L’intelligenza artificiale supera la fase sperimentale e diventa fattore strutturale di competitività. Non si tratta più di singoli progetti pilota o di iniziative isolate guidate dall’IT, ma di una trasformazione che incide direttamente su crescita, marginalità, rischio e modelli operativi. È il messaggio di 2026 Global AI Report: A Playbook for AI Leaders di Ntt Data, che analizza come almeno un “ristretto” gruppo di organizzazioni stia già traducendo la propria visione di AI in risultati economici misurabili. Solo il 15% delle aziende intervistate, infatti, può essere classificato come AI leader: si parla in questo caso di realtà con strategia chiara, livello di maturità avanzato e ritorni economici superiori alla media. Eppure è proprio questo segmento a registrare performance complessive nettamente migliori rispetto al resto del campione, dimostrando che la leadership nell’AI coincide anche con la leadership di business. Entriamo nei dettagli.
Global AI Report, la metodologia
Il report si basa su una ricerca primaria condotta tra settembre e ottobre 2025 su un campione bilanciato di 2.567 senior decision-maker di 35 Paesi e individuati tra 15 settori industriali. Il 53% dei rispondenti proviene da grandi imprese IT e il 47% da organizzazioni non-IT, con una forte rappresentanza C-level (79%). L’indagine copre cinque macro-regioni: Asia Pacific (872 rispondenti), Europa (745), Nord America (575), America Latina (300) e Africa (75). Per definire i “leader nell’AI”, Ntt Data adotta tre criteri stringenti: strategia AI ben definita o in fase avanzata, maturità, e profitti significativamente superiori derivanti dall’adozione dell’AI. Su 2.567 organizzazioni, 397 (15%, appunto) rientrano in questa categoria, mentre 516 sono classificate come “ritardatarie” e 1.654 risultano in posizione intermedia.
Crescita e margini, i numeri del vantaggio competitivo
I dati mostrano una correlazione netta tra maturità AI e performance economica. Il 62,8% degli AI leader registra una crescita dei ricavi superiore al 10% nell’ultimo esercizio fiscale, contro il 25,3% delle altre organizzazioni. Analogamente, il 33,8% delle aziende migliori opera con margini pari o superiori al 15%, rispetto al 9,4% degli altri. In termini probabilistici, le organizzazioni AI leader sono quasi 2,5 volte più propense a superare il 10% di crescita e 3,6 volte più inclini a operare con margini elevati. E in Europa questo differenziale è ancora più marcato, arrivando a 2,9 volte per la crescita dei ricavi. La distribuzione settoriale è ampia, ma con concentrazioni superiori alla media in assicurazioni, beni di largo consumo, Tmt (tecnologia, media e telecomunicazioni), retail e lifescience. Segnale che la leadership AI non è prerogativa esclusiva del tech, ma attraversa verticalmente l’economia.
L’AI come strategia di business
Uno degli elementi distintivi delle aziende del gruppo ristretto già mature nell’utilizzo dell’AI è l’integrazione tra strategia AI e strategia di business.
L’83,6% delle organizzazioni che dichiarano un allineamento completo tra AI e business strategy registra un incremento di profitto pari o superiore al 5% grazie all’AI, contro il 58% di chi non ha alcun allineamento. Non solo: il 46,1% dei leader adotta un approccio “muoviti veloce e guida il mercato”, contro il 25,4% dei ritardatari. Questo orientamento alla velocità non è improvvisazione, ma decisione consapevole di posizionare l’AI al centro della competitività.
Come afferma Yutaka Sasaki, presidente e Ceo del gruppo Ntt Data, “la leadership nell’Ai è ormai sinonimo di leadership aziendale”, con l’AI che diventa il vero sistema operativo dell’impresa, ridefinendo leve economiche e priorità di governance.
