Così come, per un nuovo campionato mondiale di Formula Uno, i team più forti e ambiziosi non modificano e adattano il motore dell’anno precedente, ma lo costruiscono apposta ex novo per una competizione completamente diversa, allo stesso modo “i leader aziendali più dinamici e innovativi possono creare aziende AI native, per vincere la sfida della nuova crescita generata proprio dall’AI”.
È la visione, e la direzione da seguire, indicata da Muqsit Ashraf, amministratore delegato della divisione Strategy and consulting di Accenture, durante i lavori del World Economic Forum (WEF) 2026 di Davos.
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Progettare nuovi e originali modelli di business basati sull’AI
Attualmente, la maggior parte delle aziende utilizza l’intelligenza artificiale per ridurre i costi o migliorare la produttività, ma “i veri leader vincenti progettano nuovi e originali modelli di business basati sull’AI, in cui la tecnologia cambia radicalmente il modo in cui il valore viene creato, valutato e acquisito”, rileva il Ceo della divisione Strategy di Accenture.
Che prosegue la sua metafora con le gare di Formula 1: “le squadre e le scuderie, per ogni nuova stagione di corse, progettano sistemi più leggeri e potenti, che forniscono risultati senza sacrificare l’agilità. Si muovono rapidamente, investono consapevolmente e posizionano ogni risorsa per massimizzare le prestazioni”.
L’intelligenza artificiale è al centro della nuova crescita
Lo stesso vale per il business. “Così come il motore è il cuore delle corse automobilistiche, l’artificial intelligence è al centro della crescita. Eppure, nonostante i leader raddoppino gli investimenti in intelligenza artificiale, meno di un’azienda su cinque sta sfruttando appieno il potenziale dell’AI”.
Il motivo è semplice: “la maggior parte delle aziende punta all’efficienza, quando il vero valore dell’AI risiede nello sviluppo di nuovi prodotti, canali e modalità per creare e catturare valore”, fa notare il manager di Accenture.
Un divario di obiettivi critico e costoso
Questo divario di obiettivi è critico e costoso. In un decennio, “27 trilioni di dollari di valore aziendale sono migrati tra le 3.000 più grandi aziende del mondo, e un terzo di questo spostamento si è verificato negli ultimi due anni”, fa notare Ashraf: “la nostra ricerca rivela che queste aziende hanno perso quasi 5 trilioni di dollari di fatturato a causa della disruption. Non si tratta di una questione di costi; è la storia di nuovi bacini di valore che si formano più velocemente di quanto le aziende possano riorganizzare”.
Mentre le regole per la crescita, la competitività e la leadership vengono riscritte, “collaborando con aziende e organizzazioni di diversi settori, abbiamo identificato ciò che differenzia le imprese che catturano valore reale da quelle che lo stanno ancora cercando” e “l’imperativo è progettare modelli di business nativi basati sull’intelligenza artificiale, in cui l’AI plasma l’economia dell’impresa, non solo le sue operazioni”.
I dati devono alimentare la crescita, non solo le operazioni
Molte organizzazioni trattano i dati come un input operativo piuttosto che come un motore di crescita. Dati mancanti, incoerenti o disconnessi produrranno output di bassa qualità.
“Un cliente ha sospeso un investimento multimilionario in un modello di intelligenza artificiale personalizzato dopo aver scoperto che era stato addestrato su 37 diverse versioni delle stesse procedure operative, causando errori, rilavorazioni e mesi di perdita di produttività”.
Le aziende ad alte performance si comportano in modo diverso, utilizzando dati proprietari per creare nuovi prodotti, aprire nuovi canali e costruire modelli commerciali che i concorrenti non possono replicare.
I dati sono esistenziali
È interessante notare che un terzo (34%, sempre secondo dati Accenture) delle imprese sta scalando almeno una soluzione specifica per il proprio settore, il che a sua volta aumenta di tre volte le probabilità di ottenere rendimenti a livello aziendale.
