Intelligenza artificiale e canale ICT: creare valore per le imprese

Negli ultimi anni il dibattito sull’intelligenza artificiale si è concentrato soprattutto sulle potenzialità tecnologiche e sull’hype prodotto dalle nuove applicazioni di AI generativa e agentica. Tuttavia, l’attenzione si sta spostando sempre più su un tema maggiormente concreto: come trasformare queste tecnologie in valore reale per le imprese. E nel rendere strumenti ancora immaturi soluzioni operative, scalabili e sostenibili, il ruolo centrale non spetta solo ai vendor, ma anche a tutto il canale, dai distributori ai system integrator fino ai service provider.

Il boom del mercato italiano dell’intelligenza artificiale

Negli ultimi anni l’adozione dell’AI è cresciuta rapidamente, ma resta ancora lontana dalla maturità di tecnologie digitali più consolidate. Secondo i dati degli Osservatori del Politecnico di Milano, nel 2025 il mercato nazionale dell’intelligenza artificiale ha raggiunto un valore di circa 1,8 miliardi di euro, con un incremento del 50% rispetto all’anno precedente. Si tratta di un’espansione molto rapida, alimentata soprattutto dalla diffusione di strumenti di AI generativa e di applicazioni pronte all’uso che consentono alle aziende di sperimentare rapidamente nuove funzionalità. Nonostante questa accelerazione, l’adozione rimane però frammentata e disomogenea. Da un lato la diffusione tecnologica è sempre più ampia, dall’altro persistono criticità legate alla governance, alle competenze e alla capacità di trasformare i processi aziendali.

Gran parte della crescita recente è stata trainata proprio dalle soluzioni di AI generativa integrate in piattaforme di produttività e applicazioni aziendali. L’84% delle grandi imprese italiane ha già acquisito almeno uno strumento di AI generativa, come assistenti digitali o piattaforme conversazionali. Questo boom dell’offerta ha però fatto emergere un fenomeno sempre più diffuso: l’utilizzo spontaneo di strumenti di intelligenza artificiale da parte dei dipendenti, spesso al di fuori dei sistemi aziendali ufficiali.

Generative AI e strumenti “pronti all’uso”

Si tratta del fenomeno della shadow AI, che riguarda circa quattro lavoratori su dieci e che pone interrogativi importanti in termini di sicurezza dei dati, controllo dei processi e governance tecnologica. A riguardo, da una recente indagine di Zscaler su 1.750 responsabili IT è emerso che il 45% riconosce che i sistemi di sicurezza esistenti non sono adeguati ad affrontare minacce avanzate, esponendo le aziende a nuove vulnerabilità. In merito alla rapida adozione dell’AI agentica, il 35% delle aziende che implementano o testano queste tecnologie non dispone di solidi framework di governance. Il 62% ammette di non avere visibilità sull’uso della shadow AI, con il 47% che teme che l’utilizzo di applicazioni di AI pubbliche possa comportare l’esposizione di dati sensibili.

Anche dal punto di vista organizzativo emergono segnali di un’adozione ancora incompleta. In Italia il 71% delle grandi imprese ha avviato almeno un progetto di AI, ma solo una su cinque utilizza queste tecnologie in modo pervasivo in più funzioni aziendali.

Questo significa che molte iniziative restano confinate in progetti pilota o sperimentazioni limitate. Le soluzioni personalizzate sviluppate su misura rappresentano ancora la parte più rilevante del mercato, circa il 77% del valore complessivo, mentre i prodotti scalabili basati su servizi e licenze stanno crescendo più rapidamente grazie alla loro maggiore replicabilità.

Il gap delle aziende e il ruolo del canale

Questa situazione riflette una dinamica osservabile anche a livello internazionale. Molte organizzazioni sono ancora nella fase iniziale di sperimentazione, mentre solo una minoranza è riuscita a portare l’AI in produzione su larga scala. In media, appena un terzo delle aziende ha implementato iniziative di AI su scala significativa e solo una parte di questi progetti riesce a raggiungere il ritorno sugli investimenti previsto.

In molti casi il problema non riguarda la tecnologia in sé, ma la difficoltà di integrare l’AI nei processi operativi, nei sistemi informativi e nei modelli decisionali esistenti.

