L’AI può davvero generare ROI? Perché le aziende “Frontier” ottengono fino a quattro volte più valore dall’IA

Perché l’AI spesso non genera ROI

Le ragioni per cui l’intelligenza artificiale fatica a creare valore sono molteplici:

• AI vista come progetto IT e non come leva strategica: In molte organizzazioni l’AI è ancora trattata come un’iniziativa tecnologica isolata. Nascono progetti pilota all’interno di singole funzioni, senza un collegamento diretto con gli obiettivi strategici e i KPI di business. Il risultato? Soluzioni tecnicamente valide, ma prive di un impatto reale sui processi aziendali.
• Maturità dei dati insufficiente: I dati sono il cuore di qualsiasi iniziativa AI, ma spesso questa base è fragile. Secondo IDC³, meno di 4 organizzazioni su 10 si dichiarano sicure della propria preparazione dei dati rispetto alle attuali priorità legate all’AI. Tra le criticità più comuni emergono silos di dati tra i diversi reparti, una qualità dei dati non uniforme e la mancanza di una governance strutturata per l’accesso ai dati.
• Competenze, carico organizzativo e change management sottovalutati: Un altro collo di bottiglia riguarda le persone. Secondo l'IDC⁴, la maggior parte dei lavoratori è consapevole dell’impatto dell’AI sul proprio ruolo, e il 75% ritiene che la propria posizione cambierà. L’AI non cambia solo gli strumenti, ma trasforma ruoli, processi decisionali e modalità di lavoro. Senza un adeguato change management emergono fenomeni come l’uso non governato di strumenti AI (“shadow AI”), bassi tassi di adozione o resistenze interne.
• Difficoltà di integrazione nei sistemi esistenti: Molti progetti AI funzionano in laboratorio, ma falliscono quando devono essere integrati nei processi end-to-end. Sistemi legacy complessi e architetture IT frammentate rallentano il passaggio dalla sperimentazione alla produzione.
• AI ferma al livello di “copilot”: L’uso dell’AI è spesso limitato a funzioni di supporto: generazione di testi, analisi o automazioni puntuali. Questo migliora la produttività, ma non trasforma realmente i processi. Senza l’evoluzione verso modelli di agentic AI, l’impatto resta locale e non strutturale.

In sintesi, le organizzazioni che continuano ad avviare progetti pilota isolati, ignorano le sfide legate ai dati, sottovalutano il change management e considerano l’AI solo come uno strumento di efficienza, rischiano di ottenere risultati di ROI stagnanti.

Cosa fanno di diverso le aziende di successo?

Secondo l’IDC InfoBrief sponsorizzato da Microsoft⁵, le aziende Frontier ottengono un ROI sugli investimenti in AI pari a 2,84 volte, contro lo 0,84 delle aziende meno mature. Nel complesso, le Frontier Companies raggiungono risultati fino a quattro volte migliori in termini di crescita, efficienza operativa ed esperienza cliente⁶. Inoltre, il 76% di queste aziende sta già scalando la GenAI o generando valore costante in più unità di business, contro il 21% dei laggard⁷.

Ma cosa fanno di diverso le Frontier Companies per avere successo con l’AI?

• L’AI come strategia di business, non un progetto IT: Per le aziende più avanzate, l’AI non è un progetto IT, ma una capability strategica. Gli obiettivi sono chiaramente collegati a crescita, resilienza, riduzione del rischio ed eccellenza operativa. Il coinvolgimento del management è diretto e continuo.
  
  
• Fondamenta dati solide, non solo dashboard: Molte organizzazioni investono in nuove piattaforme o dashboard senza armonizzare l’architettura dei dati sottostante. Tuttavia, anche le migliori visualizzazioni non generano alcun valore se i dati sono frammentati, incoerenti o difficili da consultare. Le Frontier Companies adottano l’approccio opposto: investono innanzitutto in modelli di dati coerenti, integrazione dei sistemi e una chiara responsabilità nella gestione dei dati. Promuovono inoltre la data literacy e la decision literacy.
  
