L’AI agentica oggi non è più soltanto una questione di adozione: è già in fase di integrazione nei processi operativi fondamentali di molte organizzazioni. Secondo lo studio KPMG ‘Global Tech Report 2026’, l’88% delle organizzazioni sta investendo nell’AI agentica e il 68% prevede di raggiungere il livello più elevato di adozione entro il 2026. Tuttavia, oggi solo l’11% ritiene di averla implementata su larga scala in modo completo.

La sfida della scalabilità

Questo divario racconta una storia significativa. La sfida principale non è più avviare i primi progetti, ma capire come scalarli in modo controllato, coordinato e sostenibile.

Nelle aziende l’ambizione non manca: la metà delle organizzazioni prevede di raggiungere il livello più elevato di maturità nell’AI entro la fine del 2026, nonostante oggi soltanto l’11% si collochi a quel livello. Tuttavia, solo il 24% riesce a ottenere un ritorno sugli investimenti (ROI) su più casi d’uso.

I progetti pilota possono funzionare perché operano in ambienti controllati, con un perimetro definito, dati noti e una supervisione ravvicinata. La scalabilità, invece, introduce una complessità diversa: gli agenti si trasformano in processi operativi reali e iniziano a interagire con sistemi, processi e persone in tutta l’organizzazione.

Bilanciare adozione e governance

Quando arriva il momento di scalare le soluzioni, la sfida cambia: non si tratta più di sviluppare funzionalità, bensì di bilanciare adozione, governance, accessi e riutilizzo, garantendo al contempo ai team sufficiente libertà per sperimentare l’AI e integrarla nel modo più efficace per le loro esigenze.

La progettazione di agenti AI può sollevare interrogativi relativi a permessi, confini dei dati, proprietà e supporto. La scalabilità diventa quindi una questione di controllo e responsabilità tanto quanto di capacità tecnologica.

Ridefinire la governance

A questo punto, le organizzazioni non stanno semplicemente implementando una nuova tecnologia: stanno ridefinendo il modo in cui vengono prese le decisioni, come viene gestito il lavoro e dove ricade la responsabilità. La governance va quindi oltre la conformità normativa. Può diventare una vera e propria disciplina operativa, contribuendo a definire i diritti decisionali, integrare i controlli nei processi e consentire una crescita coerente e sostenibile.

Senza adeguata disciplina, le iniziative possono rapidamente frammentarsi. Il 32% delle organizzazioni riferisce infatti di avere iniziative e team AI scollegati tra loro, con un coordinamento limitato e un sistema di governance non condiviso.

La proliferazione incontrollata dell’AI

Nella pratica, questo si traduce nella proliferazione incontrollata dell’AI: numerosi team lavorano in parallelo, duplicano gli sforzi e applicano controlli non uniformi. Il fenomeno è particolarmente evidente quando gli agenti vengono integrati in processi end-to-end.

A ciò può aggiungersi il fenomeno dell’shadow AI, in cui il ritmo dell’innovazione accelera mentre il livello di controllo rimane indietro.

Strutture organizzative adeguate

È importante introdurre sin dalle fasi iniziali una struttura organizzativa adeguata attraverso un centro di eccellenza leggero, un modello hub-and-spoke e linee guida condivise che consentano ai team di muoversi rapidamente senza perdere il controllo.

Ciò significa anche considerare la gestione degli agenti lungo l’intero ciclo di vita, con responsabilità chiaramente assegnate, passaggi di approvazione definiti e processi strutturati di manutenzione. E, forse ancora più importante, significa incorporare la governance direttamente negli strumenti, attraverso la gestione delle identità e degli accessi, la protezione dei dati e il monitoraggio continuo, anziché affidarsi esclusivamente alla supervisione manuale.

Evoluzione della governance

Man mano che l’AI agentica viene integrata nei processi critici dell’organizzazione, anche la governance deve evolvere. Non si tratta più soltanto di supervisionare i modelli, ma di gestire il modo in cui l’AI opera attraverso processi, team e decisioni.

Molte organizzazioni stanno adottando modelli ibridi caratterizzati da linee guida centrali e delivery federata. Un team centrale definisce policy e componenti riutilizzabili, mentre i team di business sviluppano soluzioni all’interno di tali confini.

Questo approccio consente di creare chiarezza senza rallentare l’execution. Grazie al supporto di un centro di eccellenza, a processi strutturati di raccolta delle richieste e a modelli di delivery replicabili, le organizzazioni possono scalare l’AI come un portafoglio coordinato di iniziative, anziché come un insieme di esperimenti isolati.

Controlli integrati e visibilità

La scalabilità dipende dalla presenza, fin dall’inizio, di controlli integrati: identità, accessi, protezione dei dati e policy di utilizzo ben definite.

Altrettanto importante è la visibilità: monitoraggio, tracciabilità attraverso audit trail e capacità di intervenire quando qualcosa non funziona come previsto. Quando questi elementi vengono progettati direttamente nella piattaforma, la governance diventa concretamente applicabile e verificabile.

Aspettative e vantaggi competitivi

Con il passaggio dell’AI alla produzione, cambiano anche le aspettative. Molti consigli di amministrazione chiedono maggiore chiarezza su responsabilità, controlli e risultati ottenuti.

Una governance efficace combina indicatori di valore per il business, metriche di adozione e misure di rischio come auditabilità e conformità alle policy. La governance, quindi, non è più un elemento separato, ma una componente intrinseca del funzionamento dell’AI.

Se implementata correttamente, la governance aiuta le organizzazioni a muoversi più velocemente. Riduce le rilavorazioni, migliora la visibilità e consente ai team di assumere rischi più consapevoli perché le necessarie misure di controllo sono già presenti.

In un contesto che evolve rapidamente, questa combinazione di velocità e controllo può trasformarsi in un vantaggio competitivo concreto.