La fattura che avevate previsto
- Modelli di IA
- Consumo di token
- Infrastruttura
- Applicazioni di IA
- Agenti di IA
- Implementazione
FATTURA 1 · PAGATA
Avete pagato per l’IA. Ora pagate per potervi fidare.
La seconda fattura nascosta dell’IA aziendale — e come l’intelligenza affidabile permette di ridurla
La fattura
La maggior parte delle organizzazioni ha pagato la prima fattura
L’IA aziendale ha superato i progetti pilota isolati ed è entrata nei processi da cui dipendono le imprese.
FATTURA 1 · PAGATA
Modelli di IA✓
Consumo di token✓
Infrastruttura✓
Applicazioni di IA✓
Agenti di IA✓
Implementazione✓
A che punto sono le organizzazioni con l’IA
80%hanno esteso l’adozione o integrato l’IA nei processi chiave
4,84tipi di applicazioni di IA in uso o in fase pilota, in media
Poi sono arrivati i costi che non comparivano in fattura
Si sono manifestati sotto forma di convalida, riconciliazione, preparazione dei dati, raccolta del contesto, verifiche della spiegabilità e rilavorazioni: pagati in tempo, lavoro e revisione umana.
La fattura nascosta nel lavoro
- Raccolta e preparazione dei dati
- Convalida degli output
- Riconciliazione dei record
- Raccolta del contesto
- Verifiche della spiegabilità
- Correzioni e rilavorazioni umane
Pagata in tempo, lavoro e revisione umana
Il costo della fiducia nell’IA
Il costo nascosto della convalida, riconciliazione, spiegazione e rilavorazione degli output dell’IA prima di poterli utilizzare con fiducia.
L’intelligenza affidabile permette di ridurre questo costo: dati governati, contesto aziendale connesso e spiegabilità per ogni output.
Quattro su cinque vi dedicano almeno sei ore alla settimana
Tempo dedicato a preparare, riconciliare e convalidare i dati prima che l’IA e l’analisi possano fornire risposte utilizzabili.
Ore settimanali dedicate a convalidare, riconciliare e pulire i dati
80%dedicano almeno sei ore alla settimana
28%afferma che gli output dell’IA richiedono troppe verifiche manuali
27%afferma che dati duplicati, incompleti o incoerenti hanno generato errori
È un problema più serio della semplice supervisione. È tempo di personale qualificato dedicato ad attività di preparazione e rilavorazione che si potrebbero evitare.
Il paradosso
Fiducia sulla carta, controlli manuali nella pratica
I leader dichiarano fiducia. Ma i loro team raccontano una realtà più complessa.
Cosa dicono i leader
Cosa succede nella pratica
La fiducia dichiarata non equivale alla fiducia operativa. L’IA diventa affidabile quando è possibile tracciare, spiegare e garantire i dati su cui si basano i suoi output.
Questo costo non resta dietro le quinte
Basi dati fragili rallentano le iniziative, aumentano i costi operativi e rendono più difficile spiegare o giustificare i risultati dell’IA.
Iniziativa in ritardo negli ultimi 12 mesi
Conseguenze di dati in ingresso inaffidabili
66%segnala almeno un’iniziativa in ritardo
14%cita l’esposizione a rischi o problemi di conformità come conseguenza principale
14%cita una minore fiducia tra gli utenti aziendali
12%cita costi operativi più elevati
L’autonomia dell’IA si scontra con il limite della fiducia
I leader vogliono elevata precisione, qualità dei dati, spiegabilità e tracciabilità prima di concedere maggiore libertà all’IA.
Dove le organizzazioni consentono azioni autonome
Di cosa hanno bisogno i leader prima di concedere maggiore autonomia
Gli agenti hanno bisogno di evidenze più solide prima di ottenere maggiore libertà.
Il divario
Una maggiore fiducia richiede basi dati più solide
Le organizzazioni con maggiore fiducia nell’IA segnalano anche migliori tracciabilità, disponibilità e governance, oltre a basi dati aziendali più solide.
Fiducia elevataFiducia moderata
La differenza? Non solo fiducia nel modello, ma anche nei dati e nel contesto alla base dell’output.
Dati migliori, risultati migliori con l’IA
Le organizzazioni con fiducia elevata hanno maggiori probabilità di segnalare progressi nella messa in produzione, valore misurabile, ritorno sull’investimento e miglioramenti trasformativi.
