Ci sono numeri che descrivono una tecnologia e numeri che descrivono l’attesa attorno a una tecnologia. Il +221% con cui McKinsey apre il capitolo sullo sviluppo software agentico del Technology Trends Outlook 2026 appartiene alla seconda famiglia: misura gli annunci di lavoro pubblicati fra il 2024 e il 2025, non il codice scritto né i rilasci andati in produzione. È una distinzione da tenere per tutto il report, perché è la stessa che separa le aziende che nel 2026 hanno guadagnato produttività da quelle che l’hanno persa.
In questo articolo scoprirai:
- Che cosa fa McKinsey e come nasce il Technology Trends Outlook 2026
- Sviluppo software agentico: cosa misura davvero il +221% di McKinsey
- Dove vanno i capitali: infrastruttura AI verso i 770 miliardi nel 2026
- Il 30% di aziende dove la produttività è scesa dopo gli agenti AI
- Chi è McKinsey, perché non è una Big 4 e perché il report è gratuito
- Come dimensionare review, QA e debito tecnico prima di partire
Che cosa fa McKinsey e come nasce il Technology Trends Outlook 2026
McKinsey & Company è una società di consulenza strategica: lavora con grandi imprese, governi e istituzioni su decisioni di lungo periodo, dove investire, come riorganizzarsi, quali tecnologie adottare. Il Technology Trends Outlook è il suo rapporto annuale sulle tecnologie di frontiera ed è arrivato alla sesta edizione, pubblicata a settembre 2026. Esce una volta l’anno, il che significa che i numeri qui sotto sono la fotografia più recente disponibile e reggeranno fino all’autunno prossimo.
L’edizione 2026 analizza 14 tendenze tecnologiche e non lo fa per impressione: la metodologia incrocia brevetti, pubblicazioni scientifiche, investimenti in equity, domanda di talento e adozione dichiarata dalle aziende. È il motivo per cui vale la pena leggerlo anche quando non se ne condividono le conclusioni: i segnali sono separabili dalle interpretazioni. Quest’anno entrano due domini nuovi, lo sviluppo software agentico e l’AI applicata alla scoperta scientifica, e quattro delle quattordici tendenze sono esplicitamente AI-specific, mentre l’AI attraversa e amplifica le altre dieci.
Il taglio dell’edizione 2026 è dichiaratamente fisico: griglie elettriche, chip, robot, satelliti. La tecnologia esce dallo schermo. Per chi in Italia sta valutando cosa adottare, questo è il contesto in cui vanno lette scelte molto più piccole, come quelle che abbiamo analizzato parlando di priorità di investimento 2026 sull’AI agentica.
Sviluppo software agentico: cosa misura davvero il +221% di McKinsey
Per sviluppo software agentico si intende l’uso di agenti AI che non si limitano a suggerire codice ma eseguono compiti in autonomia lungo il ciclo di sviluppo: aprono file, scrivono test, propongono e applicano modifiche, iterano sui fallimenti. È il salto dal completamento automatico all’esecuzione, ed è il motivo per cui McKinsey ha promosso questo tema a tendenza a sé stante. Chi parte da zero trova il perimetro completo nella nostra guida su cosa sono gli agenti AI.
Il +221% di McKinsey misura la domanda di competenze, non l’adozione
Il +221% di annunci di lavoro fra 2024 e 2025, riportato nel rapporto completo, va letto per quello che è: una misura di domanda dichiarata dal mercato del lavoro. Non dice quante aziende hanno adottato questi strumenti, non dice se funzionano, non dice quanto codice producono. Dice che chi assume ha deciso che gli servono queste competenze, un indicatore di aspettativa, non di risultato. Confonderlo con un dato di adozione è l’errore più comune nella lettura di questo report, e la domanda utile diventa quali skills conviene sviluppare davvero.
