Il rapporto tra CEO e AI entra in una fase più radicale: non riguarda più soltanto l’adozione di nuovi strumenti, ma il modo stesso in cui le aziende prendono decisioni, distribuiscono responsabilità e costruiscono vantaggio competitivo. Il nuovo 2026 CEO Study dell’IBM Institute for Business Value indica che l’intelligenza artificiale sta già cambiando il cuore operativo delle imprese e costringe i vertici aziendali a ripensare la C-suite in funzione di velocità, chiarezza e capacità di esecuzione.
Il messaggio di fondo è netto: l’AI non è un altro ciclo tecnologico da gestire con i processi esistenti. È una trasformazione strutturale. Lo sintetizza Jacek Olczak, Group CEO di Philip Morris International, con una frase che fotografa bene il punto: “Cercare di prendere gli strumenti di AI e comprimerli dentro l’organizzazione esistente è molto probabilmente l’approccio sbagliato”.
La traiettoria non nasce dal nulla. Già nel CEO Study 2025, condotto su 2.000 CEO a livello globale, IBM aveva registrato una forte accelerazione degli investimenti in intelligenza artificiale. Gli intervistati si aspettavano un raddoppio del tasso di crescita degli investimenti in AI nei due anni successivi, mentre il 61% dichiarava di adottare attivamente agenti AI e di prepararsi a implementarli su larga scala. Il dato italiano risultava ancora più marcato: 73%, dodici punti sopra la media globale.
CEO e AI: la priorità non è più sperimentare, ma cambiare il modello operativo
La fase dell’entusiasmo generico sull’intelligenza artificiale sta lasciando spazio a un problema più concreto: come trasformare l’AI in risultati aziendali misurabili. Il report indica che il 69% dei CEO considera già l’AI un fattore capace di modificare aspetti centrali del business. Non si tratta quindi di un tema laterale, né di una funzione confinata all’IT. L’AI diventa progressivamente un criterio di organizzazione dell’impresa.
Per i CEO, questo significa passare dalla logica dei progetti pilota alla costruzione di un modello AI-first. Non basta introdurre applicazioni generative nei singoli reparti. Serve ridisegnare i flussi decisionali, chiarire chi decide cosa, assegnare responsabilità precise e permettere alle funzioni più vicine ai problemi di agire senza attendere continui passaggi gerarchici.
Il dato più rilevante è che le organizzazioni considerate AI-first hanno registrato una crescita dei ricavi superiore del 17% rispetto alle altre negli ultimi tre anni. È un segnale importante perché sposta il discorso dall’efficienza al vantaggio competitivo. L’AI produce valore quando entra nei processi, non quando resta un insieme di strumenti accessori.
Questo passaggio è particolarmente significativo se letto insieme ai dati italiani del precedente CEO Study. Il 72% dei CEO globali, contro il 66% in Italia, considera i dati aziendali la chiave per sbloccare il valore dell’AI generativa. Allo stesso tempo, il 68% ritiene fondamentale per la collaborazione interfunzionale un’architettura dei dati integrata a livello enterprise. Il problema è che metà degli intervistati ammette che la rapidità degli investimenti tecnologici ha prodotto ambienti disomogenei e frammentati. È il classico paradosso dell’AI aziendale: si accelera sugli strumenti, ma spesso senza avere prima costruito una base dati coerente.
La C-suite AI-first deve diventare più veloce, integrata e tecnologica
Uno dei passaggi centrali dello studio riguarda la trasformazione della C-suite. I CEO intervistati non immaginano un futuro in cui l’AI riduce il peso della leadership umana. Al contrario, ritengono che aumenti la pressione sui dirigenti, chiamati a comprendere meglio la tecnologia e a lavorare in modo meno verticale.
Secondo il report, l’85% dei CEO afferma che tutti i leader funzionali devono diventare esperti di tecnologia nel proprio dominio. È una svolta culturale prima ancora che organizzativa. Il marketing, le risorse umane, la finanza, le operations e la tecnologia non possono più procedere come compartimenti separati. La trasformazione AI richiede una regia comune.
In questo quadro cresce anche il ruolo del Chief AI Officer. Nel 2026, il 76% delle organizzazioni dichiara di avere una figura di questo tipo, contro il 26% del 2025. Tuttavia, il punto non è aggiungere un’altra casella all’organigramma. Il CAIO funziona solo se ha autorità reale su priorità, standard e meccanismi di finanziamento, mentre la responsabilità dei risultati resta in capo ai leader di business.
