Le aziende stanno scoprendo che la rivoluzione dell'intelligenza artificiale promessa negli ultimi anni si scontra con una realtà ben più complessa: la mancanza di budget dedicati e le difficoltà tecniche nell'integrazione dei sistemi. Un'indagine condotta da Gartner su 253 responsabili IT a livello globale rivela che metà dei dirigenti non riesce a trovare fondi sufficienti da destinare ai progetti di intelligenza artificiale, costringendo le organizzazioni a ripensare completamente la loro strategia di adozione.
La risposta delle aziende a questa scarsità di risorse è stata pragmatica: concentrarsi su iniziative che possano dimostrare risultati tangibili nel breve periodo. Secondo i dati raccolti, il 54% dei leader IT intervistati sta ora privilegiando progetti con ritorni misurabili e risparmi di costo prevedibili, abbandonando l'approccio sperimentale che aveva caratterizzato la prima fase di adozione dell'AI.
Le difficoltà non si limitano alla questione economica. Quasi la metà degli intervistati, precisamente il 48%, ha segnalato problemi significativi nell'integrazione delle soluzioni di intelligenza artificiale con i sistemi esistenti. La complessità tecnica di far dialogare diverse piattaforme e assicurare che tutti i componenti funzionino armoniosamente sta rallentando l'implementazione di progetti che sulla carta sembravano promettenti.
Melanie Freeze, direttrice della ricerca presso Gartner, spiega che il maggiore slancio nell'adozione dell'AI si registra attualmente in due aree specifiche: la gestione dei servizi IT e le funzioni legate al posto di lavoro digitale. Questi ambiti permettono all'automazione e all'intelligenza artificiale generativa di incrementare direttamente la produttività e ridurre i costi in modo visibile.
Un caso emblematico citato dalla ricerca riguarda una importante azienda sanitaria che ha implementato l'AI per potenziare le capacità self-service del proprio help desk IT. L'organizzazione ha creato un portale dove i dipendenti possono descrivere i problemi tecnici che incontrano, ricevendo soluzioni generate da un modello di intelligenza artificiale addestrato sui dati del sistema di gestione IT e sulla base di conoscenza interna dell'azienda.
Questo approccio ha prodotto risultati concreti: una riduzione degli incidenti risolti già alla prima chiamata e la possibilità per il personale dell'help desk di dedicarsi a questioni più complesse. È proprio questo tipo di implementazione mirata che le aziende stanno cercando, dopo una fase iniziale caratterizzata da sperimentazioni dispersive.
La strategia suggerita da Freeze per superare le attuali difficoltà è quella di "iniziare in piccolo per vincere in grande", un principio classico dell'approccio IT che oggi assume nuova rilevanza. I responsabili dell'infrastruttura e delle operazioni devono dare priorità ai casi d'uso dell'AI che possano costruire slancio con ritorni relativamente facili, invece di inseguire progetti ambiziosi ma dalla fattibilità incerta.
I risultati dell'indagine Gartner si inseriscono in un quadro più ampio di difficoltà nell'implementazione dell'AI aziendale. Una controversa ricerca del MIT ha recentemente rilevato che il 95% dei progetti di intelligenza artificiale fallisce, mentre un precedente studio dello stesso Gartner dello scorso giugno prevedeva che oltre il 40% dei progetti di AI agentiva verrebbe cancellato entro l'inizio del 2028.
La fase della sperimentazione diffusa deve necessariamente terminare, secondo Freeze. Le aziende devono concentrare i loro sforzi e individuare ambiti specifici dove possano dimostrare il ritorno sull'investimento per poi costruire su quel successo iniziale. Bilanciare valore e fattibilità dei progetti AI significa innanzitutto verificare l'allineamento con le priorità aziendali, considerando i costi di integrazione e i rischi associati.
L'utilizzo dell'intelligenza artificiale per fornire approfondimenti e capacità analitiche che migliorino l'esperienza del cliente rappresenta un altro criterio fondamentale per le scelte di investimento. Molte aziende tecnologiche, da Microsoft a Google, passando per Slack, Box e Zoom, stanno promuovendo strumenti AI che promettono di sbloccare informazioni e intuizioni da dataset esistenti ma sottoutilizzati, aiutando le organizzazioni a prendere decisioni strategiche più informate.
L'indagine si è concentrata esclusivamente su progetti che influenzano direttamente la produttività dei lavoratori, senza considerare gli investimenti di capitale a lungo termine. I partecipanti al sondaggio prevedono di mantenere un atteggiamento cauto nella destinazione di risorse ai progetti AI. Come sottolinea Freeze, l'intelligenza artificiale rappresenta da sempre una sfida particolare per i responsabili dell'infrastruttura e delle operazioni, che devono garantire il funzionamento quotidiano dei sistemi mentre cercano opportunità di innovazione che generino valore per il business.