Nel 2025 l’intelligenza artificiale ha dominato l’innovazione, evolvendo verso l’AI agentica e ridefinendo operatività, ruoli e competenze, con la formazione continua come necessità cruciale. IBM è attiva nello sviluppo dell’AI in tutte le sue forme, e di recente Alessandro La Volpe, Amministratore Delegato di IBM Italia, ha illustrato alla stampa la direzione strategica dell’azienda nel contesto di mercato, approfondendo priorità, progetti in corso, programmi di ricerca e trend attuali e futuri incentrati sull’intelligenza artificiale.
Un periodo turbolento
In un periodo di forte turbolenza geopolitica, economica e tecnologica, le aziende devono imparare a reagire tempestivamente, ad anticipare i cambiamenti, ad agire in tempo reale sui processi di business per mantenerli allineati all’evoluzione del contesto globale.
L’integrazione dell’AI nelle imprese si sta rivelando più difficile del previsto. Una ricerca McKinsey condotta nell’estate 2024 ha rilevato un dato sorprendente: circa l’80% delle aziende a livello mondiale che hanno implementato l’intelligenza artificiale nei propri processi non ha registrato alcun beneficio tangibile in termini di profitto.
Il quadro si complica ulteriormente se si considera che molte imprese stanno portando avanti decine, centinaia, in alcuni casi migliaia di progetti sperimentali sull’AI, che però non hanno ancora prodotto alcun impatto concreto sui flussi operativi, nonostante investimenti ingenti.
Un altro aspetto critico riguarda la composizione dei dataset utilizzati per addestrare l’AI generativa: a fronte dell’enorme mole di dati impiegata, meno dell’1% è costituito da dati proprietari, mentre tutto il resto proviene da fonti pubbliche. Questo rappresenta un problema strutturale: per ottenere un reale vantaggio competitivo dall’AI, è essenziale che i sistemi possano attingere a una conoscenza approfondita e specifica del business aziendale. Ma questo obiettivo resta difficile da raggiungere quando i dati proprietari rappresentano una frazione così ridotta dell’insieme informativo complessivo.
Intelligenza artificiale: la vera trasformazione deve ancora arrivare
Alessandro La Volpe
Nonostante queste criticità, è importante considerare che ci troviamo ancora nelle fasi iniziali dell’adozione dell’intelligenza artificiale generativa nelle aziende. La situazione è paragonabile a quella vissuta dall’industria tra la fine dell’Ottocento e l’inizio del Novecento con l’avvento dell’energia elettrica. L’elettrificazione rivoluzionò la produzione introducendo motori elettrici, illuminazione e automazione, segnando l’inizio della seconda rivoluzione industriale. Tuttavia, le prime implementazioni dell’elettricità portarono solo a miglioramenti incrementali delle fabbriche esistenti: la vera trasformazione strutturale arrivò più tardi, quando le organizzazioni ripensarono completamente i processi produttivi attorno alle nuove possibilità tecnologiche.
Lo stesso vale per l’AI generativa: è ancora prematuro aspettarsi rivoluzioni radicali. L’intelligenza artificiale non è una bolla, è qui per restare, ma le aziende necessitano di più tempo per implementarla in modo da generare benefici concreti e misurabili. A conferma di questa prospettiva, uno studio IBM rivela che il 56% delle aziende italiane è attivo nell’implementazione dell’AI, ma solo il 13% sta ottenendo un impatto di tipo trasformativo all’interno della propria organizzazione.
IBM identifica tre fasi nell’adozione dell’intelligenza artificiale generativa nelle imprese. La prima è quella del “panico tecnologico”: la corsa all’AI spinta esclusivamente dall’hype del momento, con l’obiettivo primario di mostrare qualcosa di innovativo ai clienti, spesso senza una strategia definita.
La seconda fase è quella attuale: l’utilizzo dell’AI per migliorare l’accesso alle informazioni, con un impatto positivo sulla velocità di acquisizione della conoscenza e sull’efficienza dei processi produttivi. Ma siamo ancora a livello di prototipi e sperimentazioni. Progetti pilota per testare le potenzialità senza un’integrazione sistemica.
Per raggiungere la terza fase, la vera trasformazione, occorre superare la logica della sperimentazione e compiere scelte strategiche di lungo periodo. Questo richiede un cambio culturale profondo e un’evoluzione significativa delle competenze e dei processi organizzativi. Sono trasformazioni che richiedono tempo e investimenti ben più sostanziali rispetto alle semplici sperimentazioni. Nel prossimo futuro, gli agenti AI diventeranno sempre più pervasivi, introducendo nuovi livelli di complessità che dovranno essere compresi e governati.
Il lavoro di IBM per l’intelligenza artificiale e i dati
IBM applica al suo interno tutte le tecnologie legate all’intelligenza artificiale prima di proporle ai propri clienti. Questa strategia ha comportato una trasformazione profonda dell’organizzazione in diversi ambiti critici: gestione delle risorse umane, procurement, finance e supporto IT.
