Trend Agentic AI 2026-2027: mercato e previsioni

L'evoluzione degli agenti AI nel 2026 racconta il passaggio dalla sperimentazione ai primi usi in produzione. Secondo Gartner solo il 17% delle organizzazioni ha già messo in uso agenti AI, ma oltre il 60% prevede di farlo entro due anni. E, soltanto in Italia, l'AI nel complesso vale 1,8 miliardi di euro.

C'è però molta attenzione e poca maturità: chi deve decidere ha bisogno di separare i segnali reali dall'hype. Questo articolo mette in fila i dati sul mercato in Italia e nel mondo, l'evoluzione degli agenti AI e i trend a tema Agentic AI che si stanno consolidando, le previsioni di Gartner e le conseguenze pratiche per un'azienda. Il punto di partenza è sapere cos'è l'agentic AI, mentre qui ci concentriamo su dove sta andando il mercato.

Dal 2023 al 2026: come si sono evoluti gli agenti AI

Assodato il funzionamento degli agenti AI, ripercorriamo in breve la loro evoluzione in 4 macro tappe.

• 2022-2023: chatbot e AI generativa. I modelli linguistici entrano nelle aziende come chatbot e assistenti che rispondono a domande e producono testi, ma non portano a termine da soli compiti articolati.
• 2024: primi copilot e assistenti. Gli strumenti affiancano le persone dentro i software di lavoro ma l’adoption è bassa: Gartner riporta ad esempio che per il 2024 nessuna decisione di lavoro è stata presa in autonomia dall'Agentic AI e meno dell'1% di applicazioni aziendali la hanno inclusa.
• 2025: l'anno degli agenti. Per l'Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano la parola dell'anno è stata "Agentic AI", specialmente per la potenza dell'innovazione combinatoria, come ha spiegato il direttore Nicola Gatti.
• 2026: attese al massimo e prime regole. Gartner colloca l'Agentic AI al picco delle aspettative gonfiate e dal 2 agosto si applicano gli obblighi di trasparenza dell'AI Act.

Il mercato degli agenti AI oggi: i numeri

Nel mondo: molte intenzioni, pochi agenti in produzione

Nel mondo le intenzioni superano di molto la realtà di fatti. Sempre secondo Gartner, un sondaggio tra responsabili IT citato nell'Hype Cycle for Agentic AI del 15 aprile 2026, solo il 17% delle organizzazioni ha già messo in uso agenti AI, mentre oltre il 60% prevede di farlo entro due anni: è la curva di adozione più ripida tra le tecnologie emergenti misurate.

Gartner precisa che la maggior parte delle implementazioni resta circoscritta a compiti limitati e che gli agenti pienamente autonomi non sono pronti per la maggior parte dei casi d'uso aziendali.

Il sondaggio McKinsey The state of AI in 2026, con 1.719 risposte raccolte tra maggio e giugno 2026, mostra la stessa distanza: il 40% delle grandi organizzazioni, con ricavi oltre 1 miliardo di dollari, dichiara di scalare agenti AI in almeno una funzione (era il 27% un anno prima), contro il 22% delle più piccole.

In Italia: un mercato da 1,8 miliardi e un'Agentic AI ancora piccola

In Italia il quadro è più prudente. Secondo l'Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, il mercato dell'AI ha raggiunto 1,8 miliardi di euro nel 2025, con una crescita del 50%, ma i sistemi di Process Orchestration e Agentic AI valgono ancora solo il 4% del totale.

È una stima di mercato, quindi misura la spesa e non il numero di aziende che usano agenti. Sul fronte delle imprese, il 71% delle grandi ha avviato almeno un progetto di AI (era il 59% nel 2024), mentre le sperimentazioni scendono al 15% delle medie imprese e al 7% delle piccole, e solo una grande impresa su cinque usa l'AI in modo pervasivo in più funzioni. Il 58% delle aziende che hanno avviato un progetto rileva un impatto significativo sul modello di business, ma circa una su tre fatica a stimare in anticipo il rapporto tra costi e benefici.

I trend Agentic AI del 2026-2027

Per l'Agentic AI 2026 le fonti convergono su sei trend, che proseguono nel 2027 e disegnano la prossima fase dell'evoluzione degli agenti AI: lo schema li riassume e poi li vediamo uno alla volta, capendo ciò che implicano per un'azienda.

