PMBOK® Guide 8, Agile, Intelligenza Artificiale e sostenibilità stanno componendo un nuovo quadro per la professione.
Una lettura per capire dove sta andando il Project Management e quali cambiamenti osservare nei prossimi mesi.
L’estate può essere un buon momento per rallentare, uscire per qualche istante dall’operatività quotidiana e osservare con maggiore distanza ciò che sta cambiando intorno a noi.
E il Project Management, in questo 2026, sta cambiando molto.
Nel nostro ultimo approfondimento abbiamo analizzato come il PMBOK® Guide – Eighth Edition stia ridefinendo il futuro del Project Management e un messaggio che ne rappresenta bene la direzione: il successo di un progetto non può essere valutato soltanto attraverso tempi, costi e scope, ma deve essere collegato al valore realmente generato per organizzazioni e stakeholder.
Ma il PMBOK® Guide 8 non rappresenta un cambiamento isolato.
Se allarghiamo lo sguardo alle pubblicazioni più recenti del Project Management Institute (PMI) emerge un quadro più ampio.
Value Delivery, Agile, Intelligenza Artificiale e sostenibilità stanno progressivamente entrando in una visione sempre più integrata della professione.
Non sono quattro mode né quattro discipline separate. Sono quattro prospettive che stanno emergendo e attraverso cui comprendere l’evoluzione del Project Management.
1. PMBOK® Guide 8: il valore diventa la bussola
Il PMBOK® Guide – Eighth Edition, pubblicata nel novembre 2025, consolida un’evoluzione importante della disciplina. Mantiene la base costituita da Principles e Performance Domains, rendendola più operativa attraverso sei Core Principles, sette Performance Domains e indicazioni concrete su processi, strumenti e tecniche.
Soprattutto, rafforza Value Delivery, adaptability e accountability, integrando inoltre AI, PMO, procurement e sustainability nella nuova visione della disciplina.
Oggi la domanda fondamentale non è più soltanto:“Abbiamo eseguito correttamente il progetto?”
La domanda che ci guida è:“Il progetto sta contribuendo a creare il valore per cui è stato avviato?”
Significa collegare maggiormente progetto e strategia, output e outcome, delivery e benefici. Significa inoltre guardare alle conseguenze delle decisioni progettuali oltre la conclusione formale del progetto.
Abbiamo analizzato questo cambiamento nell’articolo Innovatel dedicato al PMBOK® Guide 8: dal Triple Constraint alla Value Delivery, valutando anche come stia evolvendo il ruolo del Project Manager da responsabile dell’esecuzione a Value Leader.
Ma se il valore rappresenta la direzione, rimane una seconda domanda: “Come dobbiamo lavorare in un contesto nel quale il cambiamento è continuo?”. Ed è qui che entra in gioco l’Agile.
2. Agile Practice Guide – Second Edition: Agile diventa adulto
Nel luglio 2026 PMI ha pubblicato la Agile Practice Guide – Second Edition, sviluppata in collaborazione con Agile Alliance®.
È una pubblicazione interessante non soltanto per chi lavora in contesti Agile. Lo è perché mostra quanto sia cambiato lo stesso concetto di agilità.
Per anni Agile è stato spesso associato prevalentemente allo sviluppo software e, nella pratica aziendale, identificato con framework, sprint, backlog, daily meeting o Kanban board.
La nuova guida adotta una prospettiva decisamente più ampia. È framework-neutral e affronta l’agilità a livello di progetti, prodotti, portfolio ed enterprise initiatives. Accanto ai fondamenti Agile trovano spazio Value Delivery, flow metrics, outcomes, scaling, AI e GenAI, DevOps, DORA metrics, sustainability ed ethical design. La guida collega inoltre esplicitamente questi temi al PMBOK® Guide – Eighth Edition e agli adaptive ways of working.
Il messaggio che ne ricaviamo è importante: Agile non significa semplicemente lavorare più velocemente.
