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title: L’ora dell’Intelligenza Artificiale operativa
description: "L’Italia si sta affermando come uno dei Paesi più avanzati in Europa nell’adozione dell’Intelligenza Artificiale (AI). Il 2026 segna un passaggio decisivo: l’attenzione non è più rivolta a ciò che l’AI potrebbe fare, ma a ciò che sta già trasformando concretamente. Secondo il report dal titolo Lenov..."
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date: 2026-02-18
author: Lorenzo Sernicola
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# L’ora dell’Intelligenza Artificiale operativa

![L’ora dell’Intelligenza Artificiale operativa](https://www.este.it/wp-content/uploads/2026/02/Lenovo_CIO_AI_PdM-scaled-TYxsFC-1024x595.jpg)

L’Italia si sta affermando come uno dei Paesi più avanzati in Europa nell’**adozione dell’Intelligenza Artificiale (AI)**. Il 2026 segna un passaggio decisivo: l’attenzione non è più rivolta a ciò che l’AI potrebbe fare, ma a ciò che sta già trasformando concretamente. Secondo il **report dal titolo *Lenovo CIO Playbook 2026: The race for enterprise AI*, realizzato con IDC** e basato sulle risposte di 800 decisori IT e business in Europa e Medio Oriente, **l’AI ha smesso di essere un terreno sperimentale** per diventare una componente strutturale delle strategie di crescita, efficienza e competitività.

In questo scenario, **l’Italia emerge come un caso particolarmente significativo**. Il 74% delle aziende si troverebbe già in una **fase avanzata del percorso di adozione **e il 90% prevede di aumentare gli investimenti nel 2026. È il segnale di un **mercato che ha superato la timidezza iniziale **e che punta sempre più a scalare ciò che ha dimostrato valore, con una **crescente attenzione verso l’Agentic AI** come nuova frontiera.

La questione, però, non riguarda solo chi sia più avanti. Essere in anticipo significa soprattutto **capire cosa comporta trasformare l’AI **in un motore operativo e quali condizioni rendono sostenibile questa evoluzione: infrastrutture adeguate, governance solida, competenze diffuse, integrazione nei processi e capacità di **trasformare il modo in cui le aziende lavorano**, non solo di adottare nuovi strumenti.

## Come cambia il ruolo dell’AI nelle aziende EMEA

Il playbook di Lenovo descrive un’evoluzione in tre fasi. **Nel 2024 molti CIO erano ancora in fase di apprendimento**: esploravano i primi casi d’uso, testavano l’Intelligenza Artificiale Generativa (Gen AI) e affrontavano questioni culturali e normative. **Nel 2025 la curiosità si è trasformata in progetti pilota** più strutturati e Proof of concept (POC), soprattutto in ambiti come IT Operations, Customer service e Supply chain, dove hanno iniziato a emergere benefici concreti.

Nel 2026, invece, **l’AI non è più descritta come una tecnologia promettente da esplorare**, ma come una forza trasformativa che ridefinisce il modo in cui le imprese operano e competono. Il passaggio decisivo è **dalla sperimentazione frammentata a una strategia enterprise** sostenuta da basi solide: dati, competenze, infrastrutture e governance.

Lenovo ha sintetizzato così il tema: “***Enterprise AI is moving from experimentation to execution***”. I CIO sono oggi chiamati a dimostrare il ritorno sugli investimenti, non a collezionare progetti pilota. Infrastruttura, governance e competenze sono diventati veri ‘board-level topics’, **temi strategici da discutere nei Consigli di amministrazione** e non più questioni tecniche limitate all’IT.

## L’Italia come laboratorio di maturità

Nel report di Lenovo, **l’Italia è descritta come leader europeo nell’adozione di AI**, con una quota elevata di aziende già in fase avanzata. Questo dato segnala un cambiamento psicologico importante: l’AI non è più vista come un’innovazione da osservare, ma come una **leva per reinventare processi, migliorare l’esperienza cliente e aumentare le performance finanziarie**. Il fatto che il 90% delle imprese italiane preveda di aumentare gli investimenti rafforza questa direzione. Non si tratta più di budget per ‘provare’, ma di **budget per ‘scalare’**.

