BearingPoint – multinazionale indipendente di consulenza strategica, manageriale e tecnologica – pubblica il nuovo report “Resilient and agentic organizations: How agentic AI is reshaping governance, talent, and enterprise architecture”. Lo studio evidenzia come solo il 7% delle organizzazioni abbia integrato pienamente l’AI a livello enterprise, sottolineando l’urgenza per i leader C-level di andare oltre i progetti pilota e incorporare l’AI nel cuore dei propri modelli operativi, preparandosi alla prossima frontiera: l’AI agentica.
A partire da un sondaggio globale che ha coinvolto 1.010 executive senior in vari settori e aree geografiche, tra cui l’Italia, oltre che dall’esperienza diretta di BearingPoint con i propri clienti, il report identifica i cambiamenti strutturali, culturali e di governance necessari per rendere operativa l’intelligenza artificiale agentica su larga scala. Fornisce inoltre una roadmap per trasformare le aziende in imprese resilienti e adattive, in grado di prosperare in un mondo in cui gli agenti AI agiscono, prendono decisioni e collaborano in tempo reale.
“L’AI è la nuova spina dorsale della competitività,” ha dichiarato Claudio Brusatori, Partner e Practice Leader, BearingPoint Italia. “L’intelligenza artificiale Generativa può aver catalizzato i riflettori, ma il vero punto di svolta è l’AI agentica. Le aziende che ripensano e ricostruiscono i propri ‘target operating model’ attorno ad architetture agentiche non solo guadagneranno in efficienza, ma definiranno anche il ritmo dell’innovazione e della resilienza nei loro settori.”
Risultati chiave dello studio sull’AI di BearingPoint
Lo studio rivela un divario crescente tra leader e ritardatari nell’adozione dell’intelligenza artificiale, mentre le organizzazioni sono alle prese con numerose sfide, dalla scalabilità, al disallineamento della forza lavoro, alla lenta adozione delle architetture di AI agentica di nuova generazione.
- Divario di maturità: il 26% delle organizzazioni è andato oltre le fasi pilota scalando l’AI nelle operazioni core, mentre il 20% resta esitante e rischia di rimanere indietro. Tra gli ostacoli principali figurano la regolamentazione (47%), le infrastrutture legacy (35%) e la resistenza al cambiamento (26%).
- Doppia sfida per la forza lavoro: il 92% segnala fino al 20% di overcapacity in ruoli legacy, mentre il 94% lamenta carenze superiori al 30% nelle competenze critiche per l’AI. Tuttavia, meno della metà (46%) integra la pianificazione della forza lavoro nella propria trasformazione AI.
- Scalabilità insufficiente: scalare i progetti AI rimane una criticità. Solo l’8% degli executive dichiara che le proprie iniziative AI sono state pienamente scalate e stanno raggiungendo le aspettative iniziali.
- Architetture di AI agentica*: oltre la metà delle organizzazioni (54%) si trova ancora nelle fasi iniziali; solo il 7% segnala una scalabilità enterprise-wide. Mentre il 17% prevede un’adozione completa entro 1–2 anni, la maggioranza (71%) la colloca tra 3–7 anni—evidenziando il rischio crescente per chi non riesce a superare la fase pilota.
*Framework di progettazione che consentono una collaborazione fluida tra agenti AI autonomi e dipendenti umani.
Implicazioni strategiche per i leader
Sebbene l’efficienza resti il beneficio più immediato della scalabilità AI, la ricerca evidenzia un vantaggio competitivo più ampio per chi è disposto a riprogettare i propri modelli operativi attorno a sistemi agentici. Queste organizzazioni non si limitano ad automatizzare processi, ma creano nuove classi di flussi di lavoro e strutture decisionali potenziate dall’AI.
I dati sulla forza lavoro evidenziano la sfida duplice: gestire l’eccesso di capacità in ruoli legacy e affrontare al contempo le carenze di talenti critici per l’intelligenza artificiale. I leader devono investire in reskilling e workforce planning con la stessa velocità con cui scalano la tecnologia AI. Senza questo allineamento, anche le strategie più ambiziose rischiano di arenarsi.
La governance emerge inoltre come fattore decisivo. Le organizzazioni che hanno successo con l’intelligenza artificiale agentica sono quelle che integrano accountability e tracciabilità nei sistemi sin dall’inizio.
Dai progetti pilota alle piattaforme: il blueprint per la trasformazione
Fasi pilota e proof of concept non sono più sufficienti: serve un approccio più ampio e integrato. Per raggiungere scalabilità e impatto, le organizzazioni devono:
- Trasformare i sistemi enterprise e la governance, incorporando gli agenti AI al cuore dei processi e non considerandoli accessori.
- Ripensare i modelli operativi end-to-end con processi eseguibili dagli agenti, team ibridi uomo-agente e flussi di lavoro adattivi.
- Sviluppare framework di governance scalabili che estendano i diritti decisionali agli agenti digitali, garantendo al contempo supervisione e compliance.
- Sincronizzare la trasformazione AI con l’evoluzione della forza lavoro, assicurando che ruoli, competenze e cultura si adattino allo stesso ritmo attraverso una roadmap unica e integrata.
Questi elementi insieme costituiscono un blueprint per scalare la trasformazione AI a livello enterprise. Le aziende che integrano più rapidamente l’AI agentica nel proprio core operativo creeranno vantaggi strutturali difficili da replicare per i concorrenti. Chi invece rimane nella fase sperimentale rischia di perdere non solo efficienze di breve termine, ma anche la propria posizione di mercato in settori che si stanno rapidamente rimodellando o reinventando.
“I vincitori dell’era agentica saranno coloro che agiranno con urgenza,” aggiunge Piergiorgio Stano, Data, Analytics & AI Lead, BearingPoint Italia.“Ogni mese perso è un mese in cui i concorrenti avanzano. Il divario di maturità si sta ampliando e le organizzazioni che aspettano non solo resteranno indietro in termini di efficienza, ma rischiano di perdere la capacità di essere leader in innovazione, resilienza e fiducia dei clienti.”
