Le ambizioni sull'AI sono elevate, ma la preparazione delle aziende deve recuperare terreno
Le ambizioni delle aziende sull'AI stanno accelerando, ma i progetti si bloccano perché le basi operative - dati, workflow, governance e misurazione - sono troppo frammentate. Per superare la fase pilota, i leader devono intervenire sulle fondamenta che determinano se l'AI può scalare in modo sicuro, efficiente e sostenibile dal punto di vista commerciale.
Cosa dicono i clienti?
Afferma che l'AI è ferma a piccoli progetti pilota o implementata in funzioni specifiche, ma non in modo unificato.
descrive come aneddotico il ritorno dimostrato dell'AI.
Indica il cambiamento organizzativo e la gestione dell'adozione come le capacità più importanti in un partner.
Principali evidenze
Risolvere la frammentazione delle basi prima di scalare l'AI
Il divario tra ambizione e preparazione all'AI nell'enterprise service management è oggi uno dei punti in cui si perde ROI. Prima di scalare le capacità di AI, le organizzazioni devono affrontare le criticità infrastrutturali che stanno silenziosamente compromettendo gli investimenti nell'AI.
Riprogettare i processi di servizio prima di implementare gli agenti
La frammentazione e i processi legacy ostacolano la creazione di valore con l'AI. Applicare l'AI a workflow inefficienti non li rende intelligenti: li rende inaffidabili e inefficienti.
Definire fin da subito i punti di controllo della governance
Con l'aumento dell'uso dell'AI nelle diverse business unit, cresceranno le lacune in termini di responsabilità, accesso, utilizzo dei dati e supervisione. Per gestire l'adozione alle proprie condizioni, le organizzazioni devono definire fin da ora diritti decisionali chiari, meccanismi di controllo e sistemi di monitoraggio.
Costruire modelli di misurazione fin dal primo giorno
Il 47% dei leader definisce aneddotico il ritorno dimostrato dell'AI. Le organizzazioni che otterranno il massimo valore dagli investimenti in AI saranno quelle capaci di misurarlo in termini che un CFO sia disposto a finanziare.
Finanziare la preparazione della forza lavoro insieme agli investimenti nella piattaforma
Dopo aver affrontato infrastruttura, frammentazione, architettura e misurazione, la priorità più urgente non è tecnica. Nella maggior parte dei casi, la tecnologia è pronta. La forza lavoro non lo è.
FAQ
Che cos'è l’NTT DATA ServiceNow Insights and Vision Report 2026/27?
È un report di ricerca primaria, realizzato in modo indipendente per NTT DATA nel 2026 su oltre 350 clienti ServiceNow. Il report analizza come questi clienti stanno scalando l'AI sulle piattaforme aziendali di gestione dei servizi.
A chi è rivolto questo report?
Il report è rivolto a leader C-level, dirigenti business e IT, professionisti dell'AI, strategist IT, responsabili HR e workforce planning e a chiunque utilizzi piattaforme come ServiceNow per le attività aziendali.
Chi ha partecipato alla ricerca?
Sono stati intervistati oltre 350 clienti ServiceNow verificati a livello globale (decision maker con ruolo di Director o superiore) appartenenti a sei settori: banking e financial services, insurance, life sciences, manufacturing, public sector e telecom, media e technology.
La ricerca dell’NTT DATA Insights and Vision Report 2026/27 dimostra che l'AI non può esprimere tutto il suo valore quando viene applicata a processi inefficienti. Scalare l'AI parte dalla catena del valore end-to-end: individuare i colli di bottiglia rilevanti, applicare l'AI dove può migliorare concretamente i risultati e integrare la governance fin dall'inizio, anziché aggiungerla in un secondo momento.
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Gartner, Emerging Market Quadrant for Physical AI Services — Established Vendors, Katie Gove et al., 8 giugno 2026