Il 97% dei CEO ha dichiarato di voler integrare l’intelligenza artificiale, ma solo l’1,7% si ritiene davvero pronto. Lo studio, basato su 2.503 dirigenti, mette in evidenza che oltre il 70% teme di perdere competitività per la mancanza di competenze tecnologiche e infrastrutture inadeguate.
Questa consapevolezza non si traduce ancora in azioni sufficienti: più della metà delle aziende ha già subito un impatto negativo per investimenti tecnologici insufficienti. Le conseguenze si misurano in termini di perdita di opportunità, costi operativi in crescita e un calo della produttività che sta minando la loro posizione nel mercato.
L’AI rappresenta una svolta strategica per il futuro delle aziende, ma senza una conoscenza adeguata, i CEO rischiano di prendere decisioni errate. Il rischio principale non è l’introduzione dell’AI in sé, ma l’incapacità di gestirla efficacemente, trasformandola in un vantaggio competitivo invece che in una fonte di problemi.
Le aziende devono agire o saranno irrilevanti
La rapidità di adozione dell’IA è un fattore chiave per il successo aziendale. Secondo un sondaggio condotto da PwC, quasi il 45% dei CEO infatti dubita della sostenibilità del proprio modello di business senza una profonda trasformazione digitale. Il rischio non è solo perdere efficienza, ma compromettere l’intero futuro aziendale.
Nonostante il 69% dei CEO veda l’IA come un motore di efficienza, il 68% punti sull’innovazione e il 54% cerchi di superare la concorrenza, molti dirigenti faticano a definire una strategia chiara. Le ambizioni di trasformazione digitale si scontrano con ostacoli concreti come la carenza di talenti specializzati, infrastrutture IT obsolete e problemi di sicurezza.
Per superare queste difficoltà, i CEO stanno investendo in tre aree principali: formazione, infrastrutture e sicurezza informatica. Tuttavia, il problema non è solo tecnologico, ma riguarda la capacità di creare un ecosistema in grado di supportare l’IA senza rallentare i processi aziendali (fonte). Un altro problema è la mancanza di competenze interne: il 38% delle aziende considera questo un ostacolo rilevante all’adozione dell’IA, mentre il 32% evidenzia una forte resistenza culturale al cambiamento. Per superare queste barriere, le aziende devono combinare formazione interna e supporto da partner tecnologici affidabili.
Proprio per far fronte a tali difficoltà, la collaborazione con partner come Microsoft, Google e IBM sta diventando essenziale per colmare il gap tecnologico. Queste società offrono piattaforme e strumenti che semplificano l’integrazione dell’IA, ma senza un’adeguata preparazione interna, il rischio di implementazioni inefficaci resta elevato. Anche secondo il Cisco AI Briefing 2025, i CEO riconoscono che l’adozione dell’IA richiede un approccio strutturato. Il 96% sta collaborando con partner specializzati per affrontare la transizione e garantire che l’infrastruttura aziendale sia pronta per il futuro.
L’adozione dell’IA offre enormi opportunità, ma richiede un investimento mirato e una strategia chiara. Le aziende che sapranno superare gli ostacoli di competenze e infrastrutture potranno ottenere un vantaggio competitivo concreto, mentre chi rimarrà indietro rischia di perdere il proprio posizionamento nel mercato globale.
Cisco AI Briefing 2025
Il Cisco AI Briefing 2025 ha analizzato le sfide e le opportunità legate all’adozione dell’intelligenza artificiale nelle aziende. Il report evidenzia che il 97% dei CEO prevede di integrare l’IA nei propri processi aziendali, ma solo l’1,7% si considera realmente pronto. Questo divario tra intenzione e capacità operativa sta mettendo a rischio la crescita e la competitività delle imprese.
Uno dei problemi principali è la mancanza di infrastrutture tecnologiche adeguate. Più del 70% dei CEO teme che le carenze in ambito IT possano compromettere la loro posizione nel mercato, mentre oltre la metà ha già subito un impatto negativo per la scarsa adozione di nuove tecnologie. Il rischio maggiore è che la lentezza nell’implementazione dell’IA possa portare a costi operativi più elevati, minore produttività e perdita di quote di mercato.
