L’intelligenza artificiale sta entrando rapidamente nella fase di adozione su larga scala, ma la capacità delle organizzazioni di governarla non cresce con la stessa velocità. È questa la principale evidenza del nuovo studio dell’IBM Institute for Business Value, secondo cui la maggior parte dei CIO e CTO si trova oggi a rispondere di sistemi AI che non controlla completamente, mentre il numero di agenti intelligenti destinati a operare nelle aziende è destinato ad aumentare rapidamente nei prossimi anni.
La ricerca evidenzia un crescente divario tra l’accelerazione dell’innovazione e la maturità delle strutture di governance, con implicazioni dirette su sicurezza, conformità, controllo dei costi e gestione operativa.
La governance fatica a tenere il passo dell’AI
Lo studio, condotto su 2.000 dirigenti tecnologici appartenenti a 33 Paesi e 19 settori industriali, fotografa una situazione nella quale l’adozione dell’intelligenza artificiale procede più rapidamente della capacità di controllo delle organizzazioni.
Due terzi dei CIO e CTO intervistati dichiarano infatti di essere ritenuti responsabili di sistemi AI che non governano pienamente.
Il problema nasce anche dalla diffusione sempre più autonoma dell’intelligenza artificiale nei diversi dipartimenti aziendali. Il 70% degli intervistati afferma che le business unit implementano nuove tecnologie a una velocità superiore rispetto alla capacità dell’IT di monitorarle e gestirle.
Questo fenomeno aumenta il rischio di una nuova forma di “shadow AI”, nella quale strumenti e agenti vengono adottati senza un controllo centralizzato.
Gli agenti AI cresceranno del 38% entro il 2027
Secondo le stime raccolte dallo studio, entro il 2027 il numero medio di agenti AI presenti nelle organizzazioni aumenterà del 38%.
Parallelamente, l’80% dei dirigenti afferma che la spinta verso l’intelligenza artificiale proviene direttamente dai CEO.
Nonostante questa pressione strategica, soltanto l’11% dei CIO e CTO ritiene che la propria organizzazione sia realmente pronta a gestire un’implementazione massiva di agenti AI già nel prossimo anno.
Anche sul fronte della governance emergono criticità: il 77% delle aziende sostiene che l’adozione dell’intelligenza artificiale stia già superando le attuali capacità di governo dei sistemi.
Sicurezza e conformità rappresentano le principali preoccupazioni
L’espansione degli agenti AI introduce inevitabilmente nuovi rischi operativi.
Il 59% dei leader tecnologici individua sicurezza e conformità normativa come il principale ostacolo alla scalabilità dell’intelligenza artificiale.
Le organizzazioni coinvolte nello studio hanno registrato mediamente 54 incidenti legati agli agenti AI nell’ultimo anno.
Secondo IBM, il 17% di questi eventi è stato classificato come grave e ha richiesto oltre quattro ore per essere contenuto.
Tra gli impatti più frequenti figurano:
- esposizione di dati e violazioni della sicurezza (37%);
- guasti a catena nei sistemi informativi (33%);
- problemi di conformità normativa (17%).
Lo studio evidenzia inoltre come le aziende che continuano ad affidarsi a processi di governance prevalentemente manuali registrino un numero significativamente maggiore di incidenti rispetto alle organizzazioni che integrano meccanismi di controllo direttamente nei sistemi AI.
Il controllo integrato migliora risultati e redditività
IBM sottolinea che le organizzazioni che incorporano governance e controllo all’interno delle piattaforme AI ottengono vantaggi misurabili.
Secondo l’analisi, queste aziende:
- implementano un numero di agenti AI sedici volte superiore rispetto alle organizzazioni che utilizzano una governance manuale;
- registrano margini operativi superiori del 18%;
- spendono quattro volte meno del proprio budget destinato all’intelligenza artificiale.
Anche la disciplina finanziaria emerge come un fattore determinante.
Le aziende con una gestione più rigorosa degli investimenti riescono infatti a distribuire 2,4 volte più agenti AI senza aumentare il budget complessivo destinato a IT e intelligenza artificiale.
Inoltre, risultano tre volte più propense a dichiararsi pronte per una scalabilità estesa delle soluzioni AI.
Crescono gli investimenti ma manca visibilità sulla spesa
L’espansione dell’intelligenza artificiale comporta anche un forte incremento degli investimenti.
IBM prevede che la quota dei budget IT destinata all’AI passerà da meno del 15% nel 2025 a circa il 25% entro il 2027, con una crescita del 71% in due anni.
Tuttavia, l’84% dei dirigenti intervistati afferma che la gestione finanziaria dell’AI non è ancora completamente operativa.
L’85% dichiara inoltre di non disporre di una visibilità completa e in tempo reale sui costi effettivamente sostenuti per le iniziative legate all’intelligenza artificiale.
Secondo IBM, questa mancanza di trasparenza rischia di compromettere la capacità delle organizzazioni di valutare correttamente il ritorno sugli investimenti.
L’Italia evidenzia un divario ancora più marcato
Nel contesto italiano il divario tra ambizioni e preparazione appare ancora più evidente.
L’86% dei responsabili tecnologici intervistati segnala una pressione elevata da parte del management per accelerare l’introduzione degli agenti AI.
Nonostante ciò, soltanto il 9% ritiene di essere realmente pronto a gestire una diffusione su larga scala.
Gli investimenti cresceranno rapidamente anche nel nostro Paese: la quota del budget IT destinata all’intelligenza artificiale dovrebbe salire dal 16% del 2025 al 28% nel 2027.
Parallelamente, il 90% degli intervistati italiani ammette di non avere ancora una piena visibilità in tempo reale sulla spesa dedicata all’AI.
La governance diventa il vero fattore competitivo
Lo studio IBM evidenzia come la prossima fase dell’intelligenza artificiale nelle imprese non dipenderà soltanto dalla disponibilità di modelli sempre più avanzati, ma soprattutto dalla capacità delle organizzazioni di integrarli all’interno di processi governati, controllabili e sostenibili.
Secondo IBM, le aziende che costruiscono fin dall’inizio architetture modulari, sistemi adattabili e meccanismi di controllo incorporati riescono a ottenere ritorni economici superiori, ridurre i rischi operativi e accelerare la distribuzione degli agenti AI.
Con la crescita prevista dell’intelligenza artificiale agentica, governance, trasparenza dei costi, sicurezza e flessibilità architetturale diventano quindi elementi strategici tanto quanto la scelta dei modelli AI stessi.
