2026: L'Anno del Consolidamento dell'Intelligenza Artificiale

Il 2026 segna una svolta epocale per l’intelligenza artificiale nelle organizzazioni globali. Dopo anni di sperimentazioni, progetti pilota e proof-of-concept, le imprese stanno finalmente transitando verso un’adozione strutturale dell’AI, con un focus sempre più marcato su risultati misurabili, governance solida e ritorno sugli investimenti concreto. È quanto emerge dal 2026 Global AI Report: A Playbook for AI Leaders pubblicato da NTT DATA, basato su un’indagine condotta su 2.567 senior executive in 35 Paesi e 15 settori industriali.

Il messaggio è inequivocabile: “Playtime is over”. La fase ludica della sperimentazione AI è terminata. Oggi la strategia AI coincide con la strategia di business, e le organizzazioni che hanno compreso questa trasformazione stanno raccogliendo risultati finanziari significativamente superiori alla media.

I Leader dell’AI: Chi Sono e Come Operano

Solo il 15% delle organizzazioni intervistate è stato classificato come “leader dell’AI”. Queste aziende si distinguono per strategie chiare, modelli operativi maturi ed esecuzione focalizzata. Ma soprattutto, i numeri parlano da soli: i leader dell’AI hanno una probabilità 2,5 volte maggiore di registrare una crescita dei ricavi superiore al 10% e oltre 3,6 volte maggiore di raggiungere margini di profitto pari o superiori al 15%.

In Europa, questi dati sono ancora più marcati: la probabilità di crescita superiore al 10% sale a 2,9 volte rispetto alle altre organizzazioni. Un divario competitivo che si sta ampliando rapidamente e che rischia di lasciare indietro chi non ha ancora intrapreso un percorso strutturato di trasformazione AI.

Le Nove Caratteristiche dei Leader

Il report identifica nove tratti distintivi che caratterizzano le organizzazioni di successo, suddivisi tra strategia ed esecuzione:

Sul fronte strategico

• Allineamento strategico e velocità: i leader vincono allineando strettamente l’AI alla strategia di business, trasformando focus e rapidità in risultati finanziari straordinari.
• Approccio end-to-end focalizzato: i top performer si concentrano su ambiti ad alto valore e riprogettano i workflow dall’inizio alla fine, non limitandosi a interventi superficiali.
• Effetto volano: gli investimenti iniziali producono i primi successi, che alimentano nuovi reinvestimenti per sostenere ulteriore crescita.
• Reinvenzione del core: i leader ricostruiscono le applicazioni core integrando l’AI fin dalle fondamenta, invece di limitarsi a superficiali add-on.

Sul fronte dell’esecuzione

• Sicurezza su scala: costruiscono stack scalabili e sicuri, investono in infrastrutture per AI privata e sovrana.
• AI expert-first: utilizzano l’AI per amplificare l’impatto dei professionisti esperti, non per sostituirli.
• Cambiamento duraturo: affrontano l’adozione come programma di trasformazione aziendale con change management costruttivo.
• Governance per la scalabilità: centralizzano la governance, formalizzano supervisione enterprise e nominano Chief AI Officer dedicati.
• Crescita trainata dai partner: fanno leva su collaborazioni strategiche e modelli di condivisione dei risultati basati sugli outcome.

Il Cambio di Governance: Dai CIO ai CEO

Uno dei dati più significativi che emerge dalla ricerca riguarda la governance dell’AI. Il 78% dei leader dell’AI dispone di un Chief AI Officer dedicato e di strutture formali di governance. Ma il cambiamento più profondo riguarda chi prende le decisioni: la responsabilità dell’AI oggi appartiene ai consigli di amministrazione e richiede un’agenda che coinvolga l’intera organizzazione.

Questo trend è confermato anche dal BCG AI Radar 2026, che riporta come il 72% dei CEO affermi di essere il principale decisore sulle scelte legate all’intelligenza artificiale, un valore raddoppiato rispetto all’anno precedente. L’AI non è più considerata una questione esclusivamente tecnologica o IT, ma una leva diretta di competitività, organizzazione e modello di business.

“Una volta allineate le strategie di AI e di business, la mossa più efficace è scegliere uno o due ambiti in grado di generare un valore straordinario e ridisegnarli end-to-end con l’AI. Sostenere questo approccio mirato con governance solida, infrastrutture moderne e partner di fiducia è il modo in cui oggi i leader dell’AI stanno trasformando i progetti pilota in profitti.”

— Abhijit Dubey, CEO e CAIO di NTT DATA, Inc.

L’Agentic AI: La Nuova Frontiera

Una parte rilevante delle analisi di settore è dedicata all’agentic AI, ovvero sistemi capaci di agire con maggiore autonomia, prendere decisioni operative e coordinare flussi di lavoro complessi. Il 2026 vedrà agenti AI incaricati di gestire specifiche attività all’interno di processi già esistenti, dal ticketing alla supply chain, dal CRM allo sviluppo applicativo, senza sostituire i team di lavoro ma automatizzando parti ben definite del workflow.

