I costruttori di IA creeranno la governance di cui le risorse umane hanno bisogno?
Cambio di governance: La governance dell’IA si sta evolvendo dalla conformità ad un vantaggio competitivo, influenzando procurement e sviluppo.
Domanda agentica: Entro il 2026, il 40% delle applicazioni aziendali integrerà agenti IA specifici per i compiti, richiedendo nuovi framework di governance.
Disparità di mercato: Nonostante la crescita prevista, il mercato della governance dell’IA rimane limitato, lasciando le organizzazioni a colmare autonomamente le lacune infrastrutturali.
Flussi di miliardi stanno investendo nelle infrastrutture e negli algoritmi dell’IA. Ma la parte della trasformazione che in realtà determina il successo per le organizzazioni — persone, processi, governance — quasi non compare.
La domanda in diverse sessioni di HumanX la settimana scorsa a San Francisco non era se l’intelligenza artificiale avrebbe rimodellato il modo in cui le aziende operano. È già ciò che vediamo accadere. L’attenzione era piuttosto su dove piazzare la prossima scommessa.
Durante una sessione incentrata sugli investimenti nelle fasi iniziali, i relatori hanno nominato le aziende che li entusiasmavano di più: una piattaforma di video intelligence, una produttrice di imbarcazioni di difesa autonome, un’app per il benessere dei consumatori. Nessuna affrontava l’ambito dove la maggior parte delle trasformazioni IA in realtà fallisce.
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Questo, di per sé, è un segnale di mercato.
Secondo il rapporto 2025 State of Generative AI in the Enterprise di Menlo Ventures, le aziende statunitensi hanno speso 37 miliardi di dollari in IA generativa lo scorso anno, con un aumento di 3,2 volte rispetto agli 11,5 miliardi del 2024. La quota maggiore, circa 19 miliardi, è andata allo strato applicativo—software e prodotti costruiti sopra i modelli sottostanti.
L’infrastruttura ha assorbito il resto. Rodrigo Liang, co-fondatore e CEO di SambaNova Systems, ha descritto la domanda di inferenza come un mercato la cui crescita "deve ancora veramente arrivare". Solo Micron Technology ha investito oltre 25 miliardi di dollari in spese in conto capitale per far fronte alla carenza di memoria generata dalla crescita dell’IA.
Nel frattempo, il mercato globale della governance dell’IA — gli strumenti che aiutano le organizzazioni a gestire l’operatività dell’IA all’interno della forza lavoro — è stato valutato 308,3 milioni di dollari nel 2025 secondo Grand View Research. Meno dell’1% di quanto le aziende hanno speso in totale sull’IA generativa.
Una risposta da 308 milioni a un problema da 37 miliardi
La ricerca di Boston Consulting Group sull’adozione dell’IA ha rilevato che il 74% delle aziende fatica a ottenere o a scalare valore dall’IA nonostante anni di investimenti. Il motivo principale è che circa il 70% delle difficoltà di implementazione deriva da problemi relativi a persone e processi. I problemi tecnologici pesano per il 20%. Gli algoritmi sono il livello che attira più capitali, ma contano solo per il 10%.
Lo schema delle aziende che riescono realmente a scalare risultati segue la stessa logica del vecchio modello 70-20-10: i leader investono il 70% su persone e processi, il 20% su tecnologia e dati, il 10% sugli algoritmi.
Quel framework, radicato nella ricerca organizzativa del Center for Creative Leadership e applicato all’IA da BCG, è diventato uno strumento diagnostico affidabile per capire perché i programmi aziendali si bloccano. La maggior parte delle organizzazioni spende sul 10% e sul 20% e si domanda perché il 70% non si muove.
Anche il mercato del venture riflette la stessa distorsione. Gli investitori di quel panel di HumanX non ignoravano il lato organizzativo dell’IA: semplicemente, non lo finanziavano.
L’infrastruttura di change management, il supporto alla transizione della forza lavoro e gli strumenti di governance sono tutti difficili da trasformare in prodotto. Il cambiamento organizzativo richiede specificità. Resiste alla logica dell’abbonamento.
Cosa ha confermato il confronto in sala
Una sessione separata di HumanX sulla governance dell’IA ha reso concrete le conseguenze. Navrina Singh, fondatrice e CEO di Credo AI, ha osservato questo schema abbastanza a lungo da nominarlo senza mezzi termini.
Molte aziende, quando parliamo con loro, sono tipo: ‘aspettiamo che accada un incidente, e poi se serve investiamo nella governance dell’IA’. Indovinate? A quel punto, saranno irrilevanti.
Singh, che lavora con clienti Fortune 500 in dieci settori, sostiene che la governance si sta spostando da un fattore di compliance a uno competitivo.
Saahil Jain, CTO di You.com, l’ha detto in modo ancora più diretto.
La governance non è “un optional, ma una caratteristica fondamentale. Siamo molto orientati alle aziende, quindi in un certo senso la vedo come una condizione necessaria ma non sufficiente per favorire l’adozione tra le imprese in un mercato globale?
Entrambi hanno descritto un ambiente di approvvigionamento in cui i buyer delle Fortune 500, dopo aver trascorso gli ultimi due anni a prototipare fornitori di IA, ora stanno esaminando attentamente se tali fornitori siano affidabili nella gestione dei dati e dei sistemi aziendali.
Singh ha osservato che la funzione di governance stessa sta cambiando forma, passando da team di conformità centralizzati a pratiche incorporate, con i progettisti che inseriscono misure di controllo già nella fase di sviluppo invece che i team di governance aggiungano la supervisione a posteriori.
Questo cambiamento è significativo perché implica che la domanda di strumenti di governance si sta ampliando, raggiungendo funzioni di ingegneria e prodotto che precedentemente erano fuori dalla discussione.
Il problema dell’agente
L’urgenza si accentua intorno all’IA agentica. Gartner prevede che il 40% delle applicazioni aziendali sarà integrato con agenti IA specifici per compiti entro la fine del 2026, rispetto a meno del 5% di oggi.
Liang, la cui azienda costruisce infrastrutture di inferenza proprio per questo contesto, ha descritto cosa richiede questa transizione. Mentre gli agenti orchestrano il lavoro in modo autonomo tra i sistemi utilizzando IA per le imprese, le organizzazioni avranno bisogno di interi ecosistemi per certificare i risultati prodotti.
Settori come il bancario, l’assicurativo, le pubbliche amministrazioni: devi produrre risultati certificabili. Devi essere in grado di tracciarne l’origine.
Quell’infrastruttura praticamente non esiste ancora come prodotto commerciale.
Grand View Research prevede che il mercato della governance raggiungerà circa 3