Le ricerche di Gartner sull'IA enterprise confermano ciò che sosteniamo da tempo sul futuro dei modelli di business basati sull'intelligenza artificiale: la vera opportunità risiede nei flussi di lavoro agentivi multilingue.
Il panorama dell'intelligenza artificiale si trova a un punto di svolta che ricorda molto da vicino le prime fasi della generazione di elettricità. Proprio come innumerevoli piccole aziende elettriche alla fine hanno lasciato il posto a reti standardizzate e modelli di utility, le ultime ricerche di Gartner confermano che siamo diretti verso un significativo consolidamento nel settore dell'IA. Un consolidamento che sta per ridefinire chi vincerà e chi perderà fondamentalmente in questo settore, poiché attori inaspettati provenienti da diverse regioni emergeranno come campioni regionali e culturalmente rilevanti.
Secondo il report "Critical Insights" di Gartner, entro il 2029, si prevede che il panorama tecnologico della GenAI si consoliderà, riducendo il numero di attori del 75%, man mano che gli hyperscaler e i fornitori di piattaforme SaaS si espanderanno e assorbiranno i vendor di cloud ibrido. Non si tratta di speculazioni di mercato, ma della conseguenza inevitabile delle forze economiche che stanno già rimodellando il settore.
I parallelismi con gli sviluppi infrastrutturali storici del passato sono sorprendenti. Gartner rileva che stiamo passando da un periodo di "frammentazione dei fornitori" (vendor fragmentation) a un consolidamento che avviene tramite acquisizioni e fallimenti di mercato. Proprio come l'industria dell'elettricità si è evoluta da migliaia di generatori locali a una manciata di grandi utility, l'IA sta seguendo lo stesso percorso.
Le ricerche di Gartner convalidano ciò che abbiamo osservato: l'attuale focus sulla creazione di modelli linguistici sempre più grandi è economicamente insostenibile per la maggior parte degli attori. Alcuni governi (l'UE con i suoi EuroLLM e OpenEuroLLM, la Spagna con i recenti modelli Salamandra del Barcelona Supercomputing Center, l'Arabia Saudita con il suo ALLaM-2-7B, e persino in Africa con il modello linguistico ridotto InkubaLM, addestrato per cinque lingue africane: IsiZulu, Yoruba, Hausa, Swahili e IsiXhosa) stanno recuperando terreno, ma non puntano sui mega-modelli ad alto dispendio energetico. L'accento è posto su modelli più piccoli e portatili che eccellono nella GenAI (IA generativa), in particolare quella privata, e che generano linguaggio o svolgono compiti linguistici con un elevato grado di affidabilità. Mozilla ha condotto un'analisi molto approfondita degli LLM locali non personalizzati (7B, 12B, fino a 33B) che la maggior parte delle aziende può permettersi di eseguire localmente. Ecco un'analisi dei compiti di traduzione, un confronto tra Gemma3:12B e DeepSeek R1:14B.
Il report di Gartner "Current State of AI Agents" rivela un'intuizione cruciale: gli attuali agenti AI basati su LLM hanno "bassi livelli di autonomia" (low levels of agency). Sono essenzialmente "forme avanzate di assistenti AI con funzionalità aggiuntive come l'uso di strumenti (tool use), ma non veri e propri agenti AI".
Questo spiega perché anche gli investimenti multimiliardari nello sviluppo di LLM stiano faticando a generare ritorni sostenibili. I modelli stessi stanno diventando infrastrutture commoditizzate, pesantemente sovvenzionate e che bruciano liquidità. Anche gli sviluppi più impressionanti, come il cinese DeepSeek o i progetti universitari europei sponsorizzati da Bruxelles, stanno seguendo lo stesso modello ad alta intensità di capitale e a bassi margini.
Il report "Rise of the Machines" di Gartner identifica il cambiamento fondamentale già in atto: entro il 2028, il 30% di ciò che gli strumenti software B2B forniscono oggi sarà sostituito da fornitori che offrono risultati di business end-to-end sotto forma di servizi automatizzati dall'IA.
