F5, il 2026 tra sovranità dei dati e inferenza

Sulla base dell’esperienza maturata nell’ultimo anno, gli esperti di F5 hanno tracciato i possibili trend tecnologici del 2026. A loro parere, dopo l’entusiasmo iniziale, il mondo enterprise inizia a mostrare segni di stanchezza nei confronti dell’hype che circonda l’intelligenza artificiale. Come spesso accade con le tecnologie dirompenti, il clamore mediatico sta lasciando spazio a una domanda molto più concreta: qual è il reale valore di business dell’AI? Il 2026 si profila così come un anno decisivo, un vero “make it or break it”. Il top management non è più disposto ad accettare promesse: gli investimenti dovranno tradursi in risultati misurabili, altrimenti l’attenzione – e i budget – si sposteranno altrove.

In questo scenario, per i professionisti della sicurezza informatica il punto di svolta è rappresentato dalle API. È qui che l’AI smette di essere teorica e diventa operativa. Le API consentono ai diversi componenti software di dialogare, scambiando dati e automatizzando processi su reti e sistemi. Ma proprio perché fungono da “tessuto connettivo” dell’AI, diventano anche un punto critico da proteggere. API discovery, protezione, rilevamento delle anomalie, risposta e remediation sono elementi indispensabili per evitare che l’AI diventi una nuova superficie d’attacco. Senza un rafforzamento degli investimenti in sicurezza delle API, il 2026 rischia di essere l’anno in cui emergono le prime crepe strutturali dell’AI in produzione.

Nel settore pubblico, la sfida è ancora più delicata. Qui la governance dell’AI non è solo una questione di compliance normativa, ma di sovranità dei dati. Quando un algoritmo prende – o influenza – decisioni che impattano direttamente sui cittadini, diventa imprescindibile garantire piena tracciabilità: dall’origine del modello ai prompt utilizzati fino agli output generati. Questo implica data loss prevention sugli input e sugli output, supervisione umana, trasparenza verso gli utenti e, soprattutto, controllo sulle chiavi di accesso. La sovranità non riguarda solo dove risiedono i dati, ma chi ne detiene il controllo effettivo.

Parallelamente, AI, cloud e supply chain stanno ridefinendo il concetto stesso di resilienza nella pubblica amministrazione. Non basta più garantire l’uptime: la continuità operativa deve essere assicurata attraverso confini geografici, cloud diversi e scenari di crisi. Architetture ibride e multi-attive, servizi sensibili rimpatriati per ragioni di latenza o sovranità, capacità di burst nel cloud e verifica continua della supply chain software diventano elementi chiave. Anche i sistemi di AI devono essere inclusi nei piani di failover, perché la continuità nell’era dell’AI dipende da visibilità, controllo unificato e agilità crittografica.

Ma il vero baricentro tecnologico del 2026 sarà un altro: l’inferenza. Sempre più, i costi e la complessità dell’AI si sposteranno dal training all’esecuzione continua dei modelli. Il training è episodico; l’inferenza è attiva 24 ore su 24. Non a caso, la spesa per infrastrutture ottimizzate per l’inferenza sta crescendo rapidamente e diventerà predominante nei prossimi anni. Questo cambio di paradigma obbliga le aziende a ripensare l’architettura dei sistemi, bilanciando latenza, throughput, scalabilità, consumi energetici e localizzazione.

Di conseguenza, il concetto di Inference-as-a-Service è destinato a diventare uno standard. Così come il cloud ha democratizzato l’accesso al calcolo, l’inferenza come servizio abbasserà la barriera all’adozione dell’AI in tempo reale, favorendo marketplace di endpoint a bassa latenza con SLA garantiti e versioning dei modelli.

L’ascesa dell’AI agentica spingerà ulteriormente questa evoluzione: l’inferenza non servirà più solo a classificare o prevedere, ma diventerà un processo continuo, fatto di interazioni, pianificazione e decisioni in loop. Con budget di latenza sempre più stringenti, edge e cloud tenderanno a fondersi, portando l’inferenza sempre più vicino agli endpoint.

In questo contesto, governance ed explainability non sono optional. Decisioni non tracciabili o non eque possono avere impatti devastanti su brand e compliance. Logging, tracciabilità, versioning e guardrail diventeranno parte integrante di quello che può essere definito un vero e proprio “tessuto di inferenza”.

Il 2026 segnerà il passaggio dall’AI come promessa all’AI come infrastruttura. Sicurezza, sovranità e controllo non sono buzzword, ma le nuove valute della fiducia. E una parola, più di tutte, riassume l’anno che verrà: inferenza.