Il 91% degli amministratori delegati è più ottimista rispetto a un anno fa, mentre il 65% teme che la propria azienda non stia investendo abbastanza rapidamente. Per CIO e responsabili IT, la priorità diventa costruire fondamenta tecnologiche capaci di sostenere l’AI agentica su larga scala.
L’intelligenza artificiale non deve più dimostrare di poter funzionare. Per i vertici aziendali, la domanda è diventata un’altra: l’organizzazione sta investendo abbastanza, e con sufficiente rapidità, per non perdere terreno rispetto ai concorrenti?
È il cambiamento di prospettiva evidenziato dalla seconda edizione dello studio Cisco “Come i CEO vedono l’IA”, realizzato intervistando 2.500 amministratori delegati di aziende con più di 250 dipendenti in 23 Paesi.
Il 91% dei CEO si dichiara più ottimista rispetto allo scorso anno sulle potenzialità dell’intelligenza artificiale. Parallelamente cresce, però, anche il timore di restare indietro: il 65% ritiene che la propria impresa potrebbe non investire abbastanza, rispetto al 53% registrato nella precedente edizione della ricerca.
Oltre due CEO su tre, il 69%, considerano ormai l’adozione dell’AI un requisito essenziale per un’azienda moderna. Lo slancio strategico, tuttavia, non sempre trova riscontro nella preparazione tecnologica delle organizzazioni. Infrastrutture insufficienti, dati frammentati e difficoltà nel garantire sicurezza e controllo rischiano di rallentare il passaggio dai progetti pilota all’adozione su larga scala.
L’AI passa dalla sperimentazione alla priorità strategica
I risultati mostrano una crescente maturità del management nei confronti dell’intelligenza artificiale.
In un solo anno, la percentuale di CEO che si sente frenata nelle decisioni da una conoscenza insufficiente dell’AI è scesa dal 74% al 47%. Anche la quota di leader convinti che questa lacuna impedisca loro di prendere decisioni ponderate è diminuita, passando dal 74% al 49%.
Il problema, quindi, non è più soltanto comprendere la tecnologia, ma tradurre la maggiore consapevolezza in capacità di esecuzione.
L’evoluzione conferma un orientamento già emerso nella precedente edizione dello studio Cisco, quando l’attenzione dei CEO si concentrava soprattutto sulla necessità di sviluppare competenze, modernizzare le infrastrutture e rafforzare la cybersecurity.
Per CIO e IT manager questo cambio di passo aumenta la pressione sulle roadmap tecnologiche. La leadership aziendale si aspetta risultati più rapidi, ma la capacità di produrre valore dipende dalla disponibilità di reti, piattaforme dati, sistemi di sicurezza e modelli operativi adeguati.
Infrastrutture AI-ready: la prima priorità per il 2026
L’aggiornamento delle infrastrutture IT è indicato dai CEO come la principale priorità per il 2026, seguito dalla formazione del personale.
Il 53% degli intervistati teme che i limiti dell’infrastruttura possano rallentare l’adozione dell’intelligenza artificiale. L’esecuzione di modelli e agenti AI richiede infatti reti ad alte prestazioni, capacità di calcolo scalabile, bassa latenza, osservabilità e un controllo coerente degli ambienti on-premise, cloud ed edge.
La questione non riguarda soltanto la potenza di calcolo. Con l’aumento dei workload AI, la rete diventa una componente strutturale dell’architettura: deve collegare dati, modelli, applicazioni e utenti garantendo prestazioni prevedibili e sicurezza integrata.
DataManager ha già approfondito questo passaggio nell’analisi sulla rete come piattaforma AI-ready e nella riflessione sulla corsa alle infrastrutture necessarie per sostenere l’Agentic AI.
I dati frammentati restano il principale ostacolo
La disponibilità di infrastrutture adeguate non basta quando le informazioni aziendali sono disperse tra silos, applicazioni legacy e ambienti non integrati.
Il 34% dei CEO considera i problemi di qualità, accessibilità e centralizzazione dei dati la barriera più significativa all’avanzamento dell’AI. È una percentuale superiore a quella associata a qualsiasi altra singola criticità rilevata dallo studio.
Per un sistema di intelligenza artificiale, e ancora di più per un agente chiamato a prendere decisioni o eseguire operazioni, il contesto è essenziale. Informazioni incomplete, incoerenti o non aggiornate possono produrre risposte poco affidabili e propagare errori nei processi aziendali.
La sfida per i CIO è quindi duplice: rendere i dati tecnicamente accessibili e assicurarne qualità, tracciabilità, significato e corretta autorizzazione. Non si tratta semplicemente di concentrare tutte le informazioni in un unico repository, ma di creare un livello di governance che consenta ai sistemi AI di utilizzare il dato giusto, nel contesto corretto e con permessi coerenti.
Il rapporto tra data governance e intelligenza artificiale diventa così uno degli elementi centrali della strategia enterprise: la governance deve ridurre i rischi senza trasformarsi in un ostacolo all’innovazione.
