Negli ultimi anni, molte imprese hanno “sperimentato” l’AI attraverso proof-of-concept e progetti pilota limitati. È stata una fase necessaria di apprendimento, ma spesso inconcludente. Studi citati hanno evidenziato statistiche impressionanti: S&P Global nel 2025 ha rilevato che il 42% delle aziende ha abbandonato la maggior parte delle iniziative AI avviate in quell’anno, contro il 17% dell’anno precedente.
In media, il 46% dei PoC non è mai arrivato in produzione. Si parla ormai di “PoC paralysis”, la paralisi da pilota: organizzazioni bloccate in una sorta di limbo, dove accumulano piccoli progetti ma non ne scalano nessuno.
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Le cause dei fallimenti e il cambio di atteggiamento
Le cause di questi fallimenti sono: integrazione mancante, dati scadenti, mancanza di commitment del top management, ecc. Il risultato però è che molte aziende a fine 2025 si sono guardate allo specchio e hanno visto sprecato tempo e denaro in sperimentazioni non capitalizzate. Con la maturazione delle tecnologie e l’aumento della pressione competitiva (alcuni concorrenti invece i progetti li hanno portati a fruizione con vantaggi concreti), nel 2026 c’è un cambio di atteggiamento: basta esperimenti fini a sé stessi, è l’ora di prendere decisioni e implementare seriamente.
“Implementare seriamente” significa che l’AI viene promossa da tool innovativo a componente critica dell’operatività. E qui scattano le “scelte irreversibili”:
- Le aziende scelgono una piattaforma AI: ad esempio, decidono se standardizzarsi su un cloud provider (Azure OpenAI, AWS AI, Google) oppure sviluppare un’infrastruttura AI on-premise propria. Questa scelta è impegnativa, perché una volta costruite integrazioni e competenze su una piattaforma, cambiare è oneroso.
- Scelgono i modelli e tool core: alcune possono decidere di usare un determinato LLM (es. GPT-4) come cervello di molte applicazioni, altre possono puntare su un modello open source adattato internamente. Alcune adottano suite di produttività con AI integrata (Microsoft 365 Copilot, ad esempio). Queste decisioni definiscono l’ecosistema tecnologico per anni a venire.
- Scelgono partner e fornitori: magari stipulano contratti pluriennali con una società di consulenza per lo sviluppo di soluzioni AI, o acquisiscono una startup AI per portarla in casa. Oppure investono in formazione e assunzione di team interni dedicati. Anche qui, sono mosse strategiche: costruire vs comprare, partner globale vs soluzioni best-of-breed, ecc.
- Stabiliscono processi e governance: definiscono linee guida aziendali su come sviluppare e usare l’AI, fino a creare comitati appositi (ricordiamo il punto sulla governance). Una volta istituito, ad esempio, un AI Governance Board, difficilmente si torna indietro – quell’organismo influirà sulle decisioni future permanentemente.
In sintesi, si passa dal “facciamo un progetto pilota in quell’area” a “integriamo l’AI in questa linea di business e modifichiamo di conseguenza processi, ruoli e sistemi”. Questa seconda frase implica un cambiamento che, una volta realizzato, non si smonta facilmente.
Se un’azienda, poniamo, automatizza con AI l’intero processo di assistenza clienti, riconfigurando organici, tool, contratti di outsourcing, e via dicendo, tornare indietro vorrebbe dire smantellare un nuovo assetto organizzativo – un passo che nessuno vuole fare se non costretto.
Dai pilot al “go live” permanente
Uno degli indicatori del cambio di passo è il linguaggio che si può ascoltare nei meeting: termini come “scalabilità”, “ROI a 90 giorni” e “use case industrializzati” sostituiscono “sperimentazione”, “MVP” e “demo”. Come riportato in uno studio di Superhuman, ora l’adozione AI è guidata da logiche di ROI o niente: le decisioni di implementazione passano al vaglio di numeri, non più della curiosità. Quindi se un progetto non promette di ripagarsi in tempi ragionevoli (ad es. dentro l’anno) viene tagliato; quelli che vengono approvati hanno chiari KPI di risparmio o guadagno. Questa mentalità porta a focalizzarsi su poche iniziative, ma di impatto reale.
