Le 5 principali previsioni per il platform engineering nel 2026 e oltre

Il platform engineering ha guadagnato terreno negli ultimi anni. Ciò non dovrebbe sorprendere, poiché le organizzazioni hanno riconosciuto che le iniziative di platform engineering possono innescare un circolo virtuoso che consente agli sviluppatori di costruire e distribuire applicazioni di valore.

Dati recenti mostrano che oltre il 60% dei leader del software engineering sta ora adottando internal developer platform (IDP) e developer portal per aumentare la produttività.

Il 2025 ha segnato un punto di svolta, poiché l’intelligenza artificiale è entrata prepotentemente nel regno del platform engineering, modellando un panorama pieno di opportunità emergenti e entusiasmo, insieme a preoccupazioni e sfide significative.

Con l’avvicinarsi del 2026, la narrazione sull’IA si sta spostando da semplice tendenza a necessità indiscutibile. In particolare, ci stiamo allontanando dall’era degli assistenti IA statici che aiutano con le linee di codice per entrare nell’era delle piattaforme AI-native e dei sistemi agentici che ridefiniscono il modo in cui gli sviluppatori costruiscono, proteggono, distribuiscono e mantengono il software.

Il futuro del platform engineering non riguarda solo la gestione dell’infrastruttura; si tratta di orchestrare una vera e propria intelligenza.

Ecco dove siamo oggi e le 5 principali previsioni strategiche che definiranno il 2026. 

Dove eravamo rimasti: lo stato delle IDP nel 2025

Il 2025 ha visto una rapida crescita dell’adozione delle piattaforme, ma anche una certa resistenza, suggerendo un approccio cauto e graduale. Infatti, mentre il platform engineering ha coperto la maggioranza tardiva del mercato, le aziende stanno ora lottando con la complessità dell’implementazione. Gartner, ad esempio, rileva una certa delusione a causa degli alti costi richiesti per mantenere i portal self-service interni, spesso utilizzando framework come Backstage, nonostante la crescente maturità delle IDP.

Poi c’è l’IA, la cui integrazione nelle piattaforme aggiunge un ulteriore livello di complessità. Con la fine del 2025, i dati rivelano una storia di duplice adozione.

In apparenza, l’IA è quasi ovunque. Secondo il rapporto State of AI in Platform Engineering 2025, il 75% dei professionisti delle piattaforme utilizza quotidianamente l’IA per la generazione di codice, rendendola un assistente ampiamente utilizzato per script veloci, documentazione e codice boilerplate.

Tuttavia, l’uso diffuso non significa necessariamente un valore strategico o di processo diffuso.

Infatti, sebbene 3 su 4 utilizzino strumenti di IA personalmente, il Developer Survey 2025 di Forrester rivela che solo il 48% ha sfruttato con successo l’IA per la fase di codifica formale del ciclo di vita del software (SDLC), e ancora meno (solo il 33%) sono interessati a ottenere approfondimenti sullo sviluppo.

Questo divario di maturità evidenzia che mentre i singoli sviluppatori si muovono velocemente, spesso utilizzando Shadow AI o iniziative frammentate guidate dalla community per aumentare la produttività personale, le organizzazioni si muovono più lentamente, faticando a standardizzare, proteggere e fidarsi di questi flussi di lavoro su scala aziendale.

Al agent engineering: una necessità che guida il cambiamento

Le limitazioni degli attuali flussi di lavoro aumentati dall’IA, che utilizzano assistenti solo per piccoli guadagni in termini di velocità, stanno spingendo un cambiamento necessario. Le aziende si stanno gradualmente muovendo verso l’AI native software engineering, o Al agent engineering, per aumentare significativamente la produttività: un modello che va oltre il codice rapido e l’automazione scriptata per tradurre, tramite linguaggio naturale, l’intento direttamente in azione.

