Il 2026 potrebbe cambiare il ritmo degli investimenti tecnologici: l’adozione dell’Intelligenza Artificiale è ancora bassa, ma la spesa aziendale sta accelerando. Ecco perché Dan Ives punta su tre azioni AI capaci di sorprendere il mercato.
Riepilogo dei punti chiave
- Intelligenza Artificiale: l’adozione nelle aziende è ancora agli inizi, ma investimenti e casi d’uso crescono rapidamente.
- Azioni AI meno “ovvie” possono guidare la prossima fase: cybersecurity, workflow e piattaforme dati.
- Investire nel 2026 richiede disciplina: volatilità e rotazioni settoriali creano opportunità, non solo rischi.
Perché il 2026 può diventare l’anno più importante per l’AI
Quando un tema domina le prime pagine, è facile pensare che “sia già tutto prezzato”. Nel caso dell’Intelligenza Artificiale, questa convinzione rischia di diventare un errore costoso, soprattutto per chi sta costruendo adesso una strategia di investimenti tecnologici. La tesi di Dan Ives è chiara: molti investitori sottostimano la scala reale del cambiamento, perché confondono l’entusiasmo di mercato con il livello effettivo di adozione nelle aziende.
Il punto non è stabilire se l’AI sia “il futuro”: lo è già nel presente, ma solo per una minoranza di imprese. Una parte consistente del tessuto produttivo sta ancora valutando come integrare modelli, automazione e dati nei processi quotidiani. Questo divario tra narrativa e implementazione crea un terreno fertile per la prossima gamba di crescita: chi fornisce piattaforme e servizi che rendono l’AI operativa, misurabile e sicura può beneficiare di budget ricorrenti e di contratti pluriennali.
In questa prospettiva, il 2026 non viene descritto come un anno “facile” o lineare. Al contrario: Dan Ives insiste sul fatto che i momenti di tensione, i ritracciamenti e i reset di valutazione fanno parte di ogni grande ciclo tecnologico. La differenza, per chi vuole investire nel 2026, è imparare a distinguere una correzione fisiologica da un deterioramento strutturale dei fondamentali. Qui entrano in gioco tre nomi che, secondo questa lettura, potrebbero risultare più determinanti di quanto il mercato si aspetti: Palo Alto Networks, ServiceNow e Salesforce.
- 1. Perché il 2026 può diventare l’anno più importante per l’AI
- 2. Il contesto: AI ancora poco adottata, ma la spesa corre più delle stime
- 3. Volatilità non significa fallimento: come leggere i “reset” prima del 2026
- 4. Le 3 Azioni AI chiave per il 2026 secondo Dan Ives
- 8. Come impostare una strategia per investire nel 2026 senza farsi guidare dalle emozioni
- 9. Come gli investitori dovrebbero muoversi: domande e risposte pratiche
Il contesto: AI ancora poco adottata, ma la spesa corre più delle stime
Uno dei passaggi più interessanti del ragionamento riguarda la metrica più trascurata da chi guarda solo i prezzi: il tasso di adozione reale dell’Intelligenza Artificiale nelle imprese. Se una quota limitata di aziende ha già integrato l’AI in modo “materiale” (non sperimentale), significa che la curva di diffusione è lontana dalla maturità. Per gli investitori, questa è una variabile cruciale: quando l’adozione è agli inizi, la domanda di infrastruttura, sicurezza, dati e automazione tende a crescere per anni, non per trimestri.
Un secondo elemento riguarda i budget. Le imprese non stanno spendendo solo per “provare” l’AI: stanno allocando capitale per rendere affidabili i sistemi, proteggere gli accessi, monitorare le performance e automatizzare flussi di lavoro. In un contesto del genere, i vincitori non sono soltanto i fornitori di chip o i grandi nomi più citati, ma anche chi diventa indispensabile nel funzionamento quotidiano dell’organizzazione. Per un investitore, questa distinzione è utile perché consente di diversificare il tema azioni AI su più sotto-settori: cybersecurity, enterprise software, workflow automation, CRM e data management.
Va aggiunto un aspetto psicologico: durante le fasi di accelerazione tecnologica, il mercato alterna euforia e paura con rapidità. Le rotazioni da “growth” a “value”, i tagli di multipli e i sell-off su risultati comunque solidi sono frequenti. La disciplina diventa quindi parte integrante del rendimento: non basta scegliere il tema giusto, serve scegliere le aziende con ricavi ricorrenti, alta retention e capacità di trasformare l’AI in prodotto vendibile.
