Mia-Platform ha pubblicato i risultati di una sua ricerca indipendente sullo stato dell’intelligenza artificiale nelle grandi imprese, in particolare delle piattaforme di sviluppo. Il quadro che emerge è quello di un’industria a una svolta. L’AI non è più sperimentazione marginale: il 54% delle organizzazioni alloca già più del 10% del proprio budget di trasformazione digitale a progetti AI, ma la capacità della governance resta il nodo irrisolto per la grande maggioranza delle imprese.
Il dato più rivelatore riguarda la frattura interna alle organizzazioni stesse. Il 100% dei dirigenti dà priorità al self-service degli sviluppatori per accelerare la velocità di delivery; il 100% dei platform engineer dà priorità alla governance. Una tensione netta, che fotografa il principale conflitto irrisolto dell’adozione AI in azienda: chi spinge sull’accelerazione e chi deve garantire che quella accelerazione non produca rischi incontrollabili.
A frenare l’integrazione non è la mancanza di investimento, ma la mancanza di fiducia: il 64% delle organizzazioni indica privacy dei dati e affidabilità dei modelli come le principali barriere. Non ostacoli tecnici, ma una questione di controllo sui risultati che i sistemi AI producono. Le conseguenze di questa mancanza di struttura sono già visibili: nelle aziende prive di una piattaforma interna, il 42% ricorre già a strumenti AI in modo frammentato e non governato (il fenomeno della shadow AI) con rischi di sicurezza significativi e debito tecnico non gestito. Al contrario, nelle organizzazioni dotate di una piattaforma interna, l’AI viene integrata in modo centralizzato e sicuro nell’80% dei casi.
Un altro risultato della ricerca riguarda il valore effettivamente realizzato dalle piattaforme: il beneficio principale non è la velocità, come spesso ci si aspetta, ma la governance, indicata come risultato principale dal 78% delle aziende, davanti ad autonomia e time-to-market. Le imprese adottano le piattaforme per andare più veloci, ma scoprono che il vero valore è il controllo.
Il quadro restituito dalla ricerca Mia-Platform si inserisce in uno scenario di mercato che gli analisti indipendenti confermano con dati altrettanto netti. Secondo Gartner, almeno la metà dei progetti di GenAI è stata abbandonata dopo il proof of concept, frenata dagli stessi ostacoli individuati dalla ricerca: scarsa qualità dei dati, controlli di rischio inadeguati e valore di business poco definito. In EMEA, il 73% dei CIOdichiara che gli investimenti in AI sono in pareggio o in perdita, e solo il 39% dei leader tecnologici è convinto che questi progetti avranno un impatto positivo sulla performance finanziaria dell’azienda.
Chi riesce ha caratteristiche precise: per Gartner, le organizzazioni con i risultati migliori investono fino a quattro volte di più in qualità del dato, governance, persone e change management rispetto a quelle che falliscono.
Il quadro si complica ulteriormente per il modo in cui l’AI sta entrando nel processo stesso di sviluppo software. Con i primi agenti AI che iniziano a gestire in autonomia parti del ciclo di vita del software, cresce il rischio di dipendenza dai fornitori tecnologici e di erosione progressiva delle competenzeinterne.
Per le imprese europee, la posta in gioco è duplice. Sul fronte normativo, dal 2 agosto 2026 l’EU AI Actimporrà obblighi stringenti per i sistemi AI a più alto rischio nei settori banking, insurance, sanità ed energia, con sanzioni che possono arrivare fino al 7% del fatturato globale per le aziende non conformi. “A meno di tre mesi dalla piena operatività dell’EU AI Act, il rischio di errori da parte dell’intelligenza artificiale non è più solo un limite tecnico, ma una diretta responsabilità legale per i board delle aziende, soprattutto in settori critici come banking, mobilità e sanità”, osserva Federico Soncini Sessa, COO di Mia-Platform. “La sfida non è solo produrre software più velocemente, ma garantire che questa accelerazione avvenga entro perimetri di sicurezza, tracciabilità e conformità”.
Sul fronte della sovranità tecnologica, la concentrazione dell’offerta di AI e cloud in mano a pochi operatori extraeuropei espone le imprese, soprattutto quelle operanti in settori sensibili come difesa, sanità e sistema finanziario, a rischi di dipendenza difficilmente reversibili. L’European Innovation Council sta rispondendo con un fondo da 10 miliardi di euro e con la piattaforma STEP per costruire un ecosistema tecnologico autonomo e competitivo.
Il quadro che emerge è quello di imprese a un bivio: continuare a sperimentare senza struttura, accumulando costi e rischi, oppure costruire le condizioni organizzative e tecnologiche per portare l’AI in produzione in modo affidabile, governato e autonomo. Per le imprese europee, questa scelta non è più rinviabile: la scadenza normativa, la pressione competitiva e la posta in gioco sulla sovranità digitale convergono verso lo stesso punto. Il platform engineering, dunque, non è una scelta tecnica opzionale, ma la risposta strutturale alla domanda di scalabilità e controllo che l’AI enterprise richiede.
Platmosphere 2026, in programma il 26 maggio a Milano presso Talent Garden Calabiana con il patrocinio del Comune di Milano, riunirà 500 IT decision maker e oltre 40 speaker da aziende italiane e internazionali, per affrontare questi nodi e condividere best practice utili a portare l’AI in produzione. Nelle parole di Federico Soncini Sessa: “Con Platmosphere vogliamo dimostrare che l’Italia è pronta a trasformare il primato normativo europeo in una reale leadership tecnologica, permettendo alle aziende di innovare senza compromettere l’affidabilità che il mercato e i cittadini esigono.”
I contenuti si articolano su quattro percorsi paralleli — Platform Business, Platform Stories, Platform Tech e Platform Labs — pensati per rispondere alle esigenze di ruoli e obiettivi diversi, dal board fino ai team tecnici.
