La maggior parte degli intervistati (70%) afferma che i team all’interno delle aziende stanno implementando tecnologie più rapidamente di quanto l’IT riesca a monitorare.

Ai IA intelligenza artificiale unsplash

Un nuovo studio dell’IBM Institute for Business Valuevrileva che, mentre l’intelligenza artificiale nelle aziende sta passando dalla fase di sperimentazione alla distribuzione su larga scala, due terzi dei CIO e CTO intervistati a livello globale ammette di essere ritenuto responsabile di sistemi AI che non controlla pienamente, e la governance fatica a tenere il passo con la crescita.

Lo studio globale condotto su 2.000 dirigenti tech apicali mostra che la mancanza di visibilità è diffusa. La maggior parte degli intervistati (70%) afferma che i team all’interno delle aziende stanno implementando tecnologie più rapidamente di quanto l’IT riesca a monitorare.

Allo stesso tempo, CIO e CTO affrontano una pressione crescente per accelerare la scalabilità dell’AI, pur non disponendo spesso delle strutture necessarie a supportarla. Entro il 2027, i tech CxO intervistati prevedono un aumento del 38% nel numero di agenti AI distribuiti in azienda. Sebbene l’80% di essi riporti che il mandato di trasformazione AI sia promosso dai CEO, solo l’11% ritiene di essere pienamente pronto a un’implementazione su scala degli agenti AI prevista per il prossimo anno. Anche la governance è in ritardo: il 77% delle organizzazioni intervistate dichiara che l’adozione dell’AI sta già superando le attuali capacità di governance.

Con la crescita dell’AI aumentano globalmente i rischi operativi e di sicurezza

• L’analisi mostra che nelle organizzazioni che si affidano a una governance manuale, il rischio di incidenti aumenta con l’espansione dell’adozione dell’AI, mentre quelle che integrano il controllo direttamente nei propri sistemi AI registrano il 25% in meno di incidenti.
• La maggior parte (59%) dei tech CxO intervistati indica le preoccupazioni relative a sicurezza e conformità come i principali ostacoli alla scalabilità degli agenti AI.
• Le organizzazioni intervistate hanno registrato in media 54 incidenti legati ad agenti AI nell’ultimo anno, eventi indesiderati e/o dannosi che hanno richiesto un intervento umano correttivo.
• Secondo gli intervistati, il 17% di questi incidenti legati agli agenti AI era di elevata gravità, e ha richiesto più di quattro ore per essere contenuto:
o il 37% ha causato esposizione di dati o violazioni della sicurezza
o il 33% ha provocato guasti a catena nei sistemi
o il 17% ha generato problemi di conformità normativa

Le organizzazioni che ripensano controllo e investimenti nell’AI ottengono risultati migliori

• Si prevede che la spesa per l’AI crescerà nei budget IT da poco meno del 15% nel 2025 a quasi il 25% entro il 2027 — un incremento del 71% in due anni, e questo aumenterà la pressione su CIO e CTO.
• Tuttavia, l’84% dei tech CxO non ha ancora pienamente reso operativa la gestione finanziaria dell’AI e l’85% continua a non avere piena visibilità in tempo reale sulla spesa AI.
• L’analisi rileva che le organizzazioni che integrano il controllo nei propri sistemi AI:

o implementano un numero di agenti AI 16 volte superiore rispetto a quelle che si affidano a una governance manuale
o ottengono margini operativi superiori del 18%
o spendono quattro volte meno del proprio budget AI

• L’analisi mostra che le organizzazioni con una forte disciplina finanziaria:
o implementano 2,4 volte più agenti AI senza aumentare il budget AI/IT
o hanno una probabilità tre volte maggiore di dichiararsi completamente pronte alla scalabilità dell’AI

• Le aziende intervistate che hanno progettato fin dall’inizio sistemi adattabili — mantenendo i carichi di lavoro portabili e i modelli sostituibili anziché vincolati a dipendenze rigide — hanno registrato nel 2025 un ritorno sugli investimenti AI superiore del 10%.

In Italia, il divario tra le ambizioni in materia di AI e la prontezza operativa è particolarmente evidente, il che riflette molte delle sfide individuate nei risultati dello studio a livello globale.

“Per quanto riguarda l’Italia, il divario tra velocità di adozione e capacità di governo dell’AI appare particolarmente evidente. Tra i tech leader italiani intervistati, l’86% segnala una pressione medio-alta da parte del CEO o dell’Executive leadership per accelerare l’implementazione degli agenti AI, ma soltanto il 9% si considera pienamente pronto a gestirne la scalabilità. 

Crescono intanto gli investimenti: la quota del budget IT destinata all’AI dovrebbe passare dal 16% del 2025 al 28% nel 2027, mentre il 90% degli intervistati non dispone ancora di una piena visibilità in tempo reale sulla spesa. 

Il quadro che emerge è quello di un’ambizione sull’intelligenza artificiale che cresce più rapidamente della capacità delle organizzazioni di governarla: la sfida per le imprese non è rallentare l’innovazione, ma creare le condizioni per scalarla in modo sicuro e sostenibile, integrando fin dall’inizio governance, trasparenza, controllo dei costi e responsabilità nelle architetture, nei processi e negli agenti AI, così che la velocità di adozione si traduca in valore concreto e duraturo.” ha commentato Giuseppe Bottura, Chief Technology Officer di IBM Consulting Italia.

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