Mentre le aziende e i governi affrontano sfide legate alla sovranità, alla sicurezza e alla competitività, devono adottare approcci che inizialmente sembrano contraddittori: investire con coraggio nonostante le risorse limitate, condividere i dati proteggendoli e competere collaborando. Non si tratta di contraddizioni, ma del nuovo modello operativo.

In questo contesto, diventa chiaro che le organizzazioni devono adottare un approccio basato su tre pilastri per affrontare questa nuova normalità di paradossi.

In primo luogo, devono basarsi su fondamenta digitali flessibili; in secondo luogo, integrare l’intelligenza artificiale in modo profondo e responsabile nelle loro attività; e in terzo luogo, considerare la collaborazione come un vantaggio strategico piuttosto che un compromesso.

Questi principi costituiscono la spina dorsale di un modo di lavorare sostenibile nell’era dell’intelligenza, in cui il progresso dipende dalla capacità di affrontare i paradossi con agilità e obiettivi condivisi.

Gettare le basi per la flessibilità

Il progresso avanza a una velocità vertiginosa. Le tecnologie che ieri sembravano futuristiche oggi sono diventate mainstream e domani potrebbero essere già obsolete. Per stare al passo, le organizzazioni hanno bisogno di una base solida ma adattabile, una piattaforma in grado di evolversi con la stessa rapidità del mondo che la circonda.

Queste fondamenta sono il cloud. La migrazione al cloud è più di un semplice progetto IT: è la base digitale per una modernizzazione completa dell’intera azienda, per passare da “buonoâ€� a “ottimoâ€�.

La moderna infrastruttura cloud consente a dati, applicazioni e AI di interagire senza soluzione di continuità, creando un ambiente in cui l’innovazione può prosperare. Accelera la distribuzione degli aggiornamenti software e delle nuove applicazioni, riduce la complessità e fornisce la scalabilità necessaria per rispondere alle mutevoli esigenze.

La vera flessibilità, tuttavia, va oltre la tecnologia. Le organizzazioni devono promuovere una mentalità che abbracci il cambiamento, incoraggi la sperimentazione e dia priorità alla resilienza piuttosto che alla perfezione. Ciò significa consentire ai team di adattarsi rapidamente, imparare continuamente e considerare il cambiamento come un’opportunità piuttosto che una minaccia.

Promuovere l’innovazione dell’AI secondo le proprie esigenze

Poiché l’AI sta rapidamente trasformando il modo in cui viviamo, studiamo e lavoriamo, nessuna organizzazione può permettersi di ignorarla, ma molte hanno ancora dubbi su come applicarla.

Nel settore business-to-business, l’AI non può essere considerata una tecnologia a sé stante. Per liberarne tutto il potenziale, l’intelligenza artificiale deve essere profondamente integrata nei processi aziendali. Ciò richiede tre pilastri:

• Software cloud moderno
• Gestione avanzata dei dati
• Uno stack coerente di tecnologie di AI

Le aziende che passano dal software legacy on-premise alle applicazioni cloud integrate sbloccano la capacità dell’AI di accedere, comprendere e facilitare le transazioni in tutta l’azienda. Ciò consente agli agenti di AI di funzionare come colleghi digitali, in grado di eseguire flussi di lavoro complessi che abbracciano l’intera attività.

Il potere offerto dall’AI è innegabile e, nel mondo instabile di oggi, questo spesso porta a interrogativi sulla sovranità digitale. La vera sovranità digitale consiste nel mantenere il controllo sui dati e sulle risorse critiche, sfruttando al contempo le migliori tecnologie disponibili in linea con gli interessi nazionali.

La protezione dei dati e la conformità non sono negoziabili. Le aziende e i governi devono garantire che le informazioni sensibili rimangano sotto un adeguato controllo giurisdizionale.

Standard di sovranità allineati a livello internazionale, come ISO (International Organization for Standardization) e IEC (International Electrotechnical Commission), consentirebbero una scalabilità sicura e conforme oltre i confini nazionali, liberando tutto il potenziale dell’IA senza compromettere la fiducia.