Questo trend si inserisce in un quadro più ampio: il 93% delle organizzazioni in Europa e Medio Oriente prevede di **aumentare gli investimenti in AI nei prossimi 12 mesi**, con una crescita media della spesa intorno al 10%. L’AI non è più solo un servizio IT, ma una capability condivisa. **L’adozione si è estesa** a Customer service, Operations, Marketing, Finance e Ingegneria/R&D, con incrementi significativi anno su anno.

Per anni, **la narrativa sull’AI è stata dominata dai progetti pilota**. Oggi, invece, il collo di bottiglia sta cambiando. In media, circa **il 46% dei POC passa in produzione**, un dato che evidenzia la crescente maturità delle organizzazioni. Il vero discrimine non è più tra chi ‘fa’ AI e chi no, ma tra **chi riesce a farla funzionare stabilmente nei processi real**i e chi resta fermo alla fase sperimentale. L’AI operativa è considerata ormai **critica per l’efficienza e il vantaggio competitivo**, e il successo dipende dalla capacità di evitare frammentazione grazie a governance e piattaforme unificate.

## Le aspettative elevate (non solo economiche)

In merito al ritorno dell’investimento sull’AI, dal report emerge che **il 94% delle organizzazioni si aspetta dati positivi**, con una media stimata di 2,78 dollari generati per ogni dollaro investito. Tuttavia, il valore non è solo finanziario. **Molte aziende rilevano benefici non monetari** come l’aumento dell’engagement dei dipendenti, il **miglioramento dell’esperienza cliente **e una maggiore velocità decisionale. Un CIO europeo del settore business services ha raccontato nel report: “Il primo livello di supporto potenziato dall’AI **riduce i tempi di attesa e migliora la disponibilità**, permettendo agli operatori umani di concentrarsi sui casi complessi”.

Queste testimonianze mostrano come **l’AI produca valore soprattutto quando è integrata in processi strutturati e ripetibili**, dove può diventare una componente stabile e non un’eccezione. Tra le priorità di business per il 2026 emerge in cima alla lista l’obiettivo di “reinventare il business con l’AI”. Questo indica un cambiamento culturale: l’AI non è più vista solo come uno strumento di efficienza, ma come un **fattore di riprogettazione aziendale**.

Un CIO del settore finanziario europeo sintetizza bene questa visione: “**Vogliamo adottare l’AI in tutti i processi**, ma non come sostituto delle persone. La strategia si basa sulla convinzione che umani e AI debbano lavorare insieme”. Questa logica – definita “human+AI” – rappresenta la direzione più matura: **non automazione cieca, ma collaborazione progettata**.

## Competenze, infrastrutture e governance

Con l’aumento degli investimenti cresce anche la complessità. Il playbook di Lenovo ha evidenziato come la vera maturità non sia nella sofisticazione dei modelli, ma nella **prevedibilità del loro utilizzo**. I fattori critici per **l’implementazione includono formazione e upskilling**, infrastrutture scalabili ed efficienti, collaborazione esseri umani e macchina nei *workflow*, diffusione di dispositivi *AI-enabled* e sicurezza dei dati. Un CIO europeo del settore professional services ha osservato: “**Senza dati di qualità**, controlli di sicurezza e governance chiaramente definita non si scala”.

Proprio la governance rappresenta uno dei punti più delicati. **Solo il 27% delle organizzazioni dispone di un framework completo**, mentre molte sono ancora in fase iniziale. Le principali preoccupazioni riguardano: Responsible AI, sicurezza dei dati, proprietà intellettuale e rischi legati alla *shadow AI*. Un CISO di una compagnia assicurativa globale ha sottolineato l’importanza di un approccio strutturato: “**Introdurre l’AI non deve essere questione di slancio, ma di processo**. Ogni caso d’uso viene valutato da un comitato multidisciplinare”.

La maggior parte delle organizzazioni europee sta adottando un **modello di deployment ibrido**, combinando on premise, private cloud e public cloud per bilanciare innovazione e controllo. **Simone Larsson, Head of Enterprise AI EMEA di Lenovo**, ha affermato: “L’82% delle organizzazioni prevede di adottare modelli di AI in ambienti ibridi”. E sul tema ‘errori’ ha aggiunto: “Quello principale di chi pensa ancora in ottica solo cloud è **sottovalutare quanto la mancanza di flessibilità possa limitare i risultati**”.