L’AI agentica porta sicurezza e controllo al primo posto
L’inserimento di agenti AI nella forza lavoro rientra tra le tre priorità principali indicate dai CEO per il 2026. La prospettiva è quella di sistemi capaci non soltanto di elaborare informazioni, ma anche di interagire con applicazioni, utilizzare strumenti ed eseguire attività con diversi livelli di autonomia.
Proprio questa capacità di azione rende sicurezza e controllo la principale preoccupazione dei vertici aziendali.
Un agente compromesso, configurato in modo errato o dotato di privilegi eccessivi può produrre conseguenze operative più significative rispetto a un tradizionale chatbot. Le imprese devono quindi applicare agli agenti controlli sulle identità, autorizzazioni granulari, segmentazione, logging, monitoraggio continuo e meccanismi di revoca.
Come evidenziato nell’approfondimento di DataManager su AI agentica, sicurezza e fiducia, governance e protezione devono essere integrate fin dalla progettazione delle piattaforme, e non aggiunte soltanto dopo il deployment.
Lo stesso principio vale per il threat modeling. L’adozione degli agenti deve tenere conto non solo delle vulnerabilità del modello, ma anche delle azioni che il sistema può compiere, dei dati ai quali può accedere e degli strumenti che può utilizzare.
Umani e AI: il controllo resterà alle persone
Nonostante l’aumento dell’autonomia tecnologica, i CEO non prevedono un futuro in cui l’intelligenza artificiale sostituirà completamente il contributo umano.
Quasi tutti gli intervistati ritengono che entro il 2030 l’AI avrà un ruolo nelle attività aziendali, ma il 72% immagina che continuerà a operare come supporto o a eseguire compiti sotto la direzione, il giudizio o la supervisione delle persone.
Le motivazioni sono operative, oltre che etiche. La supervisione umana è considerata necessaria per garantire la sicurezza dei sistemi, mantenere efficace la collaborazione tra persone e agenti e gestire le conseguenze delle decisioni automatizzate.
Il modello emergente non è quindi quello dell’autonomia assoluta, ma di una collaborazione strutturata nella quale le persone definiscono obiettivi, limiti e responsabilità, mentre gli agenti accelerano l’esecuzione delle attività.
È il principio dello human-in-the-loop, approfondito anche nell’articolo di DataManager “Agenti AI, il cuore operativo della nuova impresa”: l’autonomia cresce, ma deve essere accompagnata da controllo, tracciabilità e una chiara attribuzione delle responsabilità.
In Europa prevale un approccio basato sulla fiducia
La ricerca mette in evidenza una specificità europea. I CEO del continente sembrano meno concentrati sulla velocità di implementazione e più attenti alle modalità con cui l’AI viene introdotta nei processi.
Fiducia, trasparenza e allineamento etico assumono un peso rilevante. L’indicazione che emerge è quella di non sacrificare la fiducia di dipendenti, clienti e stakeholder in nome dell’efficienza o della rapidità di adozione.
Questo orientamento non implica necessariamente un rallentamento dell’innovazione. Al contrario, può contribuire a costruire sistemi più sostenibili nel tempo, evitando che implementazioni opache o scarsamente governate producano rischi legali, reputazionali e operativi.
Per i CIO europei significa affiancare alla roadmap tecnologica una serie di elementi organizzativi: policy sull’utilizzo dei sistemi, criteri di trasparenza, valutazioni del rischio, responsabilità definite e strumenti per documentare le decisioni prese o supportate dall’AI.
Il divario tra ambizione e readiness
Le preoccupazioni espresse dai CEO trovano riscontro nel Cisco AI Readiness Index 2026, condotto su oltre 8.000 responsabili IT a livello globale.
Secondo i dati riportati nel comunicato:
- soltanto il 22% considera la propria rete ottimale per i workload di intelligenza artificiale;
- appena il 31% si ritiene pronto a garantire sicurezza e controllo sugli agenti AI;
- solo il 19% dispone di dati completamente centralizzati e accessibili ai sistemi di AI.
Il quadro evidenzia una distanza significativa tra ambizione strategica e capacità tecnica. I CEO sono sempre più convinti della necessità di investire, ma gran parte delle organizzazioni deve ancora creare le condizioni per trasformare gli investimenti in risultati affidabili e scalabili.
Per i CIO la priorità è costruire fondamenta, non moltiplicare i progetti pilota
La ricerca invia un messaggio chiaro ai responsabili tecnologici: il 2026 non sarà l’anno in cui avviare il maggior numero possibile di sperimentazioni, ma quello in cui scegliere quali progetti portare in produzione e costruire l’architettura necessaria per sostenerli.
La roadmap dovrebbe partire da quattro priorità: modernizzazione della rete e delle infrastrutture, consolidamento del patrimonio informativo, sicurezza degli agenti e formazione delle persone.
A queste si aggiunge la necessità di definire un modello operativo nel quale business, IT, cybersecurity, data team e funzioni di controllo condividano responsabilità e metriche.
La paura dei CEO di non investire abbastanza rapidamente è comprensibile. Tuttavia, aumentare la spesa senza intervenire sulle fondamenta può moltiplicare costi, complessità e rischi. La vera differenza competitiva non dipenderà soltanto dalla velocità con cui le imprese adotteranno l’AI, ma dalla capacità di renderla affidabile, governabile e integrata nei processi aziendali.
