L’AI non è più un semplice strumento di automazione, ma inizia a entrare nei team come attore attivo. Capgemini evidenzia che quasi sei organizzazioni su dieci la vedono come compagno aumentante o supervisore di altre AI entro un anno, rispetto al 44% attuale. Tuttavia, la maggioranza preferisce affidarle compiti specifici piuttosto che ruoli completi. Questo porta con sé il nodo occupazionale: oltre tre lavoratori su cinque temono per la stabilità della propria carriera.
La sfida non è solo tecnologica ma culturale. La capacità di integrare AI nei flussi di lavoro richiede ridisegno dei processi, nuove metriche di performance e modelli di collaborazione più flessibili.
In due anni l’adozione di Gen AI è quintuplicata: dal 6% del 2023 al 30% nel 2025. Oggi il 93% delle imprese sta almeno esplorando le sue potenzialità. Settori come telecomunicazioni, consumer product e aerospazio superano il 40% di implementazione. Le aree funzionali più coinvolte restano customer operations, marketing, risk management e IT, con forti segnali anche in HR e R&D.
Indice degli argomenti:
La Gen AI diventa mainstream
Esempi concreti mostrano la portata del cambiamento:
- Telstra ha migliorato l’efficienza degli agenti di customer care con “Ask Telstra”,
- Baskin Robbins ha lanciato un gusto di gelato ideato con Gemini,
- Mastercard ha aumentato la velocità e la precisione nel rilevamento delle frodi,
- Wayfair ha dimezzato i tempi di setup degli ambienti di sviluppo software.
ROI e gestione dei costi
Gli investimenti crescono a ritmo costante: l’88% delle imprese ha aumentato la spesa Gen AI del 9% medio nell’ultimo anno e il 63% dispone di budget dedicato. In media, il 12% del budget IT è già riservato a questa tecnologia. La maggioranza prevede ritorni positivi in 3,2 anni e il 66% teme svantaggi competitivi senza adozione.
Tuttavia, la corsa all’innovazione pesa sui costi cloud: il 74% delle imprese ha registrato spese inattese e il 51% ha subito episodi di bill shock. Per ridurre l’impatto, cresce l’interesse per i modelli ridotti (SLM), più efficienti e personalizzabili, con un’adozione prevista oltre il 90% entro il 2028.
Come ha spiegato Arthur Mensch di Mistral AI, modelli più piccoli permettono di “chiamare l’intelligenza più spesso a parità di costo”.
L’ascesa degli AI agent
Gli AI agent emergono come la nuova frontiera. Il 14% delle aziende li sta già implementando a livello parziale o totale, mentre il 23% è in fase pilota. La differenza rispetto agli assistenti è netta: gli agenti prendono decisioni, orchestrano compiti e agiscono autonomamente.
Secondo Satya Nadella, CEO di Microsoft, diventeranno “il modo principale con cui interagiremo con i computer, capaci di capire i nostri bisogni e aiutarci proattivamente”. Alcuni casi già ne mostrano l’impatto:
- Crédit Agricole Polska ha ridotto del 50% i tempi di gestione documentale,
- UPS con Orion ha risparmiato 100 milioni di miglia e 300 milioni di dollari all’anno,
- Walmart usa agenti per rilevare gap di accessibilità nel codice,
- PayPal ha tagliato del 30% le frodi,
- Johnson & Johnson li impiega nella ricerca farmaceutica.
L’evoluzione porta ai sistemi multi-agente: il 45% delle imprese che già scalano agenti li sta testando. Siemens ha sviluppato un orchestratore capace di coordinare agenti propri e di terze parti, operando come un “artigiano digitale”.
Sovereign AI e sovranità tecnologica
La geopolitica spinge governi e imprese a garantire indipendenza tecnologica. Il 45% degli executive europei considera la sovranità AI un requisito non negoziabile. Molti accetterebbero soluzioni non europee solo se ospitate su server locali.
Gli investimenti confermano la direzione: Mistral AI e Nvidia hanno avviato servizi cloud AI in Francia, la strategia France 2030 destina oltre 109 miliardi di euro a infrastrutture AI, il governo britannico ha annunciato un pacchetto da 1 miliardo di sterline. Come afferma Etienne Grass di Capgemini, “nessun Paese ha più un fossato tecnologico insormontabile”.
Le linee guida per un approccio sovrano includono infrastrutture resilienti, protezione dei dati come asset strategico, forniture a lungo termine, sviluppo di app AI-augmented e crescita di talenti locali.
