Dopo anni di sperimentazioni e progetti pilota spesso senza ROI, il 2026 segna il passaggio dell’AI dalla fase dell’entusiasmo a quella della concretezza: governance, AI literacy e integrazione strategica diventano le priorità per trasformare l’intelligenza artificiale in valore reale per le imprese.
Negli ultimi tre anni – a partire dal novembre 2022, data del rilascio al pubblico della prima versione di ChatGPT – l’intelligenza artificiale è diventata la protagonista assoluta delle conversazioni sul futuro del lavoro, della produttività e della crescita economica.
In moltissime aziende è arrivata prima l’ambizione, poi le demo, le sperimentazioni e i progetti pilota, quelli che, secondo un famoso report MIT-Nanda di quest’anno, nel 95% dei casi non hanno prodotto un ritorno.
Il 2026 si presenta come l’anno in cui le promesse dovranno fare i conti con la realtà: quella fatta di processi, persone, vincoli operativi e risultati tangibili.
Secondo la società di ricerca e consulenza Forrester, siamo all’inizio di una nuova fase: quella in cui l’AI, per funzionare davvero, dovrà mettersi “il casco da lavoro” e smettere i panni luccicanti dell’hype. È una svolta che tocca tutte le imprese – dalle più mature alle più caute – e che chiede un ripensamento profondo sul modo in cui governiamo, organizziamo e valutiamo l’impatto dell’AI.
Nel triennio 2023-2025 abbiamo assistito a una corsa generalizzata verso l’adozione dell’AI generativa: ogni settore, ogni funzione aziendale, ogni vendor ha cercato di posizionarsi su questa nuova frontiera. Tuttavia, i dati iniziano a mostrare un raffreddamento. Nelle sue Predictions per il 2026, Forrester prevede che il 25% degli investimenti previsti in tecnologie AI sarà posticipato al 2027.
Non si tratta di sfiducia, ma di un ritorno alla concretezza: in primo luogo, molte aziende si sono rese conto che l’adozione di questi strumenti è più complessa di quanto inizialmente immaginato. È una trasformazione sistemica, che richiede un nuovo approccio – come quello community-driven promosso dalla Independent design company logotel – per garantire risultati efficaci e sostenibili nel tempo per persone e organizzazioni.
In secondo luogo, senza obiettivi chiari e metriche di ritorno misurabili è difficile giustificare nuovi budget. Infine, a pesare è anche la mancanza di skill diffuse, una governance incerta e, soprattutto, la difficoltà a tradurre l’uso dell’AI in valore economico diretto.
Uno dei passaggi chiave nel 2026 sarà il riconoscimento – ormai inevitabile – che l’AI non è solo uno strumento a supporto delle persone, ma parte integrante del sistema operativo aziendale. I software enterprise stanno già cambiando: da piattaforme costruite intorno all’utente umano, si stanno trasformando in ambienti dove umani e agenti AI collaborano, si scambiano dati e si dividono compiti.
Questo significa che cambiano anche le logiche di gestione: gli agenti AI vanno configurati, supervisionati, valutati. Le piattaforme HR dovranno evolversi per accogliere anche i “colleghi digitali”, mentre il management sarà chiamato a definire nuove modalità di valutazione della performance, nuove policy di sicurezza, nuovi standard di qualità.
Non è più solo una questione di automazione, è una nuova normalità operativa che coinvolge la cultura aziendale, i ruoli e le responsabilità.
Nel passaggio dalla sperimentazione all’adozione sistemica, la componente tecnologica smette di essere il primo problema. Le sfide vere sono tre: governance, competenze e alfabetizzazione diffusa.
Senza una governance solida, l’AI rischia di diventare una “scatola nera” che genera risultati difficili da interpretare o difendere. Serve chiarezza su chi è responsabile dei processi automatizzati, come vengono monitorati, quali sono i limiti e le soglie di intervento umano.
Sul fronte delle competenze, il tema non riguarda solo i data scientist. Sempre più aziende stanno introducendo programmi di AI fluency per i propri team: percorsi formativi pensati per aiutare ogni funzione a capire come funzionano gli strumenti, come interpretarli e come usarli in modo efficace e responsabile.
Udemy, una delle principali piattaforme di e-learning globali, nel suo Global Learning & Skills Trends Report 2026 ha inserito la AI fluency tra gli aspetti prioritari.
Forrester prevede invece che, entro il 2026, circa un terzo delle imprese globali adotterà obblighi formativi sull’uso dell’AI a livello organizzativo. È, d’altronde, anche un tema normativo: l’AI Act dell’Unione Europea impone a fornitori e utilizzatori di sistemi AI di raggiungere un livello sufficiente di AI literacy.
Emerge, infine, la necessità di progettare architetture flessibili, in grado di far convivere agenti diversi, specializzati su task specifici. È il concetto di “agentlake”: ambienti dove più agenti collaborano in modo orchestrato, ciascuno con il proprio perimetro d’azione, per gestire processi complessi che attraversano dati, ruoli e strumenti diversi.
Il vero salto di maturità non sarà solo tecnologico, ma strategico. L’AI non può più essere gestita come un progetto a sé stante, separato dalla strategia aziendale. I leader sono chiamati a definire una visione chiara di come l’AI può generare valore per il business: quali processi trasformare, quali vantaggi perseguire, quali metriche adottare per misurare l’impatto.
Questo significa coinvolgere più stakeholder: CFO e responsabile legale, team IT e risorse umane, per costruire un modello di adozione solido, sostenibile e allineato agli obiettivi aziendali. L’AI non è più un esperimento a margine: è un pezzo della macchina operativa e va gestita con rigore, metodo e visione.
Se c’è un errore da evitare nel 2026, è quello di vedere l’AI solo come leva di efficienza. Automatizzare task ripetitivi è importante, certo. Ma il vero potenziale dell’intelligenza artificiale si realizza quando viene usata per aumentare la qualità del lavoro, per supportare decisioni migliori, per costruire nuovi prodotti, servizi o modelli di business.
La sfida è quindi quella di uscire dalla logica del “meno costi” per abbracciare quella del “più valore”: più insight, più velocità, più possibilità di personalizzazione, più capacità di adattamento. È questo, in fondo, il senso del passaggio dall’hype alla concretezza. Non basta avere l’AI in azienda: serve sapere cosa farne e come farla funzionare davvero.
Per usare una metafora: serve “costruire una casa” per l’AI. Progettarne le fondamenta – adoption, agenti, governance –, definirne gli spazi, abitarla in tutte le sue dimensioni perché generi un ritorno concreto non solo di investimento, ma di impatto.
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