In questi mesi si è sentito dire spesso che le aziende non riescono a trarre grandi benefici dai progetti AI che stanno cercando di implementare. A sorpresa, però, secondo la ricerca “The ROI of Gen AI and Agents” condotta da Snowflake su 2.050 organizzazioni in tutto il mondo, ben il 92% delle imprese che sta usando l’AI generativa riesce a trarne un profitto diretto e quantificabile, addirittura, in un ritorno medio del 49% sugli investimenti. In termini pratici, per ogni dollaro investito le organizzazioni ottengono 1,49 dollari, un valore in crescita del 20% rispetto all’anno precedente. Il fenomeno è confermato anche a livello executive, dove tre quarti dei C-level dichiarano ROI positivo, mentre solo il 5% riporta risultati stabili.
L’agentic AI promette ritorni del 47% in un mercato italiano in forte crescita
Il dato più significativo riguarda l’adozione dell’agentic AI, sistemi autonomi in grado di prendere decisioni e agire senza supervisione continua. Secondo la ricerca, il 32% delle organizzazioni ha già agenti AI in produzione, mentre il 57% ha piani definiti o progetti già operativi. Le aziende che stanno investendo in questa nuova generazione di automazione si aspettano un ROI medio del 47% nei prossimi 12 mesi, confermando che l’agentic AI rappresenta il prossimo salto evolutivo dell’intelligenza artificiale aziendale.
Le applicazioni più diffuse riguardano customer support autonomo (61%), IT operations, cybersecurity e analytics avanzati, con casi d’uso che includono assistenza in tempo reale, classificazione dei ticket, troubleshooting multi-step e automazione dei workflow.
Il contesto italiano conferma l’accelerazione globale, ma evidenzia anche un divario strutturale tra grandi imprese e PMI. Secondo l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, il mercato AI nazionale ha raggiunto 1,8 miliardi di euro nel 2025, con una crescita del 50% rispetto al 2024.
L’AI generativa rappresenta il 46% del mercato complessivo, segno di una rapida diffusione delle tecnologie conversazionali e dei modelli generativi. Tuttavia, il 71% delle grandi imprese ha avviato almeno un progetto AI, mentre solo l’8% delle PMI ha fatto lo stesso. Il divario emerge anche nell’adozione operativa: l’84% delle grandi aziende ha acquistato licenze per strumenti di AI generativa, con un aumento del 31% in un anno, ma solo una su cinque utilizza l’AI in modo pervasivo su più funzioni aziendali.
Shadow AI: oltre metà dei dipendenti usa strumenti non approvati
La ricerca evidenzia anche un fenomeno in crescita, quello della Shadow AI, con oltre la metà dei lavoratori che dichiara di utilizzare strumenti di intelligenza artificiale non autorizzati dall’azienda. Il dato diventa ancora più rilevante considerando che il 66% dei C-level business ammette lo stesso comportamento.
Le motivazioni principali riguardano la mancanza di funzionalità negli strumenti ufficiali e processi di approvazione troppo lenti, mentre solo un terzo degli utenti indica come motivo la volontà di velocizzare il lavoro.
Questo scenario espone le organizzazioni a rischi di sicurezza, fuga di dati sensibili e violazioni normative, soprattutto in vista dell’entrata in vigore dell’AI Act europeo. Nonostante questo, solo il 9% delle grandi aziende italiane dispone oggi di un modello strutturato di governance AI.
L’AI crea lavoro: saldo occupazionale positivo nel 69% dei casi
Contrariamente ai timori diffusi, lo studio evidenzia un impatto occupazionale complessivamente positivo. Quasi quattro quinti delle aziende riportano creazione di posti di lavoro, mentre meno della metà registra solo job creation e solo l’11% segnala esclusivamente perdite. Nel 69% dei casi in cui si verificano sia creazione sia riduzione di ruoli, il saldo netto è positivo. Le aree con maggiore crescita occupazionale sono cybersecurity (+21%), IT operations (+16%) e sviluppo software (+12%).
I ruoli più colpiti riguardano invece posizioni entry-level (63%), middle management (46%) e consulenti senior (41%). Il customer support registra il divario più marcato, con il 37% delle aziende che ha ridotto questi ruoli e solo il 15% che li ha incrementati. In Italia, la domanda di competenze AI è quasi raddoppiata nel 2025, con tre quarti delle offerte di lavoro qualificate che richiedono skill legate all’intelligenza artificiale. Il 64% dei lavoratori italiani investe autonomamente nella formazione AI, dato che posiziona il Paese ai primi posti in Europa.
Il vero collo di bottiglia: dati non pronti per l’AI
Nonostante l’adozione crescente, la ricerca Snowflake evidenzia una criticità strutturale: solo il 20% dei dati non strutturati è AI-ready, mentre per i dati strutturati la quota sale a circa un terzo.
Il 65% delle aziende dichiara che rompere i silos informativi è difficile, il 62% fatica a misurare la qualità dei dati e la stessa percentuale incontra difficoltà nel prepararli per l’AI. Nonostante ciò, il 92% delle organizzazioni utilizza dati proprietari per addestrare o ottimizzare LLM, segno di una forte dipendenza dal patrimonio informativo interno. Il 94% delle aziende afferma di investire nella unificazione del data estate, mentre l’89% identifica nel data engineering la competenza chiave per il successo dei progetti AI.