Non tutti i dati richiedono lo stesso livello di protezione. Le informazioni essenziali per la sicurezza nazionale o la sicurezza pubblica richiedono i massimi livelli di controllo. Allo stesso tempo, i dati meno sensibili possono essere gestiti in ambienti cloud affidabili che rispettano gli standard riconosciuti di sicurezza informatica.

Questo approccio sfumato consente alle organizzazioni di bilanciare l’innovazione con la responsabilità.

Competere con collaborazione

Il paradosso della concorrenza e della collaborazione è forse il più sorprendente di tutti. In un mondo iperconnesso, nessuna azienda o governo può affrontare da solo le sfide odierne. Le minacce alla sicurezza informatica, il cambiamento climatico e la disuguaglianza economica sono questioni globali che richiedono soluzioni collettive.

Il vantaggio competitivo risiede ora nelle partnership, che abbracciano diversi settori industriali e nazionali. La collaborazione tra pubblico e privato è essenziale per co-creare casi d’uso dell’IA, costruire ecosistemi aperti e investire nell’istruzione digitale. Tali partnership sono imperativi strategici che rafforzano la nostra società e la nostra economia per una crescita a lungo termine.

La collaborazione si estende anche alla governance. La creazione di quadri condivisi per l’AI etica, la privacy dei dati e la sostenibilità richiederà un dialogo tra le parti interessate con interessi contrastanti. Tuttavia, questo dialogo è la pietra angolare del progresso.

Il dialogo: il principio operativo

Sebbene le opportunità offerte dall’AI siano immense, non sono affatto garantite. Il fattore determinante sarà la nostra capacità di impegnarci in un dialogo significativo, come aziende e governi, esperti di tecnologia e responsabili politici, innovatori e cittadini.

Nell’era dell’intelligenza artificiale, la questione non è se dovremo affrontare dei paradossi, ma come li affronteremo. Il dialogo deve essere il nostro principio operativo, il mezzo attraverso il quale conciliare i paradossi, costruire la fiducia e tracciare un percorso verso la prosperità condivisa. Il futuro apparterrà a coloro che accetteranno la complessità, agiranno con coraggio e collaboreranno superando le divisioni.

Christian Klein è CEO di Â鶹ԭ´´ SE

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L’AI generativa si basa su modelli statistici. Nel mondo aziendale, le risposte ai problemi sono molto più deterministiche. La distanza tra il 90% e il 100% di accuratezza non è marginale. Nel nostro mondo, è una differenza fondamentale.

Nel 2026, l’AI non viene più valutata per il suo effetto novità. Viene valutata in base a precisione, governance, scalabilità e impatto sul business. Man mano che le organizzazioni passano dai progetti pilota a programmi su larga scala, ci sono cinque momenti che determinano se riusciranno a generare valore duraturo oppure se si esporranno a rischi evitabili. Ho visto questi momenti verificarsi in tutti i principali mercati che seguo.

1. Il momento della governance: quando gli agenti diventano colleghi digitali

Il primo momento arriva quando l’AI smette di essere uno strumento e inizia a diventare un attore.

I sistemi di AI agentica pianificano, ragionano, coordinano le azioni con altri agenti ed eseguono flussi di lavoro in modo autonomo. Gestiscono dati sensibili e influenzano decisioni su larga scala. Se non sono gestiti come si gestisce la forza lavoro umana, l’azienda si sta esponendo a dei rischi.

La proliferazione degli agenti rispecchierà le crisi dello “shadow ITâ€� dell’ultimo decennio, ma con implicazioni decisamente più profonde. Le imprese devono introdurre sistemi di gestione del ciclo di vita degli agenti, chiari limiti di autonomia, applicare policy rigorose e monitorare costantemente le prestazioni. Ogni consiglio di amministrazione deve essere in grado di rispondere a tre domande: chi è responsabile quando un agente prende una decisione sbagliata? Come vengono verificate le decisioni? Quando il sistema deve coinvolgere un essere umano?

