--- title: Intelligenza Artificiale, la vera rivoluzione deve (ancora) arrivare description: "Per chiarire le idee sull’Intelligenza Artificiale (AI) è utile il ricorso alla metafora. “Con l’invenzione della lampadina le prime conseguenze positive sono state l’illuminazione: si vedeva meglio, si lavorava in condizioni migliori. Ma quella non è stata una trasformazione del mondo del lavoro. L..." featured_image: https://www.este.it/wp-content/uploads/2026/02/ibm-scaled-e2otNX-1024x683.jpg date: 2026-02-23 author: Lorenzo Sernicola url: https://www.este.it/contenuti/intelligenza-artificiale-la-vera-rivoluzione-deve-ancora-arrivare/ categories: [Contenuti] --- # Intelligenza Artificiale, la vera rivoluzione deve (ancora) arrivare ![Intelligenza Artificiale, la vera rivoluzione deve (ancora) arrivare](https://www.este.it/wp-content/uploads/2026/02/ibm-scaled-e2otNX-1024x683.jpg) Per chiarire le idee** sull’Intelligenza Artificiale (AI) **è utile il ricorso alla metafora. “Con l’**invenzione della lampadina** le prime conseguenze positive sono state l’illuminazione: si vedeva meglio, si lavorava in condizioni migliori. Ma quella non è stata una **trasformazione del mondo del lavoro**. La trasformazione è arrivata quando l**’elettricità ha cambiato i processi delle fabbriche**”. A proporla è stato **Alessandro La Volpe, Amministratore Delegato di IBM Italia**, che ha spiegato così come l’AI non sia ancora nella fase di poter aprire una nuova rivoluzione industriale. In sintesi: **i primi benefici sono evidenti e misurabili**, ma il salto vero si vedrà quando l’AI smetterà di essere un accessorio e diventerà infrastruttura che ridisegna processi, organizzazioni e modelli operativi. Secondo La Volpe, **in Italia **il **56% delle aziende** ammettono di **star facendo qualcosa con l’AI **e di ottenere qualche vantaggio di produttività; tuttavia, solo il 13% sta avendo un impatto di tipo trasformativo all’interno della propria azienda. Numeri che raccontano un **Paese curioso e in movimento, **ma **ancora lontano dal pieno cambio di paradigma**. L’idea di fondo è che l’AI stia entrando nelle imprese in** modo disomogeneo**: spesso come iniziativa tattica, più raramente come leva strategica guidata dal vertice. La Volpe ha descritto un percorso in tre passaggi che molte aziende stanno attraversando. La prima fase è quella del **riflesso immediato**, quasi emotivo. **Board e CEO chiedono** in sostanza l’AI per dimostrare che l’azienda sta facendo qualcosa sul tema. La seconda fase è quella in cui molte imprese si trovano in questo momento storico: l’AI è considerata come la tecnologia in grado di offrire** accesso rapido a informazioni e conoscenza**. Quindi: funziona, produce piccoli vantaggi, ma resta un **impiego di superficie**. È però la terza fase quella decisiva: quando **l’AI andrà a trasformare i process**i, il modo in cui lavoriamo al nostro interno e poi esternamente. È qui che, secondo La Volpe, **l’AI cambia la struttura della fabbrica **e la struttura del business. ## Agentic AI e boom di applicazioni Lo scenario che IBM intravede è **un’accelerazione massiccia, trainata dall’AI Agentica**, cioè da quei sistemi capaci non solo di rispondere, ma anche di **agire, automatizzare, **coordinare attività e dialogare con altre applicazioni. La Volpe ha proposto un confronto che rende l’idea della velocità attesa: dall’arrivo dell’iPhone e dell’App Store, in 10 anni sono nate circa 2 milioni di App. Con l’AI, invece, la previsione è radicale: “Dal 2026, nell’arco di tre anni,** avremo 1 miliardo di nuove App**”, ha detto l’Amministratore Delegato di IBM. Un’esplosione che non riguarda solo il numero, ma l’**interazione tra applicazioni:** più automazione, più integrazione, più orchestrazione. E infatti il cuore della sfida, ha spiegato La Volpe, è proprio questo: capire, organizzare e governare con trasparenza un **ecosistema di AI**. Il messaggio è pragmatico: **non si parte dal tool, ma si parte dalla strategia**. “L’adozione delle AI va** guidata in modalità top down** e