Significa sviluppare la capacità di adattare continuamente il modo di lavorare al valore che vogliamo generare e al contesto nel quale operiamo. Predictive, adaptive e hybrid non devono quindi essere interpretati come schieramenti metodologici contrapposti e diventano opzioni. La competenza consiste nel saper scegliere e adattare l’approccio più adeguato.
Anche PMI descrive oggi l’Enterprise Agility come una capacità necessaria alle organizzazioni per affrontare disruption, cambiamenti di priorità e necessità di resilienza e sustained success. Ed è probabilmente questo uno dei temi che meriterà un approfondimento specifico prossimamente: Come sta cambiando Agile e cosa significa realmente Enterprise Agility nel 2026?
3. Artificial Intelligence: dalla sperimentazione alla governance
La terza evoluzione è probabilmente quella che sta procedendo più velocemente.
Negli ultimi anni moltissime organizzazioni hanno iniziato a utilizzare strumenti di Artificial Intelligence nel lavoro quotidiano. Anche nel Project Management l’AI viene ormai utilizzata per supportare reporting, document analysis, risk identification, forecasting, planning e decision support.
Nell’ articolo AI Project Management: cosa cambia davvero per i Project Manager abbiamo esplorato proprio come l’AI stia modificando attività, competenze e responsabilità della professione.
Ma oggi la domanda sta rapidamente cambiando e non è più soltanto: “Come posso utilizzare l’AI nel mio progetto?”
La domanda è diventata: “Come possiamo governare l’AI nei nostri portfolio, programmi e progetti?”. La differenza è sostanziale.
Nel giugno 2026 PMI ha pubblicato The Standard for Artificial Intelligence in Portfolio, Program and Project Management, il primo standard ANSI-approvato dedicato all’AI per la professione del Project Management.
Lo standard affronta contemporaneamente due esigenze: utilizzare l’AI nel project-based work e gestire iniziative AI-driven. È technology-agnostic e introduce otto guiding principles e cinque performance domains, insieme a human-in-the-loop practices, ethical and legal guardrails e indicazioni per governance, risk e data quality.
Questo rappresenta un passaggio importante: Stiamo passando dall’AI experimentation all’AI governance.
La capacità di utilizzare un nuovo tool rimarrà utile, ma diventerà rapidamente insufficiente. Project Manager, Program Manager, Portfolio Manager e PMO dovranno comprendere quando utilizzare l’AI, quali decisioni possono essere supportate o automatizzate, quali rischi devono essere governati, quando è necessario l’intervento umano e come mantenere trasparenza e accountability.
Non basta utilizzare l’AI: dobbiamo imparare a gestire i progetti AI
Un progetto di Artificial Intelligence presenta caratteristiche diverse da un tradizionale progetto tecnologico.
Qualità e disponibilità dei dati, iterative experimentation, definizione del business need, valutazione dei modelli, governance, privacy, bias, explainability e misurazione continua del valore diventano elementi fondamentali.
È proprio il tema che abbiamo affrontato nell’approfondimento “CPMAI™: la metodologia per gestire progetti AI con successo”.
PMI collega oggi la certificazione PMI-CPMAI™ a una metodologia in sei fasi che va dalla comprensione del business alla operationalization dell’AI, includendo data needs, data preparation, iterative development, testing e continuous improvement. E qui emerge anche un collegamento importante con un’altra disciplina. Prima di sviluppare una soluzione AI dobbiamo comprendere quale problema stiamo realmente cercando di risolvere.
Per questo la Business Analysis assume un ruolo sempre più strategico nell’era dell’AI: aiuta a comprendere business need, stakeholder, processi, use case, KPI e valore atteso prima che la tecnologia diventi la soluzione alla ricerca di un problema.
La sequenza diventa quindi: Business Need → Value → Data → AI Solution → Governance → Adoption → Benefits
Ed è una prospettiva molto più ampia del semplice utilizzo degli strumenti di Generative AI.
4. Sustainability: dalla dichiarazione di intenti alla capacità di execution
La quarta evoluzione riguarda la sostenibilità. Anche questo tema non è nuovo. La novità sta piuttosto nel modo in cui viene progressivamente integrato nel Project Management.
