Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale è passata rapidamente da tema sperimentale a priorità strategica per i vertici aziendali. Ma il 2026 segna un punto di svolta: non è più il tempo delle prove di concetto, bensì quello della trasformazione reale. È questo il messaggio centrale che emerge dal report “State of AI in the Enterprise 2026” pubblicato da Deloitte, uno dei più ampi studi globali sull’adozione dell’AI nel mondo delle imprese.
L’indagine, condotta su oltre 3.200 dirigenti e responsabili IT in 24 Paesi, restituisce l’immagine di un ecosistema imprenditoriale che ha ormai accettato l’AI come fattore strutturale della competitività, ma che fatica ancora a convertirla in valore economico diffuso e sostenibile. L’AI funziona, produce risultati, migliora l’efficienza.
Tuttavia, solo una minoranza di aziende riesce davvero a usarla per ripensare il proprio modello di business.
Indice degli argomenti:
Dalla sperimentazione alla scala: il passaggio più difficile
Il primo dato rilevante riguarda l’evoluzione della maturità dell’AI nelle organizzazioni. Negli ultimi dodici mesi, l’accesso degli addetti agli strumenti di intelligenza artificiale è cresciuto di circa il 50%. Oggi quasi il 60% dei lavoratori dispone di strumenti di AI “sanzionati” dall’azienda. In alcuni casi, soprattutto nelle organizzazioni più avanzate, la diffusione è prossima all’universalità.
Questo dato segnala un cambiamento culturale profondo: l’AI non è più confinata ai team di data science o ai reparti IT, ma entra progressivamente nel lavoro quotidiano di funzioni operative, amministrative e manageriali.
Tuttavia, il report evidenzia un paradosso: l’accesso non coincide con l’utilizzo effettivo. Meno del 60% dei lavoratori che hanno a disposizione strumenti di AI li usa regolarmente nel proprio flusso di lavoro.
Il problema non è tecnologico, ma organizzativo. Molte aziende distribuiscono strumenti senza accompagnare l’adozione con una revisione dei processi, delle responsabilità e degli obiettivi. Il risultato è una AI presente, ma non integrata.
Una AI “a margine”, che migliora singole attività ma non cambia il modo in cui il lavoro viene progettato e valutato.
Il rischio della “pilot fatigue” e l’illusione del progresso
Uno dei concetti chiave del report è quello della “pilot fatigue”, la stanchezza da sperimentazione. Le aziende lanciano decine di progetti pilota, ottengono risultati promettenti in ambienti controllati, ma si bloccano quando si tratta di portarli in produzione su larga scala.
Solo il 25% delle organizzazioni intervistate ha già trasformato almeno il 40% dei propri esperimenti di AI in soluzioni operative. Eppure, oltre la metà si dice convinta di poter raggiungere questo traguardo nel giro di sei mesi. Deloitte segnala che il divario tra intenzione e realizzazione è spesso sottovalutato.
Portare l’AI in produzione implica costi, integrazioni, revisioni di sicurezza, compliance normativa, monitoraggio continuo e manutenzione. In altre parole, richiede una visione industriale, non sperimentale. Senza una roadmap chiara, i pilot restano esercizi isolati e non diventano leve di trasformazione economica.
Produttività sì, trasformazione no: il limite dell’approccio incrementale
Dal punto di vista dei benefici, l’AI sta già producendo risultati tangibili. La maggior parte delle aziende segnala miglioramenti significativi in termini di produttività, riduzione dei costi e qualità delle decisioni. Tuttavia, quando si guarda a indicatori più ambiziosi – come la crescita dei ricavi o la creazione di nuovi modelli di business – il quadro cambia.
Solo una minoranza delle imprese utilizza l’AI per ripensare in profondità prodotti, servizi e catene del valore. Secondo Deloitte, circa un terzo delle aziende è entrato in una fase di trasformazione profonda, mentre un altro terzo si limita a ridisegnare alcuni processi senza modificare l’impianto strategico. Il restante gruppo utilizza l’AI in modo superficiale, come strumento di ottimizzazione.
Il rischio, avverte il report, è quello di una illusione di progresso: l’AI migliora l’efficienza, ma non genera un vantaggio competitivo duraturo. Nel medio periodo, queste ottimizzazioni rischiano di diventare commodity, accessibili a tutti, erodendo il differenziale competitivo.
Lavoro e competenze: l’AI non elimina persone, ma ruoli
Uno dei capitoli più delicati riguarda l’impatto dell’AI sul lavoro. Le aspettative di automazione sono elevate: oltre un terzo delle aziende prevede che almeno il 10% delle mansioni sarà completamente automatizzato nel giro di un anno, percentuale destinata a crescere nel medio termine.
