Era a Boston Roberta Bavaro, director of Ecosystem and Select Territory di Ibm Italia, presente con i partner italiani a Think 2026 che, oltre ad essere l’evento dell’anno in cui Ibm svela la roadmap tecnologica, conferma lo stretto legame con l’ecosistema. Nella logica che nuove tecnologie e nuove competenze crescono insieme. Comanda l’AI, presente non solo nell’offerta rinnovata ma anche nella modalità di ingaggio, incentivo, strategia dei partner.
“Tecnologie, competenze e fiducia vanno di pari passo – esordisce dal palco milanese Bavaro, davanti a circa 300 partecipanti – ma serve dare una visione e gli strumenti per realizzarla. Ibm definisce la strategia, rende disponibile la tecnologia e l’ecosistema fa il resto rendendo concreta la realizzazione dei progetti”.
Negli ultimi mesi Ibm ha ridisegnato sia la strategia sia il modello di go-to market per crescere nel mercato delle piccole e medie imprese, con una organizzazione disponibile a lavorare sui clienti del territorio e con nuovi modelli di business. “Dal 1 luglio entrano in vigore i nuovi programmi e incentivi per i partner per rispondere a un mercato dinamico e complesso – puntualizza Bavaro -. I partner avranno rebate più alti se venderanno nel territori Select e con modelli a sottoscrizione As-a-Service, ci saranno nuovi incentivi per spingere il segmento delle Pmi, con focus sui prodotti AI che possono essere adottati facilmente e scalare velocemente”.
L’esempio di adozione dell’AI è Ibm stessa, “client zero delle proprie soluzioni ancora prima di portarle sul mercato” che ha testato il nuovo programma per il passaggio di opportunità ai partner. Un programma – lead passing – che entrerà in vigore il 12 giugno che si basa su un meccanismo gestito dall’AI.
“In pratica il lead passing decide a quale partner passare l’opportunità, valutando diversi parametri, tra cui il fatturato del partner, la sua esperienze, le competenze e le certificazioni ottenute. Ai partner verrà richiesta una collaborazione più stretta con Ibm: dal 13 giugno, quando al partner arriverà la segnalazione dell’opportunità da Ibm, avrà 48 ore per accettarla, per velocizzare la presa in carico del lavoro. Seguiranno confronto e verifiche settimanali”.
Il programma prevede che i partner possano accedere allo stesso percorso di formazione degli Ibmer, che promettono continui investimenti in tecnologia, anche con acquisizioni mirate (Confluent tra queste). “L’investimento sulle competenze viene confermato dagli analisti secondo i quali il leader aziendali ci riconoscono il valore delle competenze e dei processi ancora più del valore della tecnologia stessa. Ed è una leva per l’intero ecosistema: partner, distributori, Msp, Isv. Il tema rimane come dare forma al valore”. Ma ricorda Bavaro: “L’ecosistema non solo deve avere competenze sulle tecnologia ma competenze verticali di industria“.
Come creare valore
Secondo Nico Losito, general manager di Ibm Italia, ci sono tre requisiti fondamentali perché il valore venga generato: presenza e prossimità sul mercato, competenze professionali tecnologiche, leadership necessaria per guidare la trasformazione e il cambiamento. “Questi tre fattori sono il valore del nostro ecosistema, la nostra catena di trasmissione che fa succedere le cose sul mercato”.
Ma il punto rimane come lavorare insieme all’ecosistema per guidare la trasformazione in un mercato dove l’ adozione dell’AI è in ritardo rispetto alle aspettative.
Il Ceo Study 2026, di Ibm Institute for Business Value, non fa sconti sui numeri. L’AI procede lentamente: il 7% dei Ceo non vuole investire in AI, il 50% la sta sperimentando, il 30% sta efficientando la produttività, ma solo il 10% riesce a generare fatturato.
“In Italia, si sta creando un gap tra grandi imprese che si stanno concentrato sull’uso dell’AI e le Pmi ancora molto indietro, uno squilibrio importante tenendo conto che le Pmi rappresentano il 99% del nostro tessuto produttivo e che il 76% di loro non investe in AI. Anche l’uso improprio dell’AI nelle grandi aziende (shadow AI) apre nuove opportunità. Non sono convinto che le carenze economiche siano un fattore ostativo all’adozione, perché se si generasse un Roi ragionevole le aziende si convincerebbero. E’ più difficile risolvere il tema delle competenze. Ma la buona notizia è che la trasformazione deve ancora arrivare, con un’esplosione attesa da qui al 2030″.
