In breve tempo, da tecnologia emergente e sperimentale, l’intelligenza artificiale si è trasformata in una leva strategica capace di incidere in modo diretto sui modelli operativi, sulla competitività e sulla crescita delle imprese. Oggi l’AI non è più valutata in termini di potenzialità future, ma in funzione della sua capacità di generare valore concreto e misurabile all’interno dei processi di business. È in questo contesto che si inserisce il Lenovo Europe & Middle East CIO Playbook 2026, realizzato in collaborazione con IDC e pubblicato con il titolo The Race for Enterprise AI. La ricerca, basata sulle opinioni di 800 decision maker IT e business della regione, fotografa un momento di svolta: le aziende stanno passando con sempre maggiore decisione dai progetti pilota a implementazioni di intelligenza artificiale su larga scala, spinte sia dai benefici già dimostrati sia da aspettative di ritorni finanziari significativi.
Accelerano gli investimenti in AI
Il report evidenzia un’accelerazione diffusa degli investimenti. Il 93% degli intervistati prevede di aumentare la spesa in AI nei prossimi dodici mesi, con un tasso medio di crescita del 10%, e il 94% si aspetta ritorni positivi. Un segnale chiaro di come l’enterprise AI sia ormai considerata una priorità immediata, non più rinviabile, e una leva concreta per sostenere l’innovazione e il vantaggio competitivo.
Quasi la metà dei proof of concept legati all’intelligenza artificiale, pari al 46%, è già stata portata in produzione, mentre le organizzazioni stimano ritorni medi fino a 2,78 dollari per ogni dollaro investito. Un dato che conferma come l’AI enterprise non sia più una scommessa, ma uno strumento che può portare un valore misurabile.
“Non siamo più nella fase in cui si sperimenta per capire se l’AI funziona – osserva Ewa Zborowska Research Director, Ai, Europe di IDC –. Le aziende vogliono risultati concreti, misurabili e integrati nei processi core, ed è su questo terreno che si gioca oggi la competizione”.
I CIO sono pronti le organizzazioni meno
Nonostante questa accelerazione, la ricerca mette in luce anche un elemento di criticità: un diffuso eccesso di fiducia da parte dei CIO rispetto al reale livello di preparazione delle organizzazioni. Sebbene il 57% delle aziende in Europa e Medio Oriente dichiari di essere già in una fase avanzata di adozione dell’AI, solo il 27% dispone di un framework di governance completo. Limiti nella qualità dei dati, carenza di competenze interne, complessità di integrazione e disallineamento organizzativo continuano a creare un divario tra ambizione e capacità di execution. “Introdurre l’AI senza una governance solida significa esporsi a rischi concreti, dalla sicurezza al bias decisionale – avverte Zborowska –. La maturità tecnologica deve andare di pari passo con quella organizzativa”.
Nel 2026 il focus sarà sull’Agentic AI
Il tema diventa ancora più rilevante guardando all’evoluzione delle priorità tecnologiche. Nel 2026 l’Agentic AI è destinata a superare la Generative AI come principale focus per i CIO. Il 65% degli intervistati dichiara di essere pronto a scalarla nelle proprie operation entro i prossimi dodici mesi, ma solo il 16% afferma di utilizzarla già in modo significativo. La maggioranza delle organizzazioni si trova ancora in fase pilota o sta esplorando nuovi use case, con il rischio concreto di lasciare sul tavolo ritorni importanti se le basi non saranno sufficientemente solide.
L’adozione dell’Enterprise AI in Europa
All’interno di questo scenario articolato, emergono differenze significative tra i diversi mercati europei. I Paesi Nordici, il Regno Unito e l’Italia si collocano tra le aree più avanzate, avendo in larga parte superato la fase sperimentale. In queste realtà, l’AI viene già adottata in modo sistematico e cresce l’attenzione verso modelli ibridi ed edge per supportarne la scalabilità. Al contrario, alcune aree dell’Europa meridionale e orientale restano ancora nelle fasi iniziali, con molte organizzazioni ferme alla pianificazione o ai primi sviluppi.
