L'AI ha un potenziale illimitato e influenza costantemente i nostri comportamenti e le nostre aspettative, sia nella sfera professionale che in quella privata. In questo articolo del blog approfondiamo cinque tendenze AI che nel 2026 ridefiniranno il panorama tecnologico e condividiamo la visione di Michael Bochmann, Chief Product & Technology Officer di DocuWare, in merito all'impatto di questi trend sulle aziende.
"Per poter identificare le tecnologie AI che domineranno il 2026 è fondamentale considerare il valore e i benefici misurabili. Le aziende non acquistano una tecnologia AI, bensì i risultati da essa generati", spiega Bochmann. "Nel settore dei software, abbiamo spostato la nostra attenzione dalle funzionalità ai risultati aziendali concreti e al ROI, dimostrando che il valore creato dall'AI ne giustifica i costi"
Indice
1. Software cloud-native e API-first
Se creare applicazioni potrebbe sembrare semplice e accessibile dal punto di vista del front-end, in realtà, dietro le quinte, e cioè nel back-end, la situazione è molto più complessa, spesso frammentata e caotica, con difficoltà soprattutto in termini di integrazione. Nella fase di pianificazione di una strategia di prodotto, è importante considerare questo divario tra l'apparente semplicità e la reale complessità.
"I software cloud-native, come DocuWare, si stanno trasformando in una piattaforma modulare e API-first che si adatta in modo flessibile alle esigenze aziendali in continua evoluzione", spiega Bochmann. "Un'architettura aperta e basata su API consente a DocuWare di integrarsi perfettamente in workflow AI, strumenti di analisi e piattaforme di settore, supportando i workflow digitali in tutta l'azienda".
Un'API (interfaccia di programmazione per applicazioni) consiste in un insieme di regole che garantisce la comunicazione tra diversi sistemi software. La connessione opera come un contratto di servizio che definisce le modalità di comunicazione richiesta-risposta tra un software che "chiama" l'API, inviandole delle richieste di esecuzione di particolari funzioni. Gli sviluppatori si avvalgono delle API per sfruttare funzioni e strumenti già pronti, risparmiando tempo ed eliminando il lavoro doppio.
2. AI generativa per l'automazione dei processi aziendali
L'AI generativa (GenAI) è un tema di grande attualità. Questa tecnologia include applicazioni in grado di creare testi, immagini e suoni. La GenAI, però, non è magia, poiché per funzionare correttamente deve essere addestrata con grandi volumi di dati.
La GenAI dà risposte dettagliate a domande complesse, riassume rapidamente grandi quantità di informazioni e automatizza attività fino a quel momento svolte manualmente. I modelli di GenAI apprendono dai dati con cui sono addestrati e, successivamente, sono in grado di individuare tendenze, prevedere risultati, prendere decisioni e generare nuovi contenuti.
Alcuni modelli, addestrati con enormi set di dati, imparano a comprendere le complessità del linguaggio umano. Stiamo parlando dei cosiddetti Large Language Models (LLM), che sono alla base di software AI cosidetti general-purpose, quindi a uso generale, come ChatGPT.
Intelligent Document Processing (IDP) basato sull'AI
Nel quadro di una crescente digitalizzazione dei processi in azienda, le tecnologie ormai obsolete per l'acquisizione di documenti e dati rappresentano un ostacolo, soprattutto per l'estrazione di informazioni da documenti non strutturati e di formati diversi, come scansioni o PDF di fatture, bolle di consegna, contratti o moduli compilati a mano.
"L'elaborazione intelligente dei documenti basata sull'AI si è evoluta, passando dal mero riconoscimento testuale a una reale comprensione dei documenti, consentendo così un'interpretazione contestuale sia dei dati strutturati che non strutturati all'interno di workflow integrati", spiega Bochmann.
DocuWare IDP combina machine learning, elaborazione del linguaggio naturale e la tecnologia Deep OCR più moderna. Il Deep OCR sfrutta il deep learning e le reti neurali per rendere più preciso il riconoscimento dei testi, anche con caratteri poco conosciuti, dimensioni variabili e layout insoliti. Inoltre, gli algoritmi di computer vision vengono addestrati utilizzando grandi quantità di dati per identificare i modelli e le relazioni tra i dati. Un algoritmo di base, per esempio, impara a fare una distinzione tra fatture e bolle di consegna.
Esempi applicativi di DocuWare IDP
Studi legali
DocuWare IDP può aiutare gli studi legali a semplificare la revisione dei contratti e riassumere rapidamente documenti legali e atti processuali. Il software estrae automaticamente le informazioni principali, inviandole direttamente al tuo sistema di gestione documentale o dei casi.
Non finisce qui. IDP offre anche le seguenti funzioni:
- Creazione rapida di sintesi dei contratti per la revisione.
- Estrazione delle informazioni importanti sotto forma di metadati per semplificare le ricerche.
- Accelerazione del processo di e-discovery tramite la ricerca e l'organizzazione di documenti rilevanti.
Contrattualistica
Ancora oggi, molte organizzazioni conservano i contratti all'interno di fogli di calcolo o cartelle condivise senza un metodo efficace per monitorare le scadenze, le date di rinnovo o i dettagli contrattuali. È qui che entra in gioco DocuWare IDP. Grazie a una revisione automatizzata dei contratti, non ti perderai più nemmeno una scadenza o un rinnovo.
Una volta effettuata la classificazione e l'indicizzazione, il monitoraggio dei contratti sarà un gioco da ragazzi. Hai bisogno di verificare quali accordi con i fornitori stanno per scadere o se riportano una determinata clausola? DocuWare IDP ti aiuta a trovare rapidamente queste risposte.
