Il mondo dell’intelligenza artificiale si sta evolvendo a una velocità sorprendente. Se negli anni passati l’AI Generativa è stata percepita come una tecnologia avanguardistica, ideale per progetti ispirazionali ma difficili da portare effettivamente in produzione, i prossimi mesi segneranno invece un cambiamento decisivo. Il 2026 sarà l’anno dell’implementazione pratica, che consentirà di trarre vantaggi tangibili dall’innovazione. Non basterà, però, scegliere uno dei tanti modelli disponibili sul mercato e affidarsi alla RAG (Retrieval Augmented Generation) per costruire uno strumento in grado di restituire valore di business. Al contrario, sarà necessario saper osservare e continuare a testare le diverse applicazioni dell’AI, monitorando anche i failure per individuare le reali opportunità. In questo scenario, indigo.ai, specialista italiano in assistenti virtuali basati su Agenti AI capaci di migliorare l’assistenza clienti e supportare le vendite, ha identificato le prossime tendenze nell’ambito dell’AI conversazionale, svelando come l’anno che sta per iniziare sarà caratterizzato da una forte accelerazione verso soluzioni controllabili e scalabili che, grazie ai diversi protocolli disponibili, potranno offrire interazioni completamente naturali su canali diversi.
“Stiamo entrando in una fase di maturità nuova, in cui la priorità delle aziende sarà riuscire a implementare davvero i progetti AI, traendone valore di business. Le tendenze che oggi si stanno delineando verranno ulteriormente rafforzate nel 2026, dando vita a un nuovo ecosistema fatto non solo di tecnologia in senso stretto, ma anche di osservabilità e trasparenza”, commenta Andrea Tangredi, Chief Product Officer & Co-Founder di indigo.ai. “Come pionieri dell’intelligenza artificiale, il nostro ruolo è quello di accompagnare le organizzazioni lungo il percorso di messa a terra delle applicazioni AI, fornendo loro strumenti flessibili e sicuri per tradurre l’innovazione in vantaggi concreti”.
I trend dell’AI conversazionale per il 2026
- Dati AI-ready: MCPs alla base dei nuovi Agenti AI
La progressiva commoditizzazione dei modelli rende la tecnologia sempre meno differenziante: ciò che conta è, invece, la capacità dell’AI di accedere ai dati aziendali in modo corretto, sicuro e strutturato. Ecco perché gli MCPs (Model Context Protocol) sono destinati a diventare il nuovo standard.
In un contesto in cui i modelli vengono utilizzati all’interno di applicazioni come gli Agenti AI, gli MCPs definiscono il perimetro dei dati e come questi debbano essere organizzati per essere fruibili in modo uniforme e sicuro da parte degli agenti stessi.
Si tratta, in definitiva, di un’interfaccia che garantisce affidabilità, aggiornamento costante e interoperabilità, rispondendo alla priorità delle aziende di rendere le proprie fonti informative “AI-ready”.
- Agenti AI sempre più intelligenti e proattivi
Nel 2026 gli Agenti AI diventeranno veri e propri collaboratori digitali su misura, le cui capacità potranno essere potenziate e personalizzate grazie alla possibilità di dare loro istruzioni in maniera sempre più discorsiva e naturale. Questo consentirà ai team aziendali di orchestrare compiti complessi senza dover ricorrere a configurazioni tecniche avanzate, facilitando la creazione di processi di lavoro autonomi.
Inoltre, l’evoluzione dei sistemi Multi-Agent e dei protocolli Agent2Agent permetterà agli Agenti di collaborare tra loro con sempre maggiore efficienza, così da prendere decisioni più avanzate e puntuali, generando valore in tempi ridotti.
Dal punto di vista delle organizzazioni, non si tratterà più solo di automatizzare task ripetitivi con un approccio reattivo. Al contrario, gli Agenti AI offriranno insight approfonditi sulle conversazioni, a partire dai quali saranno anche in grado di proporre suggerimenti mirati sulle azioni da intraprendere per migliorare i workflow, ottimizzare la collaborazione tra team e anticipare le esigenze degli utenti.
- Voice2Voice: il modello Audio-to-Audio renderà le conversazioni completamente naturali
Nel corso dell’ultimo anno, gli Agenti AI vocali hanno compiuto importanti passi in avanti in termini di capacità di comprensione e risposta. Per i prossimi mesi, ci si aspetta un ulteriore avanzamento, che consentirà la piena crescita dal modello Speech-to-Text e Text-to-Speech a uno interamente Speech-to-Speech.
Le architetture frammentate, caratterizzate da sistemi rigidi che agiscono in sequenza rendendo l’esperienza utente lenta, verranno man mano sostituite da uno streaming audio continuo che ridurrà, fino ad azzerare, i tempi di latenza. A lungo termine, l’obiettivo sarà quello di arrivare a ottenere una latenza negativa, in una dinamica virtuosa in cui l’Agente AI vocale sarà in grado non solo di rispondere tempestivamente alle richieste, ma addirittura anticiparle.
Inoltre, il modello Audio-to-Audio si distinguerà per la capacità di offrire un’interazione del tutto naturale, in cui il paradigma Multi-Agent viene applicato anche alla Voce. Le conversazioni verranno gestite interamente da Agenti AI vocali, che decideranno quando coinvolgere Agenti AI testuali per effettuare azioni complesse restando “in silenzio”, per poi dare un riscontro all’utente in modalità esclusivamente audio.
- Governance e controllo: parole d’ordine per portare l’AI su scala enterprise
La diffusione dell’AI conversazionale mette le organizzazioni di fronte alla necessità di monitorare e controllare le applicazioni che vengono messe in produzione, per assicurarsi che vengano rispettati sia gli standard aziendali e normativi, sia le crescenti aspettative degli utenti finali. Il 2026 sarà, dunque, l’anno della governance avanzata, dell’osservabilità e della trasparenza degli Agenti AI.
Le aziende dovranno poter tracciare ogni ragionamento degli Agenti AI per comprenderne le fasi decisionali e verificare che vengano rispettate le policy organizzative, oltre alle regolamentazioni in materia di sicurezza e privacy dei dati.
Per esempio, se si pensa che, nella Direttiva NIS2, la governance della cybersecurity non è più un tema confinato alle funzioni tecniche, ma un elemento strutturale della direzione aziendale, appare evidente come anche il controllo delle funzionalità AI sarà una responsabilità sempre più condivisa all’interno dell’ecosistema aziendale.
Allo stesso modo, garantire l’affidabilità degli Agenti AI è cruciale in settori complessi e altamente regolamentati, come il Banking o l’Insurance.
In tale contesto, strumenti come le simulazioni avanzate svolgeranno un ruolo fondamentale, poiché consentiranno di testare centinaia di conversazioni prima del rilascio degli Agenti AI, permettendo di correggere eventuali errori.
Analogamente, le funzionalità Guardrails ed Evaluators di indigo.ai saranno alleate sempre più strategiche in ottica di miglioramento continuo, poiché da un lato agiscono in maniera preventiva durante le conversazioni, dall’altro le analizzano una volta concluse per migliorare costantemente l’addestramento degli assistenti virtuali.
