Per molte organizzazioni, il dibattito sull’IA si è spostato dall’adozione o meno della tecnologia a una domanda più difficile: perché i risultati sembrano disomogenei? Sono stati messi a punto nuovi strumenti, i progetti pilota sono in corso e i budget sono in aumento, ma i rendimenti chiari dell’IA rimangono sfuggenti. Secondo l’App Innovation Report 2026 di Cloudflare, la differenza spesso ha meno a che fare con l’intelligenza artificiale stessa e più con lo stato delle applicazioni sottostanti.
Il rapporto, basato su un sondaggio condotto su oltre 2.300 dirigenti senior nell’APAC, nell’EMEA e nelle Americhe, indica nella modernizzazione delle applicazioni il divisore più chiaro tra le organizzazioni che vedono il reale valore dell’IA e quelle che sono ancora in difficoltà. Le aziende che anticipano i tempi nella modernizzazione delle proprie applicazioni hanno quasi tre volte più probabilità di ottenere un chiaro ritorno dai propri investimenti nell’intelligenza artificiale. In APAC, il collegamento è ancora più esplicito: il 92% dei leader afferma che l’aggiornamento del proprio software è stato il fattore più importante per migliorare le proprie capacità di intelligenza artificiale.
La modernizzazione, non la sperimentazione, guida i rendimenti dell’IA
La scoperta riformula il successo dell’intelligenza artificiale come un problema di base e non come un problema di strumenti. I sistemi di intelligenza artificiale dipendono da un accesso rapido ai dati, da architetture flessibili e da punti di integrazione affidabili. Le applicazioni legacy, l’infrastruttura frammentata e i flussi di lavoro fragili rendono più difficile per i progetti di intelligenza artificiale andare oltre i casi d’uso isolati. Le applicazioni modernizzate, al contrario, offrono alle organizzazioni spazio per sperimentare, scalare e adattarsi senza continue rielaborazioni.
Il rapporto descrive questa relazione come un ciclo di rafforzamento. Le organizzazioni modernizzano le applicazioni per supportare l’intelligenza artificiale, quindi utilizzano i risultati dell’intelligenza artificiale per giustificare una modernizzazione più profonda. I leader di questo gruppo riferiscono una fiducia molto maggiore nel fatto che la loro infrastruttura possa supportare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale e che la fiducia si traduca in azione. Nell’APAC, il 90% delle organizzazioni leader ha già integrato l’intelligenza artificiale nelle applicazioni esistenti, rispetto a livelli molto più bassi tra quelle in ritardo. Circa l’80% prevede di aumentare ulteriormente tale integrazione nel corso del prossimo anno.
Questo cambiamento segna un cambiamento di mentalità, poiché le prime ondate di adozione dell’IA si concentravano su test e progetti pilota. Adesso l’accento è posto sull’integrazione. L’intelligenza artificiale non viene trattata come un progetto autonomo ma come parte dei sistemi quotidiani, dai flussi di lavoro interni alle applicazioni rivolte ai clienti. Il rapporto mostra che le organizzazioni leader utilizzano l’intelligenza artificiale per migliorare i processi interni, creare applicazioni basate sui contenuti e supportare il lavoro che genera entrate, mentre le organizzazioni in ritardo rimangono più caute e frammentate nel loro approccio.
Il costo del ritardo si manifesta in sicurezza e fiducia
Anche il costo del restare indietro sta diventando sempre più chiaro. Le organizzazioni che ritardano nel processo di modernizzazione tendono a modernizzarsi in modo reattivo, spesso dopo un incidente di sicurezza o un guasto operativo. Nell’APAC, queste organizzazioni segnalano una minore fiducia sia nella propria infrastruttura che nella capacità dei propri team di supportare l’intelligenza artificiale. Questa mancanza di fiducia rallenta il processo decisionale e limita la portata dei progetti di intelligenza artificiale. Invece di espandere i casi d’uso, i team dedicano tempo alla gestione del rischio, alla correzione delle lacune e alla gestione del debito tecnico.
La sicurezza gioca un ruolo centrale in questa dinamica. Il report mostra che le organizzazioni con un forte allineamento tra team di sicurezza e applicativi hanno molte più probabilità di scalare con successo l’intelligenza artificiale. Laddove tale allineamento è debole, le questioni di sicurezza consumano tempo e attenzione, spingendo la modernizzazione e il lavoro di intelligenza artificiale più in basso nell’elenco delle priorità. Molte organizzazioni in ritardo segnalano difficoltà nel monitorare i rischi nelle applicazioni e nelle API, il che rende più difficile agire rapidamente senza aumentare l’esposizione.
