I CEO guardano alle imprese di domani

È ormai da anni evidente come le diverse turbolenze politiche, sociali, climatiche nonché le continue innovazioni sul fronte tecnologico e altro ancora, si trasformino in una disruption economica e nel cambiamento costante di modelli competitivi, anche da poco consolidati. È una situazione di fluidità divenuta ormai normalità dei mercati.

Proprio per questo il CEO Study di IBM, considerato dai top manager mondiali come uno tra gli indicatori più interessanti per fissare le future linee di sviluppo strategico focalizzando il rapporto tra tecnologie digitali e organizzazioni di impresa, rappresenta uno strumento molto utile per inquadrare le future direzioni di cambiamento competitivo delle aziende.

Tra i valori primari dello studio vi è il campione di riferimento: per questa edizione 2025, scritta in collaborazione con Oxford Economics, sono stati coinvolti circa 2.000 CEO di 33 differenti aree geografiche e 24 settori di industria, il tutto nel primo trimestre di quest’anno. Oltre a questa base d’indagine, sono state realizzate “conversations” con CEO di clienti basate su priorità strategiche e tematiche di business, leadership, tecnologie, partnership, enterprise transformation.

Tra i topics che emergono dallo studio come elementi strutturali di cambiamento vi è inevitabilmente l’intelligenza artificiale, l’indispensabile infrastruttura per liberare le competenze dai task routinari accelerando processi di innovazione. L’accelerazione nell’adozione di soluzioni di AI impatta già ora, e sempre più sarà in futuro, sull’efficienza e la produttività, facendo emergere in impresa i vantaggi competitivi da sfruttare. “Chi decide di seguire un approccio minimale, troppo cauto, alle scelte tecnologiche di AI decide – scrivono i ricercatori – di rinunciare a una nuova capacità competitiva”. È il ricorso a una pervasiva distribuzione di AI in impresa, che entra in modo continuo e capillare nel ridisegno dinamico dei processi e nella ricerca di nuova efficienza, che potrà consentire all’azienda di sviluppare un nuovo modello competitivo. Gli Agenti AI supporteranno nei prossimi anni i CEO e il top management nell’individuare i potenziali impatti sul mercato prima che questi si consolidino. Tecnologie autonomous, adaptive, di continua governance tecnologica e infrastrutturale stanno cambiando il modo di sviluppare il business. Ben il 61% dei CEO ha dichiarato che sta adottando Agenti AI e preparando l’organizzazione a un nuovo modello diffuso di gestione. Interessante notare la comparazione delle risposte “Top CEO priorities” sul triennio 2023-25, con la voce “Accuratezza delle previsioni”, passata dalla 15ma posizione di un paio di anni fa al primo posto nel 2025, a testimonianza di quanto importante sia oggi il supporto tecnologico per l’analisi intelligente dei dati da cui prendere le corrette decisioni.

Cinque punti per cambiare l’azienda

Dalle risposte sono state quindi elaborate 5 focalizzazioni che rappresentano una roadmap sulla quale i CEO svilupperanno le proprie strategie future:

1. Fai del coraggio la tua forza.Come operare in modo sicuro in un periodo di cambiamenti drastici?
2. Abbracciare la “distruzione creativa” alimentata dall’AI. Solo chi realizzerà una trasformazione profonda potrà essere nei prossimi anni parte attiva di mercati che saranno completamente ridefiniti.
3. Realizzare un ambiente dati dinamico. Molte aziende non hanno ancora le basi per abilitare la trasformazione oggi, bisogna pensare a cosa serve per alimentare le tecnologie di domani.
4. Concentrarsi sul ROI lasciando la sindrome del “perdersi qualcosa”. Pur nella necessaria sperimentazione di progetti a base AI è necessario focalizzare il ROI.
5. Prendere in prestito il talento che non si può comprare. L’AI generativa e gli agenti AI stanno creando nuovi posti di lavoro più velocemente di quanto le aziende riescano a coprirne.

1. Fare del coraggio la forza della trasformazione

In periodi di cambiamenti profondi serve accettare livelli di rischio ma con delle certezze di fondo.

