Sono i giorni del Data & Analytics Summit 2025 (12-14 maggio) per Gartner, ed in occasione dell’evento londinese gli analisti offrono uno spaccato approfondito sulle sfide, le responsabilità e le opportunità che si presentano oggi ai chief data & analytics officer (Cdao) nel contesto attuale di adozione dell’intelligenza artificiale.
Le riflessioni di Gartner delineano un panorama in trasformazione per i Cdao chiamati a guidare il cambiamento tecnologico all’interno delle loro organizzazioni.
Uno spunto di riflessione di partenza è proposto da Jorg Heizenberg, VP analyst, e Aura Popa, senior director analyst, che tratteggiano il contorno di quella che risulta essere la priorità strategica: riuscire a scalare dati e analisi per affrontare in modo efficace i percorsi di adozione dell’AI. Non si tratta più di avviare semplici progetti pilota, bensì di rendere sistemico e misurabile il valore generato dai dati.
In questo contesto, si evidenziano quattro ostacoli principali: la difficoltà nel dimostrare il valore dell’AI (indicata come barriera da quasi il 50% delle organizzazioni), la persistenza di problemi di qualità dei dati, la scarsa comprensione da parte del business delle potenzialità offerte dalla data science e la responsabilità diretta dei Cdao nel garantire la gestione del rischio legato alla data quality. A supporto di questa narrazione, Neil Chandler, managing VP di Gartner approfondisce le cinque sfide principali per i Cdao. La prima è la necessità di costruire fiducia: “chi guida l’azienda nella valorizzazione dei dati devono anticipare trend tecnologici e di settore, ma con un approccio orientato all’impatto reale sul business”, evitando di alimentare aspettative irrealistiche.
In secondo luogo, è fondamentale saper dimostrare i benefici delle iniziative D&A, “collegando i pain point nei flussi informativi aziendali con obiettivi concreti, per mostrare in che modo una migliore gestione dei dati possa contribuire a un miglioramento tangibile degli outcome aziendali”.
Un ulteriore snodo riguarda l’approccio architetturale alla strategia data & analytics. Gartner sottolinea come un framework moderno debba abilitare qualità e governance dei dati come fonti di insight in tempo reale e come strumenti di risposta operativa su scala cross-funzionale. Questa logica, definita “solutions-first”, impone di partire dalla comprensione profonda dei problemi di business e solo successivamente identificare (o sviluppare) le tecnologie più adatte per affrontarli. Di conseguenza, si afferma la necessità di non limitarsi alla dimensione tecnologica, bensì di operare secondo una logica di co-design tra business e IT. Infine, è cruciale definire con precisione le responsabilità tra funzione dati e altre aree aziendali. Gartner propone l’adozione di un modello ibrido multilivello, in cui il Cdao possa operare come punto di snodo tra centro e periferia, bilanciando ruoli tradizionali con nuove competenze emergenti, in particolare nei domini specialistici.
Chief data analytics officer, traiettorie evolutive
La centralità del Cdao emerge in modo chiaro dai dati presentati da Sarah James, senior director analyst, che proprio in occasione del Summit propone i numeri di un’indagine condotta da Gartner tra settembre e novembre 2024 su un campione globale di 504 executive. Ben il 70% dei Cdao ha oggi la responsabilità primaria nella definizione della strategia e del modello operativo per l’AI. Questo dato è significativo poiché riflette non solo un’evoluzione dei compiti, ma anche un’espansione del perimetro di influenza. Il ruolo del Cdao non si limita più alla gestione tecnica del dato, ma si allarga alla guida strategica dell’innovazione.
Un ulteriore segnale in questa direzione è rappresentato dall’incremento nel numero dei Cdao che riportano direttamente al Ceo: il dato passa dal 21% del 2024 al 36% del 2025. Si tratta di un cambiamento sostanziale, che evidenzia come la leadership sui dati sia ormai considerata parte integrante di tutto il disegno strategico aziendale. Tuttavia, questa evoluzione comporta anche un rischio: secondo le previsioni Gartner, entro il 2027 il 75% dei Cdao che non saranno percepiti come fondamentali per il successo dell’AI perderanno la loro posizione C-level. Il messaggio implicito è chiaro: è necessario dimostrare valore, competenza e capacità di guida, pena la marginalizzazione.