Per affrontare queste sfide, i CEO stanno investendo in tre aree strategiche: formazione del personale, aggiornamento delle infrastrutture IT e potenziamento della cybersecurity. Il 96% dei CEO sta collaborando con partner tecnologici di fiducia per accelerare il processo di trasformazione digitale e garantire che le reti aziendali siano pronte per l’IA.
Il briefing di Cisco conferma che, nel futuro prossimo, esisteranno solo due tipi di aziende: quelle che integreranno l’IA in modo efficace e quelle che perderanno rilevanza. La velocità con cui le imprese sapranno colmare il gap tecnologico sarà decisiva per il loro successo.
Il ruolo strategico di CTO e CIO nella trasformazione AI
Nell’adozione dell’intelligenza artificiale, i CIO e CTO sono fondamentali per guidare la trasformazione digitale. Secondo uno studio Cisco, l’80% dei CEO riconosce il loro ruolo come decisori strategici, non più solo responsabili IT. Questi leader tecnologici devono integrare l’IA nei processi aziendali, garantendo che le iniziative digitali siano allineate agli obiettivi di business.
Mentre i CEO si concentrano su visione e crescita aziendale, CIO e CTO affrontano problemi operativi critici. Tra le sfide principali figurano la mancanza di casi d’uso concreti, difficoltà nell’integrazione con i sistemi esistenti e la necessità di aggiornare infrastrutture obsolete. La distanza tra strategia e operatività rischia di rallentare l’adozione dell’IA, rendendo essenziale un maggiore coordinamento tra leadership aziendale e tecnologica.
Per colmare questo divario, molte aziende stanno investendo in formazione interna e collaborazioni esterne. Il 96% dei CEO sta lavorando con partner specializzati per implementare l’IA in modo efficace, riducendo il rischio di errori strategici che potrebbero compromettere la competitività aziendale.
Secondo Kearney, infatti, i CIO stanno assumendo un ruolo chiave nella gestione della conoscenza aziendale, abbattendo i silos informativi e promuovendo una cultura di condivisione. Questo approccio facilita l’implementazione dell’IA, garantendo che i dati siano accessibili e utilizzabili in tutta l’organizzazione. La trasformazione AI richiede una leadership tecnologica forte, in grado di bilanciare innovazione e operatività. Investire in competenze interne e partnership strategiche è la chiave per affrontare le sfide operative e trasformare l’IA in un vantaggio competitivo duraturo.
Cybersecurity e AI: un binomio indissolubile
L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali sta trasformando la gestione della cybersecurity, ma al tempo stesso introduce nuove vulnerabilità. Se da un lato l’IA consente di rilevare anomalie nei sistemi informatici con maggiore precisione, dall’altro amplia la superficie d’attacco per i cybercriminali. Secondo il World Economic Forum, il 93% dei leader della sicurezza informatica teme che l’IA venga utilizzata per aumentare la sofisticazione degli attacchi.
Uno dei pericoli più insidiosi è rappresentato dagli attacchi adversariali, una tecnica in cui gli hacker manipolano i dati di input per confondere i modelli di IA. Questi attacchi possono compromettere sistemi di riconoscimento facciale, frodare algoritmi di prevenzione delle frodi finanziarie o alterare analisi predittive. Ad esempio, ricercatori del MIT hanno dimostrato come sia possibile ingannare un modello di riconoscimento delle immagini modificando pochi pixel, inducendolo a classificare erroneamente un oggetto.
Un altro fenomeno preoccupante è l’uso di deepfake e phishing avanzato. Gli hacker stanno utilizzando l’IA generativa per creare contenuti falsi incredibilmente realistici, come video e email ingannevoli. Nel 2023, un dirigente di una multinazionale è stato ingannato da un deepfake del suo CEO e ha autorizzato un bonifico di oltre 35 milioni di dollari a un conto fraudolento.
Sebbene non sia comune, poi, esistono attacchi informatici mirati a compromettere i dataset utilizzati per l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale (IA), una pratica nota come data poisoning. In questi attacchi, i cybercriminali introducono dati malevoli o manipolati nei dataset aziendali, causando un degrado delle prestazioni dei modelli di IA e portando a decisioni errate o comportamenti indesiderati.