Questo spostamento richiede che i platform engineer si evolvano da costruttori statici a facilitatori di IA resilienti. Con la maggior parte dei team che ospita o si prepara per carichi di lavoro legati all’IA, la loro nuova sfida è gestire sistemi multiagente complessi e adattabili che intraprenderanno azioni in modo proattivo, miglioreranno i risultati e raccomanderanno modifiche. Tutto ciò garantendo l’aderenza alle normative più rigorose.

La soluzione potrebbe risiedere in piattaforme mature con IA nativa: ecosistemi olistici progettati per sbloccare velocità e produttività, alleggerendo al contempo il carico degli sviluppatori, minimizzando i rischi e garantendo costantemente la conformità.

Le 5 principali previsioni per il 2026: il modello uomo-IA

Guardando al futuro, il platform engineering si sposterà verosimilmente dal semplice “costruire per l’IA” al “costruire con l’IA”. Ecco le tendenze chiave che prenderanno il sopravvento, basate sui dati più recenti del settore.

1. L’ascesa dei “Tiny Teams” e delle AI-native development platform

Entro il 2026, i team di sviluppo software assumeranno una nuova forma. Stiamo assistendo all’ascesa dei “Tiny Teams“, vale a dire piccoli gruppi agili di sole due o tre persone che utilizzano agenti IA per produrre gli stessi risultati di team tradizionali molto più grandi.

Gartner prevede che entro il 2030, l’80% delle organizzazioni adatterà ed evolverà le proprie strutture in queste unità più piccole, aumentate dall’IA. Le AI-native development platform permetteranno agli sviluppatori e persino agli utenti non tecnici di costruire software personalizzato più velocemente e a minor costo, tanto che si prevede che il 40% delle nuove app personalizzate sarà creato con queste piattaforme: un grande salto rispetto ad appena il 2% nel 2025.

Ma queste capacità avanzate richiedono una corrispondente maturità culturale negli strumenti e nei processi interni. Per gestire con successo la sicurezza, la conformità e la distribuzione di questo massiccio aumento di applicazioni personalizzate, le organizzazioni devono iniziare a vedere la loro piattaforma come un prodotto e i loro sviluppatori come clienti interni. Questo focus le aiuta a creare automaticamente modi sicuri e veloci per distribuire software, motivo per cui il platform engineering sta diventando ancora più cruciale.

2. Da melodia non strutturata a sinfonia strategica: l’Era dei sistemi multiagente

Lo sviluppo software sta cambiando rapidamente. Forrester prevede che si stia spostando da sviluppatori che lavorano da soli con assistenti IA, come durante una “jam session”, a sistemi IA che gestiscono flussi di lavoro complessi come direttori in una vera e propria orchestra.

Questo cambio di paradigma si allinea con la più ampia “rivoluzione agentica” identificata da Forbes, e in particolare con la previsione di Gartner sui sistemi multiagente (MAS). Entro il 2027, il 70% dei MAS sarà caratterizzato da agenti specializzati con ruoli definiti (ad esempio, un agente per la sicurezza, uno per l’architettura, uno per i test) che lavorano in concerto per raggiungere obiettivi specifici e fornire valore aziendale strategico.

In questo scenario, i platform engineer non si limiteranno più a costruire pipeline; orchestreranno questi agenti autonomi per gestire sottosistemi complessi, dalla risoluzione dei problemi alla gestione della capacità, tra le altre cose.

Entro il 2028, più della metà di questi sistemi utilizzerà protocolli di comunicazione standardizzati per incorporare agenti da vari vendor, richiedendo alle piattaforme di diventare la base e l’ecosistema intelligente che governa una forza lavoro agentica così diversificata.

Più preciso è il contesto che i sistemi IA consumano, meglio lo comprendono. Questo approccio human-augmented sfuma il confine tra un operatore umano e un co-creatore IA, definendo una nuova partnership che combina l’intuizione umana con gli agenti IA per la creazione, l’automazione e la supervisione del software.

