L’edizione 2026 del ServiceNow AI Summit si apre con una consapevolezza chiara: rispetto all’anno precedente, il contesto tecnologico è cambiato profondamente, imponendo un vero e proprio cambio di paradigma. L’intelligenza artificiale non è più solo una promessa, ma una leva concreta di trasformazione che richiede alle aziende di porsi nuove domande.
“Le organizzazioni di tutto il mondo che hanno difficoltà nel passare dal potenziale all’impatto. Nonostante l’accelerazione delle imprese verso l’adozione dell’AI, la maturità complessiva sembra diminuire, evidenziando una sfida cruciale: la scalabilità. Integrare dati, intelligenza artificiale e workflow in modo efficace richiede non solo tecnologia, ma anche un profondo cambiamento organizzativo e culturale. In questo scenario, il ruolo delle persone diventa determinante, così come la capacità di gestire il cambiamento e costruire un ecosistema collaborativo tra partner, clienti e stakeholder” ha spiegato Filippo Giannelli, Vice President di ServiceNow Italia.
Non solo: un’altra problematica riguarda la fiducia e la percezione di controllo. In un contesto in cui un’azienda può gestire centinaia di applicazioni diverse, introdurre l’intelligenza artificiale senza una governance chiara rischia di generare complessità, perdita di visibilità e, nei casi peggiori, veri e propri incidenti operativi.
Non mancano esempi concreti: agenti autonomi che, per errore, compromettono sistemi di produzione; budget per progetti AI consumati in pochi mesi; accessi non autorizzati generati da sistemi intelligenti. Tutti segnali di un problema strutturale: l’assenza di un framework unificato di controllo.
Dalla tecnologia alla governance: i quattro pilastri dell’AI
Per funzionare correttamente, ogni sistema di intelligenza artificiale si basa su quattro elementi fondamentali: dati, modelli AI, workflow operativi e sicurezza. Tuttavia, considerarli come componenti separati è un errore. Il vero valore emerge quando questi elementi operano in modo integrato all’interno di un’unica architettura.
Questa visione si concretizza nel concetto di AI Control Tower, una struttura pensata per governare l’intelligenza artificiale in modo coerente e scalabile. I suoi quattro pilastri sono:
- Sense: connette dati, processi e asset aziendali, creando una base informativa solida e contestualizzata.
- Design: integra i modelli AI nel contesto specifico del business, rendendoli realmente utili e affidabili.
- Act: trasforma le raccomandazioni dell’AI in azioni concrete, automatizzando i processi.
- Secure: garantisce controllo, compliance e gestione del rischio.
A questi si aggiunge un livello di interazione conversazionale che permette agli utenti di interagire con i sistemi in modo naturale, semplificando l’accesso alle funzionalità.
Il problema del contesto: perché i modelli da soli non bastano
I modelli di intelligenza artificiale, per quanto avanzati, restano strumenti probabilistici. Sono addestrati su dati generici e, senza un adeguato contesto, rischiano di produrre risultati imprecisi o non pertinenti.
Per questo motivo è fondamentale dotarli di un “motore di contesto” capace di integrare:
- dati aziendali strutturati e non strutturati,
- processi operativi,
- storico decisionale,
- relazioni tra asset, persone e sistemi.
Questo approccio consente all’AI non solo di sapere “cosa è successo”, ma anche “come” e “perché”, trasformando la conoscenza aziendale in un vantaggio competitivo.
Dalle raccomandazioni all’azione: il ruolo dell’automazione
Uno dei limiti più diffusi nei sistemi AI è la distanza tra insight e execution. Molte soluzioni si fermano alla raccomandazione, lasciando agli esseri umani il compito di completare il lavoro.
L’evoluzione più recente introduce invece sistemi capaci di eseguire direttamente azioni complesse. Attraverso layer di orchestrazione avanzati, l’intelligenza artificiale può gestire workflow, approvazioni e processi end-to-end, riducendo tempi e margini di errore.
In questo scenario emergono nuove figure digitali: veri e propri “specialisti AI” capaci di prendere in carico attività complete, apprendere dai risultati e migliorare nel tempo.