Per i leader, la sicurezza viene trattata come parte della progettazione dell’applicazione e non come un componente aggiuntivo. Questo approccio riduce la quantità di lavoro reattivo necessario dopo gli incidenti e consente ai team di concentrarsi sulla creazione e sul miglioramento dei sistemi. Nel tempo, ciò riduce anche la resistenza operativa che può bloccare gli sforzi dell’IA. Il rapporto suggerisce che l’affidabilità è diventata un limite pratico alla velocità: le organizzazioni che non riescono a mantenere sistemi stabili e sicuri faticano a mettere in produzione i progetti di intelligenza artificiale.
Meno strumenti, basi più chiare, integrazione IA più rapida
Un altro punto di pressione evidenziato nei dati APAC è la diffusione incontrollata degli strumenti. Quasi tutte le organizzazioni segnalano difficoltà nella gestione di stack tecnologici grandi e complessi, ma i leader stanno rispondendo in modo più aggressivo. Circa l’86% dei leader dell’APAC afferma che stanno attivamente eliminando gli strumenti ridondanti e affrontando il problema dello shadow IT. L’obiettivo non è solo il controllo dei costi, ma la chiarezza. Un numero inferiore di piattaforme e integrazioni semplifica la modernizzazione delle applicazioni, l’applicazione di controlli di sicurezza coerenti e l’integrazione dell’intelligenza artificiale senza attriti.
Anche il tempo dello sviluppatore è un fattore. Nelle organizzazioni con basi modernizzate, gli sviluppatori dedicano più tempo alla manutenzione e al miglioramento dei sistemi che già funzionano. Nelle organizzazioni in ritardo, è più probabile che gli sviluppatori ricostruiscano da zero o dedichino tempo alla configurazione e alla correzione. Questa differenza influisce sulla rapidità con cui le nuove abilità dell’IA possono essere introdotte e perfezionate. Quando i team sono impegnati a risolvere i problemi, diventa più difficile dare priorità all’intelligenza artificiale.
Nel loro insieme, i risultati suggeriscono che il successo dell’IA dipende meno dalla corsa per implementare nuovi modelli e più dalla rimozione degli ostacoli che rallentano tutto il resto. La modernizzazione delle applicazioni crea le condizioni affinché l’intelligenza artificiale possa fornire valore, mentre i sistemi frammentati e le pratiche reattive limitano ciò che l’intelligenza artificiale può ottenere. Senza tali basi, le organizzazioni trovano più difficile trasformare gli investimenti nell’intelligenza artificiale in rendimenti misurabili.
Per le organizzazioni dell’APAC, il messaggio è che gli investimenti nell’intelligenza artificiale senza modernizzazione tendono a produrre risultati superficiali. La modernizzazione senza piani di integrazione rischia di diventare una ricostruzione continua. Le organizzazioni che ottengono i rendimenti più consistenti sono quelle che trattano gli aggiornamenti delle applicazioni, l’allineamento della sicurezza e l’integrazione dell’intelligenza artificiale come lavoro connesso, non come iniziative separate.
Il rapporto non suggerisce un unico percorso da seguire, ma traccia una linea chiara tra le organizzazioni che agiscono tempestivamente e quelle che aspettano. Il vantaggio non deriva dall’avere l’intelligenza artificiale, ma dall’avere applicazioni pronte per utilizzarla.
(Foto di Giulio López)
Vedi anche: Controllare la proliferazione degli agenti IA: la guida del CIO alla governance
Vuoi saperne di più sull’intelligenza artificiale e sui big data dai leader del settore? Guardare Fiera dell’intelligenza artificiale e dei big data che si svolge ad Amsterdam, in California, e a Londra. L’evento completo è parte di TechEx ed è situato in concomitanza con altri importanti eventi tecnologici, clicca Qui per ulteriori informazioni
AI News è alimentato da Media TechForge. Esplora altri prossimi eventi e webinar sulla tecnologia aziendale Qui.
Vuoi saperne di più sull’intelligenza artificiale e sui big data dai leader del settore? Guardare Fiera dell’intelligenza artificiale e dei big data che si svolge ad Amsterdam, in California, e a Londra. L’evento completo è parte di TechEx e co-localizzato con altri importanti eventi tecnologici. Clic Qui per ulteriori informazioni
AI News è alimentato da Media TechForge. Esplora altri prossimi eventi e webinar sulla tecnologia aziendale Qui.
Fonte: www.artificialintelligence-news.com
