A cura di Marika Lilla, Country Manager Italia di Snowflake
Nel 2026, il semplice accesso all’intelligenza artificiale non basterà più a garantire un vantaggio competitivo. La vera differenza la farà il livello di integrazione dell’AI nella vita aziendale, ovvero il modo in cui persone, processi e dati collaboreranno per utilizzarla in modo sicuro e continuativo. Il focus si sposterà infatti dai modelli alla trasformazione organizzativa. Le aziende italiane di successo saranno quelle che avranno trasformato l’AI nella loro infrastruttura decisionale, nel sistema operativo su cui basare strategie, responsabilità e creazione di valore. Per raggiungere questo obiettivo, sarà necessario fondare la propria strategia su una collaborazione strutturata tra persone e AI, elevare i dati a vero e proprio asset strategico e dotarsi di una governance solida per garantire affidabilità e scalabilità. Solo integrando questi elementi, l’AI smetterà di essere solo “intelligente” per diventare un vantaggio competitivo duraturo.
La vera rivoluzione sarà di natura culturale. Gli agenti AI non saranno più esperimenti isolati, ma componenti effettivi dei team operativi. La loro integrazione somiglierà all’inserimento di un nuovo collega, che avrà accesso alla documentazione, osserverà i flussi di lavoro, riceverà compiti definiti e migliorerà tramite feedback costanti. Una volta dimostrata la loro affidabilità, otterranno man mano maggiore autonomia. La sfida, quindi, non è più tecnologica, ma organizzativa: costruire fiducia e competenza nell’uso dell’AI. Le imprese italiane dovranno creare team dedicati a definire protocolli chiari e a riqualificare il personale, garantendo che ogni suggerimento dell’AI sia trasparente e verificabile, pur mantenendo sempre la responsabilità finale in capo all’uomo. Questo approccio diventa il ponte naturale tra l’eredità storica e l’innovazione.
Con la standardizzazione degli strumenti AI, il vero fattore differenziante saranno i dati proprietari, come i segnali dei clienti, la telemetria dei macchinari, gli insight dalla supply chain. I leader creeranno un circolo virtuoso in cui dati unici alimentano un’AI superiore, che a sua volta genera insight più ricchi e migliora le performance. In questo modo, le eccellenze italiane diventano punti di forza. La qualità dei dati, però, è fondamentale. La chiave per garantirla è l’analytics engineering, un approccio che trasforma il dato grezzo in logica di business creando un “dizionario” condiviso che alimenta report, modelli e agenti AI. Per le spesso complesse aziende italiane, questa non è più una scelta, ma l’infrastruttura essenziale per un’AI affidabile.
Se l’AI assume un ruolo cruciale, la governance non può essere un ripensamento, ma deve essere nativa. Nel 2026, i CIO avranno la responsabilità diretta su trasparenza, explainability e mitigazione dei bias. Sarà una questione di gestione del rischio e di protezione del brand. I leader si distingueranno istituendo un “AI Quality Control”, un comitato interno per definire standard di rilascio, accuratezza e monitoraggio dei modelli. Anche i ruoli C-level evolveranno: il CIO consoliderà le piattaforme, mentre il CDO garantirà la qualità degli output e la generazione di valore.
Per passare dalla fase dell’entusiasmo a quella dell’esecuzione e ottenere un impatto concreto, le aziende devono agire ora. È prioritario progettare la collaborazione tra uomo e AI, definendo ruoli, responsabilità e metriche di performance. Successivamente, è cruciale trasformare i dati proprietari in un vantaggio competitivo, investendo in analytics engineering e in un layer semantico condiviso. Infine, bisogna integrare una governance responsabile, istituendo per l’intelligenza artificiale un controllo qualità rigoroso.
Nel 2026 a vincere non saranno i primi che avranno adottato l’AI, ma chi l’avrà industrializzata, allineando persone, dati e governance. Per l’Italia, è l’opportunità di rendere l’AI non solo potente, ma distintiva: precisa, affidabile e di valore, proprio come il Made in Italy che il mondo intero conosce e apprezza.
