Il 78% dei dirigenti italiani segnala che almeno un incidente legato all’intelligenza artificiale è arrivato all’attenzione del consiglio di amministrazione o del top management nell’ultimo anno. Soltanto il 37%, tuttavia, dichiara che l’organizzazione ha modificato di conseguenza le proprie regole di governance. Nell’area Emea le percentuali sono rispettivamente dell’80% e del 40%.
Sono i risultati della ricerca diffusa da IBM il 15 ottobre 2026, realizzata da Censuswide tra il 14 e il 24 settembre su 3.221 dirigenti di organizzazioni con almeno mille dipendenti in otto Paesi, inclusi 510 rispondenti italiani.
Gli incidenti considerati comprendono malfunzionamenti degli agenti, esposizioni di dati, errori nelle decisioni automatizzate e violazioni della sicurezza. Si tratta di episodi riferiti dagli intervistati, non di un censimento indipendente.
La distanza tra segnalazioni e interventi evidenzia comunque una debolezza nella gestione di una tecnologia alla quale le imprese stanno affidando attività operative e decisioni.
Indice degli argomenti:
In Italia gli agenti AI si diffondono più rapidamente dei controlli
L’Italia presenta un divario particolarmente marcato tra utilizzo della tecnologia e capacità di governarla.
Il 43% degli intervistati italiani afferma di avere già sistemi di AI agentica in produzione, contro il 35% del campione complessivo. L’82% prevede inoltre che entro il 2027 gli agenti acquisiscano una qualche autonomia decisionale, rispetto al 75% dell’area Emea.
Appena il 30% dei dirigenti italiani ritiene però che la governance attuale sia progettata per sostenere l’adozione su larga scala, sette punti percentuali meno della media.
Gli agenti AI differiscono dagli assistenti generativi tradizionali perché possono pianificare operazioni, utilizzare applicazioni aziendali ed eseguire azioni senza richiedere ogni volta una conferma umana.
Possono aggiornare ordini, consultare archivi, interagire con fornitori o avviare procedure. Un errore, quindi, può produrre conseguenze sui processi operativi e sui rapporti commerciali, anziché limitarsi a una risposta inesatta.
Le imprese italiane rinviano più spesso l’adozione
Quando l’implementazione dell’AI procede più rapidamente della preparazione dei controlli, il 56% dei dirigenti dell’indagine preferisce proseguire entro limiti di rischio concordati, aggiornando le regole durante l’utilizzo.
In Italia questa scelta scende al 44%. Il 41% dei rispondenti italiani dichiara invece di rinviare l’implementazione fino a quando la governance sarà pronta, contro il 33% complessivo.
Le risposte descrivono un sistema produttivo che ha già avviato numerosi progetti, ma incontra difficoltà nel portarli su scala industriale.
Il problema economico riguarda il rapporto tra benefici attesi, costi del rinvio e possibili perdite associate a errori, interruzioni operative e interventi correttivi.
La responsabilità arriva al Cda, ma resta frammentata
Il 98% dei dirigenti interpellati afferma che al consiglio di amministrazione è stata attribuita una responsabilità formale per il rischio AI.
Soltanto il 26% segnala però un comitato dedicato all’intelligenza artificiale, quota che scende al 21% in Italia.
Quando viene chiesto chi debba rispondere di un risultato negativo, il ruolo più frequentemente indicato è quello del responsabile informatico o tecnologico, scelto appena dal 17% del campione e dal 25% degli italiani.
Anche le opinioni sulla responsabilità legale sono divergenti. Il 20% vorrebbe ripartirla tra utilizzatore e fornitore, il 19% ritiene necessario un quadro giuridico più definito e il 14% la attribuirebbe al produttore della tecnologia.
Sono le valutazioni dei dirigenti, non una descrizione delle responsabilità previste dalle norme vigenti.
Tra gli italiani, il 39% considera necessari accordi formali sulla responsabilità dei fornitori, il 33% soglie definite per l’intervento umano e il 32% strumenti di monitoraggio e tracciabilità. Il 31% indica inoltre la necessità di poter interrompere immediatamente l’attività degli agenti.
Il rischio finanziario dell’AI viene ancora misurato poco
Uno dei risultati economicamente più rilevanti riguarda la valutazione delle perdite potenziali.
Solo il 37% degli intervistati, e il 35% in Italia, dispone di una quantificazione formale, approvata dal consiglio di amministrazione, dei rischi finanziari generati dalle lacune della governance AI.
Questa carenza complica la valutazione degli investimenti, delle coperture assicurative, degli accantonamenti e dei costi legati alla continuità aziendale.
La gestione tecnica appare più avanzata. Il 54% del campione adotta framework separati per AI generativa e agentica, mentre il 38% utilizza regole comuni con controlli aggiuntivi per gli agenti. In Italia le percentuali diventano rispettivamente 45% e 46%.
Le organizzazioni distinguono quindi le diverse tecnologie, ma una minoranza riesce a tradurre i problemi di governance in esposizioni finanziarie quantificate e approvate dai vertici.
Quanto costano alle aziende le violazioni informatiche
Un riferimento economico arriva dal Cost of a Data Breach Report 2026, pubblicato da IBM il 29 luglio e basato sull’esperienza di 602 organizzazioni a livello mondiale.