Secondo Larsson, l’AI deve essere portata dove i dati vengono generati: sull’edge, nei data center e nel cloud, in modo flessibile e scalabile. **Mauro Arruda, Director AI Solutions and Services EMEA di Lenovo**, ha sottolineato l’importanza della modularità: “Ogni azienda ha casi d’uso diversi e necessita di soluzioni adattabili. **La modularità permette di iniziare in piccolo** e scalare rapidamente”.

## Dispositivi di AI ed edge

Un trend emergente riguarda la **diffusione di dispositivi *AI-enabled* e dell’inferenza locale**. L’idea è portare l’AI più vicino ai dati per ridurre la latenza, aumentare la resilienza e mantenere le informazioni sensibili in ambienti controllati. Un CIO di una utility europea ha osservato: “Man mano che le Operations diventano **più AI-enabled aumenta il valore di eseguire inferenza vicino a dove i dati sono generati**”. Il tema più strategico riguarda l’Agentic AI, cioè sistemi capaci di definire obiettivi, prendere decisioni e agire in autonomia. **L’interesse è in forte crescita**, ma l’adozione è ancora limitata.

Un CIO europeo ha commentato: “**Con gli agenti la conversazione cambia**, perché tutti percepiscono che possono automatizzare processi interi. Ma serviranno sempre umani nel loop e monitoraggio continuo”. Un altro CIO del settore industriale ha aggiunto una riflessione provocatoria: “Una persona può essere sostituita da centinaia di agenti, ma **gestire molti agenti significa costruire guardrail adeguati**”. I casi d’uso più promettenti si concentrano in cybersecurity, controllo qualità, manutenzione, customer service e analisi finanziaria.

L’adozione dell’AI sta anche **ridefinendo il ruolo del CIO**. Come ha evidenziato Eva Zborowska, Research Director AI Europe di IDC: “I CIO non sono più percepiti solo come responsabili dell’infrastruttura tecnica, ma come **veri partner strategici del business**”. L’AI attraversa, infatti, tutte le funzioni aziendali e richiede un approccio integrato che unisca tecnologia, cultura e Change management. Arruda ha ribadito la centralità della governance: “**La governance non è più opzionale quando si passa alla produzione**: è una questione di gestione del rischio”.

Larsson ha sottolineato anche il **tema della sovranità dei dat**i: “Sempre più organizzazioni scelgono di elaborare i dati nei Paesi in cui operano, per **rispettare normative locali e requisiti regionali**”. Sul rapporto tra persone e agenti digitali, Arruda ha concluso: “**Gli agenti aumentano l’accesso ai dati e supportano le decisioni**, mentre le persone mantengono il ruolo di supervisione, soprattutto nella gestione della qualità dei dati e delle performance dei modelli”.

## Verso un nuovo equilibrio tra attività umane e AI

Nel complesso, emerge un dato incoraggiante: **circa la metà dei POC passa oggi in produzione**, contro il 10% di un anno fa. Segno di un mercato più maturo e più selettivo. Secondo Larsson, però, serve vigilanza continua: “**Regole troppo rigide rischiano di generare comportamenti paralleli** e uso non autorizzato di strumenti AI. La necessità riguarda la collaborazione tra IT e business”.

L’approccio di Lenovo si basa su un **modello integrato che copre l’intero ciclo di vita dell’AI**, dai dispositivi all’edge fino al cloud e al data center, supportato da servizi, software ed ecosistemi di partner. La convinzione di fondo è chiara: **l’AI enterprise non è solo una questione di modelli**, ma di sistemi completi, sicuri e ottimizzati nel tempo.

Le collaborazioni con organizzazioni come Formula 1, Ducati, DreamWorks e Fifa dimostrano come **queste soluzioni siano già applicate in contesti complessi e su larga scala**. Siamo entrati in una nuova fase dell’adozione dell’AI. Non si parla più solo di curiosità o sperimentazione, ma di **crescita, valore e trasformazione reale del business**.

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