Dato interessante che emerge dall’indagine è che ben il 64% del campione ha dichiarato di voler accettare nuovi rischi rispetto alla possibilità di perdere capacità competitiva. Questo spinge i CEO a investire in nuove tecnologie anche se non si ha una chiara comprensione del valore che queste possono apportare all’organizzazione. Insomma la paura di restare indietro è tanta (il 37% afferma anche che quando si tratta di nuove adozioni tecnologiche è meglio essere veloci e sbagliati piuttosto che giusti e lenti): la maggioranza delle imprese sta introducendo team con il mandato di sperimentare, accelerare l’innovazione, accettare il fallimento del micro progetto ma andare avanti. La capacità di innovare genera fiducia nel brand. Il 65% dei CEO afferma infatti che creare e mantenere la fiducia dei clienti avrà un impatto maggiore sul successo dell’azienda rispetto a qualsiasi altra caratteristica del prodotto o del servizio. In tutti i settori è emerso come la fedeltà dei clienti sia il fattore chiave di differenziazione che guida il ROI. Ma il concetto di coraggio si deve diffondere in azienda attorno a punti fermi: consapevolezza di disporre di un disegno organizzativo flessibile; competenze di livello e anche, come emerso nel 67% delle risposte dei CEO, dalla capacità di attingere rapidamente a budget dedicati all’innovazione, cosa ancora oggi difficile da ottenere.

COME FARE – Il coraggio del cambiamento

• Non fermarsi all’ “Abbastanza buono”. Serve inspirare un approccio ambizioso e diffonderlo in azienda attraverso obiettivi chiari e comprensibili che portino a una collaborazione vera attraverso le strutture organizzative a silos. Va sposato un cambiamento radicale.
• Creare un’innovazione “liquida”. Bisogna creare connessioni organizzative e integrazioni tecnologiche tra le diverse esigenze aziendali, tra le competenze presenti e quelle da ricercare, avviando una trasformazione attraverso investimenti mirati.
• Aspettarsi l’imperfezione. Non serve fissare fino nel dettaglio il processo di budgeting o di definizione dell’infrastruttura tecnologica sulla situazione competitiva attuale. Serve piuttosto focalizzare un modello organizzativo e tecnologico basato sull’adattabilità continua, senza cercare la perfetta efficienza. Va monitorato l’effetto di ogni cambiamento sull’organizzazione, sulle relazioni con i clienti e sul coinvolgimento dei dipendenti per migliorare i modelli e orientare al meglio i futuri processi decisionali.

2. Abbracciare la “distruzione creativa” alimentata dall’AI

I CEO stanno realizzando una piattaforma che possa rigenerare dal legacy nuovi modelli ed ecosistemi?

Esiste la consapevolezza nei CEO (68%) che l’intelligenza artificiale stia ridefinendo in maniera strutturale i propri core business. Solo però chi approccerà un modello di “distruzione creativa” potrà nei prossimi anni essere parte attiva di mercati completamente ridefiniti. È in atto ormai da tempo, ma accelerato dalla diffusione di software AI, una ridefinizione strutturale di ogni settore, con aziende che “softwarizzano” i propri prodotti e servizi e in cui l’AI gioca sempre più un ruolo primario nell’ingaggio immersivo, personalizzato, del cliente e nella sua fidelizzazione. Il 61% pensa che il vantaggio competitivo sarà appannaggio di chi possiederà la più evoluta AI generativa, usando il corretto modello di AI per le differenti tipologie di lavori e figure professionali. Anche il ridisegno dinamico dei processi e la loro governance automatizzata dall’AI in rapporto a cambiamenti di modelli competitivi repentini nonché alla capacità di sviluppare velocemente progetti di innovazione, sarà la risposta più efficace. Si creeranno nuove modalità di relazione persone-sistemi AI, con raccomandazioni operative e acquisizione di nuove competenze da entrambe le parti: nelle persone, che agiranno sulla base di alcune raccomandazioni dai sistemi AI frutto dell’analisi continua dei dati; e da parte dei sistemi di AI attraverso l’analisi costante dei comportamenti e degli output delle persone nelle loro modalità operative e di integrazione lavorativa con il resto dei sistemi aziendali.

COME FARE – Disegnare una “distruzione creativa”

• Pensare come una start up. È da tempo che si teorizza questo modello. Ma l’AI sta accelerando questa impostazione: serve sviluppare un modello orientato alla trasformazione dinamica, incoraggiando i team all’adozione di strategie non consolidate; introdurre criteri di misurazione e iterare ciò che si è imparato per evitare l’esecuzione di piani a lungo termine che rischiano di diventare presto obsoleti.
• Evitare un modello di lock-in. La storia insegna che il lock-in tecnologico è pericoloso per l’evoluzione anche organizzativa dell’azienda. Servono tecnologie di AI open source per favorire l’interoperabilità e garantirsi la libertà di adattare i modelli alle esigenze aziendali.
• Progettare un motore di analisi basato sull’AI. Definire chiaramente come gli AI Agent operano e chi sono i responsabili della validazione del loro lavoro. Stabilire metriche e sistemi di monitoraggio per valutare l’efficacia dell’AI e, cosa molto importante per non delegare errori e meriti ai sistemi di AI, creare una “cultura della responsabilità”. Fondamentale è ad esempio determinare dove è appropriato che l’AI automatizzi il processo decisionale e dove invece dovrebbe svolgere un semplice ruolo di supporto.