Tre strade di avvicinamento
Secondo Losito l’adozione dell’AI da parte delle aziende deve seguire tre passaggi.
Il primo è adottare l’AI non come elemento aggiuntivo ai processi esistenti ma con un approccio nativo. “Impostare i processi AI first permette all’azienda di essere più agile (+67%), di ridurre il ciclo di produzione (74%), di puntare a una produttività maggiore. In Ibm con l’adozione dell’AI abbiamo risparmiato 4,5 miliardi di dollari”.
Il secondo passaggio è non accontentarsi di una AI generalista, ma capire qual è la migliore AI per ogni azienda, seguendo un approccio aperto che poggia su una AI Platform che consenta ad ogni azienda di essere creatrice dei propri modelli, “con il migliore mix di tecnologie e Llm per indirizzare task ben precisi”. Punto di partenza rimangono dati proprietari per creare modelli unici che danno vantaggio competitivo. “La migliore AI è quella che ogni cliente può costruire in base a se stesso”.
Il terzo passaggio, il più critico, è l’investimento di tempo e impegno sulle competenze. “Organigrammi e ruoli sono concetti che occorre sorpassare, serve passare da una organizzazione per trust a una organizzazione per mandati – precisa Losito -. Questo sta già succedendo in realtà più innovative dove il ruolo dei chief AI officer (Caio) è .già ricoperto nel 70% delle aziende enterprise, contro il 26% di due anni fa. Un segnale di cambio di organizzazione e di mentalità. ”All’interno di ogni azienda dobbiamo fare delle AI Literacy ma anche della AI Fluency, per rendere fluente l’utilizzo dell’AI, per familiarizzare con questa tecnologia il più possibile, per un reskilling interno significativo”.
Rimangono centrali pensiero critico e rapporti umani personali, soprattutto quando l’AI svolge task in autonomia va guidata e supervisionata dall’umano. “Human mindset è per noi la nuova era delle competenze, che rimane la sfida maggiore anche in Ibm in ogni passaggio tecnologico, da vivere senza panico, anche guardando alle rivoluzioni future”.
La prossimità del quantum
Il riferimento va alla prossima discontinuità del quantum computing che Federico Mattei, Quantum Ambassador di Ibm Emea, pone al 2029. Entro quella data arriveranno le prime macchine quantistiche su larga scala secondo la roadmap dei ricercatori Ibm, un data non troppo lontana.
“Non sono qui a parlarvi di futuro ma di presente – spiega Mattei -. Cerchiamo di capire qual è la strategia. L’obiettivo principale è portare il mondo dei computer quantistici nell’industria e nella ricerca, e se Ibm Research sta sviluppando computer quantistici in grado di performare meglio dei super computer attuali, fondamentale rimane collaborare con partner per costruire applicazioni per queste macchine, perché senza applicazioni non servono a nulla. Invito tutto il nostro ecosistema a sviluppare app per computer quantistici per facilitare i clienti ad utilizzarli”.
Di pari passo l’attenzione rimane alta sul quantum safe, con la previsione che entro il 2030 verranno migrati sul quantum tutti i sistemi ad alto rischio ed entro il 2045 tutti i restanti sistemi di sicurezza. “I clienti dovranno rinegoziare il proprio hardware e già i mainframe di nuova generazione permettono di utilizzare la crittografia quantum. Ma vanno supportarti nel percorso di migrazione, dove sarà fondamentale prima migrare gli use case ad alto rischio e poi gli altri”.
L’ecosistema di Ibm che dal 2016 ha usato la piattaforma quantum è una comunità di oltre 700mila persone, un numero molto elevato considerando che si tratta di una piattaforma non ancora matura.
A Think 2026 l’annuncio della nuova generazione del processore quantistico Ibm Quantum Nighthawk e i benefici per biologia, chimica e scienze della vita evidenziati nella collaborazione con la Cleveland Clinic, in grado di modellare una proteina composta da 12.000 atomi a dimostrazione che la meccanica quantistica sta uscendo dai laboratori ed è utilizzata in casi d’uso reali.
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