L’intelligenza artificiale non è più una promessa tecnologica né una leva sperimentale confinata ai laboratori di innovazione. Sta diventando il fattore che ridisegna le regole del gioco economico, modifica i processi decisionali e sposta il baricentro del potere competitivo all’interno delle organizzazioni. I numeri presentati da Idc a Directions 2026 fotografano un cambio di fase netto, che apre un nuovo ciclo di crescita ma, allo stesso tempo, impone una revisione profonda dei modelli di leadership.
Secondo Idc, entro il 2031 l’intelligenza artificiale genererà 22,5 trilioni di dollari di valore economico cumulato a livello globale. Una stima che colloca l’AI al centro del più forte ciclo di investimenti tecnologici degli ultimi trent’anni. Ma il dato più rilevante non è solo quantitativo. È qualitativo. Il valore non nasce dall’infrastruttura in sé, bensì dalla capacità delle imprese di adottare l’AI su scala, integrandola nei processi operativi e decisionali.
Come ha spiegato Meredith Whalen, Chief Product & Research Officer di Idc, “stiamo entrando nel più forte ciclo di spesa tecnologica degli ultimi 30 anni, guidato dall’AI e dall’ascesa degli agenti. Ma il vero valore non sta nella costruzione delle infrastrutture, bensì nell’adozione”. Una distinzione che segna il confine tra chi investirà senza ritorni misurabili e chi userà l’intelligenza artificiale come motore strutturale di crescita.
Indice degli argomenti
Dall’esperimento all’esecuzione: l’inizio dell’AI economy
Il quadro delineato da Idc parla di un’AI economy ancora in fase iniziale, caratterizzata da sperimentazioni diffuse ma da un’adozione enterprise disomogenea. Il punto di svolta è atteso verso la fine del decennio, quando l’AI passerà dalla fase di training a quella di inferenza su larga scala e gli agenti intelligenti inizieranno a operare a miliardi all’interno dei sistemi aziendali.
In questo scenario, l’intelligenza artificiale diventa un fattore di produttività sistemica, capace di incidere su costi, ricavi e modelli organizzativi. Tuttavia, IDC sottolinea come la velocità di creazione del valore dipenda da variabili non tecnologiche: trasformazione della forza lavoro, upskilling, governance e capacità di misurare l’impatto reale delle iniziative AI.
Non a caso, il 42% delle organizzazioni fatica ancora a valutare il ritorno sugli investimenti in intelligenza artificiale. Un limite che Idc prova a superare con il nuovo Agentic Business Value Maximization Framework, pensato per collegare strategia, priorità di business e risultati misurabili, superando una logica puramente sperimentale.
Agenti intelligenti e fine del controllo diretto
Se il valore economico rappresenta la prima grande discontinuità, la seconda riguarda il modo in cui le decisioni vengono prese. Idc parla apertamente di agentic buyer lifecycle, un ciclo di acquisto in cui gli agenti AI mediano discovery, valutazione e selezione delle soluzioni, riducendo il ruolo diretto dell’interazione umana.
Questo passaggio segna un cambio radicale per imprese e vendor. La relazione con il cliente perde centralità, mentre cresce l’importanza della visibilità per gli agenti, della qualità dei dati strutturati e dell’ottimizzazione per sistemi di decisione automatizzati. In altre parole, l’intelligenza artificiale non si limita a supportare le scelte, ma diventa essa stessa l’attore decisionale.
Per le aziende, questo significa ripensare strategie di go-to-market, branding e posizionamento competitivo. Per le organizzazioni pubbliche e istituzionali, implica una riflessione sulla trasparenza, sull’affidabilità e sulla responsabilità delle decisioni prese da sistemi autonomi.
Oltre i Llm: complessità come nuovo standard
Un altro elemento chiave emerso a Directions 2026 è il superamento del paradigma “one model fits all”. L’intelligenza artificiale enterprise si sta evolvendo verso un ecosistema multi-modello, multimodale e multi-agente, in cui ogni funzione richiede architetture specifiche, livelli di governance differenziati e capacità di orchestrazione avanzate.
