L’AI non crea valore?
La domanda è per i manager.
Solo il 13% dei CIO dichiara un valore AI significativo o trasformativo. Ma prima di giudicare la tecnologia, dovremmo guardare a chi guida le persone.
Il 19 ottobre 2026 ho letto una ricerca Gartner. Un numero mi è rimasto in testa: 13%.
Soltanto il 13% dei CIO intervistati dichiara che la propria azienda abbia già ottenuto un valore significativo o trasformativo dall’intelligenza artificiale. L’indagine riguarda 2.002 CIO e dirigenti tecnologici, intervistati tra maggio e luglio 2026.
Le aziende investono, sperimentano, introducono strumenti. Eppure, quando si parla di risultati importanti, quella percentuale è ancora così bassa.
La prima reazione potrebbe essere: l’intelligenza artificiale non mantiene le promesse. Io però, leggendo, ho iniziato a farmi un’altra domanda.
Il 13% racconta un risultato. Non spiega ancora perché.
Prima di discutere di responsabilità, però, voglio leggere bene il dato. Il restante 87% non è la percentuale delle aziende in cui l’AI non serve a nulla. È la quota complementare di chi non ha dichiarato di aver raggiunto la specifica soglia di valore significativo o trasformativo.
Che cosa significa quel 13%?
13 su 100 dirigenti, in una rappresentazione proporzionale, dichiarano valore AI significativo o trasformativo.
Perché ho scelto proprio questi altri due dati?
Non sono cause dimostrate del 13%, né parti da sommare. Descrivono pratiche differenti dichiarate dagli intervistati: saper fermare un esperimento e saper ripensare il lavoro. Per me sono segnali utili a ragionare sul ruolo del management, non una sentenza contro i manager.
Fonte: comunicato ufficiale Gartner del 19 ottobre 2026. Visualizzazione editoriale originale; le proporzioni sono illustrative e non rappresentano i singoli partecipanti al campione.
Gartner evidenzia anche l’importanza di sapere quando fermare i progetti AI che non producono valore. È un’indicazione utile. Ma mentre leggevo continuavo a pensare a ciò che accade ancora prima del progetto, della dashboard, del budget.
Chi decide se l’AI crea valore dovrebbe prima chiedersi se le persone siano state messe nelle condizioni di generarlo.
Una licenza e due corsi non fanno una cultura dell’AI.
Io credo che ci sia molta responsabilità nel management. Ma prima di attribuirla, proverei a capire quante aziende abbiano realmente dato alle persone gli strumenti per comprendere come utilizzare l’intelligenza artificiale per creare valore.
Non mi riferisco soltanto agli abbonamenti o alla formazione generica. Puoi consegnare a tutti uno strumento e spiegare come funziona. Questo non significa aver intercettato i problemi che ciascuno affronta ogni giorno.
Penso invece a una persona che ha iniziato a usare l’AI per conto proprio. Non perché qualcuno glielo abbia chiesto, ma perché era stanca di fare ogni giorno un’attività ripetitiva. Ha provato, sbagliato, riprovato. E ha trovato un modo per lavorare meglio.
Magari non ha presentato un progetto. Non ha aperto un ticket IT. Non ha utilizzato nessuna delle parole che oggi riempiono i piani di trasformazione digitale.
Ha soltanto migliorato la propria giornata lavorativa. E forse proprio lì c’è un’opportunità per l’azienda.
Un piccolo miglioramento, visto da vicino.
Immagina un’attività che richiedeva 120 minuti. Sperimenta cosa accade quando una persona riesce a ridurne la durata.
90 minuti recuperati (−75% del tempo impiegato) per quella singola attività.
Si tratta di aritmetica illustrativa, non di una previsione. Il beneficio aziendale dipende da qualità, frequenza, rischi, costo degli strumenti e utilizzo del tempo recuperato. Nessun risparmio economico è implicito.
Ma il punto per me non sono quei minuti. È la possibilità che quella persona abbia migliorato anche la qualità della propria vita lavorativa.
