per l'edizione corrente, sono stati riorganizzati i temi con sovrapposizioni di ambito e sono state rimosse le tecnologie ormai mainstream. Sono stati inoltre aggiunti nuovi argomenti nella categoria degli innovatori.

Un punto centrale riguarda i sistemi di intelligenza artificiale agentica. Poiché questi sistemi diventano complessi e coinvolgono più agenti e domini, la comunicazione tra i singoli agenti e tra i sistemi multi-agente è considerata fondamentale per garantire sicurezza, accuratezza e affidabilità. Daniel Dominguez ha sottolineato l'importanza dei protocolli di comunicazione degli agenti, come MCP o A2A, suggerendo che tali protocolli potrebbero diventare un nuovo livello di integrazione aziendale, permettendo agli agenti di accedere a strumenti, dati, interfacce di programmazione di applicazioni e di interagire tra loro.

L'inferenza dell'intelligenza artificiale ha subito una trasformazione significativa, portando il 2026 a essere definito l'anno dell'inferenza. Le aziende stanno spostando l'attenzione dall'addestramento dei modelli all'esecuzione dell'inferenza in produzione. Si prevede che l'inferenza rappresenterà circa i due terzi della spesa per il calcolo dell'intelligenza artificiale entro la fine dell'anno. I modelli di ragionamento, i contesti lunghi e gli agenti hanno trasformato l'inferenza da un problema di esecuzione del modello a un problema di sistemi che coinvolge calcolo, memoria, rete, instradamento ed economia.

Hien Luu ha evidenziato l'esplosione degli stack di inferenza, citando vLLM e SGLang, che facilitano l'avvio di servizi di inferenza in ambienti proprietari. La capacità di ospitare internamente modelli a pesi aperti è diventata rilevante per le aziende che gestiscono informazioni di identificazione personale, come nel settore finanziario, o per quelle che desiderano ridurre i costi, ad esempio per la programmazione. Infine, è emerso l'interesse per l'ingegneria dei sistemi di supporto, ovvero l'Harness Engineering, fondamentale per capacità ingegneristiche come la gestione della memoria e la co-esecuzione.