Idc parla esplicitamente di strategie di model choice, che aumentano la complessità ma, allo stesso tempo, consentono di massimizzare efficienza, performance e sostenibilità economica. È un passaggio che trasforma l’AI da tecnologia orizzontale a infrastruttura cognitiva, integrata nei processi core.
In questo contesto, la complessità non è più un limite, bensì una condizione strutturale da governare. E qui entra in gioco la leadership.
CIO e intelligenza artificiale: la leadership che spariglia le carte
La diffusione dell’intelligenza artificiale sta ridefinendo in profondità il ruolo del Cio. Secondo Idc, entro il 2028 il 70% dei CIO delle grandi organizzazioni sarà composto da leader trasformazionali, capaci di integrare l’AI nei modelli di business e di guidare la modernizzazione su scala enterprise.
Non si tratta più di gestire sistemi informativi o garantire continuità operativa. Il Cio diventa un attore strategico, chiamato a collegare tecnologia, obiettivi di business e creazione di valore. I dati della Idc CEO Survey 2025 mostrano che il 27% dei Ceo si aspetta dai Cio una guida diretta nella modernizzazione dell’IT, mentre il 17% attribuisce loro la responsabilità di iniziative capaci di generare nuovi ricavi.
È qui che l’intelligenza artificiale spariglia davvero le carte. Perché impone ai CIO di muoversi su più piani contemporaneamente: infrastrutture, dati, sicurezza, competenze, governance e, soprattutto, scelte di priorità. L’AI accelera i tempi decisionali e riduce i margini di errore, rendendo la capacità di execution il vero fattore differenziante.
Agenti come applicazioni: il reset del software enterprise
Idc individua negli AI agent il nuovo modello applicativo destinato a ridefinire il software enterprise. Non più strumenti da usare, ma sistemi che eseguono risultati in modo autonomo. In questo modello, il vantaggio competitivo si sposta dall’interfaccia alla capacità dell’agente di operare con affidabilità, efficienza economica e fiducia.
Il report “Agents as Apps: The Rise of Agents — A Vendor Business Model Reset” parla di una vera e propria riscrittura dei modelli di business per vendor e service provider. Senza un adattamento rapido, il rischio è la stagnazione. Con l’adattamento, si apre invece una nuova stagione di crescita, basata su outcome misurabili e scalabilità.
L’Italia come laboratorio di trasformazione
Questi temi saranno al centro dell’Idc CIO Summit 2026, in programma il 19 maggio a Roma, dedicato a “Agentic AI, aziende, istituzioni e Sistema Paese: una nuova leva di sviluppo”. Un appuntamento che mette in relazione l’evoluzione del ruolo del CIO con le priorità del contesto italiano, dalla modernizzazione dei sistemi alla cybersecurity, fino alla sostenibilità.
In un quadro normativo sempre più complesso, l’intelligenza artificiale diventa anche una leva di policy, capace di incidere sulla competitività del Paese. Il Summit rappresenta quindi un momento di confronto strategico tra imprese, istituzioni e ricerca, con l’obiettivo di tradurre l’innovazione in valore concreto.
Il vincolo non è la tecnologia, ma l’esecuzione
Il messaggio che emerge con forza dalla ricerca Idc è chiaro. L’intelligenza artificiale ha già dimostrato il suo potenziale. Il limite non è più tecnologico, ma organizzativo e culturale. Come ha sintetizzato Whalen, “la prossima fase del mercato dell’AI sarà definita dall’esecuzione. L’opportunità è chiara, ma l’esecuzione è ora il vero vincolo”.
In questa prospettiva, l’AI non è solo una tecnologia abilitante. È il fattore che ridefinisce ruoli, responsabilità e modelli di crescita. E per chi saprà governarla, rappresenta molto più di un vantaggio competitivo.
