ROI dell'AI cresce in Italia, la governance è il banco di prova

Le aziende italiane stanno ottenendo ritorni sugli investimenti sempre più consistenti dall’intelligenza artificiale, pur continuando a scontrarsi con criticità legate a dati, competenze e governance. È quanto emerge da “The SAP Value of AI 2026”, ricerca condotta da SAP insieme a Oxford Economics su 2.300 dirigenti aziendali in 13 Paesi, dei quali 200 operanti in Italia.
Secondo lo studio, le imprese italiane prevedono di investire quest’anno in AI una media di 18,4 milioni di dollari, cifra inferiore alla media globale di 28 milioni di dollari ma destinata a crescere del 45% nei prossimi due anni. Parallelamente, il ROI atteso passa dal 20% di quest’anno (4,9 milioni di dollari) al 38% previsto entro un biennio (12,2 milioni di dollari). Una parte rilevante di questa crescita è attribuita all’AI agentica, da cui le aziende italiane si attendono un ritorno di 13,7 milioni di dollari nei prossimi due anni.
La ricerca fotografa un Paese che, secondo l’amministratrice delegata di SAP Italia Carla Masperi, negli ultimi dodici mesi sarebbe passato dalla fase di sperimentazione dell’AI a quella operativa, con i primi risultati concreti che iniziano a manifestarsi, pur restando ancora molta strada da percorrere: un’intelligenza artificiale priva di contesto su processi, dati e governance, avverte Masperi, rischia nella migliore delle ipotesi di generare attività senza risultati e, nella peggiore, di introdurre nuovi rischi.
Oggi in Italia oltre un quarto delle attività aziendali (26%) risulta già supportato dall’AI, quota che si prevede salga al 44% entro due anni. Il 73% delle aziende italiane si dichiara soddisfatto del ROI attuale, sebbene più della metà ritenga che il potenziale della tecnologia non sia ancora pienamente sfruttato. Sul fronte dell’AI agentica, il 75% del campione le riconosce un potenziale da moderato a molto elevato per la trasformazione della propria organizzazione, ma solo l’1% delle aziende si considera pienamente preparato ad adottarla.

Le sfide principali

Lo studio individua nella qualità dei dati il primo ostacolo alla generazione di valore: pur dichiarandosi pronto in termini di dati (67%), il campione segnala nel 74% dei casi problemi di qualità delle informazioni disponibili, che nel 77% dei casi si traducono in rilavorazioni, ritardi o accumuli di lavoro arretrato legati a output di scarsa qualità.
Anche il capitale umano rappresenta un nodo critico: l’80% delle aziende italiane non ritiene che i percorsi di aggiornamento professionale tengano il passo con l’evoluzione degli strumenti di AI, mentre il fenomeno della Shadow AI viene segnalato, almeno occasionalmente, dal 67% degli intervistati. Meno della metà delle organizzazioni (45%) dispone oggi di una figura dedicata alla guida dell’adozione dell’AI.
Sul piano della governance, solo un’impresa su dieci si dichiara pienamente pronta a gestire l’intelligenza artificiale, sia in termini di competenze (11%) sia di processi e framework organizzativi (10%). Il tema si fa più delicato quando si guarda ai workflow agentici: il 40% delle aziende italiane non ha ancora previsto processi di supervisione con intervento umano, il 25% è privo di sistemi di controllo e autorizzazione degli accessi per gli agenti AI, e solo il 48% mantiene un registro degli agenti in uso. Quasi due terzi del campione (63%) ammette di non sapere, o ritiene, di star implementando agenti AI più velocemente di quanto riesca a governarli.

Verso l’Autonomous Enterprise

Per Masperi, generare valore reale dall’AI richiederà un approccio radicalmente nuovo: le imprese italiane, indipendentemente dalle dimensioni, dovranno connettere l’intelligenza artificiale ai dati e ai processi che alimentano il business, garantendo al tempo stesso il contesto e la governance necessari per ottenere risultati affidabili. È quello che SAP definisce Autonomous Enterprise: un cambiamento non solo tecnologico ma soprattutto umano, che secondo Masperi produce valore solo quando agenti, processi e persone lavorano in sinergia.