Quanto capitale attira davvero lo sviluppo software agentico
Sul capitale la dinamica è ancora più netta. L’investimento equity nelle aziende di sviluppo software agentico è passato da livelli trascurabili fino al 2023 a circa 5 miliardi di dollari nel 2025, superando i 61 miliardi nel solo primo semestre 2026, una cifra però dominata da una singola acquisizione da 60 miliardi (Cursor), quindi non rappresentativa del flusso ordinario. McKinsey stima in quasi 1.000 miliardi di dollari il valore potenziale per le aziende che ricostruiscono l’intero ciclo di sviluppo prodotto, non solo la fase di scrittura del codice. È una proiezione condizionata, e la condizione, «ricostruire l’intero ciclo», è la parte difficile. Chi vuole capire come si passa dalla teoria a un’implementazione reale può partire dalla nostra guida sugli agenti AI su misura.
Dove vanno i capitali: infrastruttura AI verso i 770 miliardi nel 2026
La voce che attrae più capitale di qualunque altra è AI infrastructure and model architectures. Secondo la presentazione del report firmata McKinsey, il comparto ha raccolto circa 145 miliardi di dollari nel 2025 con una proiezione vicina ai 770 miliardi entro fine 2026. Va detto con precisione: i 145 miliardi sono un consuntivo, i 770 sono una stima McKinsey, e fra i due c’è un moltiplicatore superiore a cinque in dodici mesi. Nessuna proiezione di questa ampiezza andrebbe usata come se fosse un numero già accaduto.
Il quadro più sobrio è quello aggregato: cinque delle quattordici tendenze sono sulla traiettoria per almeno raddoppiare nel 2026 l’investimento del 2025, sviluppo software agentico, infrastruttura AI, AI per la ricerca scientifica, tecnologie spaziali e robotica. Il raddoppio è la soglia dichiarata; tutto ciò che sta sopra è scenario.
Il vincolo vero non è finanziario ma fisico, ed è la parte più interessante del report. Le tecnologie energetiche hanno attratto quasi 200 miliardi di dollari nel 2025, tra le cifre più alte di qualunque dominio tecnologico, e non per caso: oltre 2.500 gigawatt di progetti energetici sono fermi nelle code di allacciamento alla rete e i tempi di consegna dei trasformatori superano i due anni in molte regioni, mentre i data center AI statunitensi viaggiano verso un consumo elettrico paragonabile a quello dell’intera California entro il 2030. Il collo di bottiglia dell’AI industriale, nel 2026, è un pezzo di ferro con due anni di lista d’attesa.
Il 30% di aziende dove la produttività è scesa dopo gli agenti AI
Qui il report smette di essere entusiasta, ed è la ragione per cui merita lettura. Nel 30% circa delle aziende la produttività è calata dopo che i team hanno iniziato a usare strumenti di AI agentica, e solo il 25% di chi li usa ha ottenuto un’accelerazione significativa. Il quadro generale dell’adozione, 89% di organizzazioni che usano AI, 37% con impatto sui margini, l’abbiamo già ricostruito commentando i dati McKinsey su produttività e ROI a bilancio.
Agenti AI per lo sviluppo software: perché il codice cresce più dei rilasci
Il meccanismo è documentato con un numero che spiega tutto il resto: gli strumenti AI hanno aumentato l’attività di codifica del 180%, ma i rilasci effettivi sono cresciuti solo del 30%. Si produce molto più codice e si consegna quasi lo stesso software: la differenza finisce in revisione, debito tecnico e verifica. Il rapporto registra anche una diffidenza diffusa fra chi quel codice lo deve controllare, il 46% degli sviluppatori non si fida dell’accuratezza degli strumenti, il 33% dichiara fiducia e solo il 3% una fiducia alta.
Chi è McKinsey, perché non è una Big 4 e perché il report è gratuito
Due precisazioni ricorrenti, entrambe utili a pesare la firma su questi numeri. La prima: McKinsey non fa parte delle Big 4, Deloitte, PwC, EY e KPMG, nate dalla revisione contabile e le più grandi per fatturato. McKinsey appartiene all’MBB, insieme a Boston Consulting Group e Bain: le Big 4 vendono prevalentemente audit, fiscale e implementazione, l’MBB vende decisioni di vertice, ed è il mestiere coerente con un report annuale sulle tecnologie di frontiera.
