Il report Global AI Report 2026 di NTT Data descrive l'AI in azienda come un fattore ormai misurabile in termini di performance e competitività, capace di incidere direttamente su ricavi e marginalità quando viene governata con una logica industriale e non esplorativa. Qualcosa che abbiamo già sentito dire molte volte, ma stavolta i dati danno molti indizi su come e perché ci sono dei vincitori e dei vinti.
Il punto di partenza dello studio è il confronto tra aziende che usano l’AI come leva strutturale e organizzazioni che, pur avendo avviato iniziative, faticano a trasformarle in risultati. NTT DATA identifica un gruppo ristretto, pari al 15% del campione, classificabile come “leader dell’AI”: sono aziende che hanno redatto una strategia chiara, un modello operativo maturo e un’esecuzione efficace su come portare l’IA nei processi, creando un set di competenze in grado di sfruttare l’AI in maniera diffusa e non episodica.
Le aziende top performer, secondo il report, mostrano una probabilità 2,5 volte maggiore di superare il 10% di crescita dei ricavi, con un valore che in Europa sale a 2,9 volte, e hanno oltre tre volte la probabilità di raggiungere margini di profitto pari o superiori al 15%. Questi indicatori dicono che l’AI non è solo efficienza o automazione, ma un acceleratore di crescita e di redditività quando entra nel cuore dei processi e delle scelte strategiche.
La ricerca si basa su 2.567 senior executive intervistati in 35 Paesi e 15 settori, con una composizione che include C-suite e profili apicali in ambiti come tecnologia, manifatturiero, banking e servizi finanziari, sanità e consumer. In altre parole, non si tratta di una fotografia limitata alle aziende “native digital”, ma di un’indicazione che attraversa filiere e mercati, utile per chi deve decidere investimenti e priorità in contesti complessi.
Il report insiste anche su un cambio di responsabilità: l’AI è diventata materia da consiglio di amministrazione, non un tema lasciato al solo CIO o a un centro di competenza. Yutaka Sasaki, Presidente e CEO di NTT DATA Group, sottolinea che la governance dell’AI richiede un’agenda che coinvolga l’intera organizzazione e che i leader la stanno già utilizzando per differenziarsi, crescere e reinventare il modo in cui persone e macchine generano valore. La conseguenza, per i manager, è concreta: l’AI va trattata come una scelta di posizionamento, con implicazioni su modello operativo, risk management e competitività di lungo periodo.
Strategia: l’AI come motore centrale di crescita e leva di vantaggio competitivo
Nella lettura proposta da NTT DATA, la differenza tra chi “fa AI” e chi “vince con l’AI” non è tanto nella presenza di un algoritmo o di una piattaforma, quanto nella capacità di collegare l’iniziativa tecnologica a un obiettivo economico e di mercato. I leader dell’AI, infatti, considerano l’AI un motore centrale di crescita e modellano la strategia di conseguenza, evitando che resti una somma di progetti scollegati.
Il primo elemento è l’allineamento tra AI e strategia aziendale. I top performer accelerano perché stringono il legame tra priorità di business e roadmap dell’AI, trasformando focus e velocità in risultati finanziari. Qui il tema non è “fare presto” in astratto, ma scegliere le direttrici in cui l’AI può generare impatto su ricavi, tasso di abbandono, time-to-market, qualità del servizio o produttività misurabile.
Il secondo elemento riguarda l’approccio end-to-end. Il report evidenzia come i leader puntino su ambiti ad alto valore e li ripensino dall’inizio alla fine, non limitandosi a inserire l’AI come “aggiunta”. È una differenza cruciale per il business: un intervento parziale spesso produce miglioramenti locali, mentre un redesign completo può cambiare il costo unitario di erogazione, la qualità percepita dal cliente e la capacità di scalare. In questa logica, l’AI diventa un modo per ridisegnare i flussi di lavoro, riducendo attriti e aumentando la consistenza dei risultati.
Un passaggio particolarmente interessante per chi gestisce budget e investimenti è quello che NTT DATA definisce “effetto volano”. I pionieri attivano un ciclo virtuoso di reinvestimento, in cui i primi successi alimentano nuove risorse e accelerano l’adozione. Questo sposta la conversazione dal “costo dell’AI” al “costo dell’inazione”: se l’AI produce benefici misurabili, la capacità di reinvestire rapidamente diventa una forma di vantaggio competitivo, perché consente di accumulare competenze, dati, processi e asset tecnologici prima dei concorrenti.
