Steven LafortuneUsare l’IA e maturare con l’IA sono due tipi diversi di progresso. Nel report Devolutions 2026 AI Maturity Benchmark, il 92% delle organizzazioni usa già l’IA. Solo l’8% ha detto di non usarla. La domanda utile è cosa fare dopo, e dipende da dove si trova.
Abbiamo raggruppato 616 professionisti IT secondo un punteggio che si sono dati da soli, da 0 a 100:
- Fase iniziale (da 0 a 40): 267 organizzazioni, il 43% del campione
- Adottanti dell’IA (da 41 a 60): 255 organizzazioni, il 41%
- Avanzate (da 61 a 100): 94 organizzazioni, il 15%
Questo è il complemento pratico dell’annuncio del report. Gli elenchi qui sotto vengono dalle cinque raccomandazioni del report: nominare un responsabile, costruire l’abilitazione intorno agli strumenti, lasciare che i team sperimentino prima di standardizzare, misurare i risultati e lasciare che la governance cresca con l’autonomia. Ciò che cambia per fase è quale di questi punti è il collo di bottiglia.
Un limite, detto nel report stesso: sono comportamenti che compaiono insieme a una maturità più alta. Una sola pratica non rende avanzata un’organizzazione. Gli schemi restano comunque abbastanza concreti per scegliere il passo successivo.
Fase iniziale: dia un nome all’IA, un po’ di tempo e un obiettivo circoscritto
Le organizzazioni in fase iniziale sono già nel lavoro. In media usano l’IA in circa 2 delle 9 aree che abbiamo seguito, più spesso creazione di contenuti (48%) e sviluppo software (38%). Ciò che è ancora sottile è l’organizzazione intorno a quegli esperimenti.
Solo il 14% dice che la leadership promuove e investe attivamente nell’IA. Circa il 60% riferisce almeno un certo sostegno della leadership. La metà non ha un responsabile chiaro. Il monitoraggio formale con KPI è quasi assente, allo 0,4%. Quando le persone spiegano perché un’attività che vorrebbero automatizzare non lo è ancora, i primi motivi sono la mancanza di tempo o di risorse (27%), le preoccupazioni di sicurezza o conformità (19%) e la mancanza di competenza interna (16%).
1. Designi una persona che possa rispondere a tre domande
Dove si usa l’IA, perché e con quali regole? Nell’intero sondaggio, il sostegno attivo della leadership era molto più comune quando un ruolo o un team era esplicitamente responsabile dell’IA: il 77%, rispetto all’8% quando nessuno lo era.
Quella persona non ha bisogno di un nuovo dipartimento. Tra gli adottanti dell’IA, la responsabilità informale dentro l’IT è il ponte su cui si trova la maggior parte dei team (34%, rispetto al 22% in fase iniziale e al 7% nella fase avanzata). Affidi a un responsabile IT già presente il compito di raccogliere ciò che sta già accadendo.
2. Chieda alla leadership tempo di apprendimento protetto
Circa il 60% delle organizzazioni in fase iniziale ha già una certa adesione della leadership. Il divario è rendere utile quell’adesione. Un rispondente in fase iniziale ha detto che i dirigenti offrivano una formazione da ingegnere IA anche se la maggior parte del personale IT non è composta da data engineer. Altri hanno descritto lo stesso ingorgo: competenza sottile, preoccupazione per la privacy dei dati e nessun tempo nella giornata per imparare gli strumenti.
Chieda una formazione che corrisponda ai ruoli che le persone hanno davvero, e qualche ora riservata alla pratica. La conclusione del report sulla leadership calza esattamente con questa fase. I dirigenti non hanno bisogno di ogni risposta. Le persone hanno bisogno di fiducia e di spazio per imparare.
3. Renda ripetibili in sicurezza i casi d’uso che ha già
L’ampiezza può aspettare. Il supporto del service desk è in piedi nel 14% delle organizzazioni in fase iniziale, e la gestione delle identità e degli accessi nel 3%. La creazione di contenuti e lo sviluppo software sono dove questo gruppo lavora già.
La sicurezza o la conformità è il secondo motivo più citato di un’automazione desiderata che non è avvenuta. Una regola di una pagina fa di più qui di un’altra licenza: quali dati possono entrare in quale strumento, e chi rivede il risultato prima che qualcuno ci si affidi.
Adottanti dell’IA: trasformi l’attenzione in una meta
Questo è il punto medio, e diversi schemi si piegano qui. Il sostegno attivo della leadership sale al 49%, e circa il 95% riferisce almeno un certo sostegno. La responsabilità informale dell’IT tocca il massimo al 34%. La leadership IT guida l’IA nel 38% di queste organizzazioni, e il 15% ha un ruolo o un team dedicato all’IA. Insieme, quella responsabilità più chiara è in piedi per il 53%, rispetto al 21% in fase iniziale.
L’impronta è più ampia: quasi 4 delle 9 aree, in media. L’attrito si sposta con essa. La mancanza di competenza interna resta alta (19%). Il lavoro che sembra troppo complesso o troppo dipendente dal contesto passa dal 5% in fase iniziale al 12%. Il monitoraggio formale con KPI arriva al 9%.
1. Metta il risultato in una frase
L’attenzione della leadership è molto più comune qui. Una meta chiara è il pezzo che ancora manca. Il report descrive questa fase come slancio senza un’immagine condivisa di come sia il lavoro «finito». Un rispondente adottante dell’IA si aspettava che il guadagno comparisse come risparmio di costi. Al suo posto è comparso il risparmio di tempo, ed era molto più grande.