poi culturalmente anche bottom up”, ha affermato La Volpe. Prima si definisce dove l’azienda vuole andare, poi si scelgono use case coerenti, quindi si verifica la condizione abilitante: i dati. La **checklist è stringente e molto concreta**: abbiamo raccolto i dati, li abbiamo organizzati, puliti, correlati? Siamo in grado di analizzarli? Solo in seguito, ha senso chiedersi: **quale modello usare**? IBM rivendica un approccio aperto ed è **vicina ai modelli open source**, tanto che ciò che è sviluppato è pubblicato anche sulla community (per esempio su *Hugging Face*). Ma il punto non è ideologico: è operativo. **Esistono modelli enormi e altri molto più piccoli**; e nel mondo enterprise, ha sostenuto La Volpe, spesso i modelli più piccoli, ma performanti, possono risolvere meglio problemi specifici: sono più facili da addestrare, **più veloci da portare in produzione e soprattutto più controllabili nei costi** quando l’adozione diventa pervasiva. Senza dimenticare l’impatto energetico e le emissioni. ## Portare il modello vicino ai dati Rispetto all’architettura, La Volpe ha indicato **l’hybrid cloud come l’architettura naturale**. Addestrare un modello sul cloud pubblico può essere la strada più semplice, ma quando si passa all’esecuzione, spesso **conviene lavorare vicino ai dati per ragioni di latenza**, sicurezza, controllo. Il parallelo con la prima ondata di public cloud è esplicito: molte aziende, ha raccontato l’AD di IBM, si sono accorte troppo tardi di non sapere quanto stessero spendendo o di non riuscire a controllare la spesa. Con l’AI, che può essere ancora più dirompente, **la governance dei costi diventa parte della strategia**. IBM insiste su un principio interno: sperimentare su se stessa ciò che propone ai clienti. La Volpe lo ha chiamato ‘**Approccio Client Zero**‘. È qui che entrano i dati più forti citati nel suo intervento: la trasformazione interna legata alla AI Generativa avrebbe portato a un **risparmio su base annuale di 4,5 miliardi a livello corporate**. E porta esempi concreti. Uno è lo sviluppo software: con una nuova metodologia interna (“Project Bob”) basata su modelli di **Large language model (LLM)**, oggi sono 6mila sviluppatori coinvolti e l’aumento di produttività dichiarato è dal 40 al 45% a seconda delle aree. Un altro è l’Human Resources: **processi amministrativi e di back office automatizzati **e riprogettati, con un assistente conversazionale che consente ai dipendenti di gestire molte richieste in linguaggio naturale, **spostando le persone HR su attività più consulenziali **e di supporto alla trasformazione. ## I trend del 2026 Nell’incontro con la stampa da parte di IBM è emersa anche una cornice di tendenze che dominerà per tutto il 2026: **l’incertezza è un’opportunità** e l’**AI Agentica** è destinata a diventare il **motore di decisioni più rapide**; le persone chiedono più AI nel lavoro; l’AI libera tempo per attività ad alto valore; i consumatori chiedono trasparenza; e l’AI responsabile è il requisito minimo per la fiducia. La **fiducia **è uno dei punti più delicati: La Volpe ha riferito che i consumatori possono ‘perdonare’ qualche errore tecnico, ma non perdonano l’opacità. **Se non capiscono come l’AI lavora**, su quali dati, cosa automatizza e con quali regole, **la fiducia nel brand può rompersi** in modo irreversibile. Nel quadro finale, **compaiono due temi **che vanno oltre l’adozione immediata. **Il primo è** **la sovranità**: sapere dove girano dati e modelli, poter rispondere a normative locali e reagire a scenari geopolitici mutevoli. La resilienza, in questa lettura, richiede una rete di sicurezza locale e una governance piena di sistemi, dati e infrastrutture.  **Il secondo è il quantum**: IBM ha indicato il 2026 come un anno chiave per arrivare a evidenze di “*quantum advantage*”, sottolineando che, per trasformare la tecnologia in valore, serviranno ecosistemi collaborativi: competenze, dati, industria, ricerca, più che iniziative isolate. 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