La frammentazione geopolitica rende questa situazione ancora più urgente. Il cloud sovrano, l’AI sovrana e la localizzazione dei dati non sono più preoccupazioni teoriche. Sono realtà normative in mercati che vanno da New York a Francoforte, da Riyadh a Singapore. Nell’era dell’AI, la governance non riguarda tanto il controllo del rischio sui margini, quanto l’integrazione del controllo deterministico all’interno di un’intelligenza probabilistica. E questo è un tema da C-level, non un semplice progetto IT.

2. Il momento della Data Foundation: quando l’ultimo miglio è l’unico che conta

Il secondo momento è più silenzioso, ma è proprio lì che la maggior parte delle imprese alla fine vincerà o perderà.

L’AI è affidabile solo quando lo sono i dati e i processi su cui opera. Master data frammentati, sistemi isolati e ambienti ERP eccessivamente personalizzati introducono imprevedibilità proprio nel momento peggiore: quando l’AI fornisce una raccomandazione che influisce sul rapporto con i clienti, sul flusso di cassa o sulla conformità normativa.

Il valore dell’AI aziendale non deriva da modelli linguistici generici di grandi dimensioni addestrati su enormi quantità di contenuti Internet. Deriva invece dall’intelligenza fondata sui dati – ordini, fatture, dati sulla catena di fornitura, registrazioni contabili – e dall’essere integrata direttamente nei processi di business.

I foundation model relazionali ottimizzati per i dati strutturati dell’azienda supereranno i modelli linguistici generici (LLM) in termini di previsioni, rilevamento delle anomalie e ottimizzazione operativa.

La domanda che ogni consiglio di amministrazione dovrebbe porsi non è solo “Quale AI possiamo aggiungereâ€�, ma anche “Il nostro patrimonio di dati è pronto o stiamo sovrapponendo l’intelligenza probabilistica a fondamenta frammentate?â€�.

3. Il momento di interazione con il dipendente: quando l’interfaccia scompare

Il terzo momento si verifica nei flussi di lavoro che ogni giorno i dipendenti svolgono e accelererà più rapidamente di quanto la maggior parte delle organizzazioni si aspetti.

Quest’anno stiamo passando da interfacce applicative statiche a interfacce utente generative. Anziché navigare tra i sistemi, i dipendenti esprimeranno le loro intenzioni: «Prepara un briefing per l’incontro di questa settimana con il mio cliente che genera il maggior fatturato». Gli agenti di AI orchestreranno i workflow, raccoglieranno il contesto e proporranno delle azioni.

Ma l’adozione non è automatica e la fiducia non è scontata. I dipendenti accetteranno i colleghi digitali basati sull’AI solo quando saranno certi che i risultati rispettino le regole di governance, riflettano i reali processi dell’organizzazione e producano vantaggi misurabili. I profili di AI specifici per ruolo, ad esempio per CFO, CHRO e responsabili della supply chain, basati su dati affidabili e integrati in flussi di lavoro già esistenti, sono ciò che colmerà il divario di adozione.

Le organizzazioni che investono in un’architettura nativa per l’AI accelereranno il ritorno sugli investimenti. Quelle che integrano l’AI su interfacce legacy dovranno affrontare difficoltà in termini di fiducia, usabilità e scalabilità. Si tratta di una decisione di progettazione con conseguenze strategiche.

4. Il momento del cliente: quando l’intelligenza diventa un vantaggio competitivo

L’intelligenza artificiale per il mondo enterprise dimostra il proprio valore in modo più evidente quando parliamo del rapporto con il cliente.

L’intelligenza personalizzata per il cliente, addestrata sui dati, sulle politiche e sulla cronologia delle interazioni, produce risultati che i concorrenti non possono replicare facilmente. Questo è particolarmente efficace in contesti caratterizzati da numerose eccezioni e complessità: risoluzione delle controversie, gestione dei reclami, gestione dei resi, instradamento dei servizi. L’AI in grado di classificare i casi, individuare la documentazione rilevante, raccomandare soluzioni coerenti con le policy aziendali e apprendere continuamente dai risultati trasforma processi ad alto costo e ad alto attrito in elementi di differenziazione competitiva.

