Il mondo enterprise del 2026 è caratterizzato dal paradosso per cui le aziende aumentano i budget destinati all’IA, ma quasi la metà di questi programmi non produce i risultati attesi. A fotografare questa contraddizione è il 2026 AI Operations Report, realizzato dalla società di consulenza Coastal in collaborazione con Oxford Economics su un campione di 800 dirigenti aziendali e tecnologici negli Stati Uniti.

Il dato più significativo è che il 74% delle organizzazioni ha aumentato gli investimenti in IA, ma il 46% ammette che le proprie iniziative non hanno rispettato le aspettative. Solo una minoranza ristretta dichiara di ottenere un valore di business misurabile e concreto.

Lanciare non è gestire

Il CEO di Coastal, Eric Berridge, inquadra il problema con una distinzione interessante seppur non del tutto nuovo: “La maggior parte dei team ha imparato a lanciare l’IA, ma pochissimi hanno costruito la capacità di farla funzionare nel tempo. Quella distanza tra il go-live e l’impatto reale è esattamente dove i programmi si inceppano. Dati, adozione, ownership, strategia sono tutti elementi che devono convergere nello stesso momento, e raramente accade”, ha dichiarato Berridge.

Questo scarto non è tra l’altro una fase transitoria destinata a risolversi da sola. Man mano che l’IA si espande su un numero maggiore di casi d’uso, il lavoro necessario per mantenerla performante (monitorare i costi, gestire la qualità degli output, garantire l’adozione, aggiornare continuamente i dati) supera rapidamente le capacità dei team che la gestiscono. Il risultato è una pressione crescente che erode le performance e rende strutturalmente difficile trasformare l’investimento in impatto sostenibile.

iniziative AI

Continuando con i numeri del report, emerge che il 70% delle organizzazioni ha incontrato problemi legati alla qualità o all’accessibilità dei dati durante la fase di implementazione, mentre il 73% continua a scontrarsi con gli stessi ostacoli quando il sistema è già in produzione. Non si tratta quindi di difficoltà iniziali che scompaiono con il rodaggio, ma la gestione del dato risulta essere un problema cronico.

Sul fronte dell’adozione, emerge un’altra asimmetria rilevante. Nonostante il 77% delle organizzazioni affermi che i propri dipendenti sono pronti e desiderosi di usare l’IA, il 73% continua a fare i conti con resistenze legate alla scarsa fiducia negli output, a una cattiva integrazione nei flussi di lavoro esistenti o a risultati poco leggibili. Le persone vogliono usare questi strumenti, ma gli strumenti non sono stati progettati per adattarsi al modo in cui le persone lavorano davvero.

Strategia assente, responsabilità diffuse

Due altri elementi del report meritano attenzione particolare perché toccano il cuore della questione organizzativa. Solo il 26% delle aziende avvia un progetto di IA partendo da un problema di business chiaramente definito. Questo significa che tre organizzazioni su quattro si trovano a cercare un problema adatto alla soluzione che hanno già adottato, invertendo una logica che qualsiasi manager con esperienza riconoscerebbe come pericolosa.

Sul piano della governance, soltanto una organizzazione su sei dispone inoltre di un team dedicato all’IA o alla trasformazione digitale. In assenza di una ownership chiara, la responsabilità delle performance si dissolve tra funzioni diverse, nessuna delle quali ha mandato esplicito per intervenire quando i risultati non arrivano.

La conclusione a cui arriva il report è che le organizzazioni che ottengono risultati dall’IA non si distinguono per la tecnologia che usano, ma per il modo in cui la gestiscono. Trattano il dato come un requisito continuo, progettano i sistemi intorno ai flussi di lavoro reali delle persone, definiscono il problema prima di scegliere la soluzione e assegnano a qualcuno la responsabilità esplicita delle performance in produzione.

A parziale consolazione, sembra lontana la percentuale del 95% dei progetti che non produceva un ROI o valore di business misurabile indicata lo scorso anno da un report del MIT, che già allora aveva fatto emergere più di un dubbio.

(Immagine in apertura: Shutterstock)