Perché l’IA stagna nonostante l’ottimismo dei dirigenti

Nonostante l’intelligenza artificiale (IA) stia diventando sempre più una tecnologia imprescindibile nel panorama economico mondiale, persiste un paradosso nel 2026: nonostante l’entusiasmo manifesto dei dirigenti d’azienda, la sua reale adozione resta molto al di sotto delle aspettative. I consigli di amministrazione, i comitati direttivi e i forum strategici non cessano di sottolineare l’importanza cruciale dell’IA per l’innovazione e la competitività. Tuttavia, sul campo, l’implementazione concreta e il dispiegamento operativo dei progetti di IA fanno fatica a progredire. Il divario tra discorso e azione solleva interrogativi profondi sugli ostacoli nascosti che rallentano la trasformazione digitale delle organizzazioni.

Questa situazione paradossale dipende da diversi fattori combinati: una preparazione insufficiente dei progetti, una evidente mancanza di metodologia per misurare l’impatto, difficoltà d’integrazione tecnica, ma anche significative resistenze culturali. Le iniziative di intelligenza artificiale sono spesso lanciate sotto la pressione del mercato e della concorrenza piuttosto che in una prospettiva strategica solida. Così, l’ottimismo manifestato dai dirigenti non basta a nascondere i limiti profondi della maturità digitale e organizzativa delle aziende. Comprendere questi blocchi è essenziale per considerare un’evoluzione durevole ed efficace dell’IA in azienda nei prossimi anni.

Le ragioni profonde della stagnazione dell’intelligenza artificiale in azienda

Nonostante un riconoscimento quasi unanime dell’importanza dell’IA – quasi il 77% delle direzioni strategiche in Francia la pone al vertice delle proprie priorità –, la vera integrazione resta ampiamente ipotetica. Perché tale divario? Il principale freno identificato risiede in una preparazione insufficiente dei progetti. Due aziende su tre non effettuano un’analisi chiara del ritorno economico prima di avviare un’iniziativa IA. Senza questa valutazione rigorosa, le decisioni si basano spesso su ipotesi poco fondate, rendendo difficile una gestione affidabile e un’allocazione ottimale delle risorse.

Questa mancanza di indicatori finanziari precisi influenza direttamente la credibilità di questi progetti. Infatti, la capacità di dimostrare l’efficacia operativa o i risparmi generati è essenziale per consolidare gli investimenti. Si crea così una diffidenza maggiore verso le iniziative IA, poiché i risultati tangibili tardano ad arrivare. Questo fenomeno genera un circolo vizioso in cui il dubbio frena l’accelerazione, mentre gli investimenti non ricevono il supporto atteso all’interno delle amministrazioni interne.

Inoltre, il 94% delle aziende incontra difficoltà nell’industrializzazione delle tecnologie IA su larga scala. Si assiste a una moltiplicazione di sperimentazioni e proof of concept (POC), ma il loro passaggio a modalità operative di produzione rimane limitato. In questo contesto, i progressi reali nei processi aziendali sono lenti, se non quasi inesistenti. L’adozione dell’IA è spesso percepita come una reazione a una pressione competitiva esterna piuttosto che come il frutto di una strategia ponderata incentrata sulla creazione di valore.

La dispersione dei dati, le architetture tecniche fragili, così come la mancanza di allineamento tra le diverse parti coinvolte (direzione generale, business, servizi IT) pesano fortemente sul dispiegamento armonioso delle soluzioni. Come sottolinea Pete McEvoy, responsabile mondiale del cabinet AdvisoryX, l’assenza di fondamenta solide compromette ogni tentativo di industrializzazione, causando un utilizzo frammentato e poco produttivo.

Il ruolo critico della governance e della cultura aziendale di fronte all’ottimismo dei dirigenti

Oltre alle sfide tecnologiche, la governance e la cultura organizzativa emergono come elementi determinanti nella dinamica dell’intelligenza artificiale. Un recente studio segnala che l’86% delle aziende affronta ostacoli culturali rilevanti nell’adozione dell’IA. La resistenza al cambiamento, spesso sottovalutata, rappresenta un reale freno all’integrazione delle nuove tecnologie.

I team, confrontati con la novità degli strumenti e talvolta temendo la trasformazione delle proprie mansioni, manifestano un certo conservatorismo. Questa apprensione alimenta una forma di diffidenza, accentuata dall’impressione che l’IA possa disumanizzare i processi o sostituire alcuni talenti. L’assenza di formazione adeguata e la carenza di competenze specializzate aggravano ulteriormente questa situazione. Infatti, il 23% delle aziende lamenta una mancanza di talenti qualificati per condurre i progetti IA.

Questa dinamica culturale mette in luce la necessità di una leadership chiara, capace di raccogliere intorno a una visione comune. È necessario anche promuovere una governance adeguata, che integri la gestione dei rischi, la trasparenza sull’uso dei dati e un approccio etico. Senza un quadro rigoroso, il rischio di derive o fallimenti aumenta, alimentando la prudenza se non lo scetticismo dei decisori.