Il tema della leadership è presente anche nei dati 2025. Il 69% dei CEO collega il successo dell’organizzazione alla capacità di trattenere un gruppo ampio di leader con una profonda comprensione della strategia e l’autorità necessaria per prendere decisioni critiche. Il 67% a livello globale, contro il 60% in Italia, ritiene inoltre che la differenziazione dipenda dall’avere le competenze giuste nelle posizioni giuste, con incentivi adeguati.
La C-suite del 2030, in questa visione, non sarà semplicemente più digitale. Sarà più orientata agli outcome. Ogni dirigente dovrà assumersi responsabilità su risultati trasversali, non soltanto su metriche funzionali. Il CEO resta il punto di sintesi, ma deve rendere espliciti diritti decisionali, rischi accettabili e criteri di escalation.
Il ROI resta il nodo critico degli investimenti in AI
L’adozione dell’AI avanza, ma il ritorno sugli investimenti resta tutt’altro che scontato. Il CEO Study 2025 evidenziava un dato severo: solo il 25% delle iniziative di AI aveva generato il ritorno sull’investimento atteso negli anni precedenti, mentre appena il 16% aveva prodotto un impatto sull’intera organizzazione.
È un punto che ridimensiona la retorica sull’AI come leva automatica di crescita. L’intelligenza artificiale può creare valore, ma non basta implementarla. Servono casi d’uso chiari, metriche solide e una governance capace di distinguere tra sperimentazione utile e dispersione di budget. Non a caso, il 65% dei CEO globali, contro il 70% in Italia, afferma che la propria organizzazione si sta concentrando su casi d’uso AI guidati dal ROI. Il 68% a livello globale, e il 61% in Italia, dichiara inoltre di disporre di metriche specifiche per valutare il ritorno degli investimenti in innovazione.
Anche qui il dato italiano mostra una sfumatura interessante. Le aziende italiane sembrano più orientate della media a spingere sull’adozione e sui casi d’uso basati sul ROI, ma meno sicure della propria capacità di misurare in modo strutturato il ritorno dell’innovazione. È una distanza che può diventare un limite concreto: senza metriche affidabili, il rischio è confondere la velocità di implementazione con la maturità strategica.
“L’intelligenza artificiale sta ridefinendo in modo profondo i modelli di lavoro e di collaborazione, creando nuove interazioni tra persone e tecnologia e trasformando le dinamiche operative delle organizzazioni”, ha dichiarato Tiziana Tornaghi, Managing Partner di IBM Consulting Italia. “Le evidenze del nuovo CEO Study mostrano con chiarezza che siamo di fronte a un punto di svolta: l’AI non è più soltanto un fattore di accelerazione tecnologica, ma un vero motore di trasformazione del business.”
“I CEO che stanno ottenendo i risultati più rilevanti non si limitano ad adottare l’intelligenza artificiale”, ha proseguito Tornaghi, “ma stanno ripensando in modo strutturale i propri modelli organizzativi, integrando le competenze umane con le capacità avanzate della tecnologia. In questo scenario, il ruolo della leadership evolve significativamente: guidare la trasformazione richiede velocità decisionale, chiarezza strategica e un equilibrio costante tra innovazione e responsabilità.”
“In IBM Consulting accompagniamo quotidianamente imprese e istituzioni in questo percorso, supportandole nella costruzione di una leadership realmente AI‑first, capace di unire visione strategica, tecnologie affidabili e una forte attenzione alle persone.”
Gli agenti AI cambieranno il modo in cui si prendono decisioni operative
La seconda grande direttrice riguarda l’agentic AI. Il report prevede una forte crescita delle decisioni operative prese dall’AI senza intervento umano diretto. Oggi, secondo i CEO intervistati, il 25% delle decisioni operative è già gestito da AI in autonomia. Entro il 2030, la quota dovrebbe salire al 48%.
Il dato va letto con attenzione. Non significa che l’AI sostituirà il giudizio umano nelle scelte strategiche più delicate. Significa piuttosto che molte decisioni ripetitive, ad alto volume e con regole chiare potranno essere automatizzate: aggiornamenti di prezzo, allocazione dell’inventario, instradamento delle spedizioni, remediation degli incidenti, pianificazione operativa.
