Le principali sfide di adozione dell'AI per il 2026

Nel 2026, molte organizzazioni stanno spostando la loro strategia di AI dall'AI generativa all'agentic AI. Stanno esplorando sistemi di AI in grado di prendere decisioni, coordinare compiti e completare workflow a più fasi con un coinvolgimento umano limitato.

Gartner prevede che, entro il 2028, il 33% delle applicazioni software aziendali includerà l'agentic AI, rispetto a meno dell’1% nel 2024.¹ E durante un episodio del podcast Mixture of Experts di IBM, il conduttore Tim Hwang e i suoi ospiti hanno discusso della visione di Microsoft secondo cui "ogni azienda è il proprio impianto di produzione di agenti".  Questa transizione porta con sé sfide più complesse.

La realtà dell'adozione dell'AI nel 2026 è che le funzionalità dell'AI stanno progredendo più rapidamente di quelle organizzative. "L'AI è più una leadership che una sfida tecnologica", ha dichiarato recentemente Dan Taylor, vicepresidente Global Ads di Google. Sebbene molte aziende abbiano accesso a potenti strumenti di AI, la maggior parte non dispone delle basi operative necessarie per scalare efficacemente l'AI. Molte imprese continuano a confrontarsi con problemi quali dati frammentati, governance incompleta, carenza di talenti, complessità dei sistemi e scetticismo nei confronti dei sistemi autonomi.

Questi problemi stanno facendo sì che l'adozione dell'AI aziendale ruoti sempre più attorno alla trasformazione piuttosto che alla semplice distribuzione della tecnologia. Il successo a lungo termine dell'AI dipende da come questa si integra nei processi aziendali e nelle operazioni. Le organizzazioni che fanno maggiori progressi sono spesso quelle che investono nella prontezza operativa insieme all'innovazione tecnica.

Nel 2026, le sfide comuni che le organizzazioni affrontano nel passaggio dai progetti pilota di AI all'adozione a livello aziendale includono:

• Qualità e prontezza dei dati
• Governance e sicurezza
• Dimostrare il ROI e giustificare i costi
• Lacune di competenze e cambiamento organizzativo
• Integrazione dei workflow

La disponibilità dei dati è diventata uno dei maggiori ostacoli all'adozione dell'AI aziendale. Nelle fasi iniziali dello sviluppo dell'AI, molte organizzazioni si concentravano sull'accesso a set di dati proprietari per la personalizzazione dei modelli. Questa sfida esiste ancora, ma la questione più ampia riguarda ora la qualità dei dati, l'accessibilità e la governance in tutta l'organizzazione.

Molte aziende operano con ambienti dati frammentati e isolati, sviluppatisi nel corso di decenni. Le informazioni aziendali critiche sono spesso distribuite su sistemi disconnessi e formati dati incoerenti. I sistemi di AI faticano in questi ambienti perché la scarsa qualità dei dati indebolisce le prestazioni e l'affidabilità dei modelli AI.

L'ascesa dell'agentic AI aumenta l'importanza di una solida governance dei dati e della prontezza. Se le fonti dati aziendali contengono lacune o errori, gli agenti AI possono formulare raccomandazioni errate o eseguire azioni errate su larga scala. Questo rischio crea esitazione tra i dirigenti.

La prontezza dei dati influisce anche sulla velocità di adozione dell'AI. Le organizzazioni con una forte gestione dei dati possono passare rapidamente dai progetti pilota alla implementazione. Le aziende con dati frammentati spesso passano più tempo a pulire, organizzare e governare le informazioni che a costruire soluzioni di AI.

Le aziende possono mitigare questa sfida trattando la modernizzazione dei dati come un'iniziativa strategica piuttosto che un'attività tecnica. Molte organizzazioni stanno investendo in piattaforme dati centralizzate, framework di governance più solidi e una proprietà più chiara degli asset dati aziendali.

Un'altra sfida significativa nell'adozione dell'AI riguarda governance, responsabilità e rischio di sistema autonomo. I sistemi di agentic AI possono ora completare attività su più applicazioni, prendere decisioni e interagire con dati sensibili con una supervisione umana limitata. Queste funzionalità migliorano l'efficienza, ma introducono anche nuovi rischi operativi che molte Organizzazioni non sono preparate a gestire.