Infatti, la riflessione di molte aziende è: invece di avere dieci PoC in parallelo e nessuno in produzione, meglio sceglierne due o tre strategici, investirci davvero e portarli al successo. Ecco la nozione di scelte irreversibili: scegliere dove puntare. Ad esempio, una banca potrebbe decidere di puntare tutto sull’AI per il risk management e la compliance automatizzata, e magari lasciare indietro per ora altre applicazioni (marketing AI, ecc.), convogliando budget e talenti su quell’obiettivo primario con la volontà di ridisegnare quei processi senza possibilità di ritorno al vecchio.
Oppure un produttore industriale può scegliere di implementare l’AI su tutta la manutenzione predittiva degli impianti globali: investe in sensori, sistemi, contratti cloud – una volta fatto, la manutenzione classica preventiva verrà ridotta e quell’infrastruttura AI diverrà parte essenziale.
Meno pilot interni in sandbox, più rollout
Un altro segnale: meno “pilot interni in sandbox”, più rollout ai veri utenti. Nel 2026 le aziende leader riferiscono percentuali crescenti di adozione reale. Un sondaggio Gallup Q3 2025 indicava che il 37% dei dipendenti statunitensi afferma che la propria organizzazione ha implementato tecnologie AI per migliorare produttività e qualità. Ovvero, non è più limitato a team di innovazione o IT, ma quasi 4 lavoratori su 10 vedono l’AI nel loro lavoro quotidiano (e la percentuale sale al 76% nei settori tech e 58% finanza, 57% servizi professionali). Tali numeri nel 2026 saranno ancora più alti. Ciò significa che le imprese stanno spingendo l’AI oltre la porta del laboratorio, mettendola sulle scrivanie di impiegati, negli strumenti di manager, sulle linee di produzione.
Quando un’AI entra nel day-by-day di migliaia di persone in azienda o milioni di clienti, si è di fatto “committed”: bisogna darle supporto, manutenzione, training. Non la si spegne da un giorno all’altro senza avere un’enorme disruption.
Esempi di scelte strategiche in atto
Facciamo qualche esempio concreto di scelte irreversibili in corso:
- Standardizzazione su LLM proprietari vs open: aziende grandi nel settore finanziario come JP Morgan hanno vietato l’uso di ChatGPT e simili, annunciando lo sviluppo di modelli linguistici proprietari addestrati sui propri dati. Questa è una scelta strategica: investire in un proprio modello significa impegnare risorse (data center, data scientist, MLOps) e sposare quell’approccio. Altre, come molte PMI, fanno la scelta opposta: affidarsi all’ecosistema Microsoft/OpenAI per tutti i casi d’uso (dall’office automation al customer service) acquistando licenze e integrando le API. Una volta che hai integrato il GPT di OpenAI nelle tue app e processi, sei in un lock-in di fatto con quel vendor.
- AI cloud vs on-premise: case manufacturing, alcune imprese in Cina per motivi geopolitici stanno costruendo le proprie “AI cloud” interne, con data center e piattaforme addestramento proprietarie, per non dipendere da provider USA. È una scelta costosa e di lungo periodo – implicando scelte di architettura hardware, software e assunzione di competenze. All’opposto, moltissime aziende occidentali hanno deciso che non vogliono gestire la complessità e hanno consolidato su un cloud pubblico (Azure, AWS…). Questa differenza di approccio segnerà divergenze importanti nelle loro strutture di costo e agilità futura.
- Soluzioni verticali integrate: alcune aziende adottano soluzioni AI chiavi in mano di vendor specializzati (es. un’azienda retail potrebbe adottare un pacchetto AI per ottimizzare supply chain fornito da un vendor esterno). Implementare un prodotto di terzi su scala globale è quasi come adottare un ERP: modifichi i processi secondo il prodotto e quindi difficilmente lo cambi.