  La data literacy indica la capacità di comprendere, interpretare e utilizzare efficacemente i dati; la decision literacy va oltre e descrive la capacità di prendere decisioni solide basate sui dati. Le dashboard continuano a svolgere un ruolo importante, ma non come strumenti di reporting isolati. Entrano invece a far parte di un’architettura decisionale integrata, che rende i dati trasparenti, connette le informazioni provenienti da sistemi diversi e consente ai leader di comprendere gli sviluppi in tempo reale e prendere decisioni data-driven. Secondo le previsioni di IDC⁸, entro il 2026 il 30% delle grandi organizzazioni evolverà i propri ambienti hybrid cloud in digital business stack integrati, con data fabric federati, per creare valore di business, raddoppiando il successo dell’AI in produzione grazie a un accesso fluido ai dati e a una governance unificata.
  
  
• Governance e change management come acceleratori: La tecnologia cambia i processi. Ma la trasformazione dell’AI non è un progetto tecnologico: è un progetto organizzativo che deve affrontare in egual misura persone, governance e cultura. Le Frontier Companies investono non solo nei sistemi, ma anche nelle persone. Offrono percorsi di formazione strutturati, puntano su una comunicazione trasparente e coinvolgono attivamente le unità di business. Secondo IDC, oltre il 75% delle organizzazioni intervistate considera la trasparenza un fattore molto importante. Questa percentuale sale all’88% tra le Aziende Frontier⁹. La governance diventa quindi un prerequisito per scalare l’AI, non un ostacolo.
  
  
• AI integrata nei processi core: Il valore nasce quando l’AI è integrata nei flussi operativi: customer service, supply chain, IT, procurement, decision-making manageriale. L’AI smette di essere un tool isolato e diventa parte attiva dei processi digitali. L’AI accede ai dati aziendali, si integra con i sistemi core come ERP, CRM o piattaforme di contenuto e supporta i dipendenti esattamente nei punti in cui vengono prese le decisioni. Questa integrazione profonda consente di trasformare direttamente gli insight derivanti dai dati in azioni concrete e di ottimizzare continuamente i processi. L’AI diventa così non solo uno strumento di analisi, ma una componente chiave per la creazione di valore operativo.
• Dal copilot all’agentic AI: Le aziende più mature vanno oltre l’assistenza. Gli AI Agent analizzano dati, valutano scenari, suggeriscono azioni e avviano processi. L’AI non si limita più a fornire insight, ma abilita l’azione.

In sintesi, le Frontier Companies non si limitano a utilizzare l’AI, ma la integrano in modo strategico e sistematico in tutta l’organizzazione. Secondo l'IDC¹⁰, queste aziende combinano competenze umane, dati, tecnologia e governance per promuovere innovazione, produttività e una leadership di business sostenuta dall’AI nel lungo periodo. L’AI non viene vista come un semplice strumento, ma come un vero e proprio strumento di leadership.

Mentre molte organizzazioni considerano l’AI principalmente come una leva di efficienza, le Frontier Companies la utilizzano per accelerare i processi decisionali, rafforzare la resilienza organizzativa e creare una differenziazione competitiva strutturale.

La stessa ricerca IDC¹¹ evidenzia che solo il 22% delle organizzazioni a livello globale rientra nella categoria delle Frontier Companies e che, in media, queste aziende utilizzano la GenAI in sette diverse aree di business. Inoltre, oltre il 70% delle Frontier Companies impiega già la GenAI nei servizi al cliente, nel marketing, nell’IT, nello sviluppo prodotto e nella cybersecurity.

Conclusione: l’era degli esperimenti è finita. L'AI può generare ROI

Nel periodo 2023–2024, le organizzazioni nell’area EMEA hanno realizzato in media 40 progetti pilota e Proof of Concept (PoC) di GenAI. Di fronte a risultati spesso limitati in termini di produttività, molte aziende stanno ora superando la fase della sperimentazione diffusa per orientarsi verso un approccio più strutturato, mirato e scalabile, finalizzato a identificare, prioritizzare, implementare e governare casi d’uso dell’AI in grado di generare un valore di business misurabile¹².  

Conclusione: L’AI può generare ROI, ma solo se accompagnata dalle giuste misure strategiche e organizzative. La tecnologia, da sola, non è sufficiente per creare iniziative di AI di successo. Nel 2026, la domanda non è più chi utilizza l’AI, ma chi la utilizza in modo efficace. Le organizzazioni che adottano un approccio strategico all’AI e investono in dati, governance, persone e agenti AI continueranno a rafforzare il proprio vantaggio competitivo. Le aziende che considerano l’AI una capacità strategica raggiungeranno cicli decisionali più rapidi, maggiore agilità organizzativa, strutture più resilienti e vantaggi competitivi sostenibili nel tempo.