L’adozione dell’AI è in crescita, ma la maturità resta limitata, con molte aziende ancora in fase pilota.
La vera trasformazione parte dai processi core. Nel 2026, l’AI evolverà ulteriormente da supporto tattico a leva di cambiamento sistemico.
Il 2026 sarà un anno chiave anche a livello tecnologico. Sistemi multi-agente e modelli linguistici di dominio sono solo alcuni dei trend da monitorare.
Strategia, governance e cultura rappresentano la vera sfida.
L’intelligenza artificiale è ovunque: se ne parla nei board aziendali, nei media, nei piani industriali. Ma al di là dell’hype, come procede davvero l’AI adoption nelle imprese? In che modo quella che viene presentata come una rivoluzione senza precedenti sta trasformando organizzazioni, processi e modelli operativi?
In questo articolo analizziamo lo stato dell’adozione, i trend tecnologici più promettenti per il 2026, i fattori che frenano la trasformazione e le modalità per affrontare il cambiamento in modo concreto.
Negli ultimi dodici mesi l’intelligenza artificiale ha vissuto un’accelerazione senza precedenti. Secondo il report State of AI in 2025 di McKinsey, l’88% delle aziende dichiara di utilizzare almeno una soluzione AI in una o più funzioni di business, in netta crescita rispetto al 78% dell’anno precedente. In particolare, il 62% delle organizzazioni ha avviato iniziative basate su AI agentica, tra sperimentazioni (39%) e primi progetti in fase di scaling (23%), a conferma del crescente interesse verso modelli generativi e applicazioni autonome. I dati sono confermati da BCG, secondo cui il 66% delle aziende starebbe esplorando l’impiego degli AI Agent.
Dietro l’apparente ubiquità della tecnologia, il quadro dell’AI adoption a livello globale è più sfaccettato. Tutto dipende da cosa si intende realmente per adozione dell’AI: se ci si riferisce a progetti isolati, iniziative pilota o applicazioni circoscritte a singole funzioni, l’adozione è effettivamente molto elevata. Se invece si considera l’adozione in senso sistemico - ovvero integrazione trasversale nei processi core, impatto organizzativo, cultura data-driven e trasformazione dei modelli operativi - lo scenario cambia.
Secondo McKinsey, infatti, “a livello aziendale, la maggior parte si trova ancora nelle fasi di sperimentazione o di progetto pilota, e solo circa un terzo dichiara di aver avviato la scalabilità dei propri programmi di AI”. In altre parole, l’intelligenza artificiale è già presente nel perimetro operativo di molte imprese, ma non ha ancora compiuto il salto verso una trasformazione su larga scala. Il 2026 dovrebbe essere il momento giusto.
Le prospettive per il futuro prossimo sono positive: se dall’hype iniziale si è già passati alla concretezza dei primi risultati, ora l’obiettivo è completare il percorso, ovvero tradurre l’adozione dell’AI in un valore sistemico. Ecco le traiettorie più evidenti osservabili sul campo.
Come anticipato, l’AI sta spingendo le imprese a passare da use case localizzati a integrazioni in processi trasversali. Supply chain, operation, finanza, HR: sempre più funzioni vengono coinvolte in flussi di lavoro in cui l’AI non è più un supporto accessorio, ma un attore che contribuisce alla gestione e all’ottimizzazione operativa. La sfida, oggi, è costruire piattaforme e modelli capaci di mantenere coerenza, interoperabilità e controllo man mano che l’intelligenza artificiale entra nei gangli vitali dell’organizzazione.
Le aziende più avanzate stanno già investendo in asset immateriali decisivi come la qualità dei dati, la cultura del dato e solidi modelli di AI governance, perché è qui che si gioca la differenza tra una sperimentazione isolata e un’adozione matura. Cambia anche il modo di lavorare: servono figure capaci di interpretare gli output dei modelli, valutarne l’impatto, garantire trasparenza e responsabilità nelle decisioni automatizzate.
Con l’AI, anche la struttura dell’organizzazione tende a cambiare. I modelli tradizionali, rigidi e gerarchici, lasciano spazio a team più agili, multidisciplinari e autonomi, spesso supportati da agenti intelligenti. Cresce il peso delle competenze ibride, capaci di leggere bisogni di business e di trasformarli in requisiti per sistemi intelligenti.
Mentre le imprese iniziano ad adattarsi, anche la tecnologia evolve a un ritmo senza precedenti, aprendo la strada a scenari sempre più complessi e integrati. Ecco alcuni trend da monitorare nel 2026.
Inseriti da Gartner tra le Top Strategic Technology Trends del 2026, i sistemi multiagente rappresentano una delle evoluzioni più promettenti dell’AI enterprise. Non si tratta di singoli modelli che rispondono a prompt, ma di collezioni di agenti specializzati che collaborano per raggiungere obiettivi complessi, in ambienti distribuiti o integrati. L’approccio agentico, se ben progettato, diventa un acceleratore di efficienza, scalabilità e adattabilità.
