Negli ultimi anni il CIO è stato uno dei protagonisti della trasformazione digitale. Ha guidato la migrazione al cloud, la modernizzazione delle piattaforme, l’apertura delle API, la costruzione di nuovi servizi digitali e l’evoluzione dei modelli operativi aziendali.
Ma secondo Forrester, l’intelligenza artificiale rappresenta un cambiamento ancora più radicale. Non una nuova tecnologia da integrare nei processi esistenti, ma una trasformazione strutturale del ruolo stesso del CIO.
Il messaggio chiave del report “The AI CIO” è da incorniciare: l’AI sposta il baricentro dell’IT dalla gestione dei sistemi all’orchestrazione del valore. Man mano che software e agenti autonomi diventano capaci di interpretare intenti, prendere decisioni ed eseguire attività in autonomia, il compito del CIO non sarà più semplicemente garantire che le piattaforme “funzionino”, ma assicurarsi che i sistemi autonomi producano risultati coerenti con gli obiettivi dell’impresa.
In altre parole, il CIO entra in quella che Forrester chiama “era dell’impresa autonoma”.
È un passaggio profondo perché modifica il rapporto stesso tra business e tecnologia. Se negli anni della digital transformation l’IT era soprattutto un abilitatore dell’innovazione, nell’era dell’AI diventa il layer che governa autonomia, decisioni, rischio e coordinamento operativo.
La velocità dei sistemi autonomi supera infatti i tradizionali modelli di governance: il business chiederà sempre più rapidità e sperimentazione, ma continuerà ad aspettarsi che l’IT garantisca affidabilità, sicurezza, compliance e controllo.
Secondo Forrester, siamo a un vero spartiacque: i CIO che sapranno interpretare l’AI come un nuovo paradigma estenderanno la propria influenza strategica; chi invece la ridurrà a una sequenza di progetti pilota è destinato a perdere rilevanza.
CIO oggi vs CIO 2030
| CIO oggi (2026) | CIO nel 2030 |
| Realizza progetti tecnologici rispettando tempi e budget | Garantisce che i sistemi autonomi producano risultati aziendali misurabili |
| Coordina il lavoro umano e i deliverable dei fornitori | Governa l’esecuzione autonoma con feedback continuo |
| Gestisce il budget IT | Trasforma i costi imprevedibili dell’AI in spesa governata e misurabile |
| Definisce architetture “statiche” | Mantiene un intento architetturale dinamico applicato in tempo reale |
| Sponsorizza iniziative di automazione | Gestisce il rischio dell’autonomia su scala aziendale |
| Gestisce outsourcing IT tradizionale | Governa interazioni agent-to-agente |
| Coordina una workforce prevalentemente umana | Guida una forza lavoro ibrida composta da persone, partner e agenti autonomi |
Dalla delivery alla governance dell’autonomia
La vera discontinuità introdotta dall’intelligenza artificiale è quella che Forrester definisce “AI agency”: la capacità dei sistemi di comprendere un obiettivo e agire autonomamente all’interno dei processi aziendali.
Questo cambia radicalmente il modello operativo dell’IT. Per anni il CIO è stato misurato sulla capacità di garantire delivery: progetti completati, piattaforme stabili, costi sotto controllo. Nell’impresa autonoma il tema non è più “costruire” sistemi, ma “governare” il comportamento dei sistemi autonomi.
Il business tenderà inevitabilmente a bypassare ogni “rallentamento burocratico”. Nel contempo, continuerà a pretendere che l’IT si faccia carico di sicurezza, conformità normativa, continuità operativa e gestione del rischio. Ed è qui che nasce la nuova tensione strutturale del ruolo del CIO.
La governance non riguarda più solo infrastrutture e applicazioni. Riguarda i diritti decisionali delegati alle macchine: come l’intento si trasforma in azione, quali vincoli vengono applicati, come i sistemi vengono monitorati e quando devono essere corretti o fermati.
Secondo il report, il CIO del futuro governerà sistemi di autonomia distribuita.
L’AI accelera e completa la trasformazione digitale
Uno degli aspetti più interessanti del report è l’idea che l’AI vada a completare la trasformazione digitale delle imprese.
La prima fase della digital transformation aveva cambiato il ruolo del’IT: da centro di costo a piattaforma di valore con servizi digitali, API, prodotti software, piattaforme dati. L’AI porta questo processo a un livello ulteriore, perché rende le capability aziendali leggibili non solo dagli esseri umani, ma anche dagli agenti software.
Dati, workflow, logiche decisionali e processi diventano componenti gestibili da sistemi autonomi, secondo Forrester.
Strategia, esecuzione e delivery tendono a convergere in modo sempre più rapido. La gestione delle capability di prodotto diventa quindi una responsabilità centrale del CIO, che non è più chiamato soltanto a modernizzare sistemi legacy, ma a “prodottizzare” l’impresa stessa.
Allo stesso tempo, cambia anche la natura del vantaggio competitivo. Foundation model, infrastrutture cloud e framework agentici tenderanno progressivamente a diventare commodity. La differenza sarà nella capacità di tradurre strategia, vincoli di rischio e obiettivi aziendali in comportamenti eseguiti dalle macchine.
Forrester definisce questo fenomeno “decision velocity”: la velocità con cui un’organizzazione riesce a trasformare strategia e contesto in decisioni operative coerenti.
