Dando uno sguardo ai nuovi trend AI e Data 2026, diventare Data Analyst non è mai stato così strategico per i giovani professionisti.
Le aziende cercano disperatamente profili tecnici in grado di trasformare l'enorme quantità di dati a disposizione in valore economico.
Sebbene i requisiti tecnici (come la padronanza di Python e SQL) siano la base, oggi servono competenze ibride che garantiscano adattabilità e flessibilità, soprattutto in questo momento storico in cui il mercato è dominato dall'intelligenza artificiale. È una carriera promettente e con ottime prospettive di crescita, accessibile a chiunque voglia investire nella giusta formazione per acquisire le skill più richieste.
Se sei pronto a iniziare subito, tra i Percorsi di Carriera di Data Masters troverai proprio un Corso per diventare Data Analyst, 100% online, che ti permette di seguire le lezioni dove e quando vuoi. La didattica è studiata per garantirti feedback e valutazioni personalizzate, guidandoti attraverso esercitazioni pratiche e project work basati su dataset aziendali reali.
Cosa ci dicono i trend AI e Data per il 2026
Le più recenti analisi McKinsey, contenute nel report "State of AI 2025", raccontano un paradosso critico per le aziende: quasi tutte utilizzano l'AI e molte stanno sperimentando gli AI agent, eppure solo una piccola minoranza, intorno al 6%, riesce a trasformare tutto questo in valore economico stabile.
Questa statistica segna una netta frattura tra chi fa esperimenti e chi, invece, costruisce competenze immediatamente spendibili per il business. Il professionista di successo del 2026 deve sapersi posizionare in questa seconda categoria, dimostrando di possedere un set di skill che va oltre l'analisi di base. Quindi non solo la capacità di estrarre insight, ma di progettare l'intera architettura che rende possibile il lavoro degli agenti intelligenti basati sull’AI.
Non a caso, il 2025 ha segnato l'apice dell'evoluzione degli AI agent. Non parliamo di semplici chatbot, ma di strumenti dinamici, in grado di pianificare attività complesse, interagire con API, gestire il movimento dei dati, redigere report e orchestrare interi flussi di lavoro.
Per il 2026, si prevede un ulteriore salto qualitativo. Nelle previsioni Forrester, le applicazioni enterprise evolveranno da strumenti focalizzati sull'utente a vere e proprie piattaforme progettate per ospitare una "forza lavoro digitale" (digital workforce) composta da AI agent autonomi nell'esecuzione di porzioni significative del lavoro.
I consigli di Data Masters
Ecco perché questo è il momento giusto per formarsi. In primis, ti consigliamo di investire in skill di base solide. Parliamo di data engineering e gestione delle data platform per garantire la qualità dei dati e pipeline affidabili. Essenziali anche il machine learning e MLOps per portare i modelli in produzione, assicurando monitoraggio e retraining. Per progettare flussi completi, non possono mancare prompt engineering e LLM in produzione.
Molto importante poi padroneggiare le cosiddette skill "agentiche" e l'AI di nuova generazione. Questo significa saper progettare AI agent in produzione capaci di eseguire azioni multi-step, dotati di memoria e guardrail. Senza dimenticare la costruzione di sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation) robusti, indispensabili per prendere decisioni verificabili sulla base di dati aggiornati.
Ci sono, infine, tutte le skill di business, governance e collaborazione. È indispensabile, per chi si affaccia nel mondo del lavoro, saper leggere i principali KPI di business e riuscire a collaborare con tutti i team aziendali (business, legal, sicurezza e risorse umane), definendo ruoli, policy e responsabilità per gestire gli agenti AI in modo trasparente e sicuro.
Questa necessità è confermata dai numeri: secondo l'Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano, il mercato del Data Management & Analytics in Italia nel 2025 ha mantenuto un tasso di crescita del 20% ed è destinato a chiudere l'anno a quota 4,1 miliardi di euro. A trainare questa spesa è soprattutto la componente di Business Intelligence e Data Science (+27%), spinta dalla domanda di servizi esterni per progetti di AI e Generative AI. Le soluzioni di GenAI pronte all'uso, utilizzate per accelerare i processi aziendali (augmentation), pesano già circa il 5% del valore totale del mercato. Insomma, uno scenario estremamente favorevole per chi dimostra di possedere competenze avanzate.