Evoluzione degli agenti AI: i sei trend Agentic AI del 2026-2027

1. Dalla sperimentazione alla produzione, con più attenzione al valore dei progetti

Il primo trend è un cambio di tono: si smette di contare i progetti e si comincia a misurare il valore.

Gartner prevede che oltre il 40% dei progetti di Agentic AI sarà cancellato entro la fine del 2027 per costi in aumento, valore poco chiaro o controlli del rischio inadeguati, e nel sondaggio McKinsey il 37% degli intervistati attribuisce all'AI un impatto sull'utile operativo, una quota invariata rispetto all'anno prima, mentre solo il 6% rientra tra le organizzazioni ad alte prestazioni, quelle che attribuiscono all'AI almeno il 5% dell'utile operativo.

Per un'azienda significa scegliere pochi casi d'uso con un indicatore di risultato definito prima di partire, invece di avviare molte sperimentazioni scollegate.

2. Dai singoli agenti ai sistemi multi-agente orchestrati

Il secondo trend sposta l'attenzione dal singolo agente a più agenti che collaborano sotto un coordinamento.

Nell'Hype Cycle 2026 Gartner mostra piattaforme di sviluppo e di gestione degli agenti, tecnologie di orchestrazione e framework di comunicazione come profili distinti, ciascuno con una maturità diversa, mentre l'Osservatorio PoliMi osserva che i sistemi agentici e di orchestrazione si dotano di meccanismi sempre più intelligenti grazie ai modelli linguistici.

Secondo Gartner questo richiede modelli di sviluppo, di esercizio e di governance nuovi rispetto a quelli dell'AI tradizionale e dell'automazione. Per un'azienda vuol dire pensare, già in fase di progetto, chi coordina gli agenti, con quali permessi e con quale responsabilità, in modo da creare una vera e propria architettura degli agenti AI.

3. Protocolli comuni per far parlare agenti e sistemi (MCP, Agent2Agent)

Il terzo trend è la nascita di standard aperti. Il Model Context Protocol è stato donato alla Agentic AI Foundation, un fondo della Linux Foundation, lo scorso 9 dicembre 2025, quando contava oltre 10.000 server pubblicati, mentre il protocollo Agent2Agent ha raggiunto la versione 1.0 e più di 150 organizzazioni sostenitrici. Il 22 ottobre 2026 la fondazione ha aggiunto altri quattro progetti, tra cui Agent Skills.

Che significa tutto ciò? Per un'azienda significa preferire fornitori che adottano standard aperti, per ridurre il rischio di restare legati a una sola piattaforma.

4. Governance, sicurezza e controllo dei costi diventano prioritari

Il quarto trend riguarda il controllo. Nell'Hype Cycle 2026 di Gartner compaiono come voci a sé Agentic AI Governance, Agentic AI Security e FinOps for Agentic AI, segno che l'esigenza di governare gli agenti nasce prima della diffusione su larga scala.

Gartner prevede inoltre che entro il 2027 il 40% delle aziende ridimensionerà o dismetterà agenti autonomi per lacune di governance emerse solo dopo gli incidenti, e nel sondaggio McKinsey una persona su cinque dichiara che i costi di esercizio dell'AI, token compresi, limitano l'uso.

Per un'azienda significa partire dalla sicurezza dei sistemi agentici e da una governance dell'intelligenza artificiale, proporzionata al livello di autonomia di ogni agente.

5. Gli agenti entrano nei software aziendali che le imprese già usano

Il quinto trend porta gli agenti all’interno degli gli strumenti che le imprese usano già. Gartner prevede che entro il 2028 il 33% delle applicazioni software aziendali includerà l’Agentic AI, contro meno dell'1% del 2024.

C'è però anche la direzione opposta: nel sondaggio McKinsey il 32% degli intervistati dichiara che la propria azienda ha rinunciato ad acquistare almeno un software perché poteva costruirlo in casa con agenti di codice.

Per un'azienda questo significa chiedere ai fornitori che cosa fanno davvero gli agenti inclusi nel prodotto e valutare, caso per caso, se comprare o costruire.

6. Le regole europee entrano nel calendario dei progetti

Il sesto trend è il calendario normativo. Gli obblighi di trasparenza dell'articolo 50 dell'AI Act si applicano dal 2 agosto 2026, mentre quelli sui sistemi ad alto rischio dell'Allegato III dal 2 dicembre 2027, secondo il Regolamento (UE) 2026/1744.