3. Da vibe coding a vibe engineering: l’ascesa dello “sviluppatore rinascimentale”

Il vibe coding, una pratica in cui personale non tecnico o sviluppatori usavano il linguaggio naturale per guidare l’IA nella creazione di software, è stata una tendenza per tutto il 2025. Ora, all’alba del 2026, sta maturando nel vibe engineering. Questa nuova disciplina, più strutturata e professionale, si concentra sull’intento di alto livello, la pianificazione e i test, andando oltre la codifica fine a sé stessa.

Per raggiungere il grado di guida specifica e l’ambito richiesto, il vibe engineering richiede istruzioni inequivocabili. Per questo motivo ripensa l’intero percorso di sviluppo, impostando specifiche uniche e requisiti scritti chiari per i progetti IA per impostazione predefinita. Questo approccio di “sviluppo guidato dalle specifiche” (spec-driven development) dà la priorità alla profonda conoscenza del dominio rispetto alla tradizionale padronanza della sintassi e alle sottigliezze tecniche.

Fornendo guardrail e framework precisi, il vibe engineering potrebbe concedere agli esperti di dominio non tecnici ancora più autonomia nella costruzione di software, supportati dai team di piattaforma che garantiscono conformità, sicurezza e affidabilità. 

Gli sviluppatori, portando la fiamma dell’ambizione e della creatività e lasciando i dettagli di implementazione all’IA, diventeranno i moderni “sviluppatori rinascimentali“: pensatori di sistema con una vasta gamma di conoscenze e apprendimento continuo.

4. Fiducia, governance e cybersecurity

La proliferazione dell’IA generativa (GenAI) ha innalzato il livello di preoccupazione e ansia per la sicurezza delle applicazioni, rendendo la fiducia la nuova misura del successo e uno degli asset più preziosi per garantire un uso trasparente, responsabile e affidabile dell’IA.

Trend indica che la cybersecurity sta per essere industrializzata. Gli agenti IA saranno abbastanza intelligenti da trovare, attaccare e monetizzare le falle di sicurezza da soli, richiedendo ai team di sicurezza di tenere il passo con il ritmo sempre più veloce di queste minacce emergenti.

Gartner prevede che entro il 2028, oltre il 50% delle aziende utilizzerà piattaforme di AI security per centralizzare la visibilità e governare le applicazioni IA personalizzate, stabilendo l’era della cybersecurity preventiva. In sostanza, un approccio proattivo e aumentato dall’IA alla sicurezza digitale che mira ad anticipare e bloccare le minacce prima che colpiscano.

Allo stesso tempo, le aziende non possono più ignorare la Provenienza Digitale, ovvero l’origine e l’integrità dei loro asset digitali. È necessario investire massicciamente nelle capacità di provenienza del software, per esempio usando una distinta base software (SBOM), che potrebbe aiutarli a evitare sanzioni severe e proteggere da possibili attacchi alla supply-chain.

Ancora una volta, le IDP con IA nativa saranno protagoniste, agendo come una macchina di governance: rappresenteranno la recinzione sicura per centralizzare, scoprire, monitorare e gestire tutti gli asset all’interno della fabbrica IT, aiutando le organizzazioni a costruire e mantenere la loro fiducia digitale.

5. La prontezza dei dati determina il successo dell’IA: l’Era dei modelli specifici per dominio

Ogni strategia IA presuppone un’attenta strategia sui dati. Questa premessa acquisisce ancora più risalto, considerando che i modelli generici non sono più di moda e il fattore differenziante saranno presumibilmente i modelli linguistici specifici per dominio (DSLM) che offrono maggiore accuratezza e specificità con tassi di allucinazione inferiori.

Gartner prevede che entro il 2028, oltre il 50% dei modelli GenAI utilizzati dalle aziende sarà specifico per dominio. Inoltre, entro il 2029 i DSLM potenzieranno gli agenti IA per completare autonomamente il 50% delle attività aziendali, che è notevole rispetto a un misero 5% nel 2025.

Di conseguenza, i dati pronti per l’IA saranno un asset cruciale per le grandi aziende che desiderano fare affidamento sulla GenAI per gestire progetti IA su larga scala.