Lo scenario attuale sta portando le organizzazioni a interrogarsi su come strutturare la governance dell’AI, e in questo contesto emergono tre possibili traiettorie evolutive del ruolo del Cdao, descritte da Gartner come: Expert D&A Leader, Connector Cdao e Pioneer Cdax. Nel primo caso, il Cdao mantiene una funzione tecnica e trasversale, con responsabilità sulla gestione integrata dei dati, sulla business intelligence, sui sistemi di reporting e sulle piattaforme. Questo profilo tende a essere collocato nell’area IT e funge da esperto centrale di riferimento.
Nel secondo caso, il Cdao assume un ruolo di orchestratore strategico, capace di integrare le soluzioni di dati e analytics all’interno dei prodotti e servizi destinati ai clienti finali e ai CxO. Qui il Cdao agisce come ponte tra funzioni di business e dominio tecnologico, guidando l’agenda AI con una visione end-to-end.
Il terzo profilo, infine, è quello del pioniere: una figura ibrida, evoluta, che unisce le competenze di chief data officer, data scientist e innovatore digitale. Questo ruolo è chiamato a farsi carico non solo della trasformazione tecnologica ma anche degli aspetti etici e di governance. Il “pioneer CdaX”, secondo Gartner, sarà sempre più un “change agent trasversale, abilitato a guidare iniziative complesse e a rappresentare un punto di riferimento etico nell’uso dell’AI”.
Gli AI agent al servizio di dati e analytics
Il Summit dedica un ampio spazio anche all’analisi di una delle evoluzioni più promettenti e complesse dell’intelligenza artificiale: l’affermazione degli Agenti AI. Birgi Tamersoy, senior director analyst di Gartner, affronta allora il tema sottolineando come gli agenti, dotati di comportamento autonomo, “rappresentino una risposta efficace all’aumento della complessità nei sistemi aziendali”. Gli AI Agent non si limitano a eseguire task predefiniti, ma sono in grado di adattarsi dinamicamente al contesto e di prendere decisioni in autonomia, aprendo la strada a nuovi paradigmi organizzativi.
L’invito di Gartner ai Cdao è allora di iniziare fin da subito a identificare i contesti in cui tali agenti possano generare un impatto significativo, sfruttando le loro capacità intrinseche. Per farlo, è necessario preparare i team di ingegneria del software a nuovi modelli progettuali, in cui le pratiche tradizionali dovranno essere riviste alla luce di una maggiore autonomia operativa degli agenti. Inoltre, l’adozione di questi strumenti implica un salto di maturità anche sul piano culturale: Gartner raccomanda l’implementazione di un programma di alfabetizzazione AI esteso, in grado di fornire una comprensione solida delle tecniche di AI composita alla base degli agenti intelligenti.
Infine, Tamersoy suggerisce di esplorare l’uso di ambienti simulativi software come laboratorio di sperimentazione. Questi ambienti permettono di testare il comportamento degli agenti AI in condizioni controllate, offrendo insight preziosi su affidabilità, scalabilità e potenziali implicazioni etiche. In prospettiva, la capacità di integrare AI Agent all’interno delle architetture digitali aziendali rappresenterà una nuova frontiera per i Cdao, chiamati a governare non solo il dato, ma anche l’autonomia decisionale delle macchine.
Nel filo rosso da seguire, proposto da Gartner in occasione di Data & Analytics Summit 2025, i chief data & analytics officer vivono un passaggio critico. Non più solo custodi della qualità e dell’integrità dei dati, ma architetti della trasformazione AI delle imprese. In questo nuovo scenario, la capacità di costruire fiducia, orchestrare strategie, dimostrare impatto e affrontare le implicazioni etiche dell’AI diventa il vero discrimine tra leadership e marginalità.
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