Il 2026 segnerà un punto di svolta per l’intelligenza artificiale nelle imprese. Dopo anni di entusiasmo e sperimentazioni, il top management inizia a mostrare segni di stanchezza verso l’hype, pretendendo risultati concreti e misurabili. Secondo Josh Goldfarb, Field CISO di F5, l’AI è entrata nella sua fase decisiva: o dimostra valore reale per il business, oppure perderà rapidamente credibilità agli occhi dei decisori aziendali.
Dall’entusiasmo alla prova dei fatti
Secondo Goldfarb, il 2026 sarà un classico scenario “make it or break it” per l’AI. I budget allocati sono significativi, ma la tolleranza verso progetti sperimentali senza ritorni tangibili si sta riducendo. I C-level vogliono capire dove l’AI generi efficienza, riduzione dei costi o nuovi ricavi, e dove invece rimanga solo una promessa tecnologica. In questo contesto, la sicurezza diventa uno dei primi ambiti in cui l’AI deve dimostrare maturità operativa.
API: il punto in cui l’AI diventa reale
F5 sottolinea come, per i professionisti della sicurezza, il vero punto di contatto tra AI e realtà operativa siano le API. È attraverso le API che i modelli vengono integrati nei processi aziendali, automatizzano flussi di lavoro e scambiano dati tra sistemi. Proprio per questo, le API rappresentano anche la superficie di attacco più critica. Secondo Goldfarb, senza una strategia solida di API discovery e protezione, l’AI rischia di amplificare le vulnerabilità anziché ridurle.
Sicurezza delle API come prerequisito del valore AI
Allocare budget alla sicurezza delle API non è più opzionale. Secondo Goldfarb, nel 2026 la capacità dell’AI di generare valore dipenderà direttamente dalla robustezza del layer API: detection, risposta e remediation devono essere integrate fin dall’inizio. In caso contrario, il rischio è che l’anno della “resa dei conti” per l’AI coincida con l’emergere delle prime crepe strutturali, soprattutto sul piano della sicurezza e della governance.
L’inferenza diventa il vero centro di costo
Un altro asse centrale delle previsioni F5 riguarda l’inferenza. Nel 2026, l’inferenza supererà il training come principale centro di costo dell’AI. A differenza del training, che è episodico, l’inferenza è continua, 24 ore su 24. Secondo le analisi citate da F5, molte organizzazioni hanno già iniziato a trattare l’inferenza come un carico di lavoro di prima classe, con investimenti crescenti in infrastrutture, scalabilità e gestione della latenza.
Inference-as-a-Service e nuove architetture
Il modello Inference-as-a-Service è destinato a diventare uno standard. Secondo le previsioni riportate da F5, entro il 2026 una larga maggioranza delle organizzazioni farà affidamento su servizi di inferenza esterni, con SLA definiti e bassa latenza. Questo abbassa le barriere di ingresso per aziende e team più piccoli, ma al tempo stesso introduce nuove complessità in termini di controllo, sicurezza e governance delle decisioni prese dai modelli.
AI agentica e inferenza continua
Con l’affermazione dell’AI agentica, l’inferenza non sarà più limitata a singole richieste, ma diventerà un processo continuo fatto di cicli di interazione, pianificazione e invocazione di strumenti. Secondo gli esperti di F5, questo scenario riduce drasticamente i margini di latenza accettabili e rende indispensabili meccanismi avanzati di routing, caching e guardrail, oltre a una gestione sempre più sfumata del confine tra cloud ed edge.
Edge AI, governance e fiducia
La spinta verso l’inferenza all’edge è una conseguenza diretta di questi vincoli. Latenza, sovranità dei dati e continuità operativa richiederanno architetture ibride, con modelli distribuiti tra cloud ed edge. In parallelo, sottolinea Goldfarb, crescerà la pressione normativa e reputazionale: explainability, tracciabilità delle decisioni e audit dell’inferenza diventeranno requisiti imprescindibili. La fiducia nell’AI si giocherà su sicurezza, sovranità e controllo, non più solo su prestazioni e costi.
Il 2026 come anno della maturità
In definitiva, secondo il Field CISO di F5, l’inferenza non è semplicemente il prossimo workload, ma il nuovo runtime dell’impresa guidata dall’AI. È qui che molte convinzioni architetturali ereditate dal cloud tradizionale verranno messe alla prova. Chi tratterà l’inferenza come infrastruttura critica, e non come esercizio di ispirazione tecnologica, sarà pronto a sopravvivere quando l’hype si dissolverà. Una sola parola riassume il 2026: inferenza.