IDP è in grado di:
- Identificare quando il documento in arrivo è un contratto.
- Estrarre informazioni chiave, come le parti coinvolte, date importanti, termini e clausole, semplificando la ricerca.
- Avviare attività automatizzate, come l'invio di contratti per la revisione legale o la firma elettronica.
A differenza di altre tecnologie AI, l'adozione di DocuWare IDP dimostra in poco tempo qual è valore di un investimento nell'AI. È possibile acquistare il software come prodotto autonomo o come parte del sistema DocuWare.
3. AI agentica
"Negli ambienti di lavoro incentrati sui documenti, l'AI agentica fa riferimento a sistemi che gestiscono autonomamente i workflow documentali, fissano obiettivi, interpretano il contesto e adattano in modo dinamico le fasi di elaborazione, andando oltre l'automazione basata su regole o le interazioni guidate da prompt", illustra Bochmann.
L'AI agentica, infatti, è in grado di conservare dati, imparare da esperienze passate e collegarsi con tool e dati esterni per gestire workflow complessi. Inoltre, propone contenuti, come nel caso delle piattaforme di streaming che consigliano una serie o un film sulla base dei gusti e delle preferenze dell'utente.
Conservando le informazioni sul contesto, le preferenze degli utenti e i dati storici di elaborazione, l'AI agentica è in grado di proporre contenuti, informazioni o fasi successive di elaborazione dei documenti, applicando principi di personalizzazione ai workflow di dati e documenti aziendali.
4. Massima sicurezza e protezione dei dati con la conformità basata sull'AI
Alla luce di un aumento costante dei requisiti normativi e dei rischi legati ai dati, nel 2026 garantire la massima sicurezza e protezione dei dati rappresenterà una funzione centrale per le piattaforme moderne di gestione documentale. Le funzioni in materia di conformità basate sull'AI monitoreranno documenti e workflow in tempo reale, verificando automaticamente il rispetto di normative come il regolamento GDPR e le nuove leggi sulla governance dell'AI, senza però rallentare i processi aziendali.
Classificazione più intelligente e controlli adattivi
I sistemi di gestione documentale basati sull'AI si avvalgono del machine learning per classificare con precisione i dati sensibili, come informazioni personali o scritture contabili, garantendo così l'applicazione automatica delle politiche di conservazione, il rilevamento dei rischi in tempo reale e controlli di accesso dinamici che si adattano in base al ruolo dell'utente e al contesto. L'applicazione della conformità normativa è integrata nella progettazione e nello sviluppo di tali sistemi, rimuovendo così la necessità di intervento manuale, con una conseguente riduzione degli errori, e accelerando la risoluzione in caso di rischi.
Sicurezza “Zero Trust” per l'intero ciclo di vita documentale
I framework di sicurezza si basano sempre di più sui principi Zero Trust, combinando crittografia avanzata, gestione dei diritti digitali e controlli di accesso granulari. In questo modo, si assicura la protezione dei dati sensibili durante l'intero ciclo di vita, garantendo alle organizzazioni la massima visibilità, verificabilità e, di conseguenza, un accesso sicuro ai documenti, sempre e ovunque.
5. Collaborazione intelligente tra uomo e AI
Nel 2026, lavorare in modo più intelligente diventerà un principio cardine della trasformazione digitale, alimentato dall'automazione e dalla collaborazione intelligente tra uomo e AI. Poiché le organizzazioni operano all'interno di ecosistemi sempre più interconnessi di CRM, ERP, applicazioni aziendali e piattaforme di comunicazione, un'integrazione fluida con i sistemi di gestione documentale sarà essenziale. Questo garantirà una collaborazione efficiente e in tempo reale tra i team, mantenendo comunque il pieno controllo e la conformità tramite funzioni come il co-editing, le revisioni parallele o i workflow di approvazione.
Attività di routine automatizzate con l'AI
I workflow basati sull'AI gestiscono le attività di routine, come la classificazione dei documenti, l'instradamento e l'estrazione dei dati. In caso di rilevamento di eccezioni, rischi o valori limite, il workflow coinvolge automaticamente la persona giusta del team per la revisione o l'approvazione.
Collaborazione integrata nei workflow
La collaborazione si svolge all'interno del documento e del processo stesso, piuttosto che attraverso strumenti disconnessi, garantendo che tutte le parti interessate siano allineate e informate. Il risultato? Migliore coordinamento tra i reparti, riduzione degli interventi di modifica e rielaborazione, massima tracciabilità e verificabilità di ogni singola operazione.
Automazione con un input umano costante
Il valore reale di questo tipo di automazione consiste nell'apprendimento continuo e nel feedback. I modelli AI migliorano nel tempo grazie all'input umano. Per le organizzazioni, questo si traduce in processi decisionali più rapidi, risultati di alta qualità e maggiore fiducia nei processi complessi. Il risultato? Gli esperti continuano a essere i piloti, mentre l'AI agisce da copilota, potenziando l'intelligenza umana tramite dati, integrazione e automazione.
L'AI come catalizzatore di risultati misurabili in azienda
Guardando al 2026, l'impatto dell'AI su tecnologie e aziende è innegabile. Dall'automazione più intelligente e i sistemi agentici, fino a una sicurezza superiore: questi progressi trasformeranno il modo di lavorare e innovare delle organizzazioni.
In questo contesto in rapida evoluzione, considerare l'AI come catalizzatore di risultati misurabili, piuttosto che come semplice tecnologia, sarà la chiave per mantenersi competitivi sul mercato. Guardando al futuro, non dobbiamo chiederci cosa potrà fare l'AI, bensì quali risultati potremmo raggiungere insieme all'AI.