La sicurezza come fondamento, non come optional
Quando l’intelligenza artificiale opera in autonomia su sistemi aziendali, la sicurezza assume una dimensione completamente nuova. Non si tratta più solo di proteggere infrastrutture, ma di governare entità intelligenti che agiscono, decidono e apprendono.
Per questo motivo, la sicurezza deve essere integrata a livello architetturale, attraverso:
- definizione chiara delle policy,
- monitoraggio continuo delle attività,
- controllo del ciclo di vita degli agenti AI,
- sistemi di intervento immediato (come i cosiddetti “kill switch”).
Molti dei problemi attribuiti all’AI — allucinazioni, accessi impropri, violazioni — derivano in realtà da lacune nella governance, non dalla tecnologia in sé.
“Man mano che l’intelligenza artificiale diventa più accessibile e diffusa, la fiducia diventa il vero fattore differenziante. Le aziende che riusciranno a integrare innovazione e controllo, velocità e sicurezza, saranno quelle in grado di scalare realmente l’AI. La sfida non è scegliere la tecnologia giusta, ma costruire il sistema giusto per renderla affidabile” ha spiegato Filippo Giannelli
Adozione dell’AI di successo: i casi Costa Crociere, Nexi e Iren
Costa Crociere: L’AI come compagna delle persone, non come sostituto
Costa Crociere ha intrapreso il percorso verso l’AI un anno fa attraverso il programma SAIL, progettato per mettere le persone al centro: gli strumenti contano, ma la formazione del team è altrettanto fondamentale. L’obiettivo dichiarato è saper guidare il cambiamento, non subirlo.
Sul fronte operativo, il team del Service Desk ha iniziato a usare NowAssist di ServiceNow per automatizzare la categorizzazione dei ticket e accelerare la risoluzione degli incidenti critici — quelli che per loro natura avvengono sotto pressione temporale. Il risultato: meno tempo sottratto agli operatori per attività a basso valore, escalation più rapide verso i tecnici e, in parallelo, un miglioramento del clima di lavoro. La prossima fase prevede di estendere l’AI anche agli utenti finali, attraverso Microsoft Teams.
Iren: Dal CMDB agli agenti AI
Iren è partita da ServiceNow già nel 2020, quando la priorità era strutturare la gestione delle richieste verso l’IT in modo tradizionale — ma solido. La costruzione del CMDB è stato fin da subito l’elemento portante: senza una base dati affidabile, nessuna AI può funzionare bene. Su questo principio il team lavora ancora oggi, affinando la qualità della knowledge base con l’intelligenza artificiale.
L’approccio agli agenti AI è definito “cauto ma convinto”: l’agente affianca l’essere umano nei processi decisionali — automatizzando i task più ripetibili, supportando quelli di media complessità, rimandando sempre all’umano le decisioni strategiche. La governance è garantita da un gruppo interno dedicato che certifica sia la conformità normativa (con attenzione alle normative europee sull’AI) sia l’allineamento dei comportamenti dell’AI alle aspettative aziendali. La sfida dei prossimi mesi? Misurare il valore concreto e dimostrabile di tutto questo.
Nexi: Standardizzare 25 paesi e costruire un’unica cultura AI
La storia di Nexi con ServiceNow ha una complessità tutta sua: la piattaforma è distribuita su 25 paesi, frutto della fusione tra Nexi Payments, CDA e Nets. Il grande programma in corso punta a standardizzare processi e istanze, trasformando questa complessità in un vantaggio: un unico framework di dati e automazione su cui far poggiare l’AI.
Il punto di partenza pratico era modesto — il ticket enrichment per le applicazioni — ma l’ambito si è allargato rapidamente. Oggi Nexi usa ServiceNow per tracciare le performance a livello regionale, ha implementato la AI governance per garantire che nessun dato sensibile venga processato al di fuori dei perimetri consentiti, e sta per lanciare agenti AI specifici capaci di interrogare la documentazione tecnica, ricostruire la storia degli incidenti e supportare i team in tempo reale. La visione finale è che ServiceNow diventi la struttura portante di tutti i servizi IT e di business del gruppo.
