Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale è passata rapidamente da tecnologia emergente a priorità strategica per imprese e istituzioni. L’attenzione del mercato si è concentrata soprattutto sull’evoluzione dei modelli, sull’AI generativa e sulla promessa di un’automazione sempre più pervasiva. Tuttavia, l’esperienza maturata sul campo mostra con crescente evidenza che la disponibilità di algoritmi avanzati non coincide automaticamente con la capacità di generare valore concreto e sostenibile.
È qui che emerge un paradosso sempre più diffuso: mentre le tecnologie di intelligenza artificiale raggiungono livelli di sofisticazione senza precedenti, molte organizzazioni faticano a tradurre queste potenzialità in risultati misurabili. Secondo BKN301, provider globale di soluzioni fintech, le criticità non risiedono tanto nei modelli quanto in ciò che li precede: la qualità dei dati sui quali l’IA si fondala coerenza delle architetture informative e la solidità della governance.
Intelligenza artificiale: un mercato in espansione, ma ancora immaturo
Il contesto italiano riflette chiaramente questa dinamica. Il mercato dell’intelligenza artificiale cresce a ritmi sostenuti, trainato in particolare dalle applicazioni generative e dai sistemi di analisi avanzata. Secondo l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, nel 2024 il valore complessivo del mercato italiano ha superato il miliardo di euro, con un incremento superiore al 50% rispetto all’anno precedente.
Eppure, dietro questi numeri, il livello di maturità reale resta disomogeneo. Solo una quota limitata delle imprese utilizza l’AI in modo strutturale nei processi core, mentre molte iniziative rimangono confinate a progetti pilota o proof of concept. Il divario è particolarmente evidente tra grandi organizzazioni e PMI, che spesso si confrontano con sistemi legacy, frammentazione dei dati e competenze insufficienti.
Questo scollamento evidenzia un tema chiave: l’adozione dell’AI non è una questione di velocità, ma di fondamenta.
Il nodo delle fondamenta informative per l’intelligenza artificiale
In questo scenario, evidenzia BKN301, il tema delle infrastrutture di base emerge come centrale. L’intelligenza artificiale non è una tecnologia autonoma. Apprende, ragiona e produce risultati a partire dalle informazioni che riceve. Dati incompleti, incoerenti o non governati generano inevitabilmente modelli meno affidabili, con effetti diretti sulla qualità delle decisioni e sulla credibilità dei sistemi intelligenti.
Molte organizzazioni hanno costruito nel tempo ecosistemi tecnologici stratificati, caratterizzati da piattaforme che non dialogano tra loro, duplicazioni informative e assenza di una visione unitaria del dato. Innestare sistemi di intelligenza artificiale su queste basi significa chiedere a una tecnologia avanzata di operare in un contesto strutturalmente fragile.
Dal punto di vista di chi progetta infrastrutture, diventa evidente che l’AI non può compensare debolezze strutturali: può solo amplificarle.
L’infrastruttura come fattore strategico
Come fornitore di tecnologie abilitanti, BKN301 sottolinea come il reale valore dell’intelligenza artificiale non risieda nella semplice adozione di modelli avanzati, ma nella qualità dell’infrastruttura che li sostiene. Coerenza dei dati, interoperabilità dei sistemi e chiarezza operativa non sono elementi accessori, ma prerequisiti indispensabili per rendere l’AI affidabile, spiegabile e scalabile nel tempo.
Solo un’infrastruttura solida e integrata consente di superare la fase sperimentale e trasformare l’AI in una leva strutturale di creazione del valore, capace di supportare decisioni critiche e processi complessi in modo ripetibile e verificabile.
Governance e regolamentazione: da vincolo a leva competitiva
Alla complessità tecnologica si affianca quella normativa. Il quadro regolatorio europeo, con l’AI Act e le iniziative volte a rafforzare la fiducia nell’uso dei dati e dei sistemi intelligenti, introduce aspettative sempre più elevate in termini di trasparenza, tracciabilità e responsabilità. In questo contesto, la capacità di gestire informazioni affidabili e di comprenderne l’origine e l’utilizzo diventa un fattore chiave per operare in modo conforme e solido nel tempo.
La capacità di ricostruire l’origine dei dati, comprenderne l’utilizzo e monitorare il comportamento dei modelli diventa fondamentale, soprattutto nei settori regolamentati come quello finanziario. Senza basi informative solide, il rischio non è solo tecnologico, ma anche operativo e reputazionale.
Competenze e cultura organizzativa
Un ulteriore elemento critico riguarda le competenze. Molte aziende hanno investito in soluzioni di intelligenza artificiale senza un parallelo rafforzamento delle competenze interne, creando un disallineamento tra tecnologia, processi e persone. L’AI richiede una collaborazione continua tra IT, business, risk e compliance, oltre a una leadership in grado di definire obiettivi chiari e misurabili.
In assenza di questa integrazione, l’intelligenza artificiale rischia di restare una promessa incompiuta, percepita come innovazione potenziale ma distante dalle esigenze operative quotidiane.
Oltre l’entusiasmo, verso un’AI sostenibile
Il vero punto di svolta è oggi superare l’approccio orientato all’hype e concentrarsi su ciò che rende l’AI sostenibile nel lungo periodo. Infrastrutture dati robuste, governance chiara e competenze adeguate sono gli elementi che trasformano l’intelligenza artificiale da esercizio tecnologico a leva strategica.
L’AI non è forte per definizione: è forte quanto lo sono i dati, le architetture e le scelte organizzative che la sostengono. È su queste fondamenta, spesso invisibili ma decisive, che si costruisce il futuro dell’intelligenza artificiale.