Secondo il BCG AI Radar, circa il 90% dei CEO ritiene che gli AI agent consentiranno di misurare un ROI concreto già nel 2026, e oltre il 30% del budget AI previsto per il prossimo anno sarà destinato proprio a queste soluzioni. L’impatto sull’organizzazione del lavoro appare significativo: entro tre anni, l’AI assumerà sempre più spesso il ruolo di assistente operativo, coach, mentore e, in alcuni casi, supervisore di processi.

Investimenti in Crescita Esponenziale

Gli investimenti in intelligenza artificiale, calcolati come quota dei ricavi aziendali, sono destinati a raddoppiare nel 2026, passando da circa 0,8% nel 2025 a 1,7% nel 2026, dopo lo 0,6% stimato per il 2024. Il dato è trasversale ai settori: tecnologia, finanza, assicurazioni, energia, sanità e pubblica amministrazione mostrano tutti un incremento atteso.

Questo aumento non appare legato a una logica opportunistica o speculativa. Il 94% dei CEO dichiara che continuerà a investire in AI anche se le iniziative avviate non produrranno un ritorno immediato nel 2026. Solo il 6% prevede un ridimensionamento in caso di risultati inferiori alle attese. Il resto del campione indica un orientamento alla revisione strategica o al rafforzamento delle competenze.

Sicurezza e Rischi: Le Sfide Aperte

L’aumento dell’autonomia dei sistemi AI comporta inevitabilmente un rafforzamento delle preoccupazioni sul fronte della sicurezza. Il 53% degli intervistati indica data privacy e cybersecurity come il principale rischio legato all’AI. Parallelamente emergono nuove aree di attenzione: i fallimenti tecnologici, l’impatto ambientale dell’AI e l’instabilità geopolitica, tutte in crescita come fonti di rischio percepito.

Nel caso specifico dell’agentic AI, il giudizio dei leader è ambivalente: il 9% la considera la principale minaccia per la cybersecurity, mentre il 32% la vede come la maggiore opportunità, grazie alla capacità di monitorare sistemi in modo continuo e reagire più rapidamente agli incidenti. La maggioranza, pari al 59%, la interpreta come insieme di rischio e opportunità, richiedendo modelli di governance adattivi.

Differenze Geografiche: Est e Ovest a Confronto

I report mettono in luce anche una frattura geografica significativa. I CEO in Asia, in particolare in India e nella Greater China, mostrano livelli di fiducia molto elevati, con percentuali di ottimismo sul payoff dell’AI superiori al 70%. In Europa e nel Regno Unito la fiducia resta più contenuta e si accompagna a una maggiore pressione competitiva, legata al timore di rimanere indietro.

Questa differenza suggerisce modelli decisionali diversi: value-led in Asia, dove l’AI viene adottata perché percepita come generatrice di valore diretto; pressure-led in molte economie occidentali, dove l’adozione risponde anche a dinamiche difensive.

Il Contesto Italiano: La Strategia Nazionale 2024-2026

Il panorama italiano si inserisce in questo contesto globale con la Strategia Italiana per l’Intelligenza Artificiale 2024-2026, che mira a posizionare il Paese come attore di primo piano nella transizione tecnologica. La strategia si articola su quattro macroaree: Ricerca, Pubblica Amministrazione, Imprese e Formazione.

Con università e mondo della ricerca italiani al settimo posto a livello mondiale, il tessuto imprenditoriale altamente competitivo rappresenta un terreno fertile per lo sviluppo dell’AI. Le azioni strategiche includono il consolidamento dell’ecosistema italiano della ricerca, lo sviluppo di modelli nazionali multimodali conformi alle regolamentazioni europee e il potenziamento delle infrastrutture dedicate.

L’AI Come Infrastruttura Strategica

Il 2026 sarà l’anno in cui l’intelligenza artificiale smetterà definitivamente di essere percepita come sperimentazione e diventerà infrastruttura strategica. Come sintetizza efficacemente Yutaka Sasaki, Presidente e CEO di NTT DATA Group: “La nostra ricerca dimostra che un ristretto gruppo di leader sta già utilizzando l’AI per differenziarsi, crescere e reinventare il modo in cui persone e macchine creano valore insieme”.

Il valore dell’AI non dipenderà più soltanto dalla potenza dei modelli, ma dalla capacità delle organizzazioni di integrarli in modo sicuro, misurabile e sostenibile. La variabile decisiva non sarà tanto la tecnologia in sé, quanto la capacità delle imprese di integrarla nei processi, nelle decisioni e nei modelli di responsabilità.

Le aziende che sapranno muoversi in questa direzione saranno le prime a trasformare l’AI in un vantaggio competitivo concreto. Per tutti gli altri, il rischio è quello di rimanere spettatori di una trasformazione che sta ridefinendo le regole del gioco competitivo a livello globale.

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Fonti

• NTT DATA, “2026 Global AI Report: A Playbook for AI Leaders”, Dicembre 2025
• Boston Consulting Group, “BCG AI Radar 2026”, Gennaio 2026

AgID, “Strategia Italiana per l’Intelligenza Artificiale 2024