La PMBOK® Guide – Eighth Edition include Integrate Sustainability Within All Project Areas tra i propri sei Core Principles.
Ma nel 2026 c’è un’ulteriore evoluzione importante. Ad aprile è stata pubblicata la PMI® GPM® Practice Guide for Sustainability in Project Management, che integra sustainability imperative, PRiSM™ Lifecycle, governance, ecological/social/economic thresholds, regenerative project management, reporting e holistic value nelle pratiche di Project Management. La guida collega esplicitamente sustainability, PMBOK® Guide, Value Delivery e Performance Domains.
Il passaggio più interessante è quindi quello dalla sostenibilità come principio alla sostenibilità come capacità concreta di execution.
La strategia di sostenibilità di un’organizzazione deve prima o poi trasformarsi in decisioni. Decisioni su requisiti, procurement, fornitori, risorse, rischi, stakeholder, tecnologie, benefici e impatti. E molte di queste decisioni vengono prese proprio attraverso portfolio, programmi e progetti. È qui che il Project Management diventa uno strumento di Sustainable Transformation.
Non si tratta quindi soltanto di fare progetti sostenibili. Si tratta di integrare la sostenibilità nel modo in cui definiamo il successo di ogni progetto, collegando performance progettuale, business value e impatti di lungo periodo.
Ed esiste ancora un gap importante tra intenzione ed execution. Una ricerca PMI-GPM pubblicata nel giugno 2026, basata su quasi 1.600 professionisti in 35 Paesi, rileva che il 79% considera la sostenibilità importante per il successo di lungo periodo dell’organizzazione, mentre soltanto il 41% dichiara che sia pienamente integrata nei progetti e nelle funzioni aziendali. La stessa ricerca evidenzia inoltre una forte differenza di fiducia nella capacità di execution tra sustainability executives, PMO leaders e project professionals.
È il classico strategy-execution gap. Ed è il passaggio che abbiamo condiviso nell’articolo Innovatel “Dal Green Project Management al Sustainable Project Leadership e alla certificazione CSPP™”.
La prospettiva diventa così più ampia: People + Planet + Prosperity + Project Performance non come dimensioni indipendenti, ma come elementi della stessa capacità di creare Sustainable Value.
Quattro evoluzioni, una sola professione
Se osserviamo insieme questi cambiamenti emerge una logica interessante.
PMBOK® Guide 8 ci invita a chiederci perché realizziamo un progetto e quale valore deve produrre.
Agile Practice Guide – Second Edition ci aiuta a comprendere come adattare il nostro modo di lavorare quando contesto, bisogni e priorità cambiano.
The Standard for Artificial Intelligence in Portfolio, Program and Project Management porta al centro la domanda su come utilizzare e governare responsabilmente l’AI.
La crescente integrazione della Sustainability ci porta infine a chiederci quali impatti e quale valore vogliamo lasciare nel tempo.
VALUE → ADAPTABILITY → INTELLIGENCE & GOVERNANCE → SUSTAINABLE IMPACT
Quattro prospettive che convergono verso una stessa evoluzione: Il Project Management sta ampliando il proprio campo d’azione.
Non significa abbandonare planning, schedule, cost management, risk management o le altre competenze che hanno costruito la professione. Significa inserirle in un sistema più ampio.
Il Project Manager del futuro dovrà saper integrare
Questo è forse il messaggio più interessante con cui confrontarsi. Predictive oppure Agile. Project Management oppure Business Analysis. Tecnologia oppure business. Performance oppure sostenibilità. La realtà organizzativa ci sta portando nella direzione opposta.
Le competenze da consolidare sono la capacità di integrazione e adattare, contestualizzare. Integrare strategia ed execution. Integrare predictive, adaptive e hybrid. Integrare AI e human judgment. Integrare Business Analysis e Project Management. Integrare business value e sustainable impact. Integrare tecnologia, persone e governance nel contesto. Non serve che ogni Project Manager diventi specialista di tutto.
Serve però la capacità di comprendere queste dimensioni, utilizzarle quanto basta e di farle dialogare all’interno delle iniziative che siamo chiamati a guidare nel contesto specifico.