Italia, adozione superiore alla media EMEA
In questo contesto, l’Italia si distingue in modo particolare. Il 74% delle aziende italiane si trova nelle fasi mature di adozione dell’enterprise AI, una quota superiore alla media regionale. Le imprese guardano all’intelligenza artificiale come a un motore strategico per reinventare il business, rafforzare la centralità del cliente e migliorare le performance finanziarie. La fiducia si riflette anche nei budget: il 90% delle aziende italiane prevede di aumentare gli investimenti in AI nei prossimi dodici mesi, con una crescita media annua intorno al 9%. Il ritorno atteso è concreto e misurabile: le aziende stimano di generare in media 2,43 dollari di valore per ogni dollaro investito in progetti di intelligenza artificiale, un dato che conferma la solidità del business case anche nel contesto nazionale
Enterprise AI, motore di performance
I benefici sono già evidenti in ambiti chiave come IT, data analytics, cybersecurity e marketing, dove l’AI sta rendendo più rapidi i processi decisionali e aumentando la reattività operativa. “Quello che osserviamo sul campo è che l’AI non è più un’iniziativa tecnologica fine a sé stessa, ma un vero motore di performance – sottolinea Mauro Arruda, Director of AI Solutions and Services di Lenovo per l’area EMEA –. Le aziende italiane stanno dimostrando una capacità crescente di portare l’AI dentro i processi reali, con KPI chiari e risultati tangibili”.
Guardando alle priorità di investimento, il mercato italiano mostra un approccio sempre più strutturato. Sicurezza, automazione dei processi, deployment di dispositivi AI ed edge sono al centro delle strategie, insieme a una crescente attenzione all’acquisizione e alla retention di talenti per rafforzare le competenze interne.
Approccio pragmatico alla modernizzazione infrastrutturale
Sul fronte tecnologico, l’Italia adotta un modello equilibrato: cresce l’interesse per architetture ibride e on-premises, guidato da esigenze di sovranità del dato, sicurezza e compliance, soprattutto nei settori più regolamentati. Allo stesso tempo, la quota di organizzazioni disposte a eseguire workload AI prevalentemente in public cloud risulta superiore alla media regionale, segno di un approccio pragmatico alla modernizzazione infrastrutturale.
Infine, l’Agentic AI rappresenta una delle traiettorie più promettenti per il prossimo futuro. Sebbene l’adozione sia ancora limitata, il 23% delle aziende italiane dichiara che concentrerà i propri investimenti su questa area nei prossimi dodici mesi, in particolare per casi d’uso legati a cybersecurity, marketing automation e controllo qualità e manutenzione. Un segnale chiaro di come le imprese più mature stiano già guardando oltre la generative AI, preparando le basi per forme di automazione sempre più autonome e scalabili.
Il modello di riferimento è l’AI ibrida
Questa spinta si inserisce in un trend più ampio che riguarda l’architettura stessa dell’enterprise AI. In tutta la regione europea, i modelli di deployment ibridi stanno diventando predominanti, perché consentono di bilanciare innovazione, sovranità del dato e controllo operativo. Il 58% delle organizzazioni indica ormai l’AI ibrida come modello di riferimento. “L’AI deve funzionare ovunque risiedano i dati, dal dispositivo all’edge, dal data center al cloud – ribadisce Arruda –. Non può essere confinata in un unico ambiente”.
Le motivazioni sono concrete: protezione dei dati, requisiti di sicurezza avanzati, necessità di personalizzare l’infrastruttura e ottimizzare costi ed efficienza energetica. Non a caso, la disponibilità di potenza di calcolo efficiente ed economicamente sostenibile si posiziona tra le principali priorità per portare l’AI dalla fase pilota a una produzione affidabile. In questo quadro, AI PC ed endpoint edge assumono un ruolo sempre più centrale, tanto da emergere come principale priorità di investimento IT per l’anno in corso 2026.
Coprire l’intero ciclo di vita degli agenti AI
È su queste basi che Lenovo ha rafforzato la propria offerta, introducendo soluzioni come Lenovo Agentic AI e la suite Lenovo xIQ, progettate per coprire l’intero ciclo di vita degli agenti AI e rendere operativa l’intelligenza artificiale in tutta l’azienda. “L’obiettivo è affrontare governance, integrazione e prestazioni fin dal primo giorno – spiega Simone Larsson, Head of Enterprise Ai, Emea di Lenovo –. Solo così è possibile colmare il divario tra ambizione e impatto reale”.
Supportate dalla Lenovo AI Library e da infrastrutture come i server ThinkSystem e ThinkEdge, queste soluzioni permettono di trasformare modelli addestrati in applicazioni AI pronte per la produzione, con bassa latenza e su scala. “Portare l’AI dove nasce il dato è la chiave per generare valore – conclude Larsson –. È questa la direzione verso cui si stanno muovendo le organizzazioni più mature”.