Le aziende guida poi non disperdono risorse in una miriade di use case marginali, ma si concentrano su domini ad alto valore e riprogettano i workflow end-to-end. Il 73,3% utilizza l’AI nel front office (marketing, sales, customer service), contro il 44% dei ritardati. Nell’ambito back e mid-office, l’adozione sale all’85,6% tra i leader, rispetto al 71,1% delle aziende più indietro. Questa combinazione di front e back transformation consente di ottenere sia incremento dei ricavi sia efficienza operativa. L’AI-native enterprise, descritta nel report, integra quindi ragionamento, feedback e self-correction in architetture capaci di adattarsi dinamicamente alle condizioni di business.
Effetto volano, gli investimenti si autoalimentano
Il cosiddetto effetto volano rappresenta un’altra leva distintiva. Il 68,2% del gruppo guida definisce “molto significativo” il proprio investimento in AI, contro il 34,6% delle altre organizzazioni. Inoltre, il 64,5% prevede un incremento significativo degli investimenti nei prossimi due anni. Il successo iniziale alimenta nuovi budget e nuove iniziative, in un ciclo virtuoso che rafforza il vantaggio competitivo. È interessante notare come il 54,5% dei chief software officer e il 48,3% dei Ceo si dichiarino “estremamente fiduciosi” nella capacità dell’AI di generare nuovi flussi di ricavo, mentre i Cfo appaiono più cauti (38,8%).
Le aziende migliori con l’AI non si limitano ad aggiungere Api AI su applicazioni legacy. Il 34,5% di esse ha risviluppato le applicazioni core con l’AI embedded, contro il 14,5% dei ritardatari. Questo approccio riduce debito tecnico e frammentazione. Sul fronte del deployment, il modello più diffuso è una scelta di hybrid AI con una scelta di co-innovazione. Inoltre, il 45,3% persegue soluzioni bespoke (quelle progettate su misura per esigenze specifiche) in collaborazione con system integrator strategici. La sicurezza su scala è poi prioritaria: il 31,5% dei leader indica stack scalabili e sicuri come priorità chiave, contro il 22,1% dei “laggard”. Il 59,4% segnala la sovranità dei dati cross-geography come preoccupazione di governance principale, evidenziando l’importanza crescente di private e sovereign AI.
L’esperto di AI gestisce il cambiamento
Contrariamente a una narrativa sostitutiva, i leader adottano un approccio “expert-first”. Il 28,9% privilegia l’empowerment dei dipendenti esperti con strumenti AI. L’obiettivo è amplificare competenze, non eliminarle. Parallelamente, il 45,3% delle aziende AI leader tratta l’adozione dell’AI come programma di change management enterprise-wide, contro il 34,3% delle aziende più indietro. E il 73% dichiara un sentiment positivo e proattivo verso l’AI, segnale di una cultura organizzativa pronta alla trasformazione.
La governance rappresenta un altro discrimine. Il 55,9% dei leader adotta un modello centralizzato ed il 77,8% dispone di un chief AI officer (Caio) dedicato e il 28% affida al Caio la responsabilità del rischio enterprise AI. Il chief AI officer assume tre mandati chiave: orchestrazione strategica, integrazione operativa e traduzione culturale tra board e funzioni tecniche. Come sottolinea Abhijit Dubey, Ceo e, appunto, Caio di Ntt Data, “la mossa più efficace è scegliere uno o due ambiti in grado di generare valore rimarchevole e ridisegnarli end-to-end con l’AI”.
Infine, le aziende che fanno meglio accelerano il time-to-value attraverso l’ecosistema di partner. Il 39,3% punta su collaborazioni esterne strategiche e il 46,4% è aperto a modelli di procurement basati su revenue sharing o gainsharing .
Il report di Ntt Data evidenzia come la leadership nell’AI non sia una questione di sperimentazione tecnologica, ma di disciplina strategica, governance, infrastruttura e cultura organizzativa. Le aziende che trattano l’AI come motore di crescita strutturale – ricostruendo core applicativi, investendo in sicurezza, valorizzando talenti e centralizzando la governance – stanno già ampliando il divario competitivo.
L’AI, quindi, non è più un abilitatore della strategia: è la strategia stessa.
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