I ruoli di governance specifici per l'AI sono cresciuti del 17% nel 2025, e la quota di aziende senza politiche di AI responsabile è scesa bruscamente dal 24% all'11%. ² Tuttavia, è emerso un divario di governance. Le aziende spesso mancano di politiche per monitorare il comportamento dell'AI, rivedere decisioni automatizzate o assegnare responsabilità quando i sistemi producono risultati dannosi.

La trasparenza è un'altra preoccupazione. Molte organizzazioni faticano a capire come i sistemi AI diano priorità alle azioni o giungano a conclusioni. È improbabile che le aziende implementino sistemi autonomi su larga scala senza avere fiducia nel funzionamento di tali sistemi e nella gestione del rischio.

Le organizzazioni si trovano ad affrontare una crescente pressione da parte delle autorità di regolamentazione per implementare politiche di AI responsabile che supportino una documentazione, tracce di controllo e una gestione del rischio più solide. Anche le preoccupazioni per la privacy dei dati, i fornitori di AI di terze parti e le vulnerabilità della sicurezza stanno diventando sempre più importanti. Nei settori altamente regolamentati, le organizzazioni devono anche verificare che i sistemi di AI rispettino framework come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e mantenere trasparenza su come gli algoritmi di AI elaborano informazioni sensibili.

Le aziende possono ridurre questi rischi istituendo programmi formali di governance dell'AI nelle prime fasi del processo di adozione. Molte organizzazioni stanno anche creando team di governance trasversali che includono leader legali, di sicurezza, di conformità e di tecnologia. La supervisione umana rimane particolarmente importante per le decisioni ad alto rischio in ambienti regolamentati o rivolti ai clienti. Il monitoraggio continuo, i test e la documentazione possono inoltre aiutare le organizzazioni a identificare i problemi prima che si trasformino in criticità più gravi.

Le aziende si stanno concentrando sul valore dell'AI.

Quasi l'80% dei dirigenti si aspetta che l'AI generi ricavi significativi entro il 2030, ma solo il 24% sa da dove arriverà.³ L'implementazione dell'AI ora comporta costi crescenti legati all'infrastruttura, alle licenze dei modelli, al cloud computing, al lavoro di integrazione, alla cybersecurity e alla manutenzione dei sistemi.

I clienti di Salesforce riferiscono che gli agenti e gli assistenti AI stanno offrendo un forte ROI (ritorno sull'investimento) nell'IT, nelle vendite e nel servizio clienti. ⁴ Tuttavia, i sistemi di agentic AI possono generare costi operativi più elevati perché richiedono più capacità di orchestrazione, monitoraggio e elaborazione in tempo reale rispetto agli strumenti di AI generativa. Man mano che i sistemi AI si espandono in tutte le operazioni, le aziende subiscono pressioni per gestirne l'uso, ottimizzare il workload e giustificare gli investimenti continui.

Alcune aziende avviano ambiziosi programmi di AI senza identificare obiettivi operativi chiari. Molti faticano a definire metriche di successo significative per le iniziative di AI. E i guadagni di produttività possono essere difficili da misurare tra i team.

Le organizzazioni possono mitigare questa sfida stabilendo un percorso realistico dell'AI e una roadmap di implementazione a lungo termine. Questo approccio dà priorità ai caso d'uso pratici e semplifica la misurazione dei progressi e dei risultati aziendali di successo nell'implementazione dell'AI in tutta l'azienda. Un dispiegamento incrementale può aiutare a costruire fiducia, aumentare il consenso e rafforzare il supporto a lungo termine agli investimenti nell'AI.

Molte iniziative di AI di successo iniziano con applicazioni che riducono il lavoro manuale, migliorano i tempi di risposta o snelliscono i workflow interni. Le aziende devono anche essere disciplinate nella selezione dei fornitori e nella gestione dei costi prima di scalare l'AI

La sfida dei talenti dell'AI si è evoluta nell'ultimo anno. Le organizzazioni che si sono concentrate su competenze di prompt engineering e generative AI ora hanno bisogno di team in grado di gestire sistemi di AI in termini di integrazione, cybersecurity, orchestrazione, governance e gestione del cambiamento.

L'adozione di successo dell'AI spesso richiede cambiamenti nei workflow, nelle metriche delle prestazioni e nelle strutture organizzative. Nelle organizzazioni che hanno adottato l'AI, il 27% dei dipendenti afferma che il proprio posto di lavoro è cambiato in modo dirompente, in modo ampio o molto significativo nell'ultimo anno.⁵ D'altra parte, il 61% afferma che l'AI rende il loro lavoro meno monotono e più strategico.⁶ Ma molte organizzazioni mancano ancora di dipendenti con esperienza pratica per implementare l'AI su larga scala.