La nascita della workforce ibrida uomo-agente
Secondo il report, entro il 2030 cambierà anche il presupposto di base del lavoro organizzativo: se un’attività può essere scomposta in istruzioni, un agente AI potrà eseguirla.
Questo non significa la scomparsa del lavoro umano, ma una sua riallocazione. Le persone saranno sempre più concentrate su attività che richiedono valutazioni, idee, gestione delle eccezioni, negoziazione, relazioni e capacità di interpretare contesti complessi.
Gli agenti autonomi si occuperanno invece dell’esecuzione ripetitiva e scalabile.
Forrester cita il caso di Lloyds Banking Group, che utilizza agenti AI per gestire task bancari end-to-end riducendo tempi e costi operativi, mentre il personale umano viene spostato verso attività di relazione con il cliente e gestione delle anomalie.
Questo produce una conseguenza importante anche per il CIO. Il tema sarà il coordinamento tra lavoro umano e lavoro autonomo. I modelli operativi dovranno essere ripensati per gestire workforce ibride composte da collaboratori, partner esterni e agenti software.
Con economie, velocità operative e dinamiche decisionali completamente diverse da quelle tradizionali.
Il patrimonio applicativo diventa dinamico
L’AI cambia anche il concetto stesso del patrimonio applicativo.
Per anni i CIO hanno ragionato secondo la logica “build vs buy”: sviluppare software internamente oppure acquistarlo dal mercato. Ma se i sistemi AI sono in grado di realizzare applicazioni, integrazioni e workflow on demand, questa distinzione perde progressivamente significato.
Secondo Forrester emergeranno capability “on-demand”: strumenti creati automaticamente per risolvere esigenze specifiche e poi rapidamente dismessi.
Il patrimonio applicativo aziendale diventa quindi parzialmente autogenerato e in costante mutazione.
Questo impone una governance completamente diversa. Non basta più definire un’architettura target statica. Servono standard codificati come policy applicabili automaticamente dalle macchine, monitoraggio continuo e controllo dinamico dell’ecosistema applicativo. In questo senso, il report cita il caso dell’azienda di assicurazioni AIG, che utilizza l’AI generativa per creare e modificare workflow assicurativi on demand.
Il CIO del 2030: nuove responsabilità e nuove sfide organizzative
Con lo sviluppo dell’AI, in particolare quella generativa e agentica, il CIO assume responsabilità molto più ampie rispetto alla tradizionale gestione IT.
La prima è quella di “architetto” del decision-making aziendale. Se l’AI integra raccomandazioni direttamente nei workflow operativi, il CIO deve progettare il contesto che rende possibile prendere decisioni corrette su scala. La disponibilità dei sistemi non basta più: conta la qualità delle decisioni che quei sistemi producono.
La seconda responsabilità è quella di “governatore” dei sistemi autonomi. La governance passa dall’approvazione del lavoro umano alla gestione dei comportamenti autonomi e dei relativi rischi degli agenti. Servono guardrail, trigger di escalation, meccanismi di audit.
Forrester racconta il caso di una compagnia assicurativa sanitaria statunitense che aveva implementato un sistema LLM per revisionare i sinistri. Dopo mesi di sviluppo il sistema si era rivelato costoso, lento e incapace di spiegare in modo coerente le proprie decisioni. È un esempio concreto di quanto la governance sia destinata a diventare centrale.
Il CIO diventa inoltre un “economista” del valore dell’AI. Non governa più soltanto i costi tecnologici, ma il costo delle decisioni e del coordinamento. Il consumo AI deve diventare leggibile anche per il CFO, collegando gli investimenti ai risultati di business e non semplicemente all’utilizzo infrastrutturale.
Ma la trasformazione non riguarda solo tecnologia e processi. Coinvolge anche competenze, organizzazione e sostenibilità del lavoro.
Secondo il report, il valore umano si sposterà verso capacità difficilmente automatizzabili: giudizio etico, gestione degli stakeholder, capacità di riconoscere quando un modello AI sta sbagliando nonostante appaia convincente.
Allo stesso tempo, l’AI obbliga a un aggiornamento continuo delle competenze tecniche. Non solo, il CIO dovrà investire sempre più nelle soft skill, nelle capacità organizzative, nelle competenze economico-finanziarie (per dialogare ad armi pari con i CFO).
Forrester sottolinea inoltre la necessità di abbandonare i modelli di trasformazione “one-shot”. Nell’impresa autonoma il modello operativo dovrà essere rivisto continuamente, perché persone, agenti e partner esterni evolvono a velocità differenti.
Infine, emerge anche un tema spesso sottovalutato: il rischio di burnout. Le prime evidenze mostrano che la GenAI non sempre riduce il carico di lavoro. In molti casi amplia il numero di attività gestite dalle persone e aumenta la pressione cognitiva, soprattutto nei team tecnici e di sviluppo software.
Per questo il report invita i CIO a contrastare approcci semplicistici basati esclusivamente sulla riduzione del personale. I guadagni di produttività vengono infatti rapidamente reinvestiti in nuovi obiettivi e cicli di delivery più rapidi. Tagliare troppo presto rischia di aumentare fragilità organizzativa, rischio operativo e perdita di capacità esecutiva nel lungo periodo.