Fiducia elevataFiducia moderata
La fiducia non si limita a ridurre i rischi. Aiuta a trasformare le attività di IA in risultati visibili per l’azienda.
Anche l’IA più performante viene ancora controllata
I programmi di IA più maturi segnalano maggiore valore, migliore ritorno sull’investimento e spiegabilità. Inoltre, convalidano i propri output più spesso.
Maturità elevata (n=317)Maturità bassa (n=83)
Il risvolto inatteso
Convalidano o rielaborano spesso o sempre gli output dell’IA
Non è necessariamente una contraddizione. Le organizzazioni mature possono usare l’IA più ampiamente, in flussi di lavoro con conseguenze più rilevanti e con controlli più rigorosi. Anziché eliminare ogni revisione, l’obiettivo è ridurre le rilavorazioni evitabili e migliorare una supervisione informata.
La risposta
Non solo più intelligenza. Intelligenza affidabile.
L’intelligenza affidabile è ciò che significa davvero avere successo con l’IA: dati governati, contesto aziendale connesso e spiegabilità per ogni output su cui basate le vostre azioni.
1
Costruire le basi della fiducia
Unificate e governate i dati aziendali critici tra domini, sistemi e flussi di lavoro.
2
Fornire all’IA il contesto dietro ogni record
Collegate prodotti, clienti, fornitori, sedi, asset e transazioni affinché l’IA ne comprenda il significato aziendale e le relazioni.
3
Rendere misurabile la fiducia
Monitorate tracciabilità, spiegabilità, tempo di convalida, attività di preparazione, rilavorazioni e risultati forniti dall’IA.
Sapete già quanto costa far funzionare la vostra IA. Ora è il momento di scoprire quanto costa fidarsi.
Metodologia
Come abbiamo raccolto le informazioni
Partner di ricercaTEAM LEWIS
Periodo dell’indagine4–10 agosto 2026
Partecipanti400 leader aziendali statunitensi
Autorità decisionaleL’82% è il principale responsabile delle decisioni
Stibo Systems ha incaricato TEAM LEWIS di condurre un’indagine online su 400 leader aziendali statunitensi impiegati a tempo pieno, con livello manageriale o superiore, in organizzazioni con almeno 500 dipendenti. Ogni partecipante influenza la strategia della propria organizzazione in materia di dati aziendali e IA, e l’82% è il principale responsabile delle decisioni. Oltre la metà (51%) lavora nell’IT, in ambiti come architettura dei dati, ingegneria dei dati, governance, prodotti di IA, AIOps e funzioni correlate. Gli altri lavorano in finanza, operazioni, amministrazione aziendale, sviluppo prodotto, vendite, marketing e funzioni a contatto con i clienti. Le organizzazioni appartengono ai settori manifatturiero, servizi finanziari, commercio al dettaglio e ristorazione veloce, beni di largo consumo confezionati (CPG), scienze della vita, distribuzione, assicurazioni e altri. I dati sono stati raccolti dal 4 al 10 agosto 2026.
Come leggere i risultati
- Fiducia elevata
- Organizzazioni in cui gli utenti aziendali hanno molta o moltissima fiducia negli output generati dall’IA (72% dei partecipanti). Il gruppo di confronto è costituito da organizzazioni con fiducia moderata.
- Maturità elevata nell’IA
- Organizzazioni che hanno esteso l’adozione dell’IA a più funzioni o unità aziendali, oppure l’hanno integrata profondamente nei processi aziendali chiave (n=317).
- Maturità bassa nell’IA
- Organizzazioni che non usano l’IA, stanno sperimentando progetti pilota limitati o l’hanno implementata in determinate funzioni o casi d’uso (n=83). Le dimensioni ridotte del gruppo rendono questi risultati indicativi.
- Associazione, non causalità
- I confronti tra gruppi mostrano tendenze. Non dimostrano che un fattore ne causi un altro.
- Arrotondamenti e risposte combinate
- Le percentuali sono arrotondate e potrebbero non totalizzare il 100%. Quando un dato combina più opzioni di risposta, come 6 o più ore alla settimana o i livelli di fiducia molto e moltissimo, somma le relative categorie di risposta.
