Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale ha dominato le agende tecnologiche delle aziende, ma oggi i leader sembrano attribuire una priorità maggiore all’infrastruttura che alimenta l’AI, piuttosto che all’AI stessa. Per la prima volta, infatti, i responsabili IT affermano che gli investimenti nelle piattaforme di data streaming sono più prioritari rispetto ad AI e machine learning.
Il dato emerge dal “Data Streaming Report 2026” di Confluent, basato sulle risposte di 4.625 responsabili IT in 14 Paesi, e sembra confermare una convinzione che Confluent sostiene da sempre: il vero valore dei dati si realizza quando questi possono circolare continuamente all’interno di un’organizzazione ed essere utilizzati nel momento e nel modo in cui servono, anziché rimanere confinati in sistemi disconnessi.
A mio avviso, più che indicare un ridimensionamento delle ambizioni legate all’AI, questo dato indica che le aziende stanno acquisendo maggiore consapevolezza su dove si concentri realmente il lavoro da portare avanti.
Cosa rivelano i dati
Lo studio rivela che il 49% degli intervistati indica le piattaforme di data streaming come una delle principali priorità strategiche per il 2026, rispetto al 45% che cita le soluzioni di AI e machine learning. Questa è un’inversione di tendenza rispetto all’edizione dello scorso anno, quando AI e machine learning si collocavano di poco al di sopra del data streaming. La gestione, la protezione e la governance dei dati raggiungono complessivamente l’88%, mentre la sicurezza rimane la categoria più prioritaria in assoluto, con il 96%.
Il cambiamento nel posizionamento relativo tra data streaming e AI suggerisce che un numero crescente di responsabili IT si stia interrogando sull’adeguatezza dell’infrastruttura dati su cui l’AI si basa. E, alla luce di quanto emerge dall’analisi sullo stato dei dati aziendali, questa preoccupazione è pienamente fondata.
Il problema infrastrutturale che si nasconde dietro le ambizioni dell’AI
Il report delinea un quadro coerente di ambienti dati sottoposti a forte pressione. Quasi tre quarti (72%) dei responsabili IT hanno riscontrato tre o più difficoltà nello scalare le iniziative di AI, proprio a causa della pressione che queste esercitano sui sistemi di gestione dei dati.
Queste pressioni potrebbero essere familiari a molti team aziendali. Il 74% degli intervistati indicano i silos di dati come una sfida importante o frequente, mentre il 72% segnala l’incoerenza delle fonti dati. Una percentuale analoga (71%) cita l’incertezza relativa alla data lineage, alla tempestività o alla qualità dei dati. Inoltre, il 60% dei responsabili IT afferma di dover affrontare contemporaneamente almeno cinque distinte sfide legate ai dati.
Sebbene non si tratti necessariamente di problemi nuovi, l’agentic AI ne ha modificato le conseguenze. Un dataset obsoleto o una fonte di dati incoerente un tempo potevano tradursi in un report pubblicato in ritardo o in una dashboard contestata. Quando lo stesso problema interessa un sistema di AI che supporta decisioni operative in tempo reale, il rischio si propaga più rapidamente e diventa più difficile da contenere.
Il sondaggio riflette questa realtà: la percentuale di intervistati che identifica un’infrastruttura insufficiente per l’elaborazione dei dati in tempo reale come una sfida importante o frequente è passata dal 61% nel 2025 al 72% nel 2026.
Cosa indica il cambiamento delle priorità
In primo luogo, cresce la consapevolezza che i progetti AI privi di solide basi dati producano risultati inaffidabili. Quasi tutti (94%) i responsabili IT intervistati affermano di aver riscontrato o di aspettarsi che il data streaming aumenti l’impatto dei propri investimenti nell’AI. Questo dato suggerisce che la maggior parte delle organizzazioni considera le due tecnologie complementari, piuttosto che in competizione tra loro. Investire nell’infrastruttura dati significa investire nei risultati dell’AI.
In secondo luogo, le evidenze sul ritorno sull’investimento (ROI) stanno diventando sempre più difficili da ignorare. Il sondaggio rileva che il 50% delle organizzazioni dichiara di aver ottenuto, o di prevedere di ottenere, un ROI pari ad almeno cinque volte l’investimento grazie al data streaming, mentre l’88% dichiara un ROI pari ad almeno il doppio. Un elemento particolarmente significativo è che, quanto più mature sono le capacità di data streaming di un’organizzazione, tanto più elevato è il ROI dichiarato. È questo il tipo di evidenza che orienta le decisioni di investimento.
In terzo luogo, e forse in termini più concreti, l’infrastruttura dati sta influenzando sempre di più la rapidità con cui le organizzazioni riescono a progredire nell’ambito della più ampia agenda tecnologica. La customer experience guida la classifica, con il 97% degli intervistati che dichiara di aver ottenuto, o di aspettarsi, benefici significativi dal data streaming. Seguono la cybersecurity e il risk management, entrambi al 93%.
Cosa significa tutto questo per i responsabili IT?
Ciò ha implicazioni pratiche sul modo in cui vengono elaborati e presentati i casi di investimento tecnologico. Un progetto di AI giustificato esclusivamente in base alle capacità di un nuovo modello è più difficile da difendere quando i dati che lo alimentano sono obsoleti o isolati in silos. Inquadrare l’investimento nell’infrastruttura dei dati come un prerequisito per le prestazioni dell’AI, piuttosto che come una voce di bilancio separata, tende a essere un argomento più persuasivo, e i dati del sondaggio lo confermano sempre di più.
Il divario di quattro punti percentuali tra lo streaming dei dati e l’AI come priorità strategica principale è esiguo in termini assoluti. Tuttavia, la direzione di questo cambiamento e le ragioni che lo determinano meritano di essere prese sul serio.
A cura di Diego Daniele, Country Leader Confluent Italia