- Formazione e ruoli interni: diverse organizzazioni hanno lanciato massicci programmi di upskilling per dipendenti sull’uso dell’AI (talvolta obbligatori). Ad esempio, IBM nel 2025 ha formato migliaia di consulenti all’uso di copiloti AI per coding e documentazione, integrandoli nel workflow. Quando investi così tanto nel formare tutti e nel ridisegnare i flussi di lavoro intorno all’AI, stai bruciando i ponti col passato: non ha senso poi tornare a lavorare senza questi strumenti.
- Riduzione organici tradizionali: un segnale irreversibile è come alcune aziende stanno gestendo la forza lavoro. Non tanto licenziamenti in massa per l’AI (per ora pochi casi), ma un trend di non sostituzione del turn-over in ruoli che l’AI può coprire. Ad esempio, una società di servizi potrebbe decidere di non rimpiazzare operatori di call center che lasciano, contando che i nuovi sistemi AI conversazionali colmino la differenza. Queste scelte di workforce planning, una volta fatte per un po’ di anni, cambiano permanentemente la composizione del personale e l’organizzazione. Diventa “irreversibile” perché magari la capacità umana di svolgere certe mansioni viene ridotta al minimo, confidando nell’AI – tornare indietro significherebbe fare assunzioni di massa e rifare training su competenze che l’azienda ha lasciato decadere.
Implicazioni: da “testalo” a “mettici la faccia”
Con scelte così impegnative, l’atteggiamento del top management verso l’AI cambia. Nel 2018-2022 spesso la logica era: “proviamo questa cosa innovativa, vediamo che succede, se fallisce pazienza”. Ora diventa: “stiamo investendo milioni, ci stiamo giocando una linea di business, quindi deve riuscire”. Ciò implica una committenza forte dall’alto, coinvolgimento di tutte le funzioni necessarie (IT, sicurezza, legale, HR, ecc), e soprattutto monitoraggio stretto dei risultati.
Non c’è più tolleranza per progetti AI senza metriche o impatto fumoso. Framework come quello citato di “90-day ROI checkpoint” servono proprio a dare accountability: a 90 giorni dal kickoff, vogliamo vedere miglioramenti misurabili (ore risparmiate, tempi di ciclo ridotti, vendite incrementali, ecc.). Se non ci sono, o si corregge rotta subito o si taglia il progetto. Questa mentalità “ROI or kill” è tipica di quando un ambito tecnologico matura: si passa dall’esplorazione all’execution focalizzata.
Un altro effetto è che il coinvolgimento del board e degli executive sale. Se nel 2024 un progetto AI poteva essere guidato dal Chief Digital Officer o da un innovation lab semi-distaccato, nel 2026 è probabile che i progetti chiave siano sponsorizzati direttamente dal CEO, CFO, COO a seconda del tema. E come abbiamo esaminato, i comitati rischi e governance se ne occupano.
Quando l’intera leadership è investita, il progetto AI smette di essere “degli specialisti tech” e diventa questione di business. Ciò lo rende molto più difficile da dismettere per capriccio – si dismette solo se fallisce davvero o se c’è un motivo strategico (come dire, non vendiamo quell’intera linea di prodotti in cui c’era quell’AI).
Le scelte irreversibili portano con sé anche una ridefinizione della concorrenza. Chi arriva prima a consolidare l’uso efficiente dell’AI in un certo processo, crea una barriera all’entrata. Ad esempio, se un’azienda di assicurazioni implementa con successo un AI end-to-end per gestione sinistri riducendo i costi del 30% e i tempi del 50%, per i rivali non è più sufficiente provare a copiarla con un progettino: dovranno fare anch’essi investimenti simili o resteranno strutturalmente svantaggiati. E se esiteranno troppo, rischiano di non colmare più il gap.
In questo senso, il 2026 è uno spartiacque competitivo: il tempo dei test incrementali è finito, ora c’è chi parte e chi sta fermo. E nel digitale, chi sta fermo viene sorpassato rapidamente. Da qui la sensazione di “irreversibilità” anche competitiva: alcune scelte se non le fai ora, potresti perdere il treno per sempre in quella dimensione.
