Il 2030 Technology Megatrends Report pubblicato di recente dall’IEEE delinea un futuro prossimo in cui l’intelligenza artificiale diventa il tessuto connettivo che lega i progressi nella sanità, nei sistemi energetici, nelle infrastrutture e persino nel mondo fisico. Tra le previsioni più audaci: entro il 2028, la terapia genica e altre forme di ingegneria genetica saranno impiegate di routine per trattare una gamma di malattie, anche grazie ai rapidi progressi dell’AI.
“Stiamo assistendo a un cambiamento fondamentale nel modo in cui la tecnologia evolve”, ha dichiarato IEEE Fellow Dejan Milojicic, che presiede l’Industry Advisory Board dell’IEEE Future Directions Committee, l’organismo che ha curato il report. L’AI, ha sostenuto, non è più uno strumento autonomo, ma uno strato fondazionale incorporato nei sistemi critici. Milojicic è anche Hewlett Packard Enterprise Fellow e vicepresidente di HPE Labs a Milpitas, California.
Il report struttura la propria visione attorno a cinque “megatrend” — AI, energia, salute, spazio e physical AI — ciascuno definito non come una singola invenzione, bensì come un insieme di tecnologie che si rafforzano reciprocamente. Per stabilire cosa rientri in questi insiemi, l’IEEE ha riunito 166 esperti da 38 Paesi su sei continenti, con rappresentanza di industria, accademia e governi. I partecipanti hanno selezionato 30 “tecnologie dirompenti” e poi hanno valutato sia le tecnologie sia i megatrend secondo cinque metriche: probabilità di successo, beneficio per l’umanità, maturità tecnica, adozione di mercato e tempi attesi per l’adozione.
Una conclusione attraversa l’intera valutazione: l’AI sta avanzando a un ritmo che, secondo gli autori, supera le precedenti trasformazioni industriali, elettriche e digitali. Milojicic ha descritto il risultato come uno spostamento verso un’AI che funziona come infrastruttura di uso generale — qualcosa attorno a cui la società costruisce sempre più, anziché limitarsi a usarla.
Questa spinta, tuttavia, comporta vincoli. Il report indica i limiti della capacità di calcolo e della disponibilità di energia come principali colli di bottiglia per scalare ulteriormente l’AI. Avverte inoltre che una diffusione su vasta scala richiederà rilevanti riallineamenti della forza lavoro. Milojicic ha sottolineato che l’adozione non deve essere totale; le organizzazioni possono scegliere impieghi mirati, invece di trattare l’AI come una trasformazione “tutto o niente”.
Secondo gli esperti, i soli progressi tecnici non determineranno se i sistemi abilitati dall’AI si diffonderanno. Il successo di lungo periodo, sostengono, dipenderà dalla qualità della relazione uomo–AI — in particolare da fattori come sicurezza, fiducia, spiegabilità (explainability) e un policymaking efficace. In un comunicato stampa che accompagna il report, Mary Ellen Randall, presidente e CEO dell’IEEE per il 2026, ha inquadrato il documento come un passaggio da un entusiasmo isolato a una domanda più ampia: come scoperte che si sovrappongono plasmeranno la vita quotidiana. Ha aggiunto che sicurezza, fiducia e connessione umana dovrebbero guidare l’innovazione nel prossimo decennio.
La sanità emerge come un ambito di particolare rilievo. Il report assegna alla medicina personalizzata il punteggio più alto per “impatto sull’umanità” — 4,93 su 5 — citando i progressi accelerati dall’AI nella diagnostica e nei trattamenti individualizzati, spesso trainati da startup biotech. La tempistica è aggressiva: entro circa due anni, gli esperti si aspettano che la terapia genica e l’ingegneria genetica diventino strumenti comuni in diverse aree terapeutiche. Nei prossimi cinque anni, prevedono che i metodi di individuazione precoce passino dai contesti di ricerca all’uso clinico di routine. Il report segnala anche progressi nella creazione di semplici proteine sintetiche — molecole ingegnerizzate progettate da zero per svolgere compiti mirati nell’organismo, come attaccare tumori o sostituire enzimi mancanti.
L’energia, al contrario, viene descritta come un sistema sottoposto a pressioni crescenti. Il report rileva che la domanda di elettricità in aumento, trainata dall’AI, sta superando la capacità del settore energetico di rispondere. L’attuale spina dorsale tecnologica — data center, reti e hardware di calcolo — rappresenta già una quota stimata del 10% del consumo globale di elettricità, secondo il comunicato stampa. Per reggere il passo, gli esperti prevedono che la capacità di accumulo energetico nei Paesi sviluppati raddoppierà nei prossimi due o tre anni. Milojicic ha inoltre osservato che l’industria energetica ha registrato relativamente poche innovazioni di rottura negli ultimi anni, rendendo la prossima fase di espansione particolarmente impegnativa.
Perché conta
Se le tempistiche del report si confermassero, i pazienti potrebbero vedere diagnosi più rapide e trattamenti più mirati entro questo decennio, mentre aziende e governi si troverebbero ad affrontare i limiti energetici e di calcolo imposti dalla crescita dell’AI. La stima secondo cui l’infrastruttura tecnologica consuma già circa un decimo dell’elettricità globale evidenzia quanto il futuro dell’AI sia legato agli investimenti nell’energia. Bisognerà osservare se l’espansione dello storage, la riqualificazione della forza lavoro e le regole su un’AI spiegabile e sicura riusciranno a tenere il passo con la velocità dell’adozione.