Una governance inclusiva che favorisca la collaborazione tra business, direzioni e esperti IT è la chiave per superare il semplice entusiasmo e avviare una trasformazione profonda e sostenibile. Le aziende che investono in questa direzione spesso riscontrano un migliore coinvolgimento dei team e un’assimilazione più fluida degli strumenti di intelligenza artificiale.

Una lista dei principali ostacoli culturali all’adozione dell’IA

• Resistenza al cambiamento e paura della disruption nei ruoli professionali
• Carente formazione adattata ai nuovi strumenti IA
• Penuria di profili specializzati e competenze tecniche
• Assenza di una visione strategica comune e di una governance chiara
• Timori sugli impatti sociali inclusa la mutazione dei posti di lavoro
• Scarso comunicazione trasparente su sfide e benefici

La sfida consiste quindi nell’accompagnare l’aumento delle competenze e coinvolgere i collaboratori in un approccio partecipativo incentrato sul valore aggiunto dell’IA nelle loro attività quotidiane, affinché questa rivoluzione tecnologica non sia più percepita come una minaccia ma come un’opportunità.

Il deficit di valutazione dell’impatto finanziario e operativo: un limite importante per gli investimenti in IA

Una delle grandi sfide che contribuiscono alla stagnazione apparente dell’intelligenza artificiale risiede nella debolezza degli indicatori di misura. Pochissime aziende riescono a misurare con precisione l’impatto reale dei loro progetti IA. I ritorni finanziari sono mal definiti, poco quantificati o poco comunicati, generando una sorta di opacità intorno agli investimenti effettuati.

Questa assenza di valutazione rigorosa influenza la strategia globale, a causa della mancanza di informazioni affidabili sulla redditività. Le aziende perdono così l’opportunità di ottimizzare il proprio portafoglio di progetti, di prioritizzare quelli a maggior potenziale di creazione di valore e di adattare i budget con discernimento. Questo fenomeno alimenta la percezione di un investimento costoso dai benefici incerti.

L’implementazione di un sistema di indicatori chiari – finanziari, operativi e legati all’adozione – appare come una condizione sine qua non per rilanciare il ricorso all’IA. Senza questi riferimenti, la governance fatica a convincere gli azionisti e le parti interessate a proseguire su questa strada.

Tipo di indicatori	Obiettivo principale	Esempio concreto
Indicatori finanziari	Misurare il ritorno sull’investimento (ROI)	Riduzione dei costi operativi grazie all’automazione
Indicatori di utilizzo	Valutare la percentuale di utenti attivi	Tasso di adozione degli strumenti IA all’interno dei team
Indicatori di performance aziendale	Analizzare l’impatto sulla produttività	Miglioramento del tempo di gestione delle richieste clienti

Le aziende che riescono a stabilire queste misure sono in grado di allineare meglio le loro azioni alle aspettative del mercato e lavorano con un piano di sviluppo più chiaro. Questa metodologia contribuisce a rafforzare la fiducia nella tecnologia e a incoraggiare gli investimenti a lungo termine.

La pressione competitiva: un motore insufficiente per uno sviluppo sostenibile dell’IA

Se la pressione esercitata dalla concorrenza rimane un motore potente per l’introduzione dell’intelligenza artificiale nelle aziende, essa non basta ad assicurare un’adozione duratura. Molte iniziative nascono come risposte strategiche a minacce esterne, richieste dei clienti o progressi compiuti da competitor diretti. Tuttavia, questa dinamica reattiva può mancare di visione.

Le aziende impegnate nell’IA sotto questa spinta testimoniano spesso l’assenza di una riflessione approfondita sul valore effettivamente generato. Moltiplicano le prove di concetto senza garantire che queste sperimentazioni conducano a un adeguamento duraturo dei processi aziendali. Questo approccio frammentato non favorisce né la crescita né l’innovazione a lungo termine.

La chiave risiede in un’orientamento a un uso riflessivo, focalizzato sulla trasformazione dell’azienda e sulla creazione di un vantaggio competitivo basato sul valore aggiunto. Fidji Simo di OpenAI illustra questo punto con una visione chiara: è l’azienda che raddoppia le sue capacità grazie all’IA che progredirà più velocemente di quella che tenta semplicemente di ridurre i costi.

Questa filosofia invita a considerare l’IA non solo come una leva di performance ma anche come un catalizzatore di innovazione organizzativa. Per questo è imperativo che la pressione esterna si coniughi con una strategia interna solida.

Lo sviluppo tecnico e i limiti legati alle infrastrutture e ai dati

Le basi tecnologiche rappresentano un altro fattore determinante nella stagnazione dell’intelligenza artificiale. Il dispiegamento massiccio di soluzioni IA richiede un’architettura solida, capace di gestire la complessità dei dati e degli algoritmi. Tuttavia, in molte aziende, i sistemi esistenti sono dispersi, poco integrati e faticano a rispondere ai bisogni crescenti.

