L’illusione dell’algoritmo perfetto: quando l’AI è in cima ai piani, ma non nelle fondamenta | Chatgpt gratis online | Chat gpt in italiano | Chatgpt gratis android | Turtles AI

Mentre il 62% dei leader tecnologici considera l’AI una priorità strategica per i prossimi 12-18 mesi, appena il 58% crede che il proprio team sia pronto a implementarla su larga scala. Solo il 2% delle aziende ha una preparazione elevata; la maggioranza si trova in uno stato di readiness basso o molto basso, con lacune nell’organizzazione, nelle competenze e nella leadership.

Punti chiave:

• Solo il 2% delle imprese viene classificato come altamente pronto ad attuare l’AI nella struttura organizzativa. 
• Il 77% delle aziende rientra nelle categorie di prontezza “bassa” o “molto bassa”. 
• Il 62% dichiara che l’AI è “molto importante” per la strategia aziendale, ma solo il 58% è fiducioso che il proprio team dirigenziale abbia le capacità per portare l’IA dalla sperimentazione alla scala. 
• Le aziende con maggiore prontezza organizzativa tendono ad avere ruoli esecutivi dedicati all’AI (ad esempio Chief AI Officer) e strategie più articolate di assunzione e sviluppo del personale. 

Mentre molte imprese hanno collocato l’AI al primo posto delle loro agende, una discrepanza profonda separa l’ambizione dall’effettiva capacità di azione: Riviera Partners, che ha intervistato poco più di mille dirigenti senior in ambito tecnologico, mostra come la strategia AI stia diventando non più una questione di se, ma di come e con chi. 

Tra le aziende analizzate, il 62% ritiene che l’AI sarà fondamentale per la direzione strategica nei prossimi 12-18 mesi, ma quando si passa dalla teoria alla pratica solo il 58% dei leader crede che il loro vertice aziendale possegga le competenze necessarie per ridurre il divario tra progetto pilota e applicazione a pieno regime. 

Riviera Partners ha messo a punto un indice di “prontezza organizzativa” che valuta responsabilità dirigenziale sull’AI, coinvolgimento del consiglio di amministrazione, collaborazione interfunzionale e pratiche di assunzione e sviluppo del team. Secondo questo indice, solo il 2% delle aziende si colloca nella fascia di “high readiness”, mentre il 77% è in quella “low” o “very low”. 

Le imprese finanziate da venture capital e le private risultano particolarmente vulnerabili: rispettivamente il 42% e il 49% si trovano in condizioni di prontezza molto bassa. Il settore tecnologico è quello con il maggior numero di aziende in difficoltà in questo senso (38% nella fascia “molto bassa”). Al contrario, settori come gaming, industriale e manifatturiero mostrano livelli medi di prontezza un poco superiori. 

Le principali barriere identificate riguardano tre elementi organizzativi piuttosto che puramente tecnologici: il management del cambiamento e la disciplina esecutiva (42%), la cultura dell’AI e la familiarità con essa a livello di leadership (35%), l’agilità strategica (35%).

Tra quelle poche aziende che riescono a ottenere punteggi di readiness elevati, alcune pratiche si ripetono: creazione di ruoli dirigenziali dedicati all’AI (nel 64% dei casi vs. 21% nelle aziende meno pronte), presenza di un Chief AI Officer (72% vs. 21%), oltre che applicazione di più strategie di assunzione e sviluppo del team (2,5 strategie in media nelle imprese ad alta prontezza rispetto a 1,2 nei gruppi meno pronti). 

Altri studi recenti confermano simili lacune. Una ricerca di BCG del 2025 su oltre 1.250 aziende globali rileva che solo il 5% sta ottenendo benefici reali dall’investimento in AI in termini di ricavi, riduzione dei costi o miglioramento dei processi; il restante 60% dichiara benefici minimi o nulli.

Uno studio di Gartner segnala come i CEO percepiscano che i team esecutivi  anche ruoli come CIO, CDO, CISO  spesso non abbiano la “savviness” necessaria per guidare i progetti AI, e che l’incapacità di assumere competenze adeguate o di misurare il valore concreto delle iniziative costituisca un ostacolo serio. 

In mezzo a questa tensione fra aspirazione e capacità concreta, il cammino che separa le aziende che restano alla soglia dai pochi che realmente scalano l’AI dipenderà dalla chiarezza nella leadership, dalla qualità delle competenze e dalla volontà di ripensare strutture e ruoli.