Questa trasformazione rappresenta un ripensamento completo di come l'IA crea valore. Gli strumenti SaaS tradizionali sono essenzialmente coltellini svizzeri digitali: forniscono funzionalità, ma richiedono notevole competenza umana, tempo e gestione continua per produrre risultati di business effettivi. Si acquista uno strumento CRM, ma sono ancora necessari team per configurarlo, formare gli utenti, mantenere la qualità dei dati e interpretare gli output per guidare le decisioni.
I servizi basati sui risultati automatizzati ribaltano completamente questo modello. Invece di vendervi un software di traduzione, immaginate un servizio che assicura semplicemente che le vostre comunicazioni globali con i clienti siano perfettamente localizzate, gestendo tutto in tempo reale: dall'analisi iniziale dei contenuti all'adattamento culturale, al controllo qualità (quality assurance) fino alla consegna. Non gestite voi il processo; ricevete semplicemente il risultato.
È questa la strategia infrastrutturale che avevamo previsto. Invece di vendere "strumenti" di IA che richiedono implementazione e manutenzione estese, i vincitori forniranno servizi automatizzati basati sui risultati a cui le aziende possono "collegarsi", proprio come ci si connette alla rete elettrica.
Il report evidenzia che le principali aziende di IA stanno raggiungendo i 5 milioni di dollari di fatturato annuo ricorrente (ARR) 13 mesi più velocemente delle loro controparti SaaS, precisamente perché sono focalizzate sulla fornitura di risultati anziché di strumenti. Questa accelerazione deriva da diversi vantaggi economici:
È questa la strategia infrastrutturale che avevamo previsto. Invece di vendere "strumenti" di IA che richiedono implementazione e manutenzione estese, i vincitori forniranno servizi automatizzati basati sui risultati a cui le aziende possono "collegarsi", proprio come ci si connette alla rete elettrica.
Quando si preme l'interruttore della luce, non si pensa alla generazione di energia, all'infrastruttura di trasmissione o alla gestione della rete. Ci si aspetta semplicemente la luce. Allo stesso modo, quando le aziende hanno bisogno di comunicazioni con i clienti in 47 lingue, non dovrebbero aver bisogno di pensare a modelli di traduzione, gestione del flusso di lavoro o protocolli di controllo qualità. Dovrebbero semplicemente ricevere comunicazioni perfettamente localizzate.
Questo cambiamento crea enormi vantaggi competitivi per gli early mover, perché cambia radicalmente le relazioni con i clienti. I fornitori di strumenti competono sulle funzionalità e sui prezzi. I fornitori di risultati diventano un'infrastruttura essenziale, difficile da sostituire.
È la fine degli LLM come li conosciamo? Non credo, ma il loro ruolo sta cambiando radicalmente. Questi modelli troveranno posto come componenti all'interno di sistemi automatizzati più ampi, piuttosto che come prodotti a sé stanti. Stanno diventando strumenti specializzati all'interno di infrastrutture che forniscono risultati, come i motori negli elettrodomestici, anziché prodotti da acquistare separatamente.
Gli LLM eccellono come assistenti per redigere report, e-mail e condurre ricerche. Ma siamo sempre più consapevoli dei loro limiti: la loro natura generativa comporterà sempre il rischio di produrre allucinazioni che, in campi come quello legale, possono avere conseguenze imbarazzanti (come citare leggi inesistenti, come abbiamo visto in diversi casi di alto profilo).
Questo è precisamente il motivo per cui il modello basato sui risultati è superiore: include gli LLM all'interno di sistemi che comprendono fact-checking, verifica, supervisione umana e controllo qualità. Quando un servizio di ricerca legale fornisce l'analisi di un caso, non sta solo eseguendo query su GPT-4, ma sta usando gli LLM come un componente di un processo completo che include la verifica di database legali, il controllo dei precedenti e la revisione di esperti.