Nel 2026, i clienti non premieranno la novità fine a se stessa. Premieranno l’affidabilità, la pertinenza e la reattività. Le organizzazioni che utilizzano l’AI per assorbire la complessità, senza perdere il controllo sui risultati, costruiranno vantaggi competitivi che gli strumenti generalisti non potranno superare.

5. Il momento strategico: quando si decide fino a dove spingersi

L’ultimo momento riguarda direttamente i leader.

L’adozione dell’AI non è un percorso lineare. Richiede ai leader di coordinare contemporaneamente tre livelli:

• AI integrata: incrementi di produttività basati su AI integrata nelle applicazioni core e progettata per specifici ruoli, in grado di generare ritorni immediati
• AI agentica: orchestrazione multi-agente di flussi di lavoro complessi e trasversali ai sistemi
• AI per settori industriali: applicazioni altamente specializzate, sviluppate in collaborazione per affrontare le sfide di maggior valore specifiche del singolo settore industriale.

La vera trappola è una sequenza errata: concentrarsi solo sull’AI integrata significa lasciare sul tavolo del valore; passare a una profonda trasformazione del settore senza governance e maturità dei dati significa moltiplicare i rischi. Le organizzazioni all’avanguardia sono quelle che allineano l’ambizione alla preparazione e investono in un’architettura clean-core, in basi dati moderne e modelli di ownership dell’AI trasversale alle funzioni aziendali, passando con decisione dai progetti pilota ai programmi strutturati.

La prova della leadership

Nel 2026, a vincere non saranno le imprese con il maggior numero di funzionalità di AI. Saranno invece quelle che sapranno trattare l’AI come un livello operativo strategico, gestito come una forza lavoro, basato su dati affidabili, personalizzato per dipendenti e clienti e calibrato sulle specificità del proprio settore.

Il divario tra il 90% e il 100% è esattamente il punto dove Ìýrisiede il valore aziendale. È anche il punto in cui viene messa alla prova la leadership. Le decisioni che saranno prese nei prossimi mesi dalle organizzazioni, determineranno se l’AI diventerà la fonte più potente di vantaggio duraturo o la lezione più costosa di fiducia mal riposta.

Questo è il momento di agire con attenzione.

Manos Raptopoulos è Global President Europe, APAC, Middle East & Africa, e membro dell’Extended Board di Â鶹ԭ´´ SE

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ÌýMilano, 4 febbraio 2026 – 5 città, 4 Partner Â鶹ԭ´´ e 9 appuntamenti per raccontare come la Business AI sia la nuova frontiera della produttività e dell’innovazione per le aziende del mid-market italiano. Â鶹ԭ´´ Italia, insieme con Derga Consulting, Altea Up, Avvale e Horsa Run, e in collaborazione con IDC, ha promosso un tour sul territorio nazionale per incontrare i leader di 300 imprese e presentare i risultati di alcune recenti analisi realizzate da IDC sull’evoluzione dell’adozione dell’Intelligenza Artificiale nel contesto di business, evidenziandone trend, aspettative e priorità.

Gli incontri, ospitati a Milano, Padova, Bologna, Firenze e Napoli, hanno rappresentato un momento di confronto diretto con il tessuto imprenditoriale locale e hanno confermato l’impegno di Â鶹ԭ´´ Italia verso questo importante segmento di mercato e il valore del suo ecosistema di Partner che opera con capillarità su tutto il territorio.