3. Realizzare un ambiente dati dinamico

Molte aziende non hanno ancora le basi per abilitare la trasformazione oggi, pensiamo a cosa serve per alimentare le tecnologie di domani.

Durante gli ultimi anni l’arrivo di numerose ondate tecnologiche, pensiamo solo al cloud ma anche alla nascita di applicazioni e servizi sempre più intelligenti che hanno “aperto” l’azienda a clienti, partner, fornitori, ecc, hanno determinato una forte frammentazione, con software e hardware non sempre integrati in imprese con tipiche strutture a silos. Questa è l’opinione di circa il 50% degli intervistati. E il punto di riaggregazione non può che partire dai dati, con una data quality governata da cui si possa partire per sostenere progetti di innovazione. Il 68% dei CEO sostiene infatti che un’ampia e integrata data architecture di impresa sia l’elemento primario per collaborazioni cross funzionali e supporto a progetti di innovazione, mentre il 72% afferma che sfruttare i dati proprietari aziendali è fondamentale per sbloccare il valore dell’AI generativa. Non serve un modello di centralizzazione dei dati, peraltro impossibile da realizzare. Serve piuttosto definire identificazioni coerenti e condivise, strutturate e soprattutto gestite, dando al dato un valore strategico: se le soluzioni di AI diventeranno la base strategica che impatterà molte aree dell’azienda, è chiaro che la qualità e la governance del dato per istruire sistemi di AI generativa indirizzati alle varie aree aziendali risulteranno imprescindibili. Solo da un ambiente dati coerente e dinamico nella sua evoluzione potranno partire gli adeguati supporti tecnologici e di processo che connoteranno l’innovazione futura.

COME FARE – Un ambiente dati efficace

• Padroneggiare i fondamentali. Serve la consapevolezza della necessità di un passaggio da dashboard e report statici a informazioni più conversazionali e predittive basate sull’AI. Identificare le varie fonti dati presenti in azienda, facendo una check quality in termini di stato attuale, utilità, lacune e punti deboli. Bisogna creare una visione unificata, distribuita e democratica dei dati organizzativi, con deleghe di aggiornamento, funzionalità self service, virtualizzazione, integrazione tra i diversi data base.
• Collegare le persone al flusso dei dati. Creare un data fabric per integrare Agenti AI nelle operazioni quotidiane, automatizzando le attività di routine, aumentando il processo decisionale umano e supportando il lavoro di alto valore. Va definito un framework per la data quality basato su elementi di accuratezza, completezza e coerenza. Va utilizzata una piattaforma dati cloud-native per la collaborazione real time tra i silos aziendali e per rendere i dati più accessibili. Punto strategico, la security: va definito un framework di sicurezza dei dati che garantisca protezione e che l’accesso sia limitato a persone autorizzate.
• Istruire gli agenti di AI, poi studiarli. Va sviluppato un framework di formazione per fornire agli Agenti AI i dati e le informazioni necessari per automatizzare i flussi di lavoro end-to-end. L’istruzione dell’Agente deve comprendere anche gli elementi peculiari dell’organizzazione, inclusi aspetti etici non generici ma pratici, policy di sicurezza e privacy, nonché i risultati attesi in termini di customer experience. Vanno definiti anche cicli di feedback in cui gli agenti AI possano fornire suggerimenti per migliorare qualità, accessibilità dei dati e ottimizzazione sui processi aziendali.

4. Concentrarsi sul ROI abbandonando la sindrome del “perdersi qualcosa”

Pur nella necessaria sperimentazione di progetti a base AI è necessario focalizzare il ROI

Nell’ambito dell’AI, le imprese hanno fino a oggi sperimentato iniziative, spesso con la paura di “perdersi qualcosa” in questa fase tecnologica iniziale.

Risultato: negli ultimi tre anni i CEO hanno dichiarato che solo il 25% delle iniziative di AI ha confermato il ROI atteso, e che solo il 16% dei progetti si è esteso a livello dell’intera impresa. Oggi e sempre più in futuro, ha dichiarato quindi il 65% dei CEO, le aziende si affideranno a progetti di intelligenza artificiale basati fortemente sul ROI, e ben il 68% ha affermato che la propria impresa già dispone di metriche chiare per misurare il ROI dell’innovazione.