È proprio questo stato delle cose che porta il canale ad assumere un ruolo sempre più strategico. In passato il compito principale dei partner era vendere e implementare le più adatte soluzioni tecnologiche; oggi la sfida è molto più complessa. Vendor, distributori e system integrator devono orchestrare ecosistemi articolati che includono piattaforme cloud, modelli di AI, infrastrutture dati e competenze organizzative.

Il valore non risiede più soltanto nella tecnologia, ma nella capacità di trasformarla in applicazioni concrete che generino risultati misurabili per le imprese.

Strategie per scalare l’AI

Dal lato dei vendor, la strategia dominante consiste nella costruzione di piattaforme sempre più modulari e accessibili. L’obiettivo è ridurre le barriere di ingresso e favorire l’adozione attraverso l’ecosistema dei partner. La diffusione di API, modelli preaddestrati e strumenti di sviluppo low-code consente oggi a un numero crescente di organizzazioni di integrare funzionalità di AI nelle applicazioni di business.

Allo stesso tempo, l’intelligenza artificiale viene sempre più integrata nativamente nelle piattaforme cloud, nei sistemi ERP e negli strumenti di collaborazione, trasformandosi progressivamente in una componente infrastrutturale.

Gli integratori stanno rispondendo a questa evoluzione sviluppando competenze sempre più specializzate e offrendo servizi gestiti che coprono l’intero ciclo di vita dei progetti di intelligenza artificiale. Molte aziende, soprattutto tra le PMI, preferiscono affidare all’esterno attività come la gestione dei modelli, il monitoraggio delle prestazioni e la governance dei dati.

Il canale risponde a questa esigenza con offerte end-to-end che includono implementazione, manutenzione e ottimizzazione continua delle soluzioni.

Tre punti focali: dati, governance e competenze

Se c’è un fattore che emerge con prepotenza in modo trasversale in tutti i progetti di AI è il ruolo dei dati. Senza una base informativa solida, integrata e ben governata, l’intelligenza artificiale non può generare valore. Per questo motivo la costruzione di architetture dati adeguate rappresenta una delle attività più importanti per vendor e partner tecnologici.

Accanto alla gestione dei dati, sta assumendo un’importanza crescente anche il tema della governance. Come anticipato, in Italia, solo una limitata quota delle grandi imprese dichiara di avere strutture organizzative dedicate alla gestione dell’intelligenza artificiale. Molte organizzazioni stanno valutando modelli di governance più centralizzati, che permettano di coordinare le iniziative, definire standard di utilizzo e monitorare i risultati.

L’impatto dell’intelligenza artificiale si riflette anche nel mondo del lavoro. Sempre più professioni richiedono competenze legate all’AI e la domanda di figure specializzate è in forte crescita. Allo stesso tempo, molti lavoratori stanno iniziando a utilizzare strumenti di AI per svolgere attività che prima richiedevano competenze tecniche specifiche.

Questo fenomeno sta ridefinendo il rapporto tra tecnologia e lavoro e comporta nuove sfide in termini di formazione e aggiornamento professionale. Questo rappresenta sicuramente un onere per i partner, ma apre (o amplia) le frontiere di business sul versante dei servizi.

Dalla tecnologia alla trasformazione organizzativa

L’evoluzione dell’AI evidenzia un cambiamento che investe l’intero ecosistema digitale. La tecnologia, da sola, non è più il principale fattore limitante. Le sfide più importanti riguardano l’integrazione nei processi aziendali, la gestione del cambiamento organizzativo e lo sviluppo di competenze adeguate. Per vendor e canale, il valore si sta spostando progressivamente dalla vendita di prodotti alla capacità di generare risultati concreti per i clienti.

La forte espansione dell’uso dell’AI offre opportunità significative di innovazione e competitività per le imprese. Tuttavia, c’è il rischio che l’adozione diffusa non si traduca in una vera trasformazione strutturale senza una governance solida, investimenti continui in formazione e una strategia di lungo periodo. Oggi si sta tentando di passare dalla sperimentazione alla piena integrazione dell’AI nei processi di business, trasformando una tecnologia promettente in un motore reale di crescita economica e organizzativa. Una situazione che offre al canale ICT l’opportunità (ma in alcuni casi è anche una necessità) di approcciare nuovi modelli di collaborazione tra vendor, distributori e integratori.