Gartner: così i CIO possono generare valore reale con l’AI

Negli ultimi due anni l’intelligenza artificiale è passata rapidamente da promessa tecnologica a priorità strategica. Eppure, per molti CIO, il bilancio resta ambiguo: a fronte di investimenti in forte crescita – destinati a sfiorare i 5 trilioni di dollari entro il 2030, secondo le stime di Gartner – il valore generato non è ancora percepito in modo chiaro né dal business né dal top management.

Il punto non è la mancanza di casi d’uso. Al contrario, le organizzazioni hanno sperimentato decine, in alcuni casi centinaia, di iniziative AI. Il problema è che queste iniziative restano spesso confinate in una logica di pilot, sperimentazioni isolate o miglioramenti incrementali, incapaci di incidere davvero sui modelli operativi aziendali.

Per il CIO, questo scenario apre una frattura sempre più evidente: da un lato la responsabilità di guidare la trasformazione digitale, dall’altro la difficoltà di dimostrare un impatto concreto e riconoscibile a livello di CEO e board.

Non a caso, le aspettative sono cambiate. Non si tratta più di giustificare un investimento o dimostrare un ritorno puntuale, ma di dimostrare come l’AI possa ridefinire il modo in cui l’azienda compete, innova e cresce .

Continuare a impostare la strategia AI come una somma di progetti rischia di essere controproducente. I dati mostrano, infatti, che le pratiche più diffuse — spesso focalizzate su adozione tecnologica o diffusione degli strumenti — non sono quelle che generano valore riconosciuto a livello executive.

Cosa si aspettano davvero CEO e board dalla strategia AI del CIO

Se in una prima fase l’attenzione era concentrata su efficienza e ritorno economico (riduzione dei costi, aumento della produttività, ottimizzazione dei processi) oggi CEO e board guardano all’intelligenza artificiale come a una leva per trasformare il posizionamento competitivo dell’impresa.

Questo spostamento è tutt’altro che marginale. Significa che la strategia AI del CIO non viene più valutata solo in base ai risultati di singoli progetti, ma sulla capacità di incidere su variabili molto più ampie:

• Velocità di innovazione e time-to-market
• Resilienza rispetto a contesti di incertezza
• Capacità di creare nuovi modelli di business

Metriche tradizionali, come il tempo risparmiato o il numero di tool adottati, rischiano, quindi, di diventare fuorvianti. Possono indicare un certo grado di attività, ma non raccontano nulla sulla reale trasformazione in atto.

È proprio la distanza tra ciò che viene misurato a livello IT e ciò che viene percepito a livello executive a spiegare perché molte iniziative AI, pur tecnicamente riuscite, non riescano a ottenere riconoscimento strategico. Colmare questo gap è il primo passo per costruire una strategia AI realmente efficace.

Il cambio di paradigma: da progetti AI a sistema di creazione del valore

Per anni, anche nelle organizzazioni più avanzate, l’intelligenza artificiale è stata gestita come un insieme di progetti: iniziative verticali, spesso scollegate tra loro, costruite per rispondere a esigenze specifiche. Questo approccio ha prodotto risultati, ma raramente ha generato un impatto scalabile.

Il limite di questo modello è evidente: ogni progetto parte da zero, richiede tempo, risorse e competenze dedicate, e soprattutto non rende più semplice sviluppare quello successivo. Il risultato è un accumulo di casi d’uso che non si traducono in un reale vantaggio competitivo.

I CIO che riescono a far emergere valore, invece, adottano un paradigma diverso. Spostano l’attenzione dai singoli use case a un sistema più ampio, in cui ogni iniziativa contribuisce a costruire le condizioni per le successive. È il passaggio da un valore “one-off”, legato al singolo progetto, a un valore cumulativo e progressivo, in cui ogni implementazione riduce tempi, costi e rischi delle successive .

Questo cambio di prospettiva è alla base di una strategia AI realmente efficace: non si tratta di individuare il “caso d’uso perfetto”, ma di creare un contesto in cui centinaia di iniziative possano nascere, evolvere e scalare in modo sistematico.

Per il CIO, significa assumere un ruolo diverso: non più sponsor di singoli progetti innovativi, ma architetto di un modello operativo capace di generare valore nel tempo. Un modello in cui l’AI diventa una capacità diffusa dell’organizzazione e non un insieme di esperimenti più o meno riusciti.

Perché i CIO più efficaci ragionano in termini di “pratiche”

Come anticipato, i CIO più efficaci non valutano l’AI in base ai singoli use case, ma in base alle pratiche che rendono possibile generare valore in modo continuo.

Una pratica, in questo contesto, è un comportamento operativo replicabile: un insieme di approcci, strumenti e modalità di lavoro che possono essere riutilizzati trasversalmente. È proprio questa ripetibilità a fare la differenza. Mentre un progetto produce un risultato isolato, una pratica costruisce capacità.

