Cresce il divario tra gli investimenti in intelligenza artificiale e la reale capacità delle aziende di metterla a sistema. È quanto emerge dal nuovo report di Akkodis, società di consulenza in ingegneria digitale del Gruppo Adecco, dal titolo “What CTOs Think 2026: Scaling the Agentic Enterprise with Confidence”. Secondo lo studio, condotto su 500 chief technology officer a livello globale, Italia inclusa, solo il 48% dei CTO ritiene oggi la propria organizzazione pronta a scalare l’AI, contro l’82% registrato nel 2024. Il sorpasso dell’AI agentica tra i trend tecnologici del 2026 e il primato dell’innovazione sull’efficienza tra gli obiettivi della trasformazione digitale completano il quadro tracciato dalla ricerca.
Dalla sperimentazione all’integrazione: cambia la sfida dell’AI
Secondo Akkodis, le organizzazioni stanno entrando in una nuova fase del percorso di adozione dell’intelligenza artificiale. Se fino a pochi anni fa l’attenzione era concentrata sull’accesso alla tecnologia e sulla sperimentazione, oggi la priorità è integrarla nei sistemi aziendali, nei flussi di lavoro e nei processi decisionali, per trasformarne il potenziale in risultati misurabili e scalabili.
L’AI agentica è il trend tecnologico del 2026
Il report identifica l’AI agentica, ovvero i sistemi capaci di pianificare attività, prendere decisioni e agire in autonomia per raggiungere obiettivi specifici, come il trend con il maggiore impatto sulle organizzazioni nel 2026. A livello globale il 40% dei CTO la indica tra i principali fattori di trasformazione del business, percentuale che sale al 47% in Italia. Il passaggio dell’AI da strumento di supporto a componente attiva dell’operatività aziendale porta però con sé nuove esigenze di governance, responsabilità e supervisione: il 57% dei CTO utilizza già l’AI per stabilire quali attività affidare alle persone e quali alle macchine, ma molte organizzazioni non dispongono ancora dei modelli operativi necessari per scalare questi sistemi.
Perché le organizzazioni faticano a scalare l’AI
Per Akkodis, la sfida non è più implementare l’AI, ma integrarla nel modo in cui l’azienda opera: superata la fase dei progetti pilota, crescono le difficoltà legate all’allineamento del management, alla governance e alla fiducia delle persone. Solo il 44% dei CTO ritiene che i team di leadership abbiano una comprensione adeguata delle potenzialità dell’AI, mentre appena il 46% dichiara di disporre di framework consolidati per un utilizzo responsabile. Ancora più contenuta è la fiducia percepita tra i dipendenti: solo il 36% dei CTO si dice soddisfatto del livello di fiducia che la forza lavoro ripone nelle iniziative basate sull’AI. A frenare la scalabilità contribuiscono anche la carenza di competenze tecnologiche interne (32%), l’incertezza sul ritorno degli investimenti (31%) e una percezione ancora limitata dell’urgenza del cambiamento a livello di business (27%): elementi che, secondo la società, rendono la scalabilità dell’AI una sfida più organizzativa che tecnologica.
“Oggi il principale fattore di differenziazione non è l’accesso all’intelligenza artificiale, ma la capacità di trasformarla in risultati concreti”, ha dichiarato Luis Santiago Fernández del Valle, CEO di Akkodis Italia, Spagna e Portogallo, sottolineando come molte aziende abbiano già sperimentato con successo l’IA, ma il passaggio alla scalabilità richieda un cambiamento più profondo, che coinvolge processi, competenze e organizzazione. Secondo il manager, saranno le imprese capaci di colmare il divario tra potenziale ed esecuzione a tradurre l’innovazione tecnologica in valore reale per il business.
Il caso Italia: entusiasmo per gli agenti AI, scalabilità in calo
Il quadro italiano appare ancora più marcato rispetto alla media globale: nel nostro Paese la quota di CTO che ritiene le organizzazioni pronte a scalare l’AI è scesa dal 50% al 30% nell’ultimo anno. L’interesse verso l’innovazione resta comunque elevato: il 47% dei CTO italiani indica gli agenti AI come il principale trend tecnologico destinato a influenzare il business nei prossimi anni, seguiti dall’AI generativa (30%) e dalle tecnologie di intelligenza artificiale in senso più ampio (27%). Cambiano anche le priorità della trasformazione digitale: nel 2026 il miglioramento dei processi decisionali guida la classifica degli obiettivi di business delle aziende italiane, seguito dall’accelerazione del time-to-market e dallo sviluppo professionale dei dipendenti, mentre la sostenibilità entra per la prima volta tra le prime quattro priorità strategiche.
La trasformazione digitale guarda all’innovazione più che all’efficienza
Il report segnala anche un cambiamento strutturale nelle priorità della trasformazione digitale: per la prima volta l’innovazione supera l’efficienza operativa come principale driver degli investimenti. Dopo anni in cui la digitalizzazione è stata guidata soprattutto dalla riduzione dei costi e dall’ottimizzazione dei processi, le organizzazioni guardano oggi alla tecnologia come leva di crescita, differenziazione competitiva e sviluppo di nuovi modelli di business. Man mano che le capacità dell’AI maturano, osserva Akkodis, i benefici marginali legati all’efficienza tendono a ridursi, mentre cresce il peso dell’innovazione come fattore competitivo, pur con priorità che variano da settore a settore.
L’IA cambia il lavoro, non lo elimina
Dai risultati emerge che l’intelligenza artificiale sta ridefinendo il lavoro più in termini di competenze, responsabilità e attività quotidiane che di occupazione: il 50% dei CTO segnala cambiamenti nelle competenze richieste alle persone e il 49% osserva un’evoluzione significativa delle attività svolte ogni giorno, mentre solo il 21% riporta una riduzione della forza lavoro direttamente collegata all’adozione dell’AI. Per Akkodis, la sfida principale per le organizzazioni non è dunque sostituire le persone, ma costruire modelli di collaborazione efficaci tra esseri umani e sistemi intelligenti, accompagnati da investimenti mirati in formazione e sviluppo delle competenze.
Tre livelli di maturità per scalare l’AI
Il report distingue infine tre livelli di maturità nell’adozione dell’intelligenza artificiale: i Task Automators, che la utilizzano principalmente per automatizzare attività specifiche; i Pilot Operators, che sperimentano casi d’uso senza essere ancora riusciti a scalarli; e gli Enterprise Orchestrators, che hanno già integrato l’AI nei processi operativi e decisionali. Secondo Akkodis, il successo dipenderà dalla capacità delle aziende di superare gli approcci frammentati e di integrare l’AI in modo trasversale tra sistemi, processi e competenze, combinando tecnologia, capitale umano e governance in una leva strutturale di crescita.