Una mappa per la ripartenza
Questa non vuole quindi essere una conclusione. È una mappa dei temi che ci accompagneranno nei prossimi mesi.
La nuova Agile Practice Guide – Second Edition merita di essere analizzata per comprendere come stia evolvendo il concetto stesso di agilità.
Il nuovo AI Standard PMI apre una riflessione molto più ampia sulla governance dell’Intelligenza Artificiale nei portfolio, programmi e progetti.
La sostenibilità pone alle organizzazioni una domanda sempre più concreta: come trasformare obiettivi e commitment strategici in risultati misurabili attraverso i progetti?
E la PMBOK® Guide – Eighth Edition offre una cornice nella quale queste trasformazioni possono iniziare a convergere.
Dopo la pausa estiva approfondiremo questi temi uno alla volta.
Perché strumenti e standard cambiano. Ma la sfida per i professionisti rimane la stessa:comprendere il cambiamento, adattarsi e trasformarlo in valore.
FAQ
Quali sono le principali evoluzioni del Project Management nel 2026?
Tra le evoluzioni più significative troviamo il crescente orientamento alla Value Delivery, l’evoluzione dell’Agile verso adaptive ways of working ed Enterprise Agility, la necessità di governare l’Artificial Intelligence a livello di portfolio, programmi e progetti e la progressiva integrazione della sustainability nelle decisioni progettuali. Queste direzioni emergono anche dalle più recenti pubblicazioni PMI dedicate a PMBOK® Guide 8, Agile, AI e Sustainability.
Cosa cambia con la Agile Practice Guide – Second Edition?
La guida PMI pubblicata nel luglio 2026 amplia la prospettiva Agile oltre i singoli framework, collegandola a Value Delivery, outcomes, flow metrics, scaling, Enterprise Agility, AI e GenAI, DevOps, sustainability ed ethical design.
Che cos’è The Standard for Artificial Intelligence in Portfolio, Program and Project Management?
È lo standard PMI pubblicato nel giugno 2026 per l’utilizzo e la governance dell’Artificial Intelligence nel project-based work e nelle iniziative AI-driven. È technology-agnostic e comprende otto guiding principles, cinque performance domains, human-in-the-loop practices ed ethical and legal guardrails.
Perché CPMAI™ è importante per i progetti AI?
La metodologia affronta le caratteristiche specifiche delle iniziative AI attraverso sei fasi che collegano business need, dati, sviluppo iterativo, testing, operationalization e governance. Puoi approfondire nell’articolo Innovatel dedicato a CPMAI™ e alla gestione dei progetti AI e nelle risorse ufficiali PMI-CPMAI™.
Quale ruolo assume la Business Analysis nell’AI Project Management?
La Business Analysis aiuta a evitare che la tecnologia preceda la comprensione del problema. Consente di identificare business need, stakeholder, processi, use case, KPI e valore atteso. Abbiamo approfondito questo tema in Business Analysis e AI: perché il Business Analyst è sempre più strategico.
Perché la sostenibilità sta diventando importante nel Project Management?
Perché gli obiettivi di sostenibilità diventano concreti attraverso portfolio, programmi e progetti. La nuova PMI® GPM® Practice Guide integra sustainability nelle pratiche di Project Management, mentre la ricerca PMI-GPM 2026 evidenzia ancora un significativo gap tra ambizione strategica e capacità di execution.
L’AI sostituirà il Project Manager?
L’evoluzione degli standard PMI indica piuttosto una trasformazione del ruolo. L’AI può supportare planning, analysis, decision-making e delivery, mentre human-in-the-loop, accountability, ethical oversight e valutazione degli output restano centrali.
Quali competenze dovrà sviluppare il Project Manager?
Oltre alle competenze tecniche tradizionali, aumenterà l’importanza della capacità di collegare strategia e valore, operare in contesti predictive, adaptive e hybrid, comprendere e governare l’AI, collaborare con la Business Analysis, integrare la sostenibilità nelle decisioni e guidare persone e stakeholder, adattarsi al contesto.