Un esempio di questa tecnica è l’attacco adversarial, in cui gli aggressori modificano i dati di input in modo tale da ingannare i modelli di IA. Ad esempio, alterando anche un solo pixel in un’immagine, è possibile far sì che un sistema di riconoscimento visivo classifichi erroneamente un oggetto. Questo tipo di vulnerabilità è stato evidenziato in studi che dimostrano come modifiche minime possano compromettere l’affidabilità dei sistemi di IA.
Sebbene il ransomware tradizionale miri principalmente a criptare i dati per estorcere un riscatto, la combinazione di ransomware e data poisoning rappresenta una minaccia emergente. In questo scenario, oltre a criptare i dati, gli aggressori potrebbero inquinare i dataset, compromettendo ulteriormente l’integrità dei modelli di IA dell’azienda. Questo doppio attacco aumenterebbe la pressione sulle vittime, poiché anche dopo aver pagato il riscatto per decriptare i dati, i modelli di IA potrebbero rimanere compromessi a causa dei dati inquinati.
Per proteggersi da tali minacce, è fondamentale implementare misure di sicurezza avanzate, come l’uso di tecniche di validazione dei dati, monitoraggio continuo dei modelli di IA e l’adozione di soluzioni di cybersecurity basate sull’intelligenza artificiale per rilevare anomalie nei dataset e nei comportamenti dei modelli. Inoltre, mantenere backup regolari e sicuri dei dataset può aiutare a ripristinare rapidamente l’integrità dei dati in caso di attacco.
Per far fronte a queste minacce, le aziende stanno aumentando gli investimenti in cybersecurity AI-driven. Palo Alto Networks, ad esempio, ha sviluppato una piattaforma di sicurezza che sfrutta l’IA per identificare e neutralizzare attacchi zero-day in tempo reale. Fortinet ha integrato modelli di machine learning nei suoi firewall per anticipare comportamenti sospetti e bloccare attacchi prima che si verifichino. CrowdStrike, invece, utilizza l’IA per monitorare endpoint aziendali e rilevare anomalie nei dati di rete.
Oltre agli attacchi esterni, le aziende devono affrontare i rischi interni legati all’IA. I modelli di intelligenza artificiale possono essere vulnerabili a bias e errori di configurazione, portando a decisioni aziendali errate. La gestione del rischio in questo contesto richiede l’adozione di sistemi di monitoraggio avanzati e l’uso di algoritmi trasparenti e auditabili. Secondo una ricerca di Gartner, entro il 2026 il 30% delle aziende avrà un team dedicato esclusivamente alla sicurezza delle applicazioni di intelligenza artificiale.
Un aspetto cruciale è anche la protezione della supply chain digitale. Poiché molte aziende dipendono da fornitori di software e infrastrutture basate su cloud, gli hacker stanno sempre più spesso attaccando punti deboli lungo la catena di fornitura. Microsoft ha recentemente segnalato un aumento del 78% negli attacchi alla supply chain informatica, sottolineando la necessità di una sicurezza più integrata.
L’intelligenza artificiale sicura diventerà una priorità per le aziende che vogliono sfruttare questa tecnologia senza esporsi a rischi inutili. L’implementazione di framework di governance per l’IA e la collaborazione con partner tecnologici esperti saranno elementi chiave per garantire che l’adozione dell’IA avvenga in modo sicuro ed efficace.
Mentre le minacce informatiche evolvono, le aziende devono adottare un approccio proattivo, combinando tecnologie AI-driven con strategie di sicurezza robuste. Solo così potranno proteggere i propri dati, infrastrutture e operazioni, trasformando la cybersecurity da semplice difesa a vantaggio competitivo strategico.
Le big tech guidano la corsa all’AI
Oltre a Cisco, altri colossi tecnologici stanno investendo per rendere l’intelligenza artificiale (AI) accessibile e scalabile. Microsoft, Google Cloud e IBM stanno sviluppando piattaforme pronte per l’AI per aiutare le aziende a superare le barriere tecniche e operative. E naturalmente nel discorso entrano anche i “fornitori di AI”, come OpenAI o Anthropic - anche se in questo momento non ce ne occupiamo.
Queste aziende forniscono strumenti di automazione, cloud computing e machine learning per accelerare l’integrazione dell’AI nei processi aziendali. Ad esempio, Microsoft ha annunciato un investimento di 4,3 miliardi di euro per potenziare l’infrastruttura cloud e AI in Italia, con l’obiettivo di espandere la capacità dei data center e fornire formazione digitale a oltre un milione di italiani entro la fine del 2025.