Meno fatica ripetitiva, maggiore autonomia, forse più soddisfazione e meno stress. Dico forse, perché andrebbe misurato. Potrebbe anche accadere il contrario: che il tempo recuperato venga riempito da altre attività e che la pressione cresca.
Quando un miglioramento genera davvero benessere, però, quello è un valore che non dovrebbe sparire solo perché non compare immediatamente in un foglio Excel.
Se una persona è riuscita a lavorare meglio da sola, cosa accadrebbe se l’azienda riconoscesse quella competenza e l’aiutasse a crescere?
In un’organizzazione complessa non è detto che queste esperienze arrivino a chi decide. Reparti, gerarchie e procedure possono renderle invisibili. E la stessa persona che ha trovato una soluzione continua magari a essere valutata soltanto attraverso la sua mansione.
Partirei dalle persone. E lavorerei in modo lean.
Non comincerei comprando un’altra piattaforma o organizzando l’ennesimo corso identico per tutti. Cercherei anzitutto di capire chi, in azienda, sta già utilizzando l’AI per risolvere problemi reali.
Non tutte le intuizioni individuali possono diventare processi aziendali. Serve verificarle, integrarle, controllarne i rischi, rispettare la sicurezza dei dati. Proprio per questo il management dovrebbe saperle individuare e accompagnare.
Chiedere alle persone dove hanno già sperimentato e che problema volevano risolvere.
Misurare prima e dopo: qualità, tempo, rischi, benessere percepito e sostenibilità.
Affiancare competenze di processo e supporto tecnico a chi ha già dimostrato curiosità e iniziativa.
Provare su scala ridotta, poi estendere ciò che funziona o interrompere ciò che non crea valore.
Questo, per me, significa anche fare Product e Operations: partire dal problema, non dallo strumento. E costruire un processo di apprendimento continuo, non un evento formativo da mettere in calendario.
Non penso che ogni manager debba essere esperto di modelli linguistici o agenti AI. Penso però che debba essere sufficientemente preparato e curioso da riconoscere le opportunità, fare domande, valorizzare chi sperimenta.
Servono più manager acculturati e meno manager «abbiamo sempre fatto così». Non perché tutto ciò che è nuovo sia migliore, ma perché non fare domande è un modo sorprendentemente efficiente per non vedere ciò che funziona già.
La domanda, adesso, è per i manager.
Non posso sostenere che un diverso management avrebbe portato quel 13% a crescere di una percentuale precisa. Gartner non lo dimostra. I limiti dei modelli, i costi e la complessità delle integrazioni contano.
Ma non sappiamo nemmeno quante aziende abbiano davvero cercato di far emergere le competenze che i dipendenti stanno sviluppando spontaneamente. E quante abbiano saputo trasformarle in opportunità, prima che restassero semplici soluzioni personali.
Ai manager che aspettavano una percentuale diversa.
Prima di dire che l’AI non ha prodotto il valore che vi aspettavate, siete sicuri di aver messo le vostre persone nelle condizioni di generarlo?
E siete certi che qualcuno, nella vostra azienda, non abbia già trovato un modo migliore di lavorare senza che ve ne siate nemmeno accorti?
Chiamate me nelle vostre aziende e vi facilito questo compito.
Non per vendervi l’ennesimo strumento AI. Per aiutarvi a riconoscere il potenziale che avete già, potenziare le competenze e verificarne il valore nei processi reali.
Le fonti, senza scorciatoie.
La riflessione è mia. Le percentuali citate derivano dal comunicato Gartner del 19 ottobre 2026. Il report integrale di approfondimento è pubblicato sul portale Gartner e può richiedere accesso con account o abbonamento.
Gartner · Report di approfondimento CIO Agenda 2027Pagina ufficiale del report. Lettura e download subordinati ai permessi Gartner.
Pagina Gartner per ottenere l’infografica ufficiale della CIO Agenda 2027 · Centro risorse CIO Agenda con i materiali disponibili.
Nota metodologica: le associazioni riportate nel comunicato non provano che le pratiche manageriali causino il valore ottenuto. L’esempio sui minuti recuperati è inventato esclusivamente per illustrare il ragionamento dell’autore.
Vincenzo Bisceglie · VinBis.com