Secondo un’indagine di Gartner, solo il 22% delle organizzazioni è riuscita a estendere con successo l'uso dell'Intelligenza Artificiale (AI) a più di una business unit, o ad adottare un approccio "AI-first". Non solo: circa l'11% non ha contezza di quanto le singole funzioni abbiano speso per l'AI nel 2025.

Nonostante questa mancanza di risultati concreti, gli investimenti in AI continuano ad accelerare. Secondo l’indagine - svolta tra gennaio e aprile 2026 su oltre 1300 imprese da oltre 50 milioni di dollari - l'85% dei responsabili di funzione aziendali prevede di aumentare la spesa in AI nel 2026, dopo aver dedicato ad essa in media il 12% del proprio budget totale nel 2025.

“Questa mancanza di visibilità finanziaria accresce i rischi man mano che la spesa aumenta”, dichiara in un comunicato Tina Nunno, Distinguished Vice President e Gartner Fellow. “Senza una misurazione rigorosa e direttamente collegata ai risultati di business, le organizzazioni rischiano di sprecare risorse e di vedere le proprie aspettative disattese”.

Gartner ha inoltre approfondito i risultati dell’indagine evidenziando le differenze di risultati tra “high performer” (imprese che monitorano costantemente il ROI dei progetti di AI e riallocano o interrompono le iniziative con scarsi risultati) e “low performer”. Ne emerge che le “high performer” hanno registrato ritorni positivi nell'81% dei loro progetti AI, mentre le “low performer” non conoscono i ritorni del 29% dei propri progetti AI.

Altro responso dell’analisi di Gartner è che la maggior parte dei progetti AI a livello di funzione aziendale ha come obiettivo principale gli incrementi di produttività, e non le trasformazioni dei processi o la creazione di nuovi flussi di ricavi. La produttività è un obiettivo chiave per il 75% dei responsabili di funzione (vedi figura), e assorbe in media circa il 30% del budget di funzione.

"I responsabili di funzione che monitorano ogni dollaro speso in base alla categoria di risultato - produttività, crescita dei ricavi, mitigazione dei rischi, innovazione - sono nella posizione migliore per giustificare gli investimenti e riallocare rapidamente le risorse qualora i progetti non raggiungano i risultati attesi”, sottolinea Nunno.

Ambiti di applicazione AI, i 3 più diffusi e i 3 con ROI più alto

Infine la conclusione dell’indagine forse più ricca di spunti di riflessione è che i responsabili di funzione aziendali spesso danno priorità alle applicazioni di AI più "popolari" e pubblicizzate, che in gran parte dei casi non sono quelle che garantiscono i ritorni migliori.

Confrontando i tre principali ambiti di applicazione dell'AI nell’ambito dell’IT, e quelli che registrano la maggiore percentuale di leader soddisfatti dei risultati, Gartner ha infatti rilevato un notevole divario.

Più in dettaglio, dall’indagine risulta che i tre ambiti di applicazione più diffusi sono il rilevamento e risposta alle minacce di IT Security (54%), l'automazione dell'IT service desk (54%) e la generazione e refactoring automatizzati del codice (44%). Invece i tre ambiti con i ritorni più positivi sono l'ottimizzazione intelligente di asset e costi IT (40%), la generazione di dati sintetici (28%) e la generazione e refactoring automatizzati del codice (23%).

"Le organizzazioni ottengono il maggior valore da ambiti di applicazione meno comuni, selezionati strategicamente e strettamente allineati alle loro specifiche esigenze di business", conclude Nunno. "CEO e CIO devono individuare quali applicazioni di AI generano i ritorni più alti, così da poter fissare obiettivi chiari ed efficaci per ogni funzione e responsabile aziendale”.

Fonte: Gartner