Tuttavia, come emerge dalle Top CEO priorities 2025, la focalizzazione CEO per i prossimi anni riguarderà una maggiore “Accuratezza nelle previsioni” della domanda e in generale nel prevedere le variabili competitive. Questo richiederà un diverso orizzonte temporale e nuove metriche per la definizione e la misurazione del ROI. Sono infatti numerosi i campi di applicazione in azienda per l’AI: dalla creazione di una maggiore soddisfazione e fidelizzazione dei clienti alla riduzione delle violazioni della sicurezza e delle sanzioni per la conformità; fino alla generazione di nuove opportunità di cross o upselling.

Quindi l’impatto dell’AI sui risultati aziendali nelle diverse unit potrebbe anche essere non così evidente da rilevare e misurare. Ad esempio, il 51% dei CEO prevede che nuovi processi di automazione a base AI miglioreranno la customer experience nel 2026, rispetto al solo 16% del 2024. Non sarà facile misurarla!

COME FARE – Concentrarsi sul ROI ma…estendere i Kpi

• Bilanciare l’eccessivo ottimismo con il concreto potenziale. Dare priorità a iniziative basate sul ROI. Raccordare le prestazioni dei team di innovazione che usano Agenti AI con i risultati ottenuti. Vanno ampliati i Kpi per misurare il ROI dell’innovazione, includendo metriche che rilevino il valore dei dati, il rendimento dell’innovazione e il tempo risparmiato (rispetto ai metodi tradizionali) per ottenere insight utili.
• Concentrarsi sull’orizzonte dell’innovazioni. I Kpi devono essere disegnati secondo un modello di individuazione di valore di innovazione. Emergeranno poi opportunità per “scaricare a terra” risultati concreti, e a quel punto si potranno indirizzare le risorse verso questi obiettivi di business.
• Non disperdere gli investimenti. Il fallimento o la scarsa incisività di un progetto fa parte del gioco. Procedere oltre senza insistere oltre misura. Serve un processo formale di project management per monitorare cosa funziona e cosa no. In questo modo anche i diversi team potranno condividere le esperienze. I Kpi predefiniti sia su base “ROI produttività” sia su “ROI di valore di innovazione”, devono essere il riferimento per decidere se proseguire modificare o annullare i progetti.

5. Prendere in prestito il talento che non si può comprare

L’AI generativa e gli agenti AI stanno creando nuovi posti di lavoro più velocemente di quanto le aziende riescano a coprirne

I CEO intervistati hanno dichiarato che il 31% della propria forza lavoro avrà bisogno di nuovi percorsi di formazione entro i prossimi tre anni. Il 54% ha affermato che sta cercando assunzioni in ruoli correlati all’intelligenza artificiale, ruoli che non esistevano solo un anno fa. Mancano le corrette competenze spesso in posizioni delicate. E per queste figure servono adeguati incentivi. Si sta facendo nuova formazione a figure professionali presenti in azienda, assumendone di nuove e usando anche gli stessi Agenti AI per rafforzare il processo formativo e colmare il gap di competenze. Importante e delicato in questa fase è il ricorso, dichiarato dai CEO, al proprio ecosistema di partner specializzati in queste tecnologie ma che non potrà essere davvero calato nella dimensione organizzativa e culturale dell’azienda senza un diretto intervento delle persone interessate e dei diversi team aziendali. Natualmente management e top management compreso.

COME FARE – Cercare nuove competenze, aprire l’impresa

• Conoscere i punti deboli e sfruttare i punti di forza. Gli Agenti AI possono essere usati per un’analisi della forza lavoro, evidenziando punti forza e carenze. In questi ambiti vanno scelti i talenti, sia tecnologici sia di business, presenti in impresa, gente che abbia il desiderio di misurarsi con il nuovo e la trasformazione. Serve anche creare un gruppo misto di competenze business-IT che abbia mandato di innovare in armonia con il quadro organizzativo e di business generale.
• Rafforzare le partnership strategiche. L’integrazione con l’ecosistema dei partner, spesso tecnologicamente all’avanguardia nelle soluzioni di AI, è essenziale. Vanno definiti con chiarezza ruoli, responsabilità, termini e condizioni della partnership, inclusi l’ambito di lavoro, le condizioni di pagamento e i diritti di proprietà intellettuale. Deve essere una collaborazione nei fatti, condividendo progetti e valori, aprendo in sicurezza, l’accesso ai sistemi aziendali, ai processi e alle persone coinvolte.
• Utilizzare i talenti esterni per rivoluzionare lo status quo. Serve costruire un ambiente esterno-interno condiviso in cui sia comune la mentalità orientata alla crescita basata su competenze tecniche che accelerino il cambiamento. Anche le competenze esterne devono sentirsi ingaggiate nel raggiungimento del risultato aziendale e devono fare pienamente parte dei team impegnati in una profonda trasformazione aziendale.