Uomo e AI: la nuova collaborazione
I team si evolvono verso configurazioni ibride. Nel 2025 cresce la quota di aziende che vedono l’AI come membro aumentante o autonomo. Il 78% investirà in agenti per task specifici, mentre solo il 31% pensa a ruoli completi. Andrew Ng stima che l’AI potrà automatizzare il 20-30% dei compiti, lasciando la parte restante alle persone.
Molte organizzazioni però sono impreparate. Solo una minoranza ha aggiornato ruoli, workflow e KPI per misurare la collaborazione. Il 67% ammette la necessità di ristrutturazioni organizzative e il 59% prevede il superamento della struttura piramidale classica. Anne-Laure Thibaud di Capgemini sottolinea che l’AI deve essere complementare, non sostitutiva.
Fiducia e governance
La fiducia resta fragile. Solo il 39% delle organizzazioni si fida della Gen AI per decision making. Le principali barriere sono sicurezza, privacy, bias e mancanza di trasparenza. Il 71% dichiara di non fidarsi di agenti completamente autonomi senza supervisione umana.
Solo il 46% dispone di policy di governance AI, e quasi la metà non viene applicata. Alcune imprese hanno introdotto Chief AI Officer, Center of Excellence e comitati etici. Sergey Patsko di Capgemini avverte: la fiducia deve nascere da design intenzionale, explainability e robustezza.
Google spinge per comitati etici dedicati, mentre aziende come Unilever hanno introdotto l’obbligo per i fornitori di documentare pratiche responsabili.
Linee guida etiche e AI responsabile
Sempre più organizzazioni iniziano a definire principi etici. Il 70% ha linee guida su quando usare la Gen AI, il 68% regole per l’uso legale ed etico da parte dei dipendenti, il 54% framework per la gestione di agenti AI personali. JP Morgan e Unilever richiedono ai fornitori documentazione completa su dati di training, sviluppo e monitoraggio.
Si diffondono anche funzioni di AI assurance: nuove applicazioni devono superare valutazioni di rischio e questionari etici prima del deployment. Questo passaggio da principi a procedure concrete segna un cambio di passo nella responsabilizzazione.
AI e sostenibilità
Il 54% delle imprese riconosce che la Gen AI ha un’impronta carbonica superiore rispetto all’IT tradizionale, ma solo il 20% la misura in modo strutturato. Il 78% indica che la mancanza di trasparenza da parte dei provider è un ostacolo, mentre solo il 32% considera la sostenibilità un criterio chiave nella selezione dei vendor.
Eppure, emergono esempi virtuosi:
- GreenMetrica sviluppa agenti per la compliance CSRD,
- Toyota applica la Gen AI al design auto per ridurre drag e cicli iterativi,
- BrainBox AI taglia fino al 25% i costi energetici e il 40% delle emissioni negli edifici. Come afferma Christopher Scheefer di Capgemini, l’AI può diventare un abilitatore di sostenibilità, ma serve trasparenza e governance.
Vincent Charpiot ricorda l’urgenza di integrare sostenibilità nelle strategie AI: modelli più piccoli, data center verdi e pratiche trasparenti sono la via per ridurre impatti ambientali e accelerare valore.
Generare valore con l’AI
Per trasformare il potenziale in valore servono tre direttrici:
- architettare processi, piattaforme e dati;
- rafforzare la fiducia con governance ed etica;
- disegnare modelli di interazione uomo-AI.
Questo significa ridisegnare processi in chiave iper-automazione, selezionare il giusto mix tecnologico, modernizzare le basi dati e adottare platformization per scalare. Significa anche creare governance trasversali, introdurre controlli etici operativi e mantenere supervisione umana sui task critici. Infine, significa pianificare ruoli, carriere e competenze per team ibridi, con KPI condivisi che misurino la performance collettiva.
Come sintetizza Itziar Goicoechea-Martinez di Capgemini, il futuro delle operations è l’integrazione fluida tra agenti, AI e automazione sotto la supervisione dell’uomo.
Conclusioni
Il 2025 segna la consacrazione dell’AI come infrastruttura critica. Gen AI è ormai mainstream, gli agenti stanno diventando attori operativi, la sovranità digitale è un imperativo, la sostenibilità un vincolo strategico.
Il valore è tangibile: ritorni rapidi, efficienza, nuovi prodotti e risparmi su larga scala. Ma la sfida è garantirne la scalabilità responsabile. Senza governance, fiducia ed etica, la corsa rischia di trasformarsi in esperimenti costosi. Con regole chiare, investimenti mirati e un approccio trasparente, l’AI può accelerare innovazione e sostenibilità insieme.