La qualità e la governance dei dati costituiscono una sfida fondamentale. I dati spesso rimangono dispersi tra diversi silos aziendali, complicando la loro sfruttabilità e armonizzazione. Senza una base dati unificata, la pertinenza dei modelli IA diminuisce considerevolmente, influenzando direttamente l’affidabilità dei risultati.

I team IT devono parallelamente gestire la complessità delle infrastrutture, garantire la cybersicurezza e assicurare la disponibilità in tempo reale. Queste sfide tecniche, unite a una cronica carenza di competenze specializzate, rallentano i progetti e generano costi aggiuntivi spesso mal previsti.

È quindi indispensabile ripensare a fondo le infrastrutture digitali per superare queste barriere. La semplificazione degli strumenti e l’adozione di piattaforme modulari ed evolutive rendono possibile un’adozione più fluida e stabile dell’intelligenza artificiale.

Esempio di una riorganizzazione riuscita delle infrastrutture

Una grande azienda industriale ha recentemente effettuato una completa ristrutturazione dei suoi sistemi implementando una piattaforma centralizzata di dati associata a soluzioni di IA integrate. Questa trasformazione ha permesso di migliorare la reattività nella manutenzione predittiva, risparmiando così diversi milioni di euro all’anno e riducendo drasticamente i tempi di fermo.

L’investimento finanziario: una realtà contrastante nonostante l’ottimismo dei dirigenti

Secondo osservazioni recenti, quasi il 68% dei CEO prevede di aumentare i propri investimenti in intelligenza artificiale entro il 2027. Questo impegno finanziario rappresenta un segnale forte di fiducia, tuttavia è importante analizzare la natura e l’efficacia di tali spese.

I budget allocati non sempre favoriscono un aumento della maturità complessiva. Una parte significativa è consumata da ripetute sperimentazioni che, senza supporto metodologico, faticano a generare risultati concreti. Questa dispersione riduce l’impatto reale sul mercato e dà l’impressione di un investimento poco strutturato.

La diversificazione dei tipi di progetti IA solleva anche la questione della loro coerenza nella roadmap strategica. I dirigenti sono invitati a concentrare gli sforzi sulle soluzioni a forte valore aggiunto ed evitare la tentazione dell’«effetto moda» o del semplice gadget tecnologico.

In questo contesto, è necessaria una migliore articolazione tra obiettivi finanziari, tecnici e umani. Gli investimenti devono accompagnare una trasformazione completa che integri competenze, governance e tecnologia.

Le sfide del riequilibrio delle competenze nel mercato del lavoro legato all’IA

L’intelligenza artificiale modifica profondamente i bisogni di competenze. Nel 2026, l’81% dei dirigenti prevede una ricomposizione dei profili necessari ad accompagnare queste trasformazioni. I ruoli classici evolvono, nuovi ruoli emergono, soprattutto nei settori del trattamento dati, della cybersicurezza e dello sviluppo software specializzato.

Questa evoluzione mette sotto pressione le risorse umane. Il reclutamento di talenti specifici diventa una sfida importante mentre il mercato affronta una penuria significativa in questi settori. Parallelamente, la formazione continua dei collaboratori esistenti diventa una necessità per garantire un’integrazione armoniosa delle tecnologie IA.

Il riequilibrio deve inoltre considerare gli aspetti umani e sociali legati all’adozione massiccia dell’intelligenza artificiale. Le aziende devono anticipare le mutazioni, accompagnare le transizioni e vigilare per preservare un clima di fiducia e un impegno duraturo.

• Aumento dei bisogni di esperti data scientist e ingegneri IA
• Rafforzamento delle competenze in cybersicurezza per proteggere i sistemi IA
• Sviluppo delle capacità nella gestione agile dei progetti e nella trasformazione digitale
• Implementazione di formazione trasversale per facilitare la comprensione delle sfide IA
• Promozione di nuove pratiche collaborative tra business e IT

Prospettive future: verso un’integrazione più matura dell’intelligenza artificiale

Nonostante le difficoltà attuali, la traiettoria a medio termine dell’intelligenza artificiale resta positiva. Lo studio mostra che il 36% dei dirigenti prevede di adottare forme più evolute e autonome di IA cosiddetta «agentica» nei prossimi due anni. Questa proiezione indica una chiara volontà di ampliare l’uso oltre i semplici strumenti di automazione.

Per riuscire in questa fase, sarà necessario superare la fase di sperimentazione cronica e iscrivere l’IA al centro dei processi aziendali in modo duraturo e strategico. Ciò implica una revisione dei modelli di business e una migliore coordinazione tra le diverse aree dell’azienda.

Questa evoluzione dovrebbe inoltre essere accompagnata da un lavoro approfondito su trasparenza, etica e governance dei dati. Solo pratiche responsabili garantiranno uno sviluppo equilibrato, benefico sia per le aziende, che per i collaboratori e la società nel suo complesso.