I modelli generali (LLM) hanno aperto la strada, ma i Domain-Specific Language Models (DSLMs) ne rappresentano l’evoluzione concreta. Allenati su dati di settore, questi modelli offrono maggiore precisione, affidabilità e compliance in ambiti ad alta specializzazione, riducendo il rischio di risposte fuori contesto o non verificabili. Gartner prevede che entro il 2028 oltre la metà dei modelli GenAI adottati in ambito enterprise sarà di tipo domain-specific.
Con l’AI sempre più pervasiva e con normative come l’AI Act in fase di piena attuazione, le organizzazioni devono attrezzarsi per garantire trasparenza, accountability e rispetto dei principi etici, in particolare in contesti fortemente regolati. Parallelamente, la sovranità del dato tornerà al centro del dibattito.
Un’evoluzione concreta e già visibile dell’AI enterprise riguarda le piattaforme agentiche di sviluppo software, ambienti progettati fin dall’origine per integrare GenAI e agenti intelligenti in tutte le fasi del ciclo di vita del software: dall’analisi dei requisiti alla progettazione architetturale, fino allo sviluppo, al testing e al rilascio. A differenza dei tool generativi per sviluppatori, queste piattaforme abilitano team estesi — business analyst, architetti, tester — a collaborare in modo sinergico, con il supporto di professionisti specializzati.
Nonostante la crescente attenzione e i numerosi progetti avviati, l’adozione sistemica dell’AI in azienda incontra ancora alcuni ostacoli che raramente dipendono dalle tecnologie coinvolte, ma piuttosto da fattori organizzativi, culturali, strategici e normativi.
Ecco cosa stiamo rilevando sul mercato e quali leve si stanno dimostrando efficaci per accompagnare il cambiamento.
Uno dei limiti più evidenti riguarda l’assenza, in diverse realtà, di una visione strategica sull’adozione dell’AI. Le iniziative nascono a silos all’interno di singoli dipartimenti e, inevitabilmente, faticano a evolvere in un piano strutturato con obiettivi condivisi, KPI chiari e una governance centrale. Questo ne riduce l’impatto potenziale e impedisce di scalare ciò che funziona.
Per superare questo limite, anche di concerto con i propri partner tecnologici, è fondamentale partire da un assessment dei processi e dei dati disponibili, definendo una roadmap chiara che tenga conto delle priorità di business, dei vincoli organizzativi e degli obiettivi misurabili. L’AI adoption, infatti, deve essere considerata un progetto strategico guidato dal top management.
Sul mercato troviamo molte aziende attive nella sperimentazione dell’AI, ma in difficoltà ad affrontare il cambiamento organizzativo che ciò comporta. La GenAI, in particolare, solleva timori legati alla sostituzione delle competenze umane e al rischio di irrilevanza di alcuni ruoli.
Affrontare la resistenza significa lavorare sul coinvolgimento attivo delle persone, costruendo percorsi strutturati di change management, comunicazione e formazione continua. I progetti di AI che funzionano sono quelli in cui la tecnologia è introdotta come leva abilitante, non come minaccia: l’approccio human in the loop è una delle chiavi per favorire fiducia e accettazione.
La mancanza di competenze specialistiche è un altro ostacolo chiave, soprattutto in virtù della frenetica evoluzione tecnologica sottostante. La soluzione passa dalla collaborazione con partner in grado di garantire competenze aggiornate e approcci flessibili, ma anche dalla costruzione di percorsi di reskilling e upskilling interni.
In settori regolamentati come la sanità, il pubblico e i servizi finanziari, l’assenza di framework di governance per l’adozione dell’AI rappresenta un freno importante. A complicare ulteriormente il quadro si aggiunge la serrata evoluzione normativa (AI Act, Data Act…) che introduce vincoli stringenti, classificazioni per livello di rischio e obblighi di trasparenza e documentazione.
Per affrontare questo scenario serve un presidio strutturato su compliance e rischio, capace di integrare la governance dell’AI nei modelli di controllo già esistenti. L’obiettivo non può essere solo la conformità normativa, ma la costruzione della fiducia all’interno e all’esterno dell’organizzazione.
Un tema che rileviamo sul mercato riguarda l’affidabilità percepita dell’AI generativa. Molte aziende vedono in questa tecnologia un potenziale di efficienza e automazione, ma si interrogano sulla reale affidabilità degli output. Il dubbio è lecito: se ogni risposta deve essere rivista e validata da un operatore umano, l’impatto sui processi rischia di essere molto limitato.
Per superare questa diffidenza, è importante scegliere casi d’uso adatti al livello di maturità della tecnologia, dove l’eventuale errore sia tollerabile o comunque gestibile. Parallelamente, vanno adottati strumenti di validazione, monitoraggio e controllo continuo degli output generati, per garantire coerenza, trasparenza e qualità.