Eppure, l’84% delle organizzazioni non ha ancora ridisegnato i ruoli attorno alle capacità dell’AI. Le aziende investono nella formazione per aumentare la “AI fluency”, ma molto meno nella ridefinizione delle carriere, delle responsabilità e dei percorsi professionali.
Deloitte sottolinea che l’AI non elimina il valore umano, ma lo sposta. Le competenze più richieste diventano il giudizio, la supervisione, la capacità di orchestrare sistemi complessi uomo-macchina. I ruoli entry-level, tradizionalmente basati su attività ripetitive, rischiano di scomparire o trasformarsi, ponendo interrogativi seri sulla costruzione delle competenze nel lungo periodo.
Agentic AI: autonomia crescente, controllo in ritardo
Tra le tendenze più rilevanti del 2026 spicca l’ascesa della Agentic AI, sistemi in grado non solo di suggerire, ma di agire: impostare obiettivi, prendere decisioni, coordinare attività e utilizzare strumenti digitali in modo autonomo.
Secondo il report, quasi tre aziende su quattro prevedono di adottare agenti AI entro due anni. Tuttavia, solo il 21% dichiara di disporre di un modello di governance maturo per gestire sistemi autonomi. È uno squilibrio potenzialmente pericoloso.
Gli agenti AI, a differenza dei modelli tradizionali, possono eseguire azioni con impatto diretto su clienti, sistemi e processi. Questo richiede nuove forme di controllo, auditabilità e responsabilità. La governance, in questo contesto, non è un freno all’innovazione, ma una condizione per poterla scalare in sicurezza.
Physical AI: quando l’AI entra nel mondo reale
Accanto agli agenti digitali, cresce rapidamente la Physical AI, ovvero l’integrazione dell’intelligenza artificiale con robot, macchine, veicoli autonomi e sistemi industriali. Oltre la metà delle aziende utilizza già forme di Physical AI, soprattutto in manifattura, logistica e difesa.
L’adozione è particolarmente avanzata nell’area Asia-Pacifico, dove la combinazione di politiche industriali, investimenti e disponibilità tecnologica accelera l’integrazione tra AI e sistemi fisici. Tuttavia, Deloitte avverte che la Physical AI comporta costi elevati, cicli di implementazione lunghi e rischi legati alla sicurezza fisica e normativa.
Qui, più che altrove, la qualità delle infrastrutture e la capacità di governance diventano fattori critici di successo.
Sovranità tecnologica: l’AI diventa una questione geopolitica
Un altro elemento centrale del report è il tema della Sovereign AI. Sempre più aziende considerano la localizzazione dello sviluppo, dei dati e dell’infrastruttura come criteri strategici nella scelta delle tecnologie. Oltre il 77% delle imprese tiene conto del Paese di origine delle soluzioni AI, mentre cresce la preoccupazione per la dipendenza da fornitori esteri.
La sovranità non è solo una questione politica, ma economica: influenza la resilienza delle supply chain digitali, la fiducia dei clienti e la capacità di operare in mercati regolamentati. Le imprese multinazionali sono chiamate a gestire un mosaico di requisiti locali sempre più complesso.
Infrastrutture e dati: il collo di bottiglia della trasformazione
Nonostante l’entusiasmo strategico, molte aziende non sono pronte sul piano operativo. Deloitte rileva un calo nella percezione di preparazione rispetto a infrastrutture tecnologiche, gestione dei dati e talenti. Sistemi legacy, architetture rigide e dati frammentati limitano la capacità di scalare l’AI.
Il report propone il concetto di “infrastruttura vivente”: piattaforme modulari, cloud-native, capaci di adattarsi rapidamente all’evoluzione tecnologica e normativa. Senza queste fondamenta, l’AI resta confinata a iniziative isolate.
La vera sfida: reinventare l’impresa attorno all’AI
Il messaggio conclusivo di Deloitte è netto: l’AI non è una tecnologia da aggiungere, ma una capacità da integrare nel DNA dell’organizzazione. Le aziende che riusciranno a trasformarla in valore saranno quelle capaci di ripensare se stesse: struttura, ruoli, processi e modelli di business.
La partita non si gioca sull’adozione, ma sull’attivazione. Non sulla quantità di progetti, ma sulla qualità delle scelte strategiche. In un’economia sempre più guidata dall’intelligenza artificiale, il vero vantaggio competitivo resta umano: la capacità di dare direzione, senso e governance a una tecnologia potente, ma non autonoma nei fini.