L’implementazione interna dell’AI, in particolare quella generativa, ha richiesto di affrontare e gestire una complessità considerevole, ma i risultati sono stati significativi. La produttività a livello globale è aumentata di 4,5 miliardi di dollari anno su anno. Si tratta di un risultato chiaramente trasformativo, che va ben oltre il semplice miglioramento incrementale.
Alessandro La Volpe
A inizio ottobre 2024, IBM ha avviato una collaborazione strategica con Anthropic per sviluppare codice con il supporto del modello LLM Claude. L’azienda ha mobilitato circa 6.000 sviluppatori che lavorano utilizzando un ambiente di sviluppo sperimentale denominato Project Bob, dotato di funzionalità avanzate come la generazione automatica e la revisione del codice, l’analisi della sicurezza e la modernizzazione di applicazioni legacy. Project Bob è uno strumento cross-platform progettato specificamente per ambienti enterprise, con particolare attenzione ai requisiti di sicurezza e compliance. Grazie a questa piattaforma e all’integrazione dell’AI, IBM ha registrato un incremento di produttività compreso tra il 40% e il 45%, a seconda delle aree di applicazione.
Sul fronte dei casi d’uso presso i clienti, Sparkle, tra i principali operatori globali nel settore della connettività internazionale, ha completato il deployment di un’innovativa architettura IT a supporto dei servizi di Network Assurance. L’infrastruttura si basa sulle tecnologie di intelligenza artificiale WatsonX e sulla piattaforma dati di IBM, ed è stata progettata per ottimizzare la gestione operativa, migliorare i tempi di risposta e la qualità del servizio di assistenza clienti.
Anche Unipol Assicurazioni, uno dei principali gruppi assicurativi in Italia e in Europa, collabora con IBM per proseguire il percorso di trasformazione digitale avviato oltre un anno fa. Il progetto, partito dall’adozione di un’architettura cloud ibrida by design, si è evoluto verso il potenziamento dell’infrastruttura IT con la tecnologia mainframe z17 e l’espansione delle capacità di AI applicate direttamente sui dati di produzione, eliminando la necessità di copie e trasferimenti.
Per rafforzare le proprie competenze nello streaming dei dati aziendali, IBM ha recentemente acquisito Confluent, azienda pioniera in questo settore. Confluent ha sviluppato una piattaforma open source per lo streaming di dati enterprise che connette, elabora e gestisce dati ed eventi in tempo reale, rendendoli riutilizzabili e affidabili. Questa capacità di elaborazione in tempo reale è fondamentale per le implementazioni avanzate di intelligenza artificiale che richiedono accesso immediato a dati aggiornati.
I trend del 2026
Lo studio “Five trends for 2026” di IBM Institute for Business Value, basato su interviste a oltre 1.000 executive e 8.500 tra consumatori e dipendenti globali, identifica cinque tendenze cruciali per il panorama aziendale del 2026.
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L’incertezza come opportunità: Il 90% dei dirigenti teme di perdere il vantaggio competitivo senza capacità operative in tempo reale. Nonostante l’81% veda minacce geopolitiche ed economiche agli investimenti tecnologici, il 74% intravede nella volatilità nuove opportunità di business. Fondamentali sono infrastrutture IT flessibili e AI agentica per decisioni rapide e autonome su prezzi, prodotti e strategie
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L’AI libera tempo per attività strategiche: Contrariamente ai timori dei dirigenti sul burnout (56%), il 77% dei lavoratori trova sostenibile il ritmo di trasformazione tecnologica. Il 61% afferma che l’AI rende il lavoro meno monotono e più strategico, mentre il 63% collaborerebbe volentieri con agenti AI. Il 56% della forza lavoro richiederà riqualificazione entro fine 2026, con focus su problem-solving e innovazione
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Trasparenza AI per costruire fiducia: Il 95% degli executive riconosce che la fiducia dei consumatori nell’AI determinerà il successo. L’89% dei consumatori vuole sapere quando interagisce con AI, e quattro su cinque perderebbero fiducia se l’uso fosse nascosto. La trasparenza nell’utilizzo dei dati e la tracciabilità delle raccomandazioni AI sono essenziali
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Sovranità digitale per la resilienza: Il 93% dei dirigenti considera critica la sovranità AI—controllo su sistemi, dati e infrastrutture. Il 75% vede la dipendenza da pochi fornitori come sfida strategica, specialmente con restrizioni sui semiconduttori e normative sui dati locali
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Vantaggio quantistico: Il quantum computing potrebbe raggiungere vantaggi concreti entro fine 2026, ma richiede collaborazione. Le organizzazioni avanzate partecipano a più ecosistemi (3x più propense), con il 79% degli executive che vede nei partner acceleratori di adozione tecnologica
