ZDNET riferisce che la maggior parte delle aziende non è pronta a scalare gli agenti AI

Cosa è successo

ZDNET ha riferito di una ricerca Deloitte basata su un sondaggio condotto su 501 dirigenti aziendali senior coinvolti nelle strategie o implementazioni di intelligenza artificiale delle loro organizzazioni. Secondo ZDNET, il 42% delle organizzazioni stava testando un numero limitato di agenti, il 43% stava espandendo le implementazioni tra le funzioni e il 15% aveva raggiunto l’adozione scalata e orchestrata di più agenti in aree tra cui il servizio clienti, l’IT e l’ingegneria. La fonte fornita non include il rapporto principale di Deloitte, quindi queste cifre non sono state confermate in modo indipendente qui.

ZDNET ha pubblicato il rapporto il 24 agosto 2026, descrivendo quella che ha definito l'ultima ricerca Deloitte sull'adozione dell'intelligenza artificiale con agenti nelle organizzazioni con sede negli Stati Uniti. L’articolo afferma che la ricerca ha intervistato 501 dirigenti aziendali senior coinvolti nella guida di strategie o implementazioni di intelligenza artificiale. Secondo ZDNET, il 42% delle organizzazioni stava testando un numero limitato di agenti, il 43% stava espandendo le implementazioni tra le funzioni e il 15% aveva ottenuto implementazioni multi-agente scalate e orchestrate tra servizio clienti, IT e ingegneria. La fonte presenta queste cifre come risultati di un sondaggio, non come un censimento verificato in modo indipendente di tutte le imprese statunitensi. Il rapporto sottostante, il questionario e la ripartizione degli intervistati di Deloitte non sono inclusi nel materiale fornito, pertanto AI Understanding non ha confermato in modo indipendente le cifre o la metodologia.

ZDNET ha riferito che quasi due terzi dei leader intervistati stanno rivalutando i propri modelli di business grazie ai progressi nell’intelligenza artificiale degli agenti, mentre la metà ha una visione chiara di un futuro modello operativo basato sugli agenti. L’articolo identifica tre principali ostacoli alla scalabilità: la mancanza di una base dati unificata e accessibile, citata dal 72% degli intervistati; difficoltà a fidarsi e governare gli agenti, citata dal 70%; e il costo e la complessità dell'integrazione, citati dal 67%. ZDNET ha inoltre affermato che solo una minoranza di organizzazioni considera le basi chiave pronte per l'intelligenza artificiale, tra cui visione e strategia al 36%, infrastruttura tecnologica al 34%, basi dati al 32% e rischio, sicurezza e governance al 26%.

L'articolo riportava inoltre che solo il 16% dei leader aziendali afferma che i propri processi attuali sono preparati per l'adozione da parte degli agenti. ZDNET ha affermato che il 74% prevede che quasi la metà dei processi aziendali saranno riprogettati o ricostruiti attorno agli agenti IA entro il 2030, mentre il 61% ritiene che la maggior parte dei processi sarebbero alimentati da agenti e che molti di questi agenti funzionerebbero con poco o nessun coinvolgimento umano. Ha inoltre riferito che solo il 31% prevede di riprogettare e ricostruire i processi relativi agli agenti entro il 2028. Per quanto riguarda la preparazione della forza lavoro, ZDNET ha affermato che metà dei leader ritiene che le proprie organizzazioni non stiano investendo abbastanza nella trasformazione della forza lavoro, il 43% prevede una grave interruzione del lavoro, il 71% sta lavorando sull’alfabetizzazione di base degli agenti e il 65% sta perseguendo il miglioramento delle competenze o la riqualificazione. Si tratta delle aspettative e delle autovalutazioni riportate; la fonte non fornisce alcuna misurazione indipendente delle effettive implementazioni, perdite di posti di lavoro o risultati di produttività.

Dettagli della fonte: zdnet.com ↗

Perché è importante

Il rapporto inquadra l’adozione dell’intelligenza artificiale come un problema di riprogettazione organizzativa, non semplicemente come una semplice implementazione del software. Se l’indagine è rappresentativa, le aziende che passano dalla sperimentazione alla produzione avranno bisogno di basi dati, governance, piani di integrazione più forti, flussi di lavoro riprogettati e investimenti sostenuti nella formazione dei dipendenti. Suggerisce inoltre che molti dirigenti anticipano cambiamenti sostanziali nei ruoli lavorativi e nei modelli operativi, mentre le prove fornite non stabiliscono se tali aspettative saranno realizzate.

