Le aziende stanno investendo massicciamente negli agenti di intelligenza artificiale, nella speranza di accelerare la trasformazione digitale. Tuttavia, la realtà è ben diversa. Nonostante il 68% delle organizzazioni globali dichiari di destinare oltre 500.000 dollari all’anno a iniziative legate all’AI, la stragrande maggioranza (86%) non dispone ancora dell’infrastruttura di base necessaria per implementare efficacemente questi […]
Le aziende stanno investendo massicciamente negli agenti di intelligenza artificiale, nella speranza di accelerare la trasformazione digitale. Tuttavia, la realtà è ben diversa. Nonostante il 68% delle organizzazioni globali dichiari di destinare oltre 500.000 dollari all’anno a iniziative legate all’AI, la stragrande maggioranza (86%) non dispone ancora dell’infrastruttura di base necessaria per implementare efficacemente questi agenti. Il divario tra ambizioni e capacità operative non è solo tecnico, ma strategico — e rischia di compromettere il ritorno sull’investimento.
Secondo le previsioni di Gartner, entro il 2028 il 15% delle decisioni aziendali quotidiane sarà preso autonomamente dagli agenti AI. Tuttavia, l’adozione accelerata senza i dovuti controlli potrebbe rivelarsi un boomerang: entro la stessa data, si stima che il 25% delle violazioni aziendali sarà causato proprio da questi agenti. Questo trade-off tra velocità e sicurezza è uno dei motivi principali per cui molti progetti falliscono, sottolineando l’importanza di tre elementi chiave:
Dietro la corsa a mostrare progressi in campo AI, si cela un problema più profondo: l’accesso alla conoscenza aziendale. Molte organizzazioni operano su ecosistemi IT frammentati, dove dati e strumenti sono distribuiti su sistemi eterogenei. Questa disconnessione mina l’efficacia degli agenti AI.
Il nostro sondaggio ha rilevato che il 79% delle imprese riconosce i problemi relativi ai dati come principali ostacoli all’adozione dell’AI. Gli agenti, per operare in modo utile, devono essere in grado non solo di accedere ai dati, ma anche di comprenderne il contesto. Senza una base solida di conoscenza, qualsiasi agente rischia di diventare inefficace.
Il dilemma successivo riguarda la scelta tra sviluppare soluzioni personalizzate o affidarsi a prodotti esistenti. Alcune aziende optano per lo sviluppo interno, investendo tempo e risorse in pipeline di dati e sistemi di autenticazione. Tuttavia, scoprono presto che la messa in produzione richiede mesi.
Altre invece abilitano funzionalità AI nei software SaaS che già utilizzano. Ma, poiché i progetti AI richiedono l’integrazione di più fonti, queste soluzioni puntuali aumentano la complessità. I team IT finiscono per gestire l’integrazione più che generare valore.
Il rischio maggiore? Combinare approcci in modo incoerente: scrivere codice personalizzato sopra strumenti esistenti può generare soluzioni fragili e difficili da mantenere, come accaduto in passato con l’adozione precoce del cloud.
L’urgenza di garantire la sicurezza è evidente: il 57% delle organizzazioni considera la cybersecurity il principale ostacolo ai progetti AI. È uno dei pochi ambiti in cui sia i dirigenti (53%) sia i tecnici (62%) sono pienamente d’accordo.
Gli approcci di sicurezza tradizionali non bastano più. Gli agenti AI necessitano di protezioni avanzate che coprano autenticazione, autorizzazione, trattamento dati e limiti decisionali. Con il 42% delle aziende che utilizza otto o più fonti dati per i progetti AI, l’approccio “point-to-point” alle integrazioni genera fragilità.
Inoltre, monitorare l’accesso non è sufficiente. È necessario tracciare decisioni, flussi di dati e schemi di esecuzione. I controlli devono essere flessibili per non ostacolare il lavoro, ma anche sufficientemente rigidi da prevenire usi impropri o dannosi.
Alcune realtà hanno trovato una via efficace. L’Istituto Aprende, ad esempio, è riuscito a implementare un agente AI in pochi giorni, grazie a una solida infrastruttura. Invece di partire con scenari complessi, hanno scelto un processo chiaro e ben definito:
Il vero valore degli agenti AI non si limita a chatbot evoluti. Sempre più imprese stanno trasformando l’assistenza clienti, la contabilità e la gestione interna grazie ad agenti ben equipaggiati.
Chi vincerà la sfida dell’AI aziendale? Non chi ha più agenti o budget più alti, ma chi costruisce per primo una base con:
Quasi il 90% delle aziende ritiene che l’integrazione con i sistemi aziendali sia essenziale per il successo dell’AI. È chiaro: risolvere il nodo dell’integrazione è il passo decisivo verso la vera trasformazione digitale.
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