Questo spiega perché le organizzazioni più mature non puntano a scalare un singolo caso d’uso, ma a scalare la capacità di produrne molti, in modo sempre più rapido ed efficiente. In altri termini, spostano l’attenzione dal risultato al meccanismo che genera risultati.

Scalare il throughput non i progetti

I dati mostrano chiaramente questa distinzione: le pratiche più diffuse — come l’adozione generalizzata di strumenti o il monitoraggio dell’utilizzo — non sono quelle che correlano maggiormente con il valore percepito a livello executive. Al contrario, sono le pratiche meno diffuse, ma più strutturanti, a fare la differenza, aumentando in modo significativo la probabilità di ottenere un ritorno riconosciuto dal business.

È qui che entra in gioco un concetto chiave per ogni strategia AI dei CIO: scalare il throughput, non i progetti. Significa creare le condizioni affinché l’organizzazione possa sviluppare e portare in produzione un numero crescente di iniziative, ciascuna più veloce, meno costosa e meno rischiosa della precedente .

In questa logica, il valore non deriva da un singolo successo, ma dalla capacità di costruire un flusso continuo di risultati. Ed è proprio questo passaggio — da iniziative isolate a un modello che le rende sistematiche — che segna il confine tra sperimentazione e trasformazione reale.

Industrializzare l’AI: il CIO come architetto della “AI factory”

Una volta chiarito che il valore nasce dalle pratiche e non dai singoli progetti, il passo successivo per il CIO è trasformare questo principio in execution. In altre parole, industrializzare l’AI.

Significa passare da una logica artigianale — fatta di iniziative costruite ad hoc — a un modello industriale in cui lo sviluppo, il deployment e la gestione delle soluzioni AI seguono processi strutturati, ripetibili e scalabili.

Il primo elemento di questa trasformazione è il cambio di approccio nella governance: l’AI non può più essere gestita come una sequenza di progetti indipendenti, ma come un portfolio strategico, con una roadmap evolutiva, criteri di priorità e momenti strutturati di revisione.

Non a caso, secondo il report di Gartner “AI After the Hype Amplifying Human + Machine Value 2026 CIO Leadership Forum Keynote Insights”, una larga parte dei CIO più maturi adotta già logiche di questo tipo, con roadmap di lungo periodo (84%), strategie multivendor per evitare lock-in (77%) e valutazioni periodiche del valore generato (57%) .

L’AI factory come modello operativo di riferimento

Ma la vera discontinuità emerge quando questo approccio si traduce in un modello operativo. Qui entra in gioco il concetto di AI factory: un sistema organizzato che permette di sviluppare, testare e portare in produzione soluzioni AI in modo rapido e standardizzato.

In questo modello:

• Le componenti vengono riutilizzate (modelli, prompt, integrazioni, guardrail)
• I processi sono codificati
• Il passaggio dalla sperimentazione alla produzione è accelerato

Il risultato è un abbattimento progressivo di tempi, costi e rischi per ogni nuova iniziativa. Non si tratta più di “lanciare un progetto AI”, ma di alimentare una pipeline continua di sviluppo e rilascio.

Per il CIO, questo implica un cambio di ruolo significativo. Non è più solo colui che abilita l’innovazione, ma diventa l’architetto di una piattaforma operativa che rende l’AI scalabile per tutta l’organizzazione. Ed è proprio questa capacità di industrializzare — più che la scelta della tecnologia — a determinare oggi il successo di una strategia AI.

Velocità, riuso e capacità di fermarsi: le leve dei CIO che generano valore

Se l’AI factory rappresenta il modello, sono alcune leve operative molto concrete a determinare la sua efficacia. Tra queste, tre emergono con chiarezza: velocità di esecuzione, riuso sistematico e capacità di interrompere rapidamente ciò che non funziona.

La prima leva è la velocità, ma non intesa come accelerazione di singoli progetti. I CIO più efficaci lavorano per ridurre il time-to-production, ovvero il tempo che intercorre tra l’idea e il rilascio in ambienti reali. È questo indicatore — più della produttività o del numero di iniziative — a misurare la reale capacità dell’organizzazione di trasformare l’AI in valore concreto.

La seconda leva è il riuso. In un modello industriale, ogni elemento sviluppato — dai template di prompt ai meccanismi di controllo, fino alle integrazioni — deve poter essere riutilizzato in contesti diversi. Il cosiddetto re-use rate diventa, così, una metrica chiave: più cresce, più l’organizzazione dimostra di aver costruito una base solida su cui scalare nuove iniziative in modo efficiente.

Infine, c’è un elemento spesso sottovalutato ma essenziale: la capacità di fermarsi. Il vero rischio non è sbagliare progetto, ma perseverare troppo a lungo in iniziative che non generano valore. I CIO che ottengono risultati tangibili adottano un approccio disciplinato: interrompono rapidamente i pilot senza un chiaro percorso verso la produzione, riallocando risorse su iniziative più promettenti.