Come evidenzia Fabrizio Moneta, Direttore Mid-Market e Canale di Â鶹ԭ´´ Italia, “La crescente richiesta di innovazione da parte delle aziende italiane richiede un’evoluzione del nostro modello. Con l’approccio Partner Driven, i partner diventano il motore principale del go-to-market, supportando le organizzazioni nell’adozione del cloud, nello sviluppo di soluzioni di industry e nello sfruttamento concreto delle potenzialità dell’AI. Il nostro ecosistema è un elemento chiave per trasformare l’innovazione tecnologica in valore di business per imprese di ogni dimensione e settore.â€�

Business AI: la nuova frontiera della produttività e dell’innovazione

Durante gli incontri è emerso come l’attuale attenzione sull’AI nelle organizzazioni sia fortemente orientata al miglioramento dell’efficienza operativa e della produttività. Le aziende riconoscono nell’Intelligenza Artificiale un potente abilitatore per automatizzare processi, ridurre tempi e costi e migliorare la qualità delle attività. L’adozione dell’AI, tuttavia, non è priva di sfide. Le difficoltà principali derivano da fattori tecnologici – come la disponibilità di infrastrutture adeguate e la standardizzazione dei dati – e culturali, tra cui la resistenza al cambiamento e il timore verso l’introduzione di nuove tecnologie.

A riprova di queste evidenze emerse durante i diversi confronti, secondo un recente sondaggio IDC^[1], il 62% dei C-level italiani considera l’implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale la principale priorità tecnologica per i prossimi dodici mesi, a ulteriore riprova di come l’AI sia ormai parte integrante delle strategie aziendali a livello executive. Per il 2026, l’innovazione e l’utilizzo dell’AI per creare vantaggio competitivo sono in cima alla lista delle priorità business dei CEO italiani^[2].

“I leader digitali italiani sono chiamati a un cambio di paradigma: non si tratta più solo di usare l’AI per fare meglio ciò che già esiste, ma di integrarla come leva strategica per ripensare modelli di business e accelerare la crescita. La capacità di tenere insieme resilienza e innovazione sarà il vero fattore distintivo dei leader nei prossimi anni,� evidenzia Andrea Siviero, Senior Research Director di IDC.

Oggi il successo delle iniziative di AI viene misurato soprattutto attraverso il miglioramento delle performance e l’aumento dell’efficienza operativa. Questo orientamento evidenzia una crescente maturità delle imprese di superare la fase sperimentale, scalando con efficacia progetti pilota e integrando soluzioni AI nei processi ripetitivi e strategici, a beneficio della produttività e della competitività complessiva.

Le aziende italiane stanno progressivamente passando da un utilizzo sperimentale dell’intelligenza artificiale a implementazioni su scala, con un focus su produttività, riduzione dei costi decisionali e personalizzazione dell’offerta. In questa fase, diventa strategico saper misurare in modo chiaro il valore generato e il ritorno sull’investimento delle iniziative di AI.

Cresce quindi l’attenzione nel 2026 verso la definizione di framework strutturati per la governance, la gestione dei rischi e la compliance normativa, elementi considerati indispensabili per integrare l’AI in modo sostenibile e responsabile all’interno dei processi di business^[3].

“Per ottenere benefici reali dall’AI è fondamentale passare da iniziative tattiche a una strategia strutturata e scalabile, focalizzata su pochi use case ad alto impatto, integrati nei processi aziendali e allineati agli obiettivi strategici. Dati affidabili e di qualità restano il prerequisito essenziale per superare la fase pilota e scalare l’AI in modo efficace. In questo percorso, Â鶹ԭ´´ e i suoi partner rappresentano un punto di riferimento per il mercato italiano,â€�Ìýconclude Fabrizio Moneta.

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In qualità di leader globale nelle applicazioni aziendali e nella Business AI, Â鶹ԭ´´ (NYSE:Â鶹ԭ´´) rappresenta il punto di riferimento del business e della tecnologia. Da oltre 50 anni, le organizzazioni si affidano a Â鶹ԭ´´ per dare il meglio di sé unendo le operazioni critiche per il business che abbracciano finanza, approvvigionamento, HR, supply chain e customer experience. Per maggiori informazioni, visita .

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[1] IDC C-Suite Survey, Settembre 2025

[2] IDC CEO Survey, Febbraio 2025

[3] IDC Future Enterprise Resiliency & Spending Survey, Settembre 2025

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