La tua infrastruttura IT limita il potenziale della tua organizzazione

Il divario tra ambizione AI e realtà operativa

Il passato non è davvero passato. Negli ultimi tre anni, le imprese si sono trovate a dover affrontare il divario tra le ambizioni in materia di intelligenza artificiale e la loro effettiva implementazione nella prossima era della business transformation. Questa lotta sta rivelando una verità fondamentale: le decisioni tecnologiche prese anni fa stanno ora ponendo un limite a ciò che l’azienda può diventare.

La complessità dell’infrastruttura IT di per sé non è una novità. Da decenni le aziende gestiscono ambienti di tecnologia complessi e frammentati. Anche nel 2026, la nostra ricerca IBM mostra che il 74 % dei dirigenti afferma ancora che il proprio patrimonio IT è sempre più difficile da gestire a causa delle dimensioni e della complessità.

Il costo della complessità nell’era dell’AI

Ciò che è cambiato negli ultimi tre anni è la penalità e il costo di tale complessità. Considera quanto segue: l’era dell’agentic AI avrebbe dovuto sbloccare un valore aziendale di quasi 18 trilioni di dollari, eppure una ricerca IBM ha rilevato che le grandi imprese riportano un ROI medio dell’AI pari appena al 17 %. Inoltre, quasi due terzi delle iniziative di AI non raggiungono gli obiettivi attesi.

Perché questa disconnessione? La maggior parte delle organizzazioni è scarsamente posizionata per cogliere il valore dell’AI a causa del “debito” aziendale accumulato negli ambiti dei processi, della tecnologia, dei dati, dei talenti e della sicurezza. Uno studio HFS ha rilevato che l’85 % dei leader concorda che tutto ciò limiti la realizzazione del valore dell’AI, eppure il 51 % non ha ancora una strategia di risoluzione in atto.

Al contrario, le organizzazioni che riducono con successo il debito aziendale ottengono una crescita dei ricavi più rapida di circa l’8 % e costi inferiori del 16 %.

Impatto sui costi operativi

L’impatto va oltre l’innovazione; la stessa complessità che limita il valore dell’AI genera costi operativi più elevati. Lo studio IBM Tech Leader del 2026 ha rilevato che i costi del cloud hanno superato in media le previsioni originali del 48 %, mentre l’80 % dei leader tecnologici ha riportato costi di trasferimento dati superiori alle aspettative.

L’opportunità è evidente, ma lo è anche la sfida: l’AI può creare un valore aziendale significativo attraverso la modernizzazione, ma solo quando le organizzazioni affrontano il debito sottostante che le ostacola.

Strategie di modernizzazione guidate dall’AI

La migrazione e la modernizzazione sono i primi passi per risolvere il debito delle imprese, ma l’obiettivo più ampio è costruire l’adattabilità necessaria per rispondere continuamente alle nuove opportunità.

Come osserva Matt Lyteson, Chief Information Officer della divisione Technology Platform Transformation di IBM, le organizzazioni sono state progettate per il controllo e l’efficienza. Tuttavia, nell’era dell’AI sono gli investimenti in architettura, governance e adattabilità a determinare quanto velocemente un’azienda può muoversi, quali rischi può assorbire e quali opportunità può cogliere.

I programmi di trasformazione tradizionali, basati su team numerosi e tempistiche pluriennali, risultano sempre più lenti rispetto al ritmo del cambiamento basato sull’AI.

Il ruolo di IBM e Google Cloud

IBM e Google Cloud aiutano le organizzazioni a modernizzarsi in modo diverso, combinando la piattaforma AI‑native di Google, Gemini e Vertex AI, con le funzionalità di modernizzazione agentica di IBM Consulting. Il risultato è un approccio più rapido e automatizzato alla valutazione, pianificazione, migrazione e trasformazione dei patrimoni tecnologici, permettendo alle organizzazioni di:

• ridurre i costi;
• rafforzare la sicurezza;
• accelerare la distribuzione del software;
• adattarsi continuamente.

I vincitori nell’era dell’AI saranno definiti non solo dall’innovazione dell’AI, ma anche dalla loro capacità di modernizzarsi rapidamente.

Case study: la trasformazione di Txture

Prima di consigliare questo approccio ai clienti, IBM lo ha applicato al proprio patrimonio IT. Quando IBM ha acquisito Txture nel 2025, la piattaforma era già in esecuzione su Google Cloud e rappresentava un potente strumento per comprendere il patrimonio tecnologico e guidare le decisioni di modernizzazione. Tuttavia, era stata progettata per un mondo in cui le persone erano gli operatori principali e l’AI svolgeva un ruolo di supporto.

