Il mercato dei database è enorme. Secondo IDC, solo in Italia vale circa 1,3 miliardi di euro all’anno e continua a crescere: a livello globale raggiungerà i 153 miliardi di dollari entro il 2027. Una delle principali aree di espansione sarà strettamente legata all’adozione dell’AI, che dipende molto dai dati per poter generare output utili e affidabili. Tuttavia, non tutti i database sono adatti a sostenere questa evoluzione: la vera sfida è scegliere la tecnologia giusta, in grado di potenziare sviluppatori e aziende nel creare e distribuire applicazioni che servono e dove servono.
Man mano che le organizzazioni accelerano l’adozione dell’AI, dall’automazione alle architetture agentiche avanzate, il database non è più un semplice componente di backend, ma diventa un abilitatore centrale dell’innovazione. L’AI di oggi richiede modelli dati flessibili, contestualizzati e capaci di sostenere il cambiamento continuo, garantendo al contempo fiducia, governance e prestazioni su larga scala.
Questa trasformazione non riguarda soltanto i mercati globali, ma è particolarmente rilevante anche in Italia e in Europa, dove le aziende si muovono tra sistemi legacy, normative rigorose e una crescente pressione per migliorare la produttività con l’AI. I database moderni stanno emergendo come la fondamenta di questa evoluzione: supportano dataset non strutturati o semi-strutturati, integrano funzioni avanzate di retrieval e ricerca vettoriale e collegano i dati aziendali privati con i modelli AI in piena sicurezza, garantendo affidabilità e scalabilità.
L'evoluzione del mercato dimostra un cambio di paradigma irreversibile: le architetture rigide del passato hanno ceduto il passo a sistemi capaci di sostenere la complessità odierna. I database relazionali, concepiti decenni fa, si sono rivelati spesso inadatti a scalare con la velocità richiesta dalle moderne applicazioni. La risposta a questo limite strutturale è stata il modello documentale basato su JSON, che ha reso la gestione di dati complessi estremamente fluida e intuitiva per gli sviluppatori. Oggi, alle porte dell'era dell'AI, questa flessibilità non rappresenta più solo un vantaggio tecnico, ma un requisito strategico indispensabile: scegliere un'architettura dati adattabile è la decisione critica che determina la capacità di un'azienda di innovare in sicurezza.
AI agentica: la vera trasformazione in arrivo
Le applicazioni di Generative AI hanno già iniziato a migliorare la produttività, a scrivere codice, a redigere documenti e a rispondere alle domande. Ma la vera trasformazione sta nell'AI agentica: applicazioni che percepiscono, decidono e agiscono. Questi agenti intelligenti non seguono solo i workflow: perseguono i risultati, ragionando sui passi migliori per raggiungerli. E in questo ciclo, il database è indispensabile. Fornisce la memoria che consente agli agenti di percepire il contesto, i fatti che consentono loro di decidere in modo intelligente e lo stato che consentirà loro di agire in modo coerente.
Ecco perché i dati di un'azienda sono il suo bene più prezioso. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) possono generare risposte, ma è il database che fornisce continuità, collaborazione e vera intelligenza. Il futuro dell'AI non riguarda solo il ragionamento, ma anche il contesto, la memoria e la potenza dei propri dati.
Un esempio concreto di questa trasformazione in Italia arriva da TeamSystem, leader italiano nelle soluzioni digitali di gestione aziendale con oltre 2,5 milioni di clienti in Europa. L’azienda ha introdotto agenti AI conversazionali e sistemi RAG avanzati, consolidando enormi volumi di dati eterogenei per fornire agli agenti una memoria affidabile. In questo modo, ha ridotto drasticamente i tempi delle attività ripetitive e ha migliorato il customer support. Il database è diventato così il motore che permette agli agenti di comprendere il contesto fiscale, normativo o documentale, anticipare le richieste, rispondere con coerenza e agire in sicurezza.
Un altro caso emblematico è quello di altermAInd, nata dal team digitale di illimity Bank, punta a generare nuovo valore sia per il business che per il cliente finale. Nella piattaforma di AI governance, Gravity, gli agenti AI operano su dati in tempo reale, mantenendo velocità e precisione critiche per la supervisione dell'AI aziendale. Guardando al futuro, altermAInd sta esplorando la ricerca vettoriale e i workload generativi multimodali, per costruire sistemi multi-agente e protocolli AI di nuova generazione.
Il database ideale per l'AI trasformativa
Quindi, qual è il database ideale per l'AI agentica? Deve riflettere la complessità di oggi e il cambiamento di domani. Deve parlare il linguaggio dell'AI, che è sempre più il JSON. Deve integrare il recupero avanzato dei dati grezzi, dei metadati e degli embedding, non solo la corrispondenza esatta, ma anche il significato e l'intento. Deve collegare dati privati e LLM con embedding e reranker della massima qualità. E deve fornire le prestazioni, la scalabilità e la sicurezza necessarie per alimentare le applicazioni mission-critical su scala globale.
Il futuro di come le organizzazioni operano e si relazionano con clienti sarà definito dall’AI agentica, e solo chi saprà preparare i propri dati a questo scenario avrà un vantaggio competitivo. Questa fase di trasformazione, in cui gli agenti passano dalla semplice automazione alla capacità di perseguire obiettivi complessi, rappresenta il primo vero test della maturità del database aziendale. Può fungere da nucleo indispensabile dell’architettura AI, fornendo contesto, memoria e la base della vera intelligenza? È moderno, adattivo e performance-driven?
Sono queste le domande strategiche da porsi nel 2026 per preparare la propria organizzazione a sfruttare appieno il potenziale trasformativo dell’AI agentica.