Scelga il risultato che guarderà davvero. Il tempo risparmiato, la qualità della documentazione e la velocità con cui si risolvono gli incidenti sono il tipo di indicatori che il report tratta come pratici. Il costo può restare in elenco. Spesso è quello che compare più lentamente.
2. Dia al responsabile informale un mandato e una regola di revisione
L’IT tiene già insieme buona parte di questo. Lo schema che compare più spesso nella fase successiva è una responsabilità deliberata: la leadership IT, o un piccolo ruolo dedicato, più regole che le persone possano seguire. Un rispondente adottante dell’IA ne ha descritto la versione pratica: governance, sicurezza e protezione della proprietà intellettuale, formazione, e una policy su quando si possono usare gli strumenti e su come si rivede l’output generato dall’IA per accuratezza, qualità e conformità.
Scriva quella policy per gli strumenti che già consente. Il report raccomanda anche di lasciare che i team confrontino un insieme controllato di strumenti prima di standardizzarne uno solo. Bloccare troppo presto un unico stack di strumenti congela l’apprendimento.
3. Indichi da cosa dipende il flusso di lavoro successivo
In media, gli adottanti dell’IA si avvicinano a una quinta area d’uso. La conclusione del report sulla scala è identificare, prima che quel flusso vada in produzione, a quali sistemi deve collegarsi, di quale contesto ha bisogno e chi ha tempo per sostenerlo.
Questa è anche la fase in cui gli agenti di IA iniziano a sembrare reali. L’esplorazione resta comune, e i piloti diventano molto più visibili. Tenga un pilota dentro un solo flusso, con una persona che rivede il risultato. La sicurezza resta la preoccupazione principale sugli agenti di IA in ogni gruppo di maturità, compreso questo.
Avanzate: concentri il vantaggio che ha già
A questa estremità della curva, le basi sono in gran parte al loro posto. Il 91% dice che la leadership promuove e investe attivamente nell’IA, e almeno un certo sostegno della leadership arriva al 100%. Un ruolo o un team dedicato all’IA esiste nel 55% delle organizzazioni. La leadership IT guida l’IA in un altro 34%. Solo il 2% non ha un responsabile chiaro.
L’impronta è ampia: più di 6 delle 9 aree, e 3,8 strumenti di IA in media, rispetto a 1,9 in fase iniziale. Il 47% costruisce o adatta l’IA internamente. Il 47% segue i benefici con KPI formali. Più di 4 su 5 stanno già pilotando agenti di IA o li eseguono in produzione.
Il vincolo cambia forma. La mancanza di tempo o di risorse è il primo motivo di un’automazione desiderata che non è ancora avvenuta, al 35%, più alto che negli altri due gruppi. La mancanza di competenza scende al 4%. Le sfide di integrazione salgono all’8%.
1. Orienti la leadership verso meno scommesse
Se i dirigenti si impegneranno è una questione risolta per questo gruppo. La prospettiva del report è che la domanda aperta diventi dove va quell’attenzione quando i casi d’uso competono. Quasi la metà delle organizzazioni avanzate segue già i benefici in modo formale. Estenda gli usi che migliorano il tempo, la qualità, la velocità di risoluzione, la produttività o il rischio. Metta in pausa quelli che aggiungono solo attività.
Anche la competitività diventa un motivo più comune per investire, dal 17% in fase iniziale al 38% qui. L’efficienza operativa resta il primo motore sull’intero campione (39%). La prova è ciò che tiene onesta una scommessa competitiva.
2. Metta a budget il lavoro di integrazione
I rispondenti più avanti descrivono la parte difficile come tutto ciò che sta intorno al modello: sistemi legacy, governance dei dati, API, identità, permessi, audit e le ore per farlo con cura. La competenza raramente è ancora il blocco. Lo è la capacità.
Se un’automazione desiderata è bloccata, doti il lavoro di collegamento. Aggiungere un altro strumento sopra una media di 3,8 è la strada più lenta.
3. Scriva la linea umana prima di aggiungere autonomia
Gli agenti sono già in pilota o in produzione per la maggior parte di questo gruppo. Una maturità maggiore non manda in pensione le preoccupazioni. Le vulnerabilità di sicurezza restano la principale preoccupazione sugli agenti di IA, anche tra le organizzazioni avanzate. La perdita di controllo umano è seconda nel complesso (17%) e resta vicina alla cima in ogni fase. Le organizzazioni avanzate hanno più probabilità di riferire di non avere preoccupazioni significative (15%, rispetto a circa il 5% nei gruppi precedenti), e meno probabilità di indicare una mancanza di trasparenza.
Metta tre righe per iscritto: quali azioni hanno ancora bisogno che una persona le approvi, come si controllano gli output e chi risponde quando qualcosa va storto. Lasci che l’IA prenda di più dell’analisi e dell’esecuzione di routine. Tenga contesto, supervisione e responsabilità del risultato con le persone.
La mossa adatta alla sua fase
- Fase iniziale: nomini un responsabile e protegga del tempo per imparare sui casi d’uso che ha già.
- Adottanti dell’IA: scriva il risultato e la regola di revisione prima che il flusso successivo vada in produzione.
- Avanzate: finanzi il lavoro di integrazione e tracci la linea dove un umano decide ancora.
Può iniziare con la mossa della fase in cui si trova davvero. Il nostro CEO, David Hervieux, ha chiuso il report sulla stessa idea:
Non le serve una strategia di IA perfetta prima di iniziare. Le serve un modo chiaro di imparare. Lasci spazio alle persone per sperimentare, si assicuri che qualcuno sia responsabile di come si usa l’IA e faccia attenzione a ciò che migliora davvero il lavoro.
Scarichi il report. È un PDF gratuito, senza registrazione.
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