I dipendenti affrontano anche incertezza su come l'AI influenzerà i workflow, le responsabilità lavorative e i processi decisionali. Le aziende che sottovalutano il lato umano della trasformazione dell'AI spesso incontrano resistenza da parte dei dipendenti.

Il successo dell'adozione dell'AI dipende in ultima analisi sia dalla tecnologia che dalle funzionalità. Le aziende possono acquistare strumenti di AI avanzati, ma hanno comunque bisogno di persone che sappiano come gestire i rischi, riprogettare i workflow e supervisionare le operazioni basate sull'AI.

Le organizzazioni possono affrontare questa sfida trattando l'adozione dell'AI come uno sforzo di trasformazione aziendale. Questa strategia include programmi di sviluppo della forza lavoro e di formazione nell'AI. Questi sforzi di aggiornamento delle competenze possono andare oltre i team tecnici, così che l'intera organizzazione sviluppi una comprensione più solida delle funzionalità di AI, machine learning, della governance e dei limiti.

Anche le aziende con solidi framework di governance affrontano ostacoli nell'integrare AI nei sistemi e nei processi esistenti.

Molte organizzazioni hanno dimostrato che gli strumenti di AI possono generare valore aziendale in programmi pilota. La sfida più grande ora riguarda l'integrazione delle tecnologie AI nelle operazioni aziendali reali. Gli ambienti enterprise spesso includono sistemi legacy e workflow frammentati che non sono stati progettati per supportare nuova tecnologia. Una scarsa integrazione può limitare la capacità di migliorare le operazioni interne e modernizzare le esperienze del cliente digitali all'interno dell'ecosistema aziendale più ampio.

L'integrazione diventa più complessa con i sistemi agentic AI. I sistemi autonomi richiedono spesso l'accesso a più applicazioni, application programming interface (API) e fonti di dati in tempo reale per completare efficacemente le attività. I problemi di integrazione possono limitare le prestazioni del sistema, creare colli di bottiglia o introdurre rischi per la sicurezza. E le organizzazioni non possono scalare efficacemente l'AI se i sistemi sono scollegati dalle operazioni core business.

L'interruzione del workflow è un'altra preoccupazione. I dipendenti potrebbero resistere ai sistemi di AI che modificano processi consolidati o introducono confini poco chiari tra responsabilità umane e compiti automatizzati. Progetti di AI mal integrati possono anche aumentare le difficoltà se i dipendenti devono continuamente passare da piattaforme disconnesse o verificare manualmente gli output generati dall'AI.

Le aziende possono ridurre le sfide di integrazione dell'AI dando priorità all'interoperabilità e alla progettazione dei workflow nelle prime fasi del processo di adozione. Le architetture AI modulari spesso si integrano più facilmente con i sistemi aziendali esistenti. La distribuzione a fasi dell'AI può anche aiutare a identificare problemi operativi prima che le funzionalità di AI vengano ampliate all'interno dell'azienda. 

Una stretta collaborazione tra team tecnologici e unità di business e una comunicazione chiara con i dipendenti possono ridurre la resistenza e favorire un'adozione più fluida. Molte organizzazioni stanno anche bilanciando lo sviluppo interno dell'AI con partnership tecnologiche strategiche.

Nel 2026, l'adozione dell'AI si basa sulla prontezza operativa. Il valore a lungo termine dell'integrazione dell'AI deriva dalla capacità di integrarla nelle operazioni aziendali, gestire i rischi, supportare i dipendenti e scalarne l'adozione in modo responsabile.

Le aziende che fanno i maggiori progressi stanno adottando un approccio disciplinato. Stanno rafforzando la governance, migliorando la qualità dei dati, modernizzando le infrastrutture e creando un allineamento interfunzionale tra i team aziendali e quelli di Tecnologia. Molti si rivolgono a casi d'uso che offrono un valore misurabile prima di espandere l'AI in modo più ampio.

La priorità per le organizzazioni è creare la base necessaria per supportare AI su larga scala. Le aziende che investono in prontezza, responsabilità e Integrazione saranno più in grado di adattarsi man mano che le funzionalità di AI si evolvono.