Infine, il report introduce un concetto che tocca direttamente la struttura dei mercati: la “reinvenzione del core”. I leader non si accontentano di integrazioni superficiali ma ricostruiscono le applicazioni core integrando l’AI fin nelle fondamenta. Q uesto significa che l’AI è una trasformazione dell’architettura e del modo in cui l’azienda crea e cattura valore. Chi aggiorna il core può guadagnare elasticità e velocità, ridurre il debito tecnico e preparare l’organizzazione a nuovi modelli operativi e nuovi servizi, con effetti potenzialmente rilevanti su pricing, differenziazione e customer experience.
Esecuzione: infrastrutture, persone, governance e partner come moltiplicatori di valore
E se la strategia definisce dove andare, l’esecuzione decide chi arriva davvero. NTT DATA descrive i leader dell’AI come organizzazioni che costruiscono basi tecnologiche solide, valorizzano le persone, impostano un’adozione strutturata, applicano una governance efficace e scelgono partner altamente qualificati. In altri termini, traducono la visione in capacità operative, riducendo i rischi tipici della fase di scalabilità.
Il primo tassello è la sicurezza su scala, un tema che per molte imprese europee è ormai inseparabile dal concetto di sovranità e controllo dei dati. I leader costruiscono stack scalabili e sicuri, localizzano o riposizionano infrastrutture per soluzioni di AI privata e sovrana e investono per rimuovere i colli di bottiglia. Dal punto di vista del business, è un passaggio determinante: senza infrastrutture adeguate, l’AI resta confinata in proof-of-concept; con infrastrutture coerenti, può diventare una piattaforma di produttività e innovazione continua, riducendo anche l’esposizione a rischi normativi e operativi.
Poi c’è la dimensione del capitale umano, spesso fraintesa nel dibattito pubblico. Il report sottolinea un approccio “expert-first”: i leader usano l’AI per amplificare l’impatto dei professionisti più esperti, non per sostituirli. L’AI deve diventare una leva per aumentare la capacità di decisione e di delivery dove conta di più, riducendo tempi e complessità, e creando un effetto moltiplicatore sulle competenze chiave che sostengono qualità, innovazione e gestione del rischio.
L’adozione, inoltre, viene trattata come trasformazione e non come rollout tecnologico. I top performer affrontano l’AI come un programma di cambiamento duraturo, con change management capace di ridurre resistenze e aumentare l’uso reale. È un punto che impatta direttamente il ROI: senza adozione, anche la migliore piattaforma resta sottoutilizzata; con un cambiamento ben guidato, l’AI entra nel quotidiano e produce benefici ripetibili, misurabili e scalabili.
La governance, nel report, è la condizione che rende sostenibile la crescita. I leader centralizzano la governance dell’AI, formalizzano una supervisione enterprise e affidano a figure dedicate, come i Chief AI Officer (CAIO), la gestione del rischio e l’allineamento dell’innovazione. Qui la posta in gioco è duplice: da un lato mitigare rischi di compliance, sicurezza e reputazione; dall’altro evitare la frammentazione in iniziative non governate che creano costi nascosti, incoerenze tecnologiche e debito organizzativo.
Infine, entra in scena la leva dei partner. NTT DATA evidenzia che la crescita dei top performer è anche trainata da collaborazioni esterne, con apertura a modelli basati sugli outcome e sulla condivisione dei risultati. Per il management questo significa ripensare procurement e modelli contrattuali: non solo fornitura di tecnologia, ma partnership in cui obiettivi, misure e responsabilità sono più vicini ai KPI di business. Abhijit Dubey, CEO e CAIO di NTT DATA, Inc., sintetizza la logica: una volta allineate strategie di AI e business, la mossa più efficace è scegliere uno o due ambiti ad alto valore e ridisegnarli end-to-end, sostenendo il tutto con governance solida, infrastrutture moderne e partner di fiducia, così da trasformare i progetti pilota in profitti e ottenere un vantaggio reale sul mercato.