Google Cloud sta emergendo come leader nelle soluzioni AI, con il 50% dei CIO che pianificano di utilizzarlo per progetti AI nel 2025. La sua piattaforma offre servizi avanzati di machine learning e strumenti per la gestione dei dati, facilitando l’adozione dell’AI da parte delle aziende.
IBM sta investendo nello sviluppo di soluzioni AI per settori regolamentati, offrendo piattaforme cloud ibride e sicure progettate per supportare applicazioni AI in ambienti complessi. La sua piattaforma IBM Cloud è progettata per essere pronta per l’AI, sicura e ibrida, offrendo una piattaforma cloud aziendale adatta anche per i settori più regolamentati.
La competizione tra le big tech sta portando a un’accelerazione nello sviluppo di nuove soluzioni AI, con un impatto diretto sulle imprese che devono scegliere le piattaforme migliori per le loro esigenze. La capacità di selezionare i partner giusti sarà un fattore determinante per il successo nell’adozione dell’intelligenza artificiale. Ad esempio, Google Cloud ha integrato i modelli quantitativi avanzati di SandboxAQ per migliorare le sue capacità AI nel gestire dati numerici su larga scala, offrendo alle aziende strumenti potenziati per l’analisi e l’elaborazione dei dati.
Inoltre, la spesa globale in data center è destinata a crescere nei prossimi anni, spinta dall’adozione dell’AI e dal ruolo dominante degli hyperscaler come Amazon, Google, Meta e Microsoft. Si prevede che la spesa mondiale in data center raggiungerà 1 trilione di dollari entro il 2029, evidenziando l’importanza crescente dell’AI nelle strategie aziendali.
Tuttavia, la sfida non è solo tecnologica, ma riguarda la capacità delle aziende di adottare questi strumenti in modo efficace e coerente con le loro strategie di crescita. Secondo uno studio di Dataskills, le principali barriere all’adozione dell’AI includono la mancanza di competenze, la paura dell’ignoto e la difficoltà nel valutare il rapporto tra costi e benefici.
Per superare queste sfide, le aziende devono investire nella formazione del personale, nella modernizzazione delle infrastrutture IT e nel potenziamento della cybersecurity. La scelta di partner tecnologici affidabili e l’adozione di piattaforme AI-ready possono facilitare questo processo, garantendo un’implementazione efficace e sicura dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali.
Investire oggi per non scomparire domani
I CEO hanno compreso che l’intelligenza artificiale (AI) è una priorità strategica, ma molti non sono ancora pronti ad affrontare le sfide operative che ne derivano. Secondo uno studio di Cisco, solo l’1,7% dei dirigenti si sente effettivamente preparato per l’adozione dell’AI, evidenziando un significativo divario tra intenzione e azione.
Per colmare questo gap, le aziende devono investire in talenti, infrastrutture e sicurezza, collaborando con partner qualificati per non restare indietro. Ad esempio, JPMorgan Chase ha introdotto un assistente AI generativo chiamato LLM Suite per 200.000 dipendenti, con l’obiettivo di integrare l’AI nei flussi di lavoro quotidiani e migliorare l’efficienza.
L’AI non è solo una tecnologia emergente, ma un fattore determinante per il successo aziendale. Chi saprà trasformare questa consapevolezza in azioni concrete sarà pronto a dominare il mercato, mentre chi esiterà rischierà di diventare irrilevante. Vicki Brady, CEO di Telstra, ha sottolineato l’importanza di investire ora per essere preparati all’era dell’AI, evidenziando come l’infrastruttura digitale potrà incrementare significativamente produttività e crescita economica.
Pur considerando i rischi associati all’adozione dell’AI, le opportunità offerte sono irrinunciabili. Il rischio peggiore è non entrare in partita, poiché tra non molto sarà troppo tardi per recuperare il terreno perso.
Le aziende devono agire ora, sviluppando strategie solide per l’implementazione dell’AI, investendo nelle competenze del personale e collaborando con partner esperti per garantire una transizione efficace e sicura verso un futuro guidato dall’intelligenza artificiale.