Le organizzazioni italiane continuano a credere nel potenziale dell'intelligenza artificiale, ma incontrano profonde difficoltà nel tradurre questa apertura in pratiche concrete di governance e controllo. Secondo quanto emerge dal nuovo studio condotto da SAS con il supporto di IDC, l'Italia presenta il Trust Gap più ampio d'Europa: a fronte di una fiducia percepita nell'IA pari a 72,9 punti nel 2026, il Trustworthiness Index - che misura la maturità dei controlli necessari a rendere la tecnologia affidabile - si attesta a soli 58,8 punti. Nonostante un miglioramento del divario rispetto al 2025 (sceso da 18,4 a 14,1 punti), nessun altro Paese europeo mostra uno scarto così pronunciato tra aspettative e reali capacità di dimostrare trasparenza, controllabilità e conformità normativa.

Il divario di governance incide direttamente sulle prestazioni economiche e sul ritorno sugli investimenti. Stando al Data and AI Impact Report, le organizzazioni che adottano pratiche mature di Trustworthy AI vantano una probabilità 15 volte superiore di ottenere un ROI significativo, mentre in Italia solo il 18,7% delle aziende dichiara di raggiungere ritorni elevati. Pur registrando progressi nelle dimensioni dell'Audit & Accountability (+6,8 punti), della Model Governance (+5,6 punti) e delle Responsible AI Policy (che guidano la categoria con 64 punti), l'intero ecosistema italiano si posiziona ancora al di sotto dei benchmark globali.

Tra i principali ostacoli alla piena adozione figurano la scarsa spiegabilità dei sistemi e la frammentazione delle infrastrutture dati. Il 37,7% delle organizzazioni indica la mancanza di chiarezza nelle risposte dell'IA come causa primaria per la correzione degli output, seguita dall'assenza di contesto (26,4%) e dai dubbi sulla sicurezza (14,2%). Sul fronte dei dati, la quota di aziende con architetture distribuite in silos è quasi triplicata in un anno, raggiungendo il 29%, mentre appena l'8,4% rende obbligatori gli strumenti di data quality in tutti i progetti. Per le imprese italiane, colmare il Trust Gap e consolidare la gestione dei dati non costituisce soltanto un vincolo di compliance, ma rappresenta la condizione essenziale per trasformare l'IA in valore economico e vantaggio competitivo sostenibile.