L’intelligenza artificiale è ormai una priorità dichiarata per il top management, ma non riesce a trasformarsi in valore concreto per le organizzazioni. È questo il paradosso che emerge dal nuovo studio globale pubblicato da DXC Technology, che analizza come le imprese stanno pianificando, implementando e cercando di scalare l’AI nei processi aziendali.
La ricerca mette in evidenza un divario crescente tra ambizione ed esecuzione: mentre l’AI è al centro delle agende strategiche, mancano spesso le condizioni operative, organizzative e decisionali per renderla realmente efficace su larga scala.
Cinque aree critiche
Secondo lo studio, il 77% dei leader aziendali afferma che l’AI è una priorità a livello dirigenziale. Tuttavia, questa centralità non si traduce automaticamente in risultati. Il 65% delle organizzazioni non è infatti in grado di costruire un business case chiaro per l’adozione dell’AI, segno che molte iniziative nascono più dalla pressione competitiva che da una reale strategia orientata al valore. Il dato forse più significativo riguarda la fase di scaling: il 94% delle aziende incontra difficoltà rilevanti nel distribuire l’AI su scala organizzativa. I progetti pilota si moltiplicano, ma pochi riescono a superare la soglia della sperimentazione per diventare parte integrante dei processi core.
Il problema non è solo tecnologico. Lo studio individua cinque aree critiche che contribuiscono al divario di esecuzione: strategia, focus di implementazione, allineamento della leadership, prontezza organizzativa e capacità tecniche. La mancanza di coerenza tra questi elementi rende fragile l’intero percorso di adozione, anche quando le tecnologie sono mature.
AI e lavoro
Un altro aspetto centrale riguarda il rapporto tra AI e lavoro. I leader intervistati non immaginano, almeno nel breve termine, un’AI completamente autonoma. Il 50% prevede modelli ibridi, in cui l’intelligenza artificiale opera con un certo grado di autonomia, ma le decisioni critiche restano sotto la supervisione umana. Solo il 15% ipotizza un’AI pienamente autonoma nel prossimo futuro, mentre il 31% vede l’AI principalmente come strumento di supporto alle persone. Questa visione ibrida riflette una trasformazione profonda dei ruoli e delle competenze. Entro il 2028, l’81% dei leader si aspetta un aumento della domanda di forza lavoro, in particolare in ambiti come IT, gestione dei dati, cybersecurity e sviluppo software. L’AI, più che sostituire il lavoro umano, sembra destinata a ridefinirlo, aumentando la complessità delle competenze richieste e il bisogno di integrazione tra tecnologia e processi decisionali.
Il messaggio che emerge dalla ricerca è chiaro: trattare l’AI come un’iniziativa puramente tecnologica non è sufficiente. Senza un business case solido, una governance chiara e un modello operativo coerente, l’AI rischia di restare una promessa non mantenuta. Colmare il divario di esecuzione significa spostare l’attenzione dall’adozione in sé alla capacità delle organizzazioni di integrare l’intelligenza artificiale nei processi, nel lavoro quotidiano e nelle responsabilità di leadership.
Può interessarti anche:
AI in Italia: alta fiducia, ma bassa affidabilità frena il valore di business
Intelligenza artificiale e cloud per rivoluzionare la PA: una ricerca ServiceNow
Adozione dell’AI nelle aziende: cosa dicono le ultime ricerche
Gartner: le priorità e le sfide del Customer Service
Customer service e intelligenza artificiale: gli italiani chiedono più empatia e trasparenza
COMMENTI