Il 2026 sarà un anno di passaggio decisivo per l’intelligenza artificiale, non tanto per l’arrivo di un’ipotetica AGI, quanto per l’assestamento di modelli, pratiche e architetture che determineranno come le aziende adotteranno l’AI su larga scala. Le tre previsioni dei leader di MongoDB convergono su un punto chiave: l’AI smetterà di essere un esperimento incontrollato e diventerà un sistema robusto, governato, misurabile e integrato nei flussi di lavoro reali.
Secondo l’azienda, il 2026 vedrà l’evoluzione simultanea di tre direttrici: modelli sempre più potenti ma sotto vincolo di efficienza e responsabilità; processi di sviluppo che abbandonano il “vibe coding” per un approccio rigoroso, test-first e con l’essere umano nel loop; agenti intelligenti che iniziano a collaborare oltre i confini aziendali, sostenuti da nuovi livelli di memoria, sicurezza e governance.
Insieme, questi elementi delineano un anno in cui l’AI diventa meno spettacolo e più infrastruttura: meno hype, più maturità tecnica. Un contesto in cui vinceranno le organizzazioni che sapranno governare modelli, processi e agenti con la stessa attenzione che oggi riservano ai sistemi mission-critical.
Le previsioni di MongoDB per il 2026
Pete Johnson, Field CTO, AI, MongoDB:
Per quanto si voglia parlare di Intelligenza Artificiale Generale (AGI), ci troviamo ancora in una fase in cui la maggior parte dei casi d’uso dell’AI automatizza attività ridondanti, ma trae beneficio da controlli con l’essere umano nel loop. Le organizzazioni che utilizzano l’AI per svolgere lavori che storicamente richiedevano un forte dispendio di risorse umane, ma poi ricorrono alle persone per verificare con attenzione ciò che l’AI produce, applicare framework di governance e mantenere la responsabilità lungo tutto il ciclo di vita dei dati, avranno più successo.
Tre elementi da osservare nel mercato dell’AI nel 2026 saranno:
- un’ulteriore ondata di vendor di LLM che ogni trimestre cercheranno di superarsi a vicenda in termini di funzionalità;
- i vendor di LLM che prestano attenzione al consumo energetico e all’efficienza registreranno risultati finanziari migliori rispetto a quelli che non lo fanno;
- abbiamo visto che il 2023 è stato l’anno della diffusione mainstream dei LLM, il 2024 quello della Retrieval Augmented Generation, e il 2025 l’anno degli agenti nelle loro fasi iniziali. Per la più ampia comunità di sviluppatori, il 2026 sarà caratterizzato dalla Agentic Memory, ben oltre i semplici paradigmi di memoria a breve e lungo termine.
Paul Done, Head of Modernisation, MongoDB:
L’euforia di oggi per il vibe coding, in cui si lancia l’AI su un problema sperando nel meglio, è destinata a finire presto. Le persone stanno capendo che non si può costruire un business su codice approssimativo e insicuro. Nonostante le crescenti pressioni su CTO e CIO affinché modernizzino in modo rapido e sicuro, la prossima evoluzione dello sviluppo potenziato dall’AI sarà strutturata, test-first e con l’essere umano nel loop, non basata sulle vibe cioè sensazioni.
Credo che il vero valore enterprise dell’AI stia emergendo dietro le quinte, in particolare nel refactoring dei sistemi legacy e nella scalabilità sicura. Le aziende stanno utilizzando l’AI per costruire piattaforme moderne con flussi di lavoro potenziati che accelerano gli sviluppatori invece di sostituirli.
Queste iniziative AI integrate e trasparenti si stanno rivelando altamente efficaci negli ambienti enterprise. Gli sviluppatori mantengono il controllo del flusso, ma l’AI lo rende più veloce e intelligente. I nostri clienti nel settore finanziario e pubblico stanno già osservando risultati concreti, ed è chiaro che i flussi di lavoro AI strutturati e incentrati sulle persone sono il futuro dello sviluppo moderno.
Max Marcon, Director of Product Management, MongoDB:
Nel 2026, inizieremo a vedere gli agenti AI andare oltre gli esperimenti condotti da singole aziende e passare a una collaborazione limitata tra organizzazioni, anche se in modo ancora cauto e deliberato. Al momento, la maggior parte delle aziende si concentra sugli aspetti fondamentali: assicurarsi che gli agenti si comportino in modo sicuro, accedano solo ai dati appropriati e operino all’interno di un quadro di governance chiaro. La piena interoperabilità tra gli agenti è ancora agli inizi, un po’ come lo era l’Open Banking nel suo primo decennio.
Ciò che renderà tutto questo possibile saranno modi affidabili per consentire agli agenti di tracciare il contesto nel tempo e livelli di memoria che permettano loro di comprendere lo stato gli uni degli altri. Sicurezza e fiducia devono sempre essere al centro, e quando verranno combinate con precisione e una governance solida, si creerà un ambiente in cui i team potranno iniziare a prendere decisioni sicure e ottenere risultati eccellenti.
Il 2026 non sarà ancora l’anno delle reti di agenti completamente autonome e interaziendali, ma sarà l’anno in cui inizieremo a vedere create le basi pratiche.