La seconda: McKinsey è una partnership privata, non quotata, posseduta dai suoi partner. Il Technology Trends Outlook è gratuito perché genera relazioni commerciali, non perché sia un servizio pubblico. Non lo rende falso, lo rende un documento con un interesse, come quasi tutta la ricerca di mercato. Vale lo stesso criterio che applichiamo leggendo lo Stanford AI Index 2026: metodo dichiarato non significa proiezione garantita.
Cosa dimensionare prima di partire: review, QA e debito tecnico
La lettura operativa del divario 180% / 30% è una sola: l’agente non elimina il collo di bottiglia, lo sposta a valle, su revisione del codice, QA e debito tecnico, cioè esattamente dove nessuno lo aveva dimensionato. Un’azienda che introduce agenti di sviluppo senza aumentare la capacità di review si ritrova con più codice in coda e gli stessi rilasci di prima, più il debito accumulato. È lo stesso schema che emerge nell’analisi della software factory con agenti AI, e la ragione per cui il problema, come abbiamo argomentato, è quasi sempre organizzativo prima che tecnologico: perché l’AI generativa non genera ROI.
La regola pratica è separare i tre livelli che il report mescola: i consuntivi (il +221% sugli annunci, i 145 miliardi del 2025, il 30% di cali di produttività), le proiezioni (i 770 miliardi, i 1.000 miliardi di valore potenziale) e le raccomandazioni. I primi si possono usare per decidere; le seconde per orientarsi; le terze vanno tradotte sul proprio caso. Nessun dato aggregato dice se conviene a voi: per quello servono numeri vostri, come il perimetro di costo che abbiamo ricostruito in quanto costa un agente AI e la scelta di fondo fra fornitore e strumento che discutiamo in AI agent enterprise. Il report McKinsey dice dove va il mercato. Dove va la vostra azienda è un’altra misura, e la dovete fare voi.
Fonti:
- McKinsey, The top trends in tech (Technology Trends Outlook 2026)
- McKinsey Technology Trends Outlook 2026, rapporto completo (PDF)
- McKinsey, Global Tech Agenda 2026
- AdvisorAnalyst, The Intelligence Layer: McKinsey maps 14 technologies reshaping the economy in 2026
- Tribune India, McKinsey report shows productivity decline in 30% of companies using agentic AI
- FintechNews, Technology Trends Outlook 2026: il nuovo report McKinsey
- The Idea Farm, Technology Trends Outlook 2026
Domande frequenti
Quali sono le big 3 della consulenza?
Sono McKinsey, Boston Consulting Group e Bain & Company, indicate con l'acronimo MBB. Si tratta delle tre societa di consulenza strategica di riferimento, distinte dalle Big 4 che nascono invece dalla revisione contabile. McKinsey appartiene a questo gruppo, non alle Big 4.
Quali sono le Big Five aziende di consulenza?
Le Big Five erano Arthur Andersen, Deloitte, PricewaterhouseCoopers, Ernst & Young e KPMG. Dopo il collasso di Arthur Andersen legato al caso Enron nel 2002, il gruppo si e ridotto alle attuali Big 4. L'espressione Big Five e quindi storica e non descrive piu il mercato di oggi.
Il +221% di McKinsey misura l'adozione degli agenti AI nelle aziende?
No. Il +221% riguarda gli annunci di lavoro pubblicati fra il 2024 e il 2025 per competenze di sviluppo software agentico. Misura quindi la domanda dichiarata dal mercato del lavoro, non quante aziende usano davvero questi strumenti ne quali risultati ottengono. Per l'impatto reale il report indica altri numeri, come il 30% di aziende con produttivita in calo.
Quanto e difficile entrare in McKinsey?
Il processo di selezione e considerato fra i piu competitivi del settore e si articola in screening del curriculum, test attitudinali e piu round di case interview, in cui il candidato deve risolvere a voce un problema di business. McKinsey non pubblica tassi di accettazione ufficiali, quindi le percentuali che circolano online vanno prese come stime non verificate.
