I 5 trend da seguire sull'IA secondo il Mit

AGI - Prevedere cosa succederà nell’IA, in un settore che cambia di settimana in settimana, è un esercizio sempre rischioso. Il MIT Technology Review, come già avvenuto l’anno scorso, ci riprova anche per il 2026, anticipando alcune tendenze che coinvolgeranno il settore più chiacchierato nel mondo tech.

Nel bilancio sul 2025, il MIT rivendica di aver individuato il successo dei world models (tecnologie capaci di generare ambienti virtuali realistici in tempo reale), l’ascesa dei reasoning models, il boom dell’AI for science e un rapporto più stretto tra aziende IA e sicurezza nazionale.

Oltre a ciò, aveva immaginato una concorrenza a Nvidia che, soprattutto per via delle TPU di Google, è iniziata negli ultimi mesi dell’anno appena finito. Da qui, però, parte la lista delle previsioni per il 2026.

Più prodotti della Silicon Valley saranno costruiti su LLM cinesi

Per il MIT, il 2025 ha segnato una svolta per i modelli cinesi open source. L’uscita di DeepSeek R1, un modello di ragionamento “open-weight”, ha mostrato che prestazioni di fascia alta possono arrivare anche fuori dal perimetro OpenAI-Anthropic-Google e con barriere d’accesso più basse. La ragione è soprattutto operativa: i modelli open-weight si possono scaricare, far girare su hardware proprio e adattare al bisogno.

In questo quadro, si sottolinea anche la possibile crescita della famiglia Qwen di Alibaba, spinta da numeri di download elevati e da una gamma ampia di varianti, oltre ad altri attori cinesi che stanno replicando lo stesso approccio. Potrebbe accadere, dunque, che più applicazioni occidentali usino, spesso senza dichiararlo, modelli open cinesi come base, mentre il ritardo tra le nuove release in Cina e la “frontiera” occidentale continuerà a restringersi.

Negli Stati Uniti continuerà il braccio di ferro sulla regolazione dell’IA

Per il MIT, il 2026 sarà un altro anno di scontro su chi debba fissare le regole: Washington o i singoli Stati. È attesa una stagione di ricorsi e contrapposizioni, con gli Stati più grandi e politicamente attrezzati - come la California - più inclini a resistere, mentre altri potrebbero arretrare per timore di pressioni o di possibili ripercussioni sui finanziamenti federali.

A livello federale, il MIT non vede all’orizzonte una legge unica e rapida. Si aspetta invece una partita giocata soprattutto su lobbying e potere politico: campagne aggressive dell’industria da una parte e ruolo crescente dei super-PAC dall’altra. Un conflitto destinato a entrare nel clima delle elezioni di midterm e, chissà, di arrivare anche un poco a condizionarle.

I chatbot cambieranno il modo di fare shopping

L’interfaccia di acquisto, secondo gli esperti, si sposterà totalmente verso la chat. Il MIT immagina chatbot in grado sempre più di consigliare prodotti, confrontare alternative, valutare punti di forza e debolezza, trovare il prezzo migliore e arrivare fino alla gestione di acquisto e consegna. Nel 2026, secondo il MIT, aumenteranno partnership e integrazioni tra i vari attori in campo.

Un LLM contribuirà a una scoperta importante

L’esempio centrale è AlphaEvolve di Google DeepMind: un approccio che usa un LLM (Gemini) insieme a un algoritmo evolutivo che controlla le proposte, seleziona le migliori e le rimette in ciclo per migliorarle. Il MIT osserva che la strada tracciata da Mountain View sta già facendo scuola: vengono citate versioni e adattamenti successivi (OpenEvolve, SinkaEvolve, AlphaResearch) e anche tentativi accademici per spingere i modelli di ragionamento verso soluzioni meno conservative e più “creative”. Con investimenti enormi su matematica, ottimizzazione, farmaci e materiali, la previsione è che nel 2026 emerga un risultato di peso, non solo incrementale.

Si intensificheranno le battaglie legali

Secondo il prestigioso istituto, le cause contro le aziende IA non resteranno confinate ai contenziosi classici su copyright e dati di addestramento. Il 2026 dovrebbe portare in primo piano nodi più difficili: responsabilità per ciò che un chatbot induce a fare, diffamazione quando l’IA diffonde informazioni false su una persona, ricadute assicurative per le società del settore.