Con il report Hype Cycle for AI in IT Operations 2026, Gartner propone uno studio che analizza l’evoluzione delle tecnologie di automazione applicate alle attività di Infrastructure & Operations (I&O) e che disegna uno scenario in cui benefici e criticità cresceranno di pari passo.

La previsione più significativa riguarda il ruolo che l’intelligenza artificiale avrà entro la fine del decennio. Secondo gli analisti, nel 2030 il 25% delle attività oggi svolte dagli specialisti delle infrastrutture IT sarà eseguito interamente dall’AI, mentre il restante 75% continuerà a essere affidato alle persone, supportate però da strumenti intelligenti in grado di automatizzare una parte consistente del lavoro quotidiano. In altre parole, l’AI non sostituirà completamente gli amministratori di sistema, gli esperti di rete e gli operatori dei data center, ma diventerà una componente strutturale di qualsiasi processo operativo.

Prima di arrivare a questo equilibrio, tuttavia, le organizzazioni dovranno affrontare una fase di crescente complessità. Gartner invita infatti a ridimensionare una delle convinzioni più diffuse nel mercato, ovvero che gli agenti AI porteranno rapidamente a una riduzione del numero di strumenti utilizzati dai team IT. Secondo la società di ricerca accadrà esattamente il contrario.

Nel breve periodo, infatti, le aziende saranno costrette a convivere con un ecosistema ancora più articolato rispetto a quello attuale. Nuovi livelli di automazione, piattaforme dedicate agli agenti intelligenti, strumenti di osservabilità, orchestrazione e governance si aggiungeranno alle soluzioni già presenti nei reparti IT, aumentando il numero dei punti di controllo e delle tecnologie da gestire. Solo in una fase successiva, quando il mercato inizierà a consolidarsi e i principali fornitori integreranno queste funzionalità in piattaforme più complete, sarà possibile assistere a una reale semplificazione degli ambienti operativi.

Questo periodo di transizione porterà inevitabilmente con sé nuovi rischi. Gartner suggerisce ai responsabili IT di considerare già oggi la possibilità che un agente AI possa essere coinvolto direttamente in un’interruzione dei servizi. La previsione è che entro il 2028 il 40% delle organizzazioni che avranno adottato su larga scala sistemi agentici nelle attività produttive subirà almeno un’interruzione critica dei servizi riconducibile a queste tecnologie. Oggi, secondo gli analisti, episodi di questo tipo interessano meno dell’1% delle aziende.

Il dato non viene interpretato come un fallimento dell’intelligenza artificiale, ma come una conseguenza naturale dell’aumento della sua autonomia. Più decisioni operative saranno infatti delegate agli agenti software, maggiore sarà la necessità di monitorarne il comportamento e di definire regole precise entro cui potranno agire.

Nonostante questo scenario, Gartner ritiene che le imprese continueranno ad accelerare gli investimenti. Entro il 2029 circa il 60% delle aziende utilizzerà infatti sistemi di AI agentica per gestire almeno una parte delle operazioni infrastrutturali, rispetto a meno del 10% registrato oggi. Parallelamente diminuirà il numero di interventi sottoposti alla preventiva approvazione di un operatore umano. Se nel 2025 circa l’80% delle azioni suggerite dall’intelligenza artificiale richiedeva ancora una validazione manuale, nel 2029 questa percentuale scenderà al 20%.

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La fiducia crescente negli agenti sarà possibile grazie all’introduzione di meccanismi di controllo sempre più sofisticati. Gartner individua nei cosiddetti deterministic guardrails uno degli elementi chiave di questa evoluzione. Si tratta di regole definite a livello aziendale che stabiliscono in maniera rigorosa quali operazioni possano essere eseguite automaticamente dall’intelligenza artificiale e quali, invece, debbano continuare a richiedere l’intervento umano. L’obiettivo è limitare il margine decisionale degli agenti nelle attività più delicate, mantenendo al tempo stesso elevato il livello di automazione.

Anche l’organizzazione del lavoro subirà profonde trasformazioni. Secondo Gartner, entro il 2030 circa la metà dei team dedicati alle infrastrutture IT sarà riorganizzata per sfruttare appieno le potenzialità offerte dagli agenti AI nella gestione delle attività più complesse. Cambieranno quindi ruoli, competenze e responsabilità, con una crescente focalizzazione delle figure tecniche sulla supervisione, sulla definizione delle policy e sulla governance dei sistemi intelligenti.

Lo studio individua inoltre diverse tecnologie destinate a raggiungere rapidamente un livello di maturità sufficiente per una diffusione su larga scala. Tra queste figurano le piattaforme di Infrastructure & Operations progettate fin dall’origine attorno all’intelligenza artificiale generativa, anziché arricchite successivamente con funzionalità AI. Accanto a queste emergeranno assistenti virtuali conversazionali capaci di risolvere autonomamente problemi operativi, avviando procedure di correzione attraverso agenti software senza richiedere l’intervento diretto del personale tecnico.

Un altro ambito destinato a evolvere rapidamente è quello delle Cloud Operations. Gartner prevede una diffusione sempre più ampia di strumenti in grado di analizzare automaticamente log, metriche, tracce applicative e modifiche infrastrutturali per generare script, template Infrastructure as Code, documentazione tecnica e report sugli incidenti. Si tratta di funzionalità particolarmente interessanti in ambienti cloud sempre più articolati, dove la quantità di dati operativi rende difficile individuare tempestivamente anomalie e opportunità di ottimizzazione.

Grande attenzione viene riservata anche alle reti. Le soluzioni di Network AI & Automation promettono di monitorare continuamente le infrastrutture di comunicazione, individuare configurazioni inefficienti e suggerire modifiche per migliorare resilienza e prestazioni. A queste si affiancheranno interfacce conversazionali dedicate agli apparati di networking, che consentiranno agli amministratori di interagire con switch, router e sistemi di gestione utilizzando il linguaggio naturale.

Tra tutte le tecnologie analizzate, Gartner individua infine quattro aree destinate ad avere il maggiore impatto nel giro di due-cinque anni:

  • Agentic AI Observability: strumenti progettati per monitorare il comportamento degli stessi agenti AI rilevando anomalie, errori decisionali, problemi di governance e consumi eccessivi di risorse
  • Agentic NetOps per automatizzare in modo esteso la gestione delle reti
  • Multiagent Systems: consentiranno a gruppi di agenti specializzati di collaborare tra loro per affrontare attività complesse
  • Augmented FinOps: un insieme di soluzioni che sfrutta l’intelligenza artificiale per pianificare i budget cloud, ottimizzare automaticamente le risorse infrastrutturali e ridurre gli sprechi economici, trasformando la gestione finanziaria del cloud in un processo sempre più dinamico e guidato dai dati