La trasparenza riguarda, ad esempio, i chatbot che non dichiarano di essere un sistema di AI e i contenuti sintetici non etichettati, quindi tocca già molti agenti rivolti ai clienti. Eppure l'Osservatorio PoliMi rileva che solo il 15% delle grandi imprese ha in corso un progetto strutturato di adeguamento all'AI Act. Per un'azienda vuol dire inserire le date nel piano dei progetti agentici e capire in anticipo cosa rischia chi non rispetta l'AI Act.

Previsioni sull'agentic AI: cosa aspettarsi entro il 2028

Le previsioni vanno lette come stime degli analisti, non come fatti, e ognuna ha una data e un autore. Gartner stima che entro il 2028 almeno il 15% delle decisioni di lavoro quotidiane sarà preso in autonomia dall'Agentic AI e che il 33% delle applicazioni aziendali includerà agenti, mentre oltre il 40% dei progetti sarà cancellato entro la fine del 2027.

Lo stesso comunicato parla di "Agent Washing", cioè di prodotti già esistenti, come assistenti, RPA e chatbot, ribattezzati agentici: secondo Gartner solo circa 130 fornitori, tra le migliaia che si dichiarano tali, hanno capacità reali.

Le stime più recenti vanno nella stessa direzione: Gartner prevede anche che entro il 2027 il 40% delle aziende ridimensionerà o dismetterà agenti autonomi per lacune di governance, e nei Top 10 Strategic Technology Trends for 2027 riporta che entro il 2028 il 25% delle violazioni di sicurezza aziendali sarà legato ad abusi di agenti AI.

Chi cerca indicazioni sull'Agentic AI e sull'intelligenza artificiale in generale per il prossimo anno trova quindi previsioni che divergono, tra grande crescita e forti ridimensionamenti, e nell'evoluzione degli agenti AI conta più la capacità di misurare il valore dei propri progetti che scommettere su una cifra.

Cosa significano questi trend per le aziende italiane

L'evoluzione degli agenti AI ha conseguenze concrete per chi deve decidere dove investire, e ciascuna è legata a uno dei trend appena visti.

1. Partire dai processi, non dalla tecnologia

Il primo trend chiede sostanzialmente di partire da un processo con un risultato misurabile. Nel sondaggio McKinsey quasi tre quarti delle organizzazioni ad alte prestazioni dichiarano di aver ridisegnato i flussi di lavoro per l'AI, contro circa un quarto delle altre, e banche, assicurazioni e farmaceutica sono i settori in cui più spesso si prevede di aumentare gli investimenti, come si vede negli agenti AI in banche e assicurazioni.

Una consulenza in AI Adoption aiuta a scegliere da quale processo cominciare.

2. Mettere governance e sicurezza all'inizio del progetto

Il quarto trend dice che la governance non si aggiunge alla fine. Gartner suggerisce di classificare gli agenti per livello di autonomia, da quelli che si limitano a leggere dati a quelli che agiscono da soli, e di applicare controlli proporzionati a ciascun livello.

Per le imprese italiane, dove secondo l'Osservatorio PoliMi solo il 9% delle grandi ha una governance dell'AI strutturata, significa assegnare responsabilità, permessi e punti di controllo prima del primo rilascio.

3. Scegliere i fornitori senza farsi guidare dall'etichetta "agentic"

Con circa 130 fornitori reali tra le migliaia che si dichiarano agentici, secondo Gartner, la scelta richiede domande concrete: quali compiti svolge l'agente senza intervento umano, con quali standard si collega ai sistemi aziendali e quanto costa farlo funzionare.

Chiedere il supporto di standard aperti come MCP e Agent2Agent e un costo prevedibile riduce il rischio di restare vincolati a una soluzione che non evolve.

4. Investire in competenze e nel lavoro tra persone e agenti

Finché l'Agentic AI non raggiunge la piena maturità tecnologica l'approccio human-in-the-loop non è solo consigliato ma necessario. Intanto nel 2025 gli annunci di lavoro in Italia che richiedono competenze AI sono aumentati del 93%, come riporta PwC. Per un'azienda vuol dire formare le persone a supervisionare gli agenti, non solo a usarli.