Volatilità non significa fallimento: come leggere i “reset” prima del 2026
Per chi inizia ad investire ora, la volatilità può sembrare un segnale di pericolo. In un ciclo come quello dell’Intelligenza Artificiale, spesso è l’opposto: la volatilità è il prezzo da pagare per partecipare a un trend pluriennale. I “reset” di valutazione, quando non sono accompagnati da un crollo dei fondamentali, possono creare punti d’ingresso migliori e migliorare il rapporto rischio/rendimento per chi ha un orizzonte coerente con la trasformazione in atto.
Il modo più pratico per interpretare questi movimenti è separare i driver di breve dai driver di medio-lungo periodo. Nel breve contano sentiment, tassi, prese di profitto e rotazioni settoriali. Nel medio periodo contano: crescita del backlog, rinnovi, espansione dei margini, capacità di cross-selling e aumento del “wallet share” sui clienti esistenti. Su questo impianto si appoggia la scelta dei tre titoli: non sono scommesse speculative, ma piattaforme già integrate nei processi aziendali, con monetizzazione progressiva dei casi d’uso AI.
Le 3 Azioni AI chiave per il 2026 secondo Dan Ives
Palo Alto Networks, la cybersecurity diventa spesa obbligata
Palo Alto Networks rappresenta una tesi molto concreta: più AI significa più complessità, più dati in movimento, più superfici d’attacco. Ogni nuovo progetto di automazione, ogni integrazione tra sistemi, ogni agente AI che interagisce con database e applicazioni apre potenziali vulnerabilità. Di conseguenza, la cybersecurity tende a spostarsi da “capitolo discrezionale” a componente non negoziabile del budget IT.
Negli ultimi anni l’azienda ha ampliato il proprio perimetro oltre il concetto tradizionale di firewall, evolvendo verso una piattaforma che copre sicurezza di rete, cloud, identità e osservabilità. Questo approccio risponde a una domanda crescente delle imprese: ridurre il numero di fornitori e semplificare la gestione. Per un investitore, la piattaforma integrata conta perché aumenta la probabilità di upsell e riduce il rischio di churn, trasformando i clienti in relazioni pluriennali.
Dal punto di vista operativo, il mercato tende a penalizzare le aziende quando acquisiscono società e devono integrare tecnologie e team. Eppure, se la strategia è coerente, le acquisizioni possono allargare il total addressable market e rafforzare la proposta. Nel caso di Palo Alto, l’espansione su identità e osservabilità è particolarmente rilevante: con l’AI cresce la necessità di controllare “chi” accede a “cosa” e di monitorare in tempo reale prestazioni e anomalie di infrastrutture sempre più complesse.
Per chi guarda alle azioni AI con un criterio prudente, la parola chiave qui è “necessità”: la sicurezza non è una moda, è una condizione di funzionamento. Se nel 2026 l’adozione AI accelera, la spesa in cybersecurity può crescere in modo strutturale, sostenendo ricavi e margini di chi ha già una piattaforma completa e scalabile.
Spunto di lettura tecnica per investitori
Quando un titolo “di qualità” sottoperforma durante un rally di mercato, spesso entra in una fase di accumulo. In ottica di investire nel 2026, molti investitori valutano aree di supporto, volumi in aumento sui rimbalzi e la capacità del prezzo di recuperare medie mobili chiave dopo i ritracciamenti. L’idea non è prevedere il minimo, ma identificare un ritorno di forza relativa quando il mercato ricomincia a prezzare la resilienza dei fondamentali.
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ServiceNow, l’AI che aumenta produttività senza cambiare tutto
ServiceNow è un esempio di investimenti tecnologici legati all’AI con un vantaggio spesso sottovalutato: l’azienda è già “dentro” i flussi operativi. La sua piattaforma gestisce workflow in IT, risorse umane, sicurezza, customer service e operations. Questo posizionamento crea un effetto collante: una volta che i processi aziendali sono orchestrati lì, sostituire il sistema diventa complesso, costoso e rischioso.
