La trasformazione digitale delle imprese continua a cambiare anche il mercato del lavoro. Intelligenza artificiale, dati, cloud, cybersecurity e sviluppo software stanno modificando processi e modelli operativi e, insieme alle tecnologie, evolvono le competenze necessarie per utilizzarle e integrarle nelle organizzazioni. Nel 2025 nell'Unione europea lavoravano 10,45 milioni di specialisti ICT, pari al 5% degli occupati. In Italia la quota si fermava al 3,8%, al di sotto della media europea.
Allo stesso tempo cresce la diffusione delle nuove tecnologie. Secondo ISTAT, nel 2025 l'utilizzo dell'intelligenza artificiale nelle imprese italiane con almeno 10 addetti è raddoppiato in un anno, passando dall'8,2% al 16,4%. Tra le aziende che hanno valutato l'adozione dell'AI senza poi procedere, il 58,6% indica la mancanza di competenze adeguate tra gli ostacoli. Tecnologie disponibili e capacità di utilizzarle, quindi, non crescono necessariamente alla stessa velocità. È in questa distanza che si inserisce una parte importante della domanda di nuove professionalità.
Incrociando domanda di lavoro, difficoltà di reperimento e prospettive di crescita, tra le figure più interessanti nel 2026 emergono AI e Machine Learning Engineer, Software Engineer e Developer, Data Engineer e Big Data Specialist, Data Scientist, Cybersecurity Specialist, Cloud Engineer e Cloud Architect, DevOps e Platform Engineer, Systems Analyst e IT Business Analyst.
Non si tratta di una classifica assoluta. Le diverse rilevazioni osservano il mercato da prospettive differenti e permettono di individuare sia le professionalità già molto richieste sia quelle che crescono più rapidamente o risultano più difficili da reperire. Anche le prospettive internazionali confermano una crescita significativa soprattutto nelle aree dell'intelligenza artificiale, dei big data, dello sviluppo software e della sicurezza informatica. Il cambiamento, però, non riguarda soltanto nuovi ruoli. Anche molte professioni consolidate stanno evolvendo insieme alle tecnologie e ai modelli operativi delle imprese.
L'intelligenza artificiale è una delle aree in cui il cambiamento appare più evidente. Dopo una prima fase dominata dalla sperimentazione, le aziende stanno portando sempre più spesso l'AI all'interno di applicazioni, prodotti e processi. AI Engineer e Machine Learning Engineer sviluppano e integrano sistemi basati su modelli di intelligenza artificiale. Accanto alla programmazione e al machine learning acquistano importanza la conoscenza dei Large Language Model, l'elaborazione del linguaggio naturale, la computer vision e la capacità di capire dove e come utilizzare queste tecnologie.
Anche il mercato italiano conferma la crescita di queste professionalità: una rilevazione sui ruoli in maggiore espansione nel 2026 colloca l'AI Engineer al primo posto, sulla base dell'evoluzione delle posizioni professionali negli ultimi tre anni e di un numero sufficiente di offerte di lavoro nell'ultimo anno.
La crescita dell'intelligenza artificiale non riduce l'importanza dello sviluppo software. Applicazioni distribuite, servizi cloud, integrazioni e modernizzazione dei sistemi continuano ad alimentare la domanda di sviluppatori. Secondo il Sistema Informativo Excelsior, realizzato da Unioncamere con il Ministero del Lavoro e delle Politiche Sociali, nel 2025 sono state programmate 18.160 entrate per analisti e progettisti di software, con una difficoltà di reperimento del 67%. A cambiare è soprattutto il modo in cui questi professionisti lavorano. Gli strumenti di AI coding stanno entrando sempre più spesso nelle attività quotidiane e possono supportare la scrittura del codice, la generazione di test, la documentazione e altre fasi del ciclo di sviluppo.
Questo sposta progressivamente il ruolo del developer da semplice autore di codice a figura capace di orchestrare strumenti, sistemi, AI e processi. La responsabilità del professionista resta però centrale: il codice proposto dall'intelligenza artificiale deve essere compreso, verificato, validato e inserito correttamente nell'architettura complessiva dell'applicazione. Per questo, accanto alle competenze tecniche, acquistano ancora più valore il pensiero critico, la capacità di valutare la qualità degli output, la conoscenza dell'architettura software e la collaborazione con professionalità differenti. In un contesto in cui l'AI può accelerare molte attività, saper giudicare quando e come utilizzare ciò che produce diventa parte integrante del lavoro dello sviluppatore.
La crescita dell'intelligenza artificiale e dell'analisi dei dati aumenta il valore delle professionalità capaci di raccogliere, organizzare e interpretare informazioni in modo affidabile. Data Engineer e Big Data Specialist lavorano soprattutto sulle architetture e sui flussi che rendono disponibili i dati, mentre il Data Scientist si concentra sulla loro analisi, utilizzando statistica, programmazione e machine learning per ricavare informazioni utili alle decisioni.
Il trend è sostenuto anche dall'evoluzione delle imprese italiane: secondo ISTAT, nell'arco di due anni la quota di aziende con almeno 10 addetti che effettua analisi dei dati è passata dal 26,6% al 42,7%. Con la crescente convergenza tra dati e intelligenza artificiale, queste competenze trovano applicazione in un numero sempre maggiore di processi e progetti aziendali.
La crescita dei servizi digitali rende sempre più importante poter contare su infrastrutture sicure, affidabili e capaci di evolvere. In questo scenario, Cybersecurity Specialist, Cloud Engineer, Cloud Architect, DevOps e Platform Engineer assumono un ruolo centrale.
