04/06/2026L’AI non è solo una questione di ROI
9 aziende su 10 tra gli early adopter di agenti AI dichiarano già un ritorno positivo sull'investimento in AI generativa.
Questo è il numero di apertura del report "The ROI of AI 2025" di Google Cloud - 3.466 senior leader intervistati a livello globale
Il messaggio è chiarissimo: l'era dello "stiamo valutando l'AI" è finita. Ora si deploya, si scala, si misura.
Ma vale la pena fermarsi un secondo a capire il report, prima di giungere a conclusioni affrettate.
Il quadro che emerge è questo: il 52% delle organizzazioni che usa la GenAI ha già agenti AI in produzione. Il 39% ha più di 10 agenti deployati.
I benefici dichiarati riguardano soprattutto produttività (70%), customer experience (63%), crescita del business (56%) e marketing (55%).
Gli "early adopter agentici" - cioè chi dedica almeno il 50% del budget AI agli agenti - se la passano decisamente meglio: più ROI, più deployment, più anni di esperienza in produzione.
La narrativa è quella del flywheel: chi inizia prima accumula vantaggio, il ROI giustifica più investimento, che genera più ROI.
Ok, ma cosa significa per noi?
Il problema non è nei dati, ma in chi li possiede.
Teniamo a mente che il report è commissionato da Google Cloud e che il campione è fatto di senior executive di aziende con revenue superiore a 10 milioni di dollari, che stanno già usando la GenAI in produzione.
Non è rappresentativo del mercato, ma alla meglio una selezione di chi è già in partita.
È un po' come chiedere ai maratoneti se correre fa bene alla salute. Tecnicamente sì, ma non è il tuo punto di partenza.
Questo non rende i dati falsi. Li rende ottimisticamente selezionati.
E per chi lavora nell'AI Adoption è una distinzione che conta moltissimo quando si costruisce un business case o si gestisce l'aspettativa di un cliente.
Cosa invece ci sembra reale e utile
Detto questo, ci sono insight che trovano conferma anche nella nostra esperienza sul campo:
Il C-suite sponsorship fa la differenza. Il 78% delle org con forte sponsorship C-level vede ROI ora. Non è una correlazione scontata: è la differenza tra un pilota dimenticato in un drawer e qualcosa che va in produzione.
I quick win agentic sono su task ripetitivi e ad alto volume. Customer service, tech support, security ops: non a caso sono i use case più maturi. Non perché siano "sexy", ma perché il ROI è misurabile e il rischio è gestibile.
La security come prima barriera. Il fatto che privacy e sicurezza siano la principale preoccupazione nella scelta dei provider LLM (37%) è coerente con tutto quello che sentiamo dai clienti enterprise. Non è paura dell'AI: è governance reale.
L'Agentic AI sta crescendo, e il framework a tre livelli del report - simple tasks → AI agent applications → multi-agent workflows - è utile per capire dove si trova un'organizzazione.
La maggior parte delle organizzazioni è ancora tra il livello 1 e il 2.
Il livello 3 - quello in cui gli agenti si coordinano autonomamente per gestire workflow complessi - è ancora per early adopter con budget e tolleranza al rischio elevati.
Il salto da un chatbot a un agente davvero autonomo non è lineare: richiede dati puliti, integrazione con sistemi legacy, governance robusta, e - il fattore più sottostimato - persone che cambiano il modo in cui lavorano.
Ma attenzione a una trappola sottile: il report non misura quante aziende hanno provato a deployare agenti e non ci sono riuscite.
Non misura i progetti morti in silenzio, i pilot che non sono mai andati in produzione, i casi in cui "vedere ROI" significava qualcosa di molto più tranquillo di quanto ci si aspetti.
Questo non scala con il budget, ma con il tempo, con la fiducia, con la fatica organizzativa che non appare in nessuna dashboard sul ROI.
E tra tutte le aree di investimento prioritario per accelerare l'adozione AI, al primo posto - con il 42% - c'è "allineare business e tecnologia per supportare il change management".
Più dei dati di qualità, più del compute, più della governance tecnica.
Tutti sanno che il collo di bottiglia è nelle persone, ma poi i titoli restano "207% ROI in tre anni" e il change management viene citato come "area di investimento", non come il vero territorio dove i progetti AI muoiono.
Il 74% dice di vedere ROI entro il primo anno. Ma ROI su cosa, esattamente?
Su KPI di produttività auto-riportati da executive ottimisti, o su metriche finanziarie verificabili?
Il change management viene citato come "area di investimento", non come il vero territorio dove i progetti AI muoiono.
Non ti sembra incoerente?
Non è che i CEO magicamente fanno funzionare l'AI.
È che senza budget dedicato, mandato esplicito e accountability dall'alto, i progetti AI muoiono di morte lenta: pilot eterni, nessun deployment, nessun dato reale su cui misurare il ritorno.
Se lavori sull'AI Transformation, queste sono le conversazioni che contano.
Non "qual è il ROI atteso?", ma: chi si prende la responsabilità del risultato? E di quali risultati stiamo davvero parlando?
Il report non fa queste domande, non è il suo lavoro: è uno strumento di marketing, un onesto strumento di marketing, tutto sommato.
Ma i trend che descrive sono reali e coerenti con quello che vediamo sul campo: le aziende stanno smettendo di chiedersi se usare l’AI, e stanno cominciando a chiedersi come scalare quello che già funziona.
L'Agentic AI funziona - ma funziona per chi ha già la casa in ordine: dati puliti, governance, sponsorship, e soprattutto la chiarezza su cosa si sta cercando di ottenere.
Ma inquadrare il tutto solo in termini di ROI è troppo riduttivo ed è il modo più efficace per non vedere cosa sta succedendo davvero.
Se ti interessa approfondire, abbiamo pubblicato un’analisi del report sul nostro blog!
Giacomo Ciarlini - CIO - Datapizza
Simone Conversano - AI Transformation Specialist - Datapizza