Qui entra in gioco un concetto decisivo per principianti ed esperti: ricavi ricorrenti e retention elevata. Un modello basato su abbonamenti, rinnovi e ampliamento dei contratti può risultare più resistente durante i periodi di volatilità. Se l’AI viene integrata direttamente in quei workflow, l’azienda non deve “convincere” i clienti a cambiare: deve rendere più efficiente ciò che già esiste, aumentando il valore percepito e rafforzando il pricing power.
La logica di Dan Ives su ServiceNow è lineare: l’AI non sostituisce la piattaforma, la rende più indispensabile. Prodotti e funzionalità che inseriscono assistenti e automazioni nelle richieste di supporto, nella gestione ticket, nella compliance o nella sicurezza riducono tempi e attriti. Il risultato è un ROI più facile da misurare per i CFO, fattore che spesso sblocca budget anche in contesti macro meno favorevoli.
Dal lato valutativo, i drawdown sui software “large cap” possono creare disallineamenti: se i margini migliorano e la crescita resta solida, un multiplo più basso rispetto alla storia può trasformarsi in un’opportunità. Per chi vuole investire nel 2026, la combinazione tra piattaforma core, AI integrata e leverage operativo è uno dei profili più interessanti del segmento azioni AI.
Spunto operativo: cosa osservare nei prossimi trimestri
Oltre ai ricavi, ha senso seguire la crescita dei contratti enterprise di grandi dimensioni, l’adozione delle funzionalità AI sui clienti esistenti e l’evoluzione dei margini di free cash flow. Sono segnali che indicano se l’AI sta diventando un acceleratore di monetizzazione oppure resta una funzione accessoria.
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Salesforce, la scommessa “contrarian” su agenti e dati
Salesforce è il nome più controverso dei tre, ed è proprio questo a renderlo interessante nella tesi di Dan Ives. Quando un titolo grande e noto delude, il mercato tende a fissarsi sugli errori passati. Un investitore orientato al 2026 dovrebbe chiedersi una cosa diversa: l’azienda sta cambiando in modo credibile la propria traiettoria economica grazie all’Intelligenza Artificiale?
Il cuore della trasformazione ruota attorno agli agenti AI applicati ai processi di vendita, assistenza, marketing, commerce e collaboration. Non parliamo di una feature cosmetica, ma di un tentativo di rendere l’AI capace di agire su dati e flussi operativi, con azioni suggerite, automatizzazioni e miglioramento continuo. In termini pratici, se un’impresa utilizza Salesforce come sistema nervoso commerciale, l’introduzione di agenti può alzare produttività e qualità delle decisioni senza rifare l’architettura informatica.
Per un investitore, Salesforce è un caso studio utile perché mostra un altro volto delle azioni AI: non solo “hardware” e infrastruttura, ma piattaforme che organizzano dati e relazioni con il cliente. Quando il mercato assegna multipli più bassi a un leader storico, ma l’azienda migliora disciplina sui costi e monetizzazione dell’AI, il profilo rischio/rendimento può cambiare rapidamente.
La parola chiave qui è “visibilità”: i contratti pluriennali e le obbligazioni di performance residue offrono una lettura anticipata della domanda futura. Se la pipeline cresce e la guidance migliora, il mercato tende a ricalibrare la valutazione. Per chi punta a investire nel 2026, Salesforce potrebbe rientrare tra i beneficiari più sottovalutati se l’esecuzione resta coerente e l’adozione degli agenti si traduce in ricavi ricorrenti aggiuntivi.
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Come impostare una strategia per investire nel 2026 senza farsi guidare dalle emozioni
Un articolo sulle azioni AI rischia di diventare rumoroso se non porta a un metodo. La tesi di Dan Ives suggerisce un approccio pratico: cercare aziende che “operazionalizzano” l’AI, cioè la trasformano in strumenti che le imprese pagano perché riducono rischi o aumentano produttività. Cybersecurity, workflow e CRM sono tre pilastri concreti, legati a budget ricorrenti.
Chi è alle prime armi può trarre vantaggio da due principi:
- primo, orizzonte temporale coerente (12-36 mesi) per un trend che si sviluppa in anni;
- secondo, gestione del rischio tramite ingressi graduali e attenzione ai livelli tecnici più osservati dal mercato.
