Mentre la corsa a primeggiare nel mercato dell’IA si fa sempre più serrata, Gartner ha tracciato una mappa precisa dei principali protagonisti attraverso le sue AI Vendor Races, identificando le “Company to Beat” in quasi 30 segmenti tecnologici distribuiti su cinque categorie principali. Questa analisi rappresenta una valutazione strategica che tiene conto di capacità tecniche, implementazioni clienti, potenziale di mercato, modelli di business, partnership ed ecosistemi circostanti.

Come spiega Anthony Bradley, Group Vice President di Gartner, la metodologia della ricerca cattura la capacità di un fornitore di distinguersi in un contesto competitivo dove l’innovazione tecnica deve tradursi in adozione concreta. Man mano che queste “gare” in salsa IA si trasformano, anche le classifiche evolveranno, aprendo opportunità per nuovi sfidanti capaci di innovare su scalabilità, etica e specializzazione verticale.

Le cinque categorie delineano un panorama completo dell’ecosistema IA odierno:

  • Data & Infrastructure copre piattaforme dati, chip AI custom e servizi infrastrutturali enterprise
  • Model & Agentic si concentra su piattaforme agentiche, agenti autonomi per l’ingegneria software e modelli LLM
  • Cybersecurity include piattaforme di sicurezza IA, rilevamento deepfake e deception cibernetica avanzata
  • Solutions abbraccia l’IA per CRM, intelligenza terrestre e piattaforme enterprise-wide
  • Industry esplora applicazioni settoriali in manifatturiero, sanità, telecomunicazioni e altro ancora

gartner ia

In Enterprise Agentic AI Platforms, Google si afferma come leader indiscusso. La sua tecnologia integrata, che spazia da modelli di ragionamento avanzato a protocolli infrastrutturali, unita al supporto scalabile per l’adozione enterprise e agli investimenti di Google DeepMind in disruptor AI, la posiziona in testa. Gartner sottolinea la superiorità in visione e innovazione, ma nota una possibilità per i concorrenti. Google eccelle infatti nei modelli generali, ma non ha ancora dominato la creazione di agenti esperti per problemi business specifici. Aziende di application enterprise e startup specializzate possono quindi guadagnare terreno puntando su automazione verticale e ecosistemi di agenti collaborativi.

aivredited2

 

Nel segmento AI Security Platforms, Palo Alto Networks domina grazie a un portfolio ampio, a una strategia aggressiva di acquisizioni e a un canale distributivo consolidato. La combinazione di expertise interna, ricerca crowdsourced e open-source la rende un punto di riferimento nella sicurezza di applicazioni IA di terze parti e custom, inclusi agenti intelligenti. La gara è accelerata da investimenti VC, pivot di startup e ingressi da mercati adiacenti, ma Palo Alto mantiene il vantaggio con controlli nativi e servizi IA. I rivali devono innovare sulla protezione endpoint per colmare il divario.

aivredited3

Microsoft prevale nel segmento Enterprisewide AI, sfruttando il suo ecosistema di partner, il controllo sulle superfici di lavoro enterprise e strumenti estensibili come Microsoft Agent 365 per la governance. La presenza trasversale su applicazioni e infrastrutture facilita l’integrazione AI end-to-end, rendendola una sorta di “colosso” in un segmento meno dinamico rispetto ad altri. Startup e player minori faticheranno a competere, mentre concorrenti con orchestrazione agentica, AI edge/sovereign e pricing outcome-based devono puntare su partnership strategiche lungo lo stack IA per erodere quote.

aivredited4

Infine, OpenAI, forte della primazia nel lancio di modelli generativi e del focus su ragionamento e agentic AI, guida gli LLM Providers. L’adozione esplosiva di ChatGPT, l’accesso API diretto e l’integrazione nei servizi Microsoft Azure e nelle applicazioni enterprise amplificano il suo impatto. Gartner consiglia ai rivali di specializzarsi in etica IA, modelli compatti, multimodalità e domini verticali, forgiando alleanze con hyperscaler, SaaS e piattaforme dati per ottimizzare stack GenAI e agentici in contesti enterprise fidati.

(Immagine in apertura: Shutterstock)