Rendere la piattaforma agentic AI‑ready ha richiesto modifiche significative, nessuna delle quali di natura infrastrutturale. La sfida era consentire alla piattaforma di operare in un mondo in cui gli agenti AI consumano continuamente informazioni, interagiscono con i sistemi e contribuiscono a guidare i processi decisionali. La piattaforma ha dovuto evolversi da uno strumento utilizzato dagli esseri umani a una funzionalità a cui gli agenti e gli esseri umani potessero partecipare attivamente in tutti i workflow.

Per rendere Txture agent‑ready, IBM ha reinventato il funzionamento della piattaforma. È stata integrata con Gemini Enterprise e IBM Consulting Advantage, trasformandola da un’applicazione a parte in un sistema di modernizzazione capace di valutare continuamente le tecnologie e informare le decisioni di trasformazione.

Oggi la maggior parte delle aziende si trova ad affrontare una sfida simile, che riguarda migliaia di applicazioni non sviluppate internamente e difficili da sostituire. La prossima fase di modernizzazione richiede di valutare il potenziale della tecnologia per garantire un futuro di successo.

Quattro scelte chiave per avviare la modernizzazione

I consigli che seguono sono progettati per aiutare le organizzazioni a colmare questa lacuna. La modernizzazione non avviene attraverso un unico percorso e non succede tutto in una volta. Tuttavia, le organizzazioni che convertono la modernizzazione in valore dell’AI tendono a fare le stesse quattro scelte all’inizio.

• Partire da un solo flusso di valore, non dall’intero inventario delle applicazioni. La maggior parte dei progetti di modernizzazione inizia con la catalogazione delle applicazioni e la definizione delle priorità in base al rischio tecnico. Invece, occorre identificare un flusso di valore che genera entrate – ad esempio onboarding dei clienti, operazioni della supply chain o order‑to‑cash – e capire dove i colli di bottiglia tecnologici, dei dati e dei processi impediscono all’azienda di muoversi più velocemente. Per un’azienda rappresentativa da 17 miliardi di dollari, una riduzione dell’1 % dei costi di vendita, generali e amministrativi restituisce circa 24 milioni di dollari, mentre un aumento dell’1 % dei ricavi derivante da un flusso di valore rivolto ai clienti restituisce circa 170 milioni di dollari, quasi sette volte di più.
• Trattare la modernizzazione come un investimento nell’AI e finanziarla di conseguenza. Integrare la modernizzazione e la trasformazione dell’AI in un unico programma, eseguendoli in parallelo con un playbook “Manage and Modernize”. Le organizzazioni che includono il costo della compensazione del debito aziendale (processi, dati, tecnologia, sicurezza) nei casi aziendali di AI – ad esempio containerizzazione, integrazione di dati in silos e riscrittura delle applicazioni core – ottengono un ROI del progetto superiore del 29 % rispetto a quelle che non lo fanno.
• Usare l’agentic AI per modernizzare il patrimonio IT con asset già esistenti. Applica prima l’agentic AI al tuo patrimonio IT per dimostrare i guadagni in termini di efficienza. La piattaforma di agenti Txture, ora parte di IBM, modella i flussi e il portfolio di applicazioni, produce opportunità di AI, punteggi e piani di modernizzazione. Gli agenti di IBM Consulting Advantage su Gemini apportano miglioramenti significativi nella produttività delle consegne, poiché ogni raccomandazione si basa su un modello verificabile del patrimonio immobiliare.
• Costruire un ciclo di feedback continuo tra modernizzazione e AI. Dopo la prima ondata di migrazione, monitorare costantemente i risultati, aggiustare i modelli di AI e ri‑prioritizzare i flussi di valore. Questo approccio iterativo garantisce che gli investimenti in modernizzazione continuino a generare valore man mano che emergono nuove capacità AI.

Conclusioni

Le organizzazioni che ignorano il debito tecnologico rischiano di vedere il proprio ROI AI stagnare al 17 % e di assistere a costi operativi in crescita. Al contrario, chi affronta la modernizzazione con un approccio guidato dall’AI, sfruttando partnership strategiche come quella tra IBM e Google Cloud, può trasformare la complessità in agilità, ridurre i costi del cloud, accelerare il time‑to‑market e creare un vantaggio competitivo sostenibile.

In sintesi, l’era dell’agentic AI non è solo una questione di algoritmi avanzati; è una chiamata a rivedere l’intera architettura IT, a pagare il debito accumulato e a costruire una base flessibile capace di adattarsi alle opportunità future. Solo così le imprese potranno sbloccare il valore potenziale di quasi 18 trilioni di dollari di AI e guidare la prossima ondata di crescita.