Secondo il rapporto, le violazioni informatiche abilitate dall’intelligenza artificiale costano mediamente sei milioni di dollari, contro 4,99 milioni per il complesso delle violazioni analizzate.
Il dato riguarda prevalentemente attacchi realizzati con deepfake e malware basati sull’AI, e non deve essere confuso con gli incidenti di governance esaminati nell’indagine Emea.
In Italia, il costo medio di una violazione dei dati è salito a 3,55 milioni di euro, rispetto ai 3,31 milioni del 2025.
I settori con i costi medi maggiori sono energia, con 4,65 milioni, finanza, con 4,5 milioni, e tecnologia, con 4,43 milioni.
La compromissione della catena di fornitura rappresenta inoltre la causa iniziale più frequente nel campione italiano, con il 18% degli episodi.
Questi importi non costituiscono una previsione delle perdite causate dagli agenti autonomi. Offrono però un riferimento per valutare l’ordine di grandezza dei danni associati ai problemi di sicurezza.
Il rischio dei fornitori è sottovalutato
La dipendenza tecnologica da soggetti esterni costituisce un’ulteriore debolezza.
Nello studio IBM, il 54% dei rispondenti ammette lacune nella governance dei modelli e dei sistemi AI utilizzati da fornitori e partner tecnologici. In Italia la quota raggiunge il 64%.
Il monitoraggio continuo del rischio AI delle terze parti viene dichiarato dal 21% del campione e dal 24% degli italiani. Appena il 13% richiede verifiche o certificazioni indipendenti.
Gli agenti possono collegare applicazioni di imprese differenti. Autorizzazioni troppo estese, errori di configurazione o vulnerabilità di un partner possono così propagare le conseguenze oltre il perimetro della singola organizzazione.
Per limitare l’esposizione, gli accordi con i fornitori devono disciplinare accessi, registrazione delle attività, comunicazione degli incidenti e revoca dei permessi.
AI Act, le scadenze europee modificano gli investimenti
La regolamentazione sta influenzando le decisioni delle imprese.
Nell’Unione europea, il 41% dei dirigenti intervistati da IBM dichiara di avere accelerato gli investimenti in governance in vista degli obblighi per i sistemi AI ad alto rischio. Un ulteriore 35% procede secondo piani strutturati, quota pari al 34% in Italia.
Secondo la Commissione europea, l’AI Act, regolamento Ue 2024/1689, i divieti relativi ad alcune pratiche e gli obblighi di alfabetizzazione si applicano dal febbraio 2025. Le regole sui modelli di uso generale sono operative dall’agosto 2025.
Le modifiche approvate nel 2026 hanno fissato al 2 dicembre 2027 l’applicazione dei principali requisiti per determinate categorie ad alto rischio e al 2 agosto 2028 quella per i sistemi incorporati in prodotti regolamentati.
La qualificazione giuridica di un agente dipende dalle funzioni svolte e dalle condizioni di utilizzo, non dalla sola presenza di autonomia operativa.
Controllare gli agenti mentre lavorano
Il National Institute of Standards and Technology statunitense, in un documento del 5 febbraio 2026, ha indicato come priorità l’identificazione e l’autorizzazione degli agenti software.
Un agente che opera per conto di un dipendente deve disporre soltanto dei permessi necessari, essere identificabile e lasciare traccia delle operazioni eseguite. Il Nist richiama anche i rischi delle istruzioni malevole inserite nei contenuti elaborati dai sistemi.
Nico Losito, amministratore delegato di IBM Italia, sostiene che la governance debba essere integrata nel funzionamento degli agenti, attraverso confini operativi, responsabilità definite e controlli in tempo reale.
La posizione di IBM riflette anche l’interesse di un fornitore tecnologico a promuovere soluzioni di gestione del rischio. La necessità di verifiche durante l’esecuzione emerge tuttavia anche dalle indicazioni degli organismi di standardizzazione.
Il caso Bertolotti e la gestione dei dati industriali
Un esempio italiano arriva da Bertolotti, gruppo specializzato in automazione industriale.
Il 21 luglio 2026 l’azienda ha presentato Gina On-Air, una piattaforma sviluppata con IBM e Uno Informatica, installata negli ambienti informatici aziendali.
La soluzione supporta attività decisionali e operative mantenendo internamente dati e conoscenze produttive.
L’amministratore delegato Luca Barneschi collega l’investimento al miglioramento della produttività e alla valorizzazione delle competenze accumulate dall’impresa.
L’installazione interna non elimina automaticamente gli errori né i rischi relativi alle autorizzazioni, ma permette di intervenire sull’architettura con cui vengono gestite le informazioni aziendali.
La ricerca IBM riporta così l’attenzione su un problema finanziario e organizzativo: le imprese stanno affidando maggiori responsabilità agli agenti AI senza disporre sempre di una misura delle perdite potenziali.
Per i consigli di amministrazione, la valutazione degli investimenti richiede ormai di associare alle operazioni automatizzate un responsabile, limiti operativi verificabili, strumenti di tracciamento e una stima dell’esposizione economica. Senza questi elementi, una parte del rischio rimane fuori dalle decisioni di investimento.
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