Il ruolo delle persone si sposta quindi dal controllo puntuale di ogni decisione alla progettazione delle regole, alla definizione dei limiti e alla gestione delle eccezioni. L’azienda efficace non sarà quella che lascia decidere tutto all’AI, ma quella che sa distinguere dove l’autonomia algoritmica è utile e dove restano indispensabili giudizio, responsabilità e supervisione.
Pavitra Shankar, Managing Director di Brigade Group, descrive bene questa dinamica: “L’adozione dell’AI non procede in linea retta. All’inizio spesso sembra lenta. Poi, improvvisamente, l’impatto accelera rapidamente”.
Il problema per i CEO è preparare l’organizzazione prima che questa accelerazione diventi ingestibile. L’AI agentica richiede governance, auditabilità, ownership chiara e criteri di uscita dai progetti che non generano valore.
Il vantaggio competitivo non arriverà dai modelli generici
Un altro punto forte del report riguarda la strategia sui modelli AI. Quasi l’80% dei dirigenti si aspetta che l’intelligenza artificiale generi ricavi significativi entro il 2030, ma solo il 24% sa già da dove arriveranno. È una distanza ampia tra aspettativa e visione operativa.
Per IBM , il vantaggio competitivo non nascerà dall’uso indistinto dei grandi modelli pre-addestrati. Le aziende più mature punteranno su un mix di modelli: foundation model per capacità generali di ragionamento, modelli più piccoli e specializzati per compiti specifici, modelli personalizzati addestrati su dati proprietari e agenti integrati nei workflow.
Oggi il 39% dei CEO afferma che la propria organizzazione usa prevalentemente foundation model pre-addestrati. Entro il 2030, questa quota dovrebbe scendere al 13%. Al contrario, il 50% prevede una strategia ibrida basata su modelli custom, foundation model e modelli specializzati.
Qui il tema tecnologico centrale è la differenziazione. Se tutte le aziende usano gli stessi strumenti generici, il vantaggio si appiattisce. La differenza nasce dai dati proprietari, dalla logica di business, dai processi, dalla cultura aziendale e dalla capacità di incorporare tutto questo negli agenti AI.
Andrew Anagnost, President e CEO di Autodesk, lo spiega in modo pragmatico: “Usiamo il modello giusto per il compito giusto. Molti casi d’uso ad alto valore sono serviti meglio da modelli più piccoli e specializzati, incorporati direttamente nei workflow”.
Persone e AI: il nodo vero è organizzativo, non solo tecnologico
Il report insiste su un punto spesso sottovalutato: il successo dell’AI dipende più dall’adozione delle persone che dalla tecnologia in sé. L’83% dei CEO afferma che il successo dell’AI dipende maggiormente dall’adozione da parte delle persone che dalla tecnologia. È un dato che ridimensiona molte narrazioni puramente tecniche.
Il problema non è solo formare i dipendenti all’uso degli strumenti. È ridisegnare il lavoro in modo che l’AI abbia un ruolo chiaro nei processi. Se il workflow resta quello vecchio, l’AI finisce per diventare un’aggiunta superficiale. Se invece il processo viene ripensato end-to-end, persone e sistemi intelligenti possono collaborare in modo più produttivo.
Il report segnala che solo il 25% della forza lavoro usa regolarmente l’AI nel proprio lavoro, nonostante l’86% dei CEO ritenga che i dipendenti abbiano le competenze per collaborare con l’intelligenza artificiale. Il divario, dunque, non sembra principalmente un problema di skill. È un problema di progettazione organizzativa.
Anche il CEO Study 2025 conferma questa pressione sulle competenze. I CEO stimano che circa un terzo della forza lavoro, il 31%, richiederà formazione o riqualificazione nei prossimi tre anni. Inoltre, il 65% a livello globale, e il 71% in Italia, afferma che l’organizzazione userà l’automazione per colmare i gap di competenze. Il 54% dei CEO globali, contro il 47% in Italia, dichiara infine di assumere ruoli legati all’AI che solo un anno prima non esistevano.
La frase di Pablo T. Rivero, CEO di Resy e SVP Global Dining di American Express, è particolarmente efficace: “Non si tratta di stendere l’AI sopra gli strumenti e i servizi esistenti. Si tratta di reimmaginare l’intero processo”.
In pratica, la trasformazione richiede di capire dove l’AI esegue, dove l’essere umano interpreta, dove si gestiscono le eccezioni e dove il rischio reputazionale, regolatorio o etico impone limiti netti.