Il significato centrale del rapporto è l’accento posto sulla capacità organizzativa. I sistemi agenti possono eseguire sequenze di attività, utilizzare strumenti e interagire con i sistemi aziendali, quindi la distribuzione può influenzare il modo in cui il lavoro viene assegnato, rivisto e approvato. Un'azienda potrebbe essere in grado di connettere un agente a un flusso di lavoro esistente senza disporre di dati affidabili, autorizzazioni chiare o un modo pratico per intervenire quando il sistema fallisce. Le barriere identificate da ZDNET – accesso ai dati, governance e integrazione – riguardano quindi le condizioni alle quali ci si può fidare di un agente per il lavoro consequenziale, non semplicemente se un’azienda ha acquistato un prodotto AI.

I risultati sulla forza lavoro sono importanti anche perché descrivono l’adozione come un cambiamento nella progettazione del lavoro piuttosto che come un ristretto progetto di automazione. Se le attività di routine e strutturate diventano più autonome, i dipendenti potrebbero dedicare più tempo al controllo dei risultati, alla gestione delle eccezioni, alla gestione delle relazioni con i clienti o alla definizione degli obiettivi. Questa transizione potrebbe creare nuove responsabilità, ma potrebbe anche ridurre la domanda per alcuni compiti o ruoli. ZDNET ha riferito che il 43% dei leader intervistati si aspettava una grave interruzione del lavoro, ma l’articolo non fornisce dettagli su quali occupazioni fossero incluse, come fosse definita l’interruzione o se l’aspettativa si riferisse all’eliminazione del lavoro, al cambiamento di mansioni o alla ridistribuzione.

Le proiezioni fino al 2030 dovrebbero essere trattate come segnali di pianificazione piuttosto che come previsioni stabilite dai risultati osservati. Un sondaggio può mostrare ciò in cui credono i leader e ciò che le organizzazioni dicono di prepararsi a fare, ma non può dimostrare da solo che gli agenti raggiungeranno un’autonomia affidabile, garantiranno risparmi o riprogetteranno la maggior parte dei processi aziendali. La fonte inoltre non riporta tassi di fallimento, incidenti di sicurezza, misure di precisione, effetti sui clienti, spesa in token o risultati comparativi tra flussi di lavoro basati su agenti e convenzionali. Queste omissioni sono importanti perché il business case per l’implementazione dipende dalle prestazioni in ambienti operativi reali, compresa la gestione delle eccezioni e la supervisione umana.

Cosa guardare dopo

I segnali chiave saranno implementazioni verificabili in modo indipendente, risultati operativi misurabili, cambiamenti nelle responsabilità della forza lavoro e prove che le aziende stanno ridisegnando i processi invece di collocare gli agenti su sistemi legacy inadeguati. Le organizzazioni dovranno inoltre rendere pubblico il modo in cui controllano le azioni autonome, misurano gli errori, gestiscono l’accesso ai dati e tengono conto dei costi di modelli e token. La fonte non identifica le aziende intervistate, non fornisce la metodologia completa né mostra una validazione indipendente delle proiezioni fino al 2030.

La prima priorità è la verifica indipendente dei risultati di Deloitte. Un follow-up utile includerebbe il rapporto originale, lo strumento di indagine, i dati sul campo, i settori intervistati, le dimensioni dell’azienda, l’ambito geografico e le definizioni di termini come “ridimensionato”, “orchestrato” e “multi-agente”. Senza questi dettagli, le percentuali sono informative ma difficili da confrontare con altri sondaggi sull’adozione o da generalizzare alla popolazione aziendale più ampia.

Le decisioni di riprogettazione dei processi da parte delle aziende costituiranno un altro segnale importante. ZDNET ha riferito che le organizzazioni spesso sovrappongono gli agenti ai processi esistenti anche se potrebbe essere necessaria una riprogettazione per una maggiore autonomia. Cerca casi di studio pubblici che descrivono il flusso di lavoro originale, le autorizzazioni dell'agente, i checkpoint umani, la gestione degli errori, le origini dati, la scala di implementazione e i risultati misurati. Le affermazioni di trasformazione saranno più significative quando includeranno prove concrete come tassi di completamento, carichi di lavoro di revisione, tempi di risoluzione, costi di errore e cambiamenti nel personale o nelle responsabilità.

Gli effetti sulla governance e sulla forza lavoro dovrebbero essere monitorati insieme. Le organizzazioni che adottano agenti dovranno spiegare chi può autorizzare le azioni, come è limitato l’accesso ai dati sensibili, come viene registrata l’attività, come vengono valutati i modelli dopo gli aggiornamenti e come le persone possono annullare o contestare le decisioni automatizzate. Dovrebbero inoltre riferire quale formazione ricevono i dipendenti e se i lavoratori vengono ridistribuiti, se le loro mansioni vengono ampliate o subiscono riduzioni. La fonte non fornisce ancora prove del fatto che si realizzeranno le aspettative riportate per processi autonomi diffusi entro il 2030, quindi i risultati pratici – e non solo le proiezioni esecutive – determineranno il significato di questa tendenza.

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