Fine dei PoC, ma non fine dell’innovazione
Attenzione, dichiarare la fine della fase PoC non significa che non ci saranno più sperimentazioni. Si faranno ancora pilota, ma con uno scopo diverso: non per convincersi che l’AI funziona (quello ormai è assodato in molti casi d’uso), bensì per tarare l’implementazione prima di scalare. Il pilota diventa la fase 1 di un roll-out, con già in mente fase 2 e 3. Mentre prima molti PoC erano scollegati da un piano di adozione (spesso mancava proprio il “come portiamo in produzione?” fino a quando il PoC era concluso e… si accorgevano che era complicato), ora si disegna l’esperimento con la strada per la produzione integrata. È un cambio metodologico: l’AI entra nei normali cicli di sviluppo IT e di change management.
Inoltre, “fine dei PoC” vuol dire fine dei pilot a basso impegno. Ma la vera innovazione di frontiera (nuovi modelli non testati, tecniche all’avanguardia) continuerà magari in partnership con università, startup o consorzi, però anch’essa con un obiettivo di sbocco. Ad esempio, un’azienda automotive potrebbe esplorare algoritmi di AI per guida autonoma di livello 4 in un progetto avanzato – quello è ancora R&D puro, ma è allineato a una visione di prodotto (auto autonome commerciali). Non è un PoC generico “per vedere se funziona qualcosa”, è ricerca applicata.
La cultura della misurabilità e responsabilità
L’AI maturando cessa di essere un oggetto misterioso da provare e diventa uno strumento che i business leader pretendono funzioni con certi parametri. Questo porta a una cultura della misurabilità e responsabilità attorno all’AI. Uno dei pattern identificati dal report WorkOS è che le aziende di successo assegnano chiaramente ruoli e metriche ai progetti AI, mentre quelle che falliscono spesso hanno tribù scollegate e mancanza di ownership.
Nel 2026 è molto più chiaro chi è responsabile del successo di una implementazione AI – spesso il manager della funzione di business, con il supporto dell’IT, non più solo il data scientist. L’AI diventa “normalizzata” nell’organigramma.
Salire sul treno o restare in stazione
“Fine dei PoC, inizio delle scelte irreversibili” potrebbe sembrare un mantra minaccioso, ma riflette una realtà: l’AI ha passato il punto di non ritorno dove non può più essere ignorata o trattata come curiosità. Le aziende nel 2026 si dividono tra:
- First movers decisi, che hanno intrapreso progetti trasformativi e scommesso posizioni, budget e reputazione sul successo dell’AI. Se vincono, consolidano un vantaggio forse incolmabile.
- Follower veloci, che magari hanno atteso evidenze ma ora seguono le orme dei primi, cercando di ridurre il gap adottando strategie simili (anche acquistando tecnologia o talenti).
- Esitanti/Attendisti, sempre in modalità pilota o “valuteremo, stiamo a guardare”. Queste rischiano di trovarsi tagliate fuori se i competitor hanno ormai messo l’AI a regime. Un segnale allarmante: un sondaggio WorkOS rileva che il 42% delle aziende nel 2025 “si è allontanata dalle scommesse AI”, e chi ha successo segue pattern ripetibili di cui gli altri potrebbero non beneficiare.
Conclusioni
Insomma, chi non sale ora sul treno dell’AI rischia di vederlo partire. E le scelte che compie – salire su quale vagone, con quale bagaglio – determineranno il suo viaggio nei prossimi anni. Irreversibili non significa che non si potrà mai aggiustare il tiro o migliorare, ma che non fare nulla o continuare a sperimentare senza decidere porterà a un ritardo difficilmente recuperabile, mentre chi prende direzioni precise impegna l’azienda verso un futuro dove l’AI è parte del DNA operativo.
In definitiva, il 2026 è l’anno in cui l’AI diventa per molti versi “parte dell’arredamento” aziendale: non più un progetto, ma un sistema, un processo standard. E le decisioni prese per arrivare a questo stato definiscono un percorso da cui non si torna indietro senza costi enormi – ma che è necessario intraprendere per restare competitivi.