È qui che la convergenza diventa chiara. Gartner prevede che entro il 2028, almeno il 15% delle decisioni lavorative quotidiane sarà preso autonomamente attraverso l'IA agentiva, rispetto allo 0% di oggi. Ma la loro ricerca rivela anche che le attuali soluzioni "AI Agent 1.0" faticano con il "processo decisionale contestualizzato all'impresa" (enterprise-contextualized decision making).
La svolta arriverà attraverso agenti IA multisistema in grado di operare in ambienti aziendali diversi, ed è qui che l'infrastruttura linguistica diventa critica. Questi agenti devono:
Ciò che i report di Gartner non affrontano appieno – ma che la nostra esperienza nelle operazioni linguistiche rende evidente – è che la diversità linguistica sarà un differenziatore chiave nei flussi di lavoro agentivi. Man mano che le aziende diventano più globali e gli agenti più autonomi, la capacità di operare senza soluzione di continuità tra le lingue non è più solo una funzionalità: è diventata un'infrastruttura fondamentale.
Prendiamo in considerazione la scoperta di Gartner secondo cui le imprese necessitano di "interoperabilità dei dati" e "collaborazione cloud ibrida" per agenti IA efficaci. In un'economia globale, questi dati esistono in decine di lingue, con contesti culturali che gli attuali grandi modelli linguistici (LLM) faticano a gestire. Le aziende che risolveranno questa sfida dell'automazione multilingue possederanno un pezzo cruciale del nuovo stack infrastrutturale dell'IA.
La ricerca di Gartner conferma ciò che abbiamo osservato nelle nostre implementazioni aziendali: il mercato si sta spostando dalla sperimentazione dell'IA alla richiesta di risultati chiari e ROI definiti. I loro sondaggi mostrano che il 59% degli acquirenti prevede di aumentare la propria spesa per i servizi di IA di quasi il 20%, ma desidera soluzioni che "riducano costi e personale, mitighino i rischi, riducano la complessità e guidino la crescita aziendale".
Non si tratta di avere l'ultimo LLM o il maggior numero di parametri, si tratta di fornire un valore di business affidabile e misurabile. In un'economia globale, tale valore dipende sempre più da operazioni multilingue fluide.
Mentre l'industria dell'IA si consolida attorno a infrastrutture e risultati piuttosto che sulla creazione di modelli, le Operazioni Linguistiche (LangOps) emergono come uno strato critico nel nuovo stack. Proprio come il DevOps è diventato essenziale per la distribuzione del software, le LangOps saranno essenziali per la distribuzione globale dell'IA.
Le aziende che sopravvivranno al consolidamento imminente non saranno quelle con i modelli più grandi o con i maggiori finanziamenti venture. Saranno quelle che hanno risolto problemi di business reali con modelli economici sostenibili e, nel nostro mondo interconnesso, ciò significa sempre più risolverli in ogni lingua che conta per il tuo business.
La ricerca di Gartner indica un futuro in cui l'IA diventerà onnipresente e affidabile come l'elettricità. Quando ciò accadrà, il valore non sarà nel generare l'energia, ma nell'abilitare tutto ciò che quell'energia rende possibile. Per le aziende globali, questo significa flussi di lavoro multilingue e agili in grado di automatizzare i processi attraverso lingue, culture e contesti. contexts.
La domanda non è se l'IA si consoliderà: la ricerca di Gartner mostra che sta già accadendo. La domanda è se la vostra organizzazione sarà posizionata per prosperare nello strato infrastrutturale emergente, o se sarà una di quel 75% che non supererà la transizione.
Pangeanic costruisce infrastrutture e soluzioni di IA multilingue da oltre due decenni, molto prima che diventasse di moda. Mentre il settore si consolida attorno a modelli di business sostenibili e flussi di lavoro agentivi, siamo posizionati per aiutare le imprese a navigare la transizione dalla sperimentazione dell'IA all'automazione multilingue su larga scala.