In alcuni settori puoi permetterti di sperimentare ai margini dell’organizzazione e, in certi casi, questa può essere persino una best practice. Nel settore manifatturiero, invece, non puoi farlo.
Nell’ambito della ricerca del Global AI Report 2026 di NTT DATA, che ha coinvolto 35 Paesi, cinque regioni e 15 settori industriali, abbiamo pubblicato il report 2026 Global AI Report - Manufacturing and Automotive, che mostra come i leader dell’AI in questi comparti trasformino la strategia in risultati misurabili per i veicoli software-defined, l’ingegneria e la produzione intelligente.
I nostri dati mostrano che i leader dell’AI, classificati come tali in base alla strategia adottata, al livello di implementazione dell’AI e ai risultati finanziari ottenuti, hanno una probabilità molto più elevata rispetto alle altre organizzazioni di applicare l’AI direttamente alle attività operative fondamentali. Oltre il 90% lo sta già facendo, rispetto a meno del 70% delle organizzazioni in ritardo. Poiché la maggior parte del valore aziendale in questi settori si concentra nella produzione, nella supply chain e nelle operations, non otterrai risultati significativi se non applichi l’AI a questi processi chiave.
In altre parole, le organizzazioni più efficaci si concentrano meno sulla scalabilità dell’AI e più sull’individuazione delle aree in cui può generare il massimo valore.
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Più che dalla scala, il valore dell’AI nasce dal focus
I leader dell’AI nel settore manifatturiero iniziano da un numero limitato di ambiti ad alto impatto, come la pianificazione della produzione, la qualità, la manutenzione e l’esecuzione della supply chain. In queste aree, anche miglioramenti incrementali possono tradursi in vantaggi significativi in termini di produttività, costi e affidabilità.
Ancora più importante, non considerano l’AI come uno strato aggiuntivo da sovrapporre ai processi esistenti. Ripensano invece i flussi di lavoro end-to-end, un cambiamento sottile ma fondamentale.
I nostri dati mostrano che il 38,6% dei leader, contro appena il 12% delle organizzazioni in ritardo, sta ricostruendo i sistemi core integrando l’AI al loro interno. Sebbene l’automazione di singole attività possa generare efficienze locali, il miglioramento delle prestazioni a livello di sistema richiede una revisione dell’intero flusso operativo.
Quando questo avviene, i benefici diventano evidenti in ambiti come una maggiore coerenza nelle decisioni relative alla qualità, alla pianificazione e alla manutenzione. Inoltre, l’organizzazione è in grado di reagire in tempo reale a problematiche quali interruzioni delle linee produttive, variazioni della domanda o guasti alle apparecchiature.
Dall’AI nei progetti pilota alla produzione: come si distinguono i leader
I leader stanno passando con decisione dai progetti pilota agli ambienti produttivi, integrando l’AI direttamente nei sistemi operativi. Sono inoltre più propensi a investire sulla base dei primi risultati ottenuti, creando un circolo virtuoso in cui i successi iniziali giustificano ulteriori investimenti e accelerano i progressi.
Le organizzazioni in ritardo, al contrario, tendono a rimanere intrappolate in un ciclo poco produttivo di progetti pilota e iniziative frammentate. Aspettano dati migliori, maggiore certezza o casi d’uso più chiari, ritardando così l’apprendimento necessario per rendere l’AI efficace su larga scala.
Ripensare il rischio: velocità e disciplina
Un’altra differenza riguarda il modo in cui i leader affrontano il rischio.
Esiste la percezione che muoversi più rapidamente con l’AI comporti maggiori rischi. In molti casi può essere vero. Nel settore manifatturiero, però, può essere vero anche il contrario, soprattutto per le organizzazioni leader che definiscono fin da subito governance, regole operative e responsabilità chiare.
Negli ambienti critici dal punto di vista della sicurezza, una governance centralizzata, responsabilità ben definite e un collegamento più stretto tra le iniziative di AI e i risultati a livello di stabilimento consentono alle organizzazioni di scalare l’AI senza perdere il controllo. I dati mostrano infatti che quasi due terzi dei leader hanno già adottato modelli di governance centralizzati.
L’adozione avviene quando chi lavora sul campo ne percepisce il valore
Le aziende manifatturiere più efficaci utilizzano l’AI per potenziare il lavoro di ingegneri, operatori e responsabili della pianificazione più esperti. Questo approccio migliora la qualità delle decisioni mantenendo le persone pienamente coinvolte nei processi, un aspetto più importante di quanto possa sembrare.
Nella mia esperienza, l’adozione nasce dalla fiducia. E la fiducia si costruisce quando i team operativi percepiscono l’AI come uno strumento che li aiuta a lavorare meglio, non come una minaccia per il loro posto di lavoro. Questo si riflette chiaramente nei livelli di adozione: oltre l’80% dei leader segnala una percezione positiva dell’AI all’interno della propria forza lavoro, quasi il doppio rispetto alle organizzazioni in ritardo.
Una volta consolidata questa fiducia, i progressi accelerano. Si passa da una logica di spinta a una logica di domanda. I team iniziano a richiedere nuovi casi d’uso e diventa più semplice giustificare ulteriori investimenti man mano che cresce lo slancio dell’adozione dell’AI. L’AI smette di essere un’iniziativa isolata e diventa parte integrante del modo in cui l’azienda opera.
L’implicazione più ampia è chiara: nel settore manifatturiero, la leadership nell’AI sta rapidamente diventando indistinguibile dalla leadership operativa.
Cosa fare ora
Leggi il nostro 2026 Global AI Report - Manufacturing and Automotive per scoprire come i leader dei settori manifatturiero e automotive affrontano l’AI, inclusi gli specifici ambiti operativi, i modelli di governance e gli schemi di investimento adottati.