I dati come elemento di differenziazione “non sono opzionali, sono esistenziali”, rimarca il Ceo della divisione Strategy di Accenture: “i modelli di crescita basati su dati generici sono indistinguibili e sostituibili. Mentre i team di corse analizzano costantemente la telemetria per migliorare le prestazioni, i leader dovrebbero chiedersi: i nostri dati contribuiscono a catturare la crescita? Quali dati ci mancano per ridefinire la nostra frontiera della produttività?”
L’AI agentica è un nuovo capitale per l’impresa
Gli agenti di intelligenza artificiale stanno rimodellando le regole della concorrenza. Possono interpretare il contesto, agire in modo autonomo e orchestrare i flussi di lavoro tanto da cambiare il modo in cui le aziende concepiscono il lavoro, le risorse e l’allocazione delle risorse.
Entro il 2030, le aziende leader avranno sistemi di AI profondamente integrati nelle loro operazioni principali, non come strumenti ma come nuovi fattori di produzione.
Se implementata correttamente, l’intelligenza artificiale agentica offre molto più della semplice efficienza. Non si limita a far risparmiare tempo; moltiplica la capacità e apre nuove opportunità di guadagno riducendo i tempi di ciclo, eliminando i colli di bottiglia e consentendo un processo decisionale autonomo.
Le applicazioni in una compagnia area e una assicurativa
“Ad esempio”, osserva il manager di Accenture, “stiamo aiutando un’importante compagnia aerea a utilizzare l’AI agentica per gestire oltre il 40% delle sue richieste e prenotazioni digitali, servendo oltre 300mila clienti al mese”.
L’impatto sul lavoro umano è profondo. “Una compagnia assicurativa sanitaria statunitense, con cui abbiamo collaborato, ha implementato agenti di intelligenza artificiale che hanno ridotto i tempi di elaborazione dei documenti del 90%, triplicandone il valore giornaliero. I revisori umani, un tempo coinvolti in quasi tutti i documenti, ora intervengono in meno del 3%, reindirizzando il loro tempo verso attività più approfondite e redditizie”.
L’essenza per diventare un’impresa basata sull’AI
In sostanza – è l’indicazione di analisti e consulenti del settore – l’AI agentica non è un altro progetto pilota o uno strumento. Richiede un modello operativo fondamentalmente diverso che integri l’intelligenza artificiale nei processi decisionali, nei flussi di lavoro e nell’architettura aziendale. “Questa è l’essenza per diventare un’azienda basata sull’intelligenza artificiale”, rileva Ashraf.
Ma la tecnologia da sola non basta: la differenziazione essenziale deriva dall’implementazione dell’AI agentica come nuovo fattore di produzione e dall’utilizzo dei dati per alimentare la crescita.
In questo quadro di sviluppo, i leader aziendali devono:
- trovare un equilibrio tra ciò che si vuole costruire in proprio e ciò che si vuole realizzare in partnership;
- mobilitare gli ecosistemi per ottenere velocità e scalabilità;
- investire molto nella formazione delle persone.
La crescita richiede l’orchestrazione dell’intero ecosistema, non l’isolamento
L’intelligenza artificiale non opera in modo isolato. Dipende da un’infrastruttura di elaborazione, cloud e dati che nessuna azienda può costruire da sola. Una volta identificate le priorità dell’AI agentica, i leader possono valutare dove costruire un vantaggio proprietario e dove sfruttare i partner che sono già i migliori del settore.
Ciò significa saper discernere quando co-creare soluzioni con i partner, quando affidarsi alle piattaforme e quando puntare audacemente sulle competenze interne.
“I leader che vincono con l’intelligenza artificiale trattano i loro ecosistemi, partner, clienti, dati e piattaforme come risorse strategiche, non come fornitori”, sottolinea il Ceo della divisione Strategy di Accenture: “la questione non è se collaborare o meno, ma come progettare un vantaggio di ecosistema che i concorrenti non possano facilmente copiare. Costruire dove la differenziazione è importante; collaborare dove la scalabilità e la velocità sono importanti”.