Le loro competenze restano diverse, ma operano sempre più spesso su ambiti interconnessi: protezione di dati e sistemi, gestione degli ambienti cloud, automazione e continuità delle applicazioni. Per le imprese significa poter sviluppare e gestire servizi digitali con maggiore sicurezza, flessibilità e controllo.
Accanto alle competenze più tecniche cresce il valore delle figure capaci di collegare tecnologia ed esigenze aziendali. Systems Analyst e IT Business Analyst analizzano processi e requisiti, contribuendo a tradurre gli obiettivi dell'organizzazione in soluzioni tecnologiche. Per questi ruoli, alle competenze digitali si affiancano capacità di analisi, problem solving e collaborazione.
Nel 2026 la specializzazione resta importante, ma il mercato richiede sempre più spesso competenze capaci di integrarsi. AI e Data Science dipendono dalla qualità dei dati, il cloud si intreccia con sicurezza e automazione, mentre lo sviluppo software incorpora strumenti basati sull'intelligenza artificiale. Accanto alle competenze tecniche restano centrali pensiero analitico, problem solving, collaborazione, adattabilità e apprendimento continuo.
Stanno inoltre emergendo nuove specializzazioni legate soprattutto all'intelligenza artificiale, come MLOps (Machine Learning Operations), AI governance e sicurezza dei sistemi AI. Sono ambiti ancora in evoluzione, ma indicano una direzione chiara: adottare una tecnologia significa anche saperla integrare, gestire, governare e proteggere.
Nel digitale, la formazione non si conclude con l'ingresso nel mondo del lavoro. Tecnologie, strumenti e ruoli evolvono rapidamente e richiedono un aggiornamento continuo delle competenze. La disponibilità di professionalità adeguate è una sfida anche per le imprese: tra le aziende italiane che hanno valutato l'utilizzo dell'intelligenza artificiale senza poi adottarla, il 58,6% indica la mancanza di competenze tra gli ostacoli.
È in questo rapporto tra innovazione e sviluppo professionale che si inserisce anche l'esperienza di S2E | Solutions to Enterprises. L'azienda conta oltre 430 professionisti, 375 specializzati nelle tematiche IT, e opera in molte delle aree che stanno trasformando il mercato digitale, dall'intelligenza artificiale ai dati, dalla cybersecurity al cloud e all'automazione.
Lo stesso approccio si ritrova nelle S2E Academy, percorsi di ricerca, selezione e formazione rivolti a diplomati, neolaureati e laureandi in ambito STEM. Nel tempo hanno coinvolto ambiti come Business Analysis, sviluppo software, RPA, Cybersecurity, Data Engineering e Cloud Engineering, combinando formazione, orientamento e affiancamento pratico.
Le Academy vengono progettate e realizzate in stretta collaborazione con le aziende clienti di S2E, che partecipano attivamente alla definizione dei contenuti formativi e ne diventano sponsor. Al termine del percorso, sono proprio queste aziende ad accogliere e inserire nei propri team le persone formate, favorendo un collegamento diretto tra acquisizione delle competenze e opportunità professionali concrete. Il valore di questi percorsi non sta soltanto nell'apprendere una tecnologia, ma nel costruire competenze capaci di evolvere nel tempo. Uno sviluppatore può avvicinarsi al cloud o all'intelligenza artificiale, un professionista dei sistemi può orientarsi verso il mondo DevOps, mentre un percorso nell'area Data può aprire nuove opportunità nell'analytics e nel machine learning.
In un mercato in continuo cambiamento, scegliere una specializzazione resta importante. Ma lo è altrettanto costruire una professionalità capace di crescere insieme alla tecnologia, grazie a percorsi formativi che mettono in connessione persone, competenze e imprese sin dall'inizio della carriera.
Le professioni digitali più richieste nel 2026 raccontano un mercato in cui i confini tra ruoli e competenze stanno diventando meno rigidi. Le specializzazioni restano importanti, ma cresce il valore di chi sa combinarle e metterle al servizio degli obiettivi aziendali. I ruoli continueranno a evolvere e nuove professionalità emergeranno insieme alle tecnologie. Per costruire una carriera nel digitale non basta quindi scegliere una specializzazione: serve anche la capacità di continuare ad apprendere e trasformare le proprie competenze in valore nel tempo.
Accanto alle professioni digitali ormai consolidate, l'intelligenza artificiale sta facendo evolvere ruoli esistenti e favorendo la nascita di nuove professionalità.
Tra le nuove specializzazioni che stanno evolvendo i ruoli attuali troviamo AI Engineer, AI-Augmented Engineer, Business Designer, AI Product Scientist e AI Infrastructure Engineer. Parallelamente stanno emergendo nuove figure professionali come AI Solution Architect, AI Agent Engineer e AI Security Engineer. È un'evoluzione che mostra come l'AI non stia soltanto creando nuovi job title, ma stia ridefinendo competenze e responsabilità di molte professionalità già presenti nel mercato digitale.
Cresce soprattutto la domanda di competenze in intelligenza artificiale, dati, cybersecurity, cloud e automazione, insieme a capacità trasversali come problem solving, pensiero critico, collaborazione, gestione del cambiamento e apprendimento continuo.
AI, sviluppo software, dati, cybersecurity e cloud sono tra le aree con le prospettive più interessanti. Le opportunità aumentano per chi sa combinare competenze diverse e aggiornarle nel tempo.
Tra gli ambiti emergenti troviamo MLOps, AI governance e sicurezza dei sistemi AI. Sono specializzazioni in crescita, ma ancora meno consolidate rispetto ai profili digitali più tradizionali.