Gli investitori esperti, invece, spesso combinano analisi fondamentale (retention, backlog, margini, cash flow) e analisi tecnica (forza relativa, trend, supporti/resistenze) per scegliere timing e dimensionamento.
In sintesi, il 2026 potrebbe premiare chi separa il “rumore” dai risultati misurabili. L’Intelligenza Artificiale sta entrando in una fase in cui conta l’esecuzione: sicurezza, automazione e dati diventano infrastruttura operativa. Se questa lettura è corretta, Palo Alto Networks, ServiceNow e Salesforce possono essere tre esempi di investimenti tecnologici con logiche diverse ma un denominatore comune: sono già integrati nei processi aziendali e possono monetizzare l’adozione AI a scala.
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Come gli investitori dovrebbero muoversi: domande e risposte pratiche
Ha senso investire nell’Intelligenza Artificiale nel 2026 anche se si è principianti?
Sì, l’Intelligenza Artificiale può essere un tema interessante anche per chi è alle prime armi, purché venga affrontato con un approccio graduale e consapevole. Non è necessario selezionare titoli altamente speculativi: molti investitori preferiscono iniziare da azioni AI legate a modelli di business solidi, già profittevoli e integrate nei processi aziendali. L’obiettivo non è “anticipare il mercato”, ma comprendere il trend e costruire esposizioni coerenti con il proprio profilo di rischio.
Meglio puntare su singole azioni AI o su una strategia più diversificata?
Per chi non ha esperienza, una strategia troppo concentrata può aumentare la volatilità emotiva e finanziaria. Una soluzione equilibrata consiste nel diversificare l’esposizione all’AI, includendo aziende attive in ambiti differenti come sicurezza informatica, software enterprise e automazione dei processi. Questo approccio riduce il rischio legato a singole società e permette di beneficiare della crescita complessiva degli investimenti tecnologici.
Quando è il momento giusto per acquistare azioni AI?
Non esiste un momento “perfetto”. Molti investitori adottano una logica progressiva, investendo nel tempo anziché in un’unica soluzione. Questo metodo consente di attenuare l’impatto della volatilità e di evitare decisioni impulsive legate ai movimenti di breve periodo. Nell’ottica di investire nel 2026, la coerenza e la disciplina contano più del timing preciso.
Quali aspetti valutare prima di investire in azioni legate all’AI?
Prima di prendere qualsiasi decisione, è utile concentrarsi su elementi semplici ma fondamentali:
- il modello di business dell’azienda e la sua capacità di generare ricavi ricorrenti
- il ruolo concreto dell’Intelligenza Artificiale nei prodotti o servizi offerti
- la solidità finanziaria e la sostenibilità della crescita
Questi fattori aiutano a distinguere tra aziende che utilizzano l’AI come leva strutturale e quelle che la citano solo come elemento di marketing.
Con quali strumenti è possibile acquistare azioni AI in modo efficiente?
Molti investitori operano tramite piattaforme professionali a basso costo, che permettono di accedere ai principali mercati azionari internazionali con commissioni contenute e strumenti di analisi di base. Tra le soluzioni più utilizzate figurano i broker che abbiamo elencato in tabella. La scelta della piattaforma dipende dalle proprie esigenze operative, dall’esperienza personale e dagli strumenti messi a disposizione per la gestione del rischio.
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Avvertenza sui rischi: il trading di CFD e crypto comporta un rischio elevato di perdita rapida di denaro. Valuta se comprendi il funzionamento degli strumenti e se puoi sostenere il rischio di perdere denaro.
È necessario fare trading attivo sulle azioni AI per ottenere risultati?
No. L’investimento e il trading sono approcci diversi. Molti investitori preferiscono una strategia di medio-lungo periodo, focalizzata sulla crescita strutturale dell’AI, evitando operazioni frequenti. Questo stile può risultare più adatto a chi non ha tempo o competenze per seguire quotidianamente i mercati e desidera ridurre lo stress decisionale.
Qual è l’errore più comune quando si investe in Intelligenza Artificiale?
Uno degli errori più diffusi è inseguire l’entusiasmo del momento senza una strategia chiara. L’AI è un tema potente, ma non tutte le aziende beneficeranno allo stesso modo della sua diffusione. Mantenere un approccio razionale, basato su studio e gradualità, aiuta a evitare decisioni dettate dall’emotività.
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