Dati e incertezza: perché l’Italia deve evitare la frammentazione tecnologica
Per le imprese italiane, i dati emersi dal confronto con la media globale indicano un quadro a doppia velocità. Da un lato, l’Italia mostra una forte propensione all’adozione degli agenti AI, con il 73% dei CEO che dichiara di muoversi già in questa direzione. Dall’altro, emergono segnali di attenzione sulla capacità di trasformare questa spinta in valore misurabile: il dato italiano sulle metriche di ROI, pari al 61%, resta sotto la media globale del 68%.
La questione non è marginale. In un contesto in cui il 50% dei CEO segnala una tecnologia diventata frammentata a causa della rapidità degli investimenti, l’Italia rischia di pagare un prezzo particolare se l’adozione dell’AI procede senza una data architecture solida e senza una governance interfunzionale. Gli agenti AI, infatti, non possono esprimere valore reale se lavorano su dati incompleti, silos applicativi e processi poco integrati.
Nella prefazione dello studio 2025, Gary Cohn, Vice Chairman di IBM, poneva il tema in termini di leadership e capacità di scelta: “Con l’accelerazione nell’adozione dell’intelligenza artificiale per migliorare efficienza e produttività, il vero vantaggio lo otterranno solo quei CEO coraggiosi che vedono i rischi come opportunità da cogliere. Questo implica concentrarsi su ciò che è controllabile, poiché ci sono molte cose al di fuori del nostro controllo. In momenti di incertezza del mercato, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale e dei dati aziendali per mettere a frutto i propri punti di forza diventa un vantaggio competitivo. I leader che non approfitteranno di questi strumenti per evolversi stanno praticamente optando per non competere in futuro”.
È una lettura che vale ancora di più nel passaggio dal 2025 al 2026. Il tema non è più se investire in AI, ma come evitare che gli investimenti producano complessità aggiuntiva invece di vantaggio competitivo.
Il quantum entra già nell’agenda dei CEO
La parte finale dello studio guarda oltre l’AI e introduce il tema del quantum computing. Il messaggio è che diventare AI-first non rappresenta il punto di arrivo, ma la base per la prossima trasformazione.
Il quantum advantage non è ancora una realtà diffusa, ma i CEO più avanzati stanno già preparando l’organizzazione. Solo il 46% dei CEO dichiara di avere un team incaricato di individuare casi d’uso quantum e relativo valore di business. Tuttavia, tra le organizzazioni AI-first, l’82% è già attivo in uno o più ecosistemi quantum per accedere a competenze, ridurre il rischio e accelerare l’apprendimento.
Le aree in cui i CEO prevedono maggiore valore includono l’ottimizzazione di operations, logistica e allocazione delle risorse, l’accelerazione delle simulazioni complesse, l’avanzamento di AI e machine learning, la cybersicurezza e la ricerca e sviluppo.
Il punto non è prevedere con precisione quando il quantum cambierà i mercati. Il punto è costruire architetture, partnership e competenze abbastanza flessibili da non farsi trovare impreparati. Per le imprese, questo significa investire in infrastrutture ibride, data architecture portabili, modelli AI aperti all’evoluzione e relazioni di ecosistema.
Per i CEO l’AI diventa una prova di leadership
Il 2026 CEO Study mette in evidenza una discontinuità chiara: l’AI non è più soltanto una tecnologia da adottare, ma un banco di prova della leadership. I CEO devono decidere quanto potere distribuire, quali processi automatizzare, quali modelli personalizzare, come integrare persone e agenti AI, e come preparare l’organizzazione a scenari ancora incerti.
La produttività resta importante, ma non basta. Il vero vantaggio si costruisce reinvestendo i guadagni di efficienza in innovazione, nuovi prodotti, nuovi modelli operativi e capacità distintive. Chi si limita a usare l’AI per ridurre costi rischia di perdere la parte più rilevante della trasformazione.
La situazione italiana conferma questa urgenza. L’adozione degli agenti AI appare più avanzata della media globale, ma la capacità di misurare, governare e integrare gli investimenti resta decisiva. Senza dati affidabili, metriche condivise e una C-suite capace di agire come sistema unico, l’AI rischia di moltiplicare i silos invece di superarli.
Il passaggio decisivo è dalla sperimentazione alla progettazione. Le aziende che vinceranno non saranno necessariamente quelle che adottano più strumenti, ma quelle che sapranno ridisegnare la C-suite, i workflow e la governance attorno a un principio semplice: l’intelligenza artificiale produce valore solo quando cambia il modo in cui l’organizzazione decide ed esegue.