Agenti AI e autonomia: una nuova architettura decisionale

Se l’industrializzazione rappresenta la base operativa, il vero salto evolutivo nella strategia AI del CIO riguarda un altro elemento: il passaggio da strumenti a sistemi autonomi.

Negli ultimi anni, gran parte delle implementazioni si è basata su un modello human-in-the-loop, in cui l’AI supporta le decisioni ma richiede sempre una validazione umana. Questo approccio ha avuto il merito di rendere l’adozione più sicura, ma oggi mostra un limite strutturale: non è scalabile.

Quando ogni decisione deve essere approvata da una persona, l’AI non elimina complessità, la sposta. Si crea quello che emerge chiaramente anche dai dati: una sorta di “fabbrica dell’approvazione”, in cui gli esseri umani diventano colli di bottiglia anziché moltiplicatori di valore .

È qui che entra in gioco il tema degli agenti AI. Non più semplici tool, ma entità in grado di prendere decisioni all’interno di confini definiti. Per il CIO, questo significa ripensare l’architettura stessa dei processi aziendali: non più flussi lineari in cui l’AI supporta, ma ecosistemi in cui alcune decisioni vengono delegate.

Questo passaggio, tuttavia, non è solo tecnologico. È profondamente organizzativo e culturale. Richiede di ridefinire:

• Dove finisce il ruolo umano e dove inizia quello dell’AI
• Quali decisioni possono essere automatizzate
• Quali livelli di rischio sono accettabili

E soprattutto, richiede di superare una narrativa diffusa ma fuorviante: quella della sostituzione del lavoro. I dati mostrano infatti che l’impatto reale dell’AI sull’occupazione è molto più limitato di quanto si pensi, mentre il vero cambiamento riguarda la natura delle decisioni e dei processi .

Per il CIO, quindi, la sfida non è introdurre agenti, ma progettare un sistema in cui autonomia e controllo convivano, abilitando un nuovo equilibrio tra velocità decisionale, scalabilità e governance.

Il ruolo del CIO nel definire confini, responsabilità e fiducia

Secondo Gartner, il primo elemento per definire i confini entro cui l’autonomia può esprimersi senza compromettere controllo e affidabilità riguarda la chiarezza dei ruoli. In uno scenario ibrido, in cui persone e agenti collaborano, è fondamentale stabilire chi fa cosa, su quali decisioni e con quali livelli di responsabilità. Non si tratta solo di assegnare compiti, ma di costruire un vero e proprio modello di accountability, in cui ogni decisione (anche automatizzata) sia tracciabile e attribuibile.

Questo porta a un secondo aspetto: rendere gli agenti visibili all’interno dei sistemi aziendali. Gli agenti non possono operare come “scatole nere”. Devono avere identità definite, essere integrati nei sistemi di record e poter essere monitorati, auditati e governati nel tempo. Solo così è possibile costruire fiducia, sia a livello organizzativo sia nei confronti degli stakeholder esterni.

Allo stesso tempo, il CIO deve evitare un errore opposto ma altrettanto rischioso: trattare gli agenti come equivalenti agli esseri umani. Rappresentarli come sostituti diretti può generare resistenze culturali, ridurre l’engagement e complicare la gestione del cambiamento. La distinzione tra lavoro umano e lavoro agentico deve restare chiara, anche quando i due ambiti si integrano profondamente.

Dalla produttività alle capability: ripensare il lavoro con l’AI

Se l’autonomia degli agenti ridefinisce i processi decisionali, il cambiamento più profondo riguarda le persone. Ed è qui che molte strategie falliscono continuando a interpretare l’AI come uno strumento per aumentare la produttività, quando il vero impatto è sulla trasformazione delle competenze.

Per anni, il valore della tecnologia è stato misurato in termini di efficienza: fare le stesse attività in meno tempo, con meno risorse. Ma nel caso dell’AI questo approccio mostra rapidamente i suoi limiti. Il tempo risparmiato non si traduce automaticamente in valore, così come l’adozione diffusa degli strumenti non garantisce un reale cambiamento.

Il punto è un altro: l’AI non si limita a velocizzare il lavoro, ma amplia i confini di ciò che le persone sono in grado di fare. Permette a profili junior di operare su attività più complesse, riduce le barriere all’ingresso in nuovi domini e accelera il trasferimento di conoscenza all’interno dell’organizzazione.

Questo spostamento — da capacity a capability — ha implicazioni profonde per il CIO. Non si tratta più solo di introdurre strumenti, ma di ripensare:

• Ruoli e responsabilità
• Percorsi di crescita professionale
• Modelli di collaborazione tra team

In altri termini la strategia AI del CIO diventa inevitabilmente una strategia organizzativa. Perché il valore non emerge dall’uso della tecnologia in sé, ma dalla capacità di integrare l’AI nei modelli di lavoro, trasformando competenze e processi in modo coerente.