Per raggiungere questo obiettivo, i dati non strutturati dovrebbero prima essere pre-elaborati, raffinati, centralizzati e resi scopribili; ancora una volta, l’approccio basato sulla piattaforma può essere la mossa vincente. I team di piattaforma devono fornire pipeline di fine-tuning che alimentino questi modelli specializzati con la giusta conoscenza e i giusti vincoli.

Ciò significa andare oltre i modelli generici verso sistemi addestrati su dati di alta qualità, contestualmente governati e specifici per dominio, che riducono le allucinazioni, garantiscono la conformità e incoraggiano un processo decisionale informato.

Come prepararsi: bilanciare potenza e controllo

Quindi, come sopravvivere e prosperare nel 2026? Beh, risolvendo il paradosso dell’era dell’IA: avete bisogno della potenza ma non potete sacrificare il controllo.

In altre parole, velocità e produttività devono andare di pari passo con la governance e la conformità per affrontare i progressi tecnologici e al contempo la pressione competitiva, la dipendenza da sistemi legacy e la pressione normativa.

Il contesto è la chiave per sbloccare questo equilibrio; deriva dalla costruzione di una base di conoscenza che alimenta lo strato agentico dell’IA per un SDLC sicuro, affidabile e controllato:

• Esperienza di sviluppo self-service potenziata da IA: Lo strato agentico dell’IA non può poggiare sul caos. Avete bisogno di una piattaforma con policy e guardrail integrati by design, oltre a un developer portal con accesso self-service agli strumenti e dashboard di monitoraggio. Ciò garantisce che mentre i “Tiny Teams” si muovono velocemente, rimangano all’interno dei confini sicuri dei vostri standard architetturali.
• Dati pronti per l’IA: La piattaforma deve fungere da mediatore affidabile per i dati. Pipeline di dati modulari e soluzioni di dati avanzate consentono di centralizzare e governare i dati e i loro metadati, garantendo che l’IA agentica consumi semantiche di dati accurate e uniche per casi d’uso specifici.
• Applicazioni componibili: La velocità deriva dal riutilizzo. Una piattaforma componibile vi mantiene nel circolo virtuoso della componibilità che vi permette di assemblare componenti convalidati piuttosto che scrivere software rischioso da zero. In questo modo, è possibile ottenere velocità controllata e riusabilità governata su larga scala senza compromettere la sicurezza.

Verso un ecosistema condiviso: padroneggiate il vibe

Mentre il 2025 volge al termine, il panorama del platform engineering porta i semi del cambiamento guidato dalla dirompente GenAI, anticipando la rivoluzione dell’IA agentica. 

Alle porte del 2026, ci stiamo dirigendo verso un ambiente condiviso e unificato in cui coesistono sviluppatori umani e agenti IA. In questo nuovo paradigma, sia gli umani che gli agenti condividono lo stesso contesto, rispettano le stesse regole e si influenzano a vicenda all’interno di un unico flusso di lavoro.

Questa è l’essenza del futuro vibe: un’integrazione senza soluzione di continuità in cui l’intuizione umana e l’ingegneria del codice si fondono con la prototipazione IA e il perfezionamento iterativo. La IDP diventa lo strato di governance che assicura che gli agenti operino in un contesto univoco, guidando l’innovazione autonoma, aumentando la produttività e rafforzando la conformità, riducendo l’attrito e il rischio.

Il futuro appartiene a coloro che sapranno dirigere una tale “orchestra”. Ma questo futuro richiede un rinnovamento della mentalità culturale che dia priorità ai risultati, passando dalla semplice gestione dell’infrastruttura alla governance dell’intelligenza pura, dal temere l’automazione al padroneggiare il vibe dei propri sistemi.

Unitevi alla conversazione al prossimo Platmosphere 2026, il nostro evento annuale dedicato agli appassionati di tecnologia e al platform engineering, dove approfondiremo la costruzione di questo futuro in simbiosi con l’IA.