AI enterprise: dopo proof of concept e sperimentazioni isolate, il 2026 segna la svolta per CIO e aziende europee
L’AI enterprise sta attraversando una fase di trasformazione profonda. Per molte aziende, il tempo delle sperimentazioni isolate e dei proof-of-concept fine a sé stessi si sta chiudendo, lasciando spazio a implementazioni strutturate, misurabili e direttamente collegate agli obiettivi di business. È questo il quadro che emerge dallo studio Lenovo Europe & Middle East CIO Playbook 2026 realizzato in collaborazione con IDC, che fotografa un momento di discontinuità nella strategia digitale di imprese e organizzazioni della regione.
I numeri raccontano con chiarezza il cambio di passo. Quasi la metà dei progetti AI avviati come proof-of-concept è già arrivata in produzione, segnale che molte iniziative hanno superato la fase esplorativa e stanno generando valore concreto. Le aspettative economiche sono altrettanto indicative e, in media, le organizzazioni stimano ritorni fino a 2,78 dollari per ogni dollaro investito.
Il report, basato sulle risposte di 800 decision maker IT e business in Europa e Medio Oriente, sottolinea come l’AI enterprise sia ormai percepita come una leva immediata di competitività. Il 93% degli intervistati prevede un aumento degli investimenti nei prossimi dodici mesi, con una crescita media della spesa intorno al 10%, mentre il 94% si aspetta ritorni positivi. Questi dati suggeriscono una fiducia diffusa, ma anche una crescente pressione sui CIO, chiamati a trasformare l’entusiasmo in risultati sostenibili e scalabili.
Dietro questa accelerazione, tuttavia, emergono tensioni strutturali. L’adozione dell’AI procede a velocità diverse a seconda dei mercati, riflettendo differenze nella maturità digitale, nel contesto normativo e nella capacità di investimento. Ancora più rilevante è il divario tra percezione e realtà, visto che se oltre la metà delle organizzazioni si considera in una fase avanzata di adozione, solo poco più di un quarto dispone di un framework di governance completo. Un dato che evidenzia un eccesso di fiducia diffuso tra i CIO, spesso più ottimisti rispetto al reale livello di preparazione delle proprie strutture.
La mancanza di governance, unita a problemi di qualità dei dati, carenze di competenze interne e difficoltà di integrazione, rischia di limitare l’impatto dell’AI proprio nel momento in cui le priorità tecnologiche si stanno spostando. Nel 2026, l’Agentic AI supera la Generative AI come principale area di interesse per i CIO. La prospettiva di sistemi capaci di agire in modo più autonomo all’interno dei processi aziendali è affascinante, ma richiede fondamenta solide. Il 65% degli intervistati dichiara di essere pronto a scalare l’Agentic AI entro un anno, mentre solo il 16% afferma di utilizzarla già in modo significativo, a conferma di un entusiasmo che precede spesso la maturità operativa.
Il quadro regionale è articolato. Paesi come quelli nordici, il Regno Unito e l’Italia mostrano una maggiore capacità di superare la fase pilota, con un’adozione più sistematica dell’AI e un’attenzione crescente verso modelli ibridi ed edge per supportarne la scalabilità. In altre aree dell’Europa meridionale e orientale, invece, molte organizzazioni restano ferme alla pianificazione o alle prime fasi di sviluppo, evidenziando un ritardo che potrebbe ampliarsi nel tempo. Il Medio Oriente si distingue come area in rapida crescita, con un’accelerazione marcata nell’adozione e un interesse sempre più forte per soluzioni AI avanzate e agentiche.
In questo contesto eterogeneo, emerge con come un elemento comune la preferenza per modelli di AI ibrida. La combinazione di cloud pubblico, cloud privato e infrastrutture on-premises risponde a esigenze concrete di protezione dei dati, sicurezza, sovranità e controllo dei costi. Oggi il 58% delle organizzazioni indica l’AI ibrida come principale modello di deployment, segnalando una presa di distanza da approcci puramente cloud-centrici. L’AI enterprise, per funzionare davvero, deve infatti adattarsi ai vincoli operativi e normativi, non forzarli.
L’infrastruttura diventa quindi un fattore abilitante critico. Non a caso, la ricerca evidenzia come la disponibilità di potenza di calcolo efficiente dal punto di vista energetico ed economico sia una priorità chiave per portare l’AI dalla sperimentazione alla produzione affidabile. Ecco perché l’emergere degli AI PC e degli endpoint edge assume un ruolo centrale, senza contare che la possibilità di eseguire inferenza in modo sicuro e locale, vicino alla fonte dei dati e al luogo in cui il lavoro avviene, sta ridefinendo le strategie di investimento IT. Non bisogna quindi stupirsi se il deployment di dispositivi abilitati all’AI è indicato come la principale priorità per il 2026.
Il caso italiano offre uno spaccato interessante di questa evoluzione. Con il 74% delle aziende in fasi mature di adozione, l’Italia si colloca sopra la media europea. Le imprese vedono l’AI come uno strumento per reinventare modelli di business, rafforzare la relazione con i clienti e migliorare le performance finanziarie. Il 90% prevede un aumento degli investimenti a breve termine, mentre i benefici sono già evidenti in ambiti come IT, data analytics, cybersecurity e marketing. Parallelamente cresce l’attenzione verso sicurezza, automazione e nuove competenze, segno che la scalabilità dell’AI viene percepita come una sfida organizzativa prima ancora che tecnologica.
Se oggi i ritorni dai progetti pilota sono tangibili, il vero rischio è non riuscire a portarli a sistema. Con l’Agentic AI e l’entrata in vigore di regolamenti come l’AI Act europeo, la capacità di integrare governance, fiducia e infrastrutture scalabili fin dalle prime fasi diventa un fattore competitivo decisivo. In gioco c’è infatti la capacità delle aziende di trasformare l’AI in un motore stabile di valore, evitando che l’entusiasmo iniziale si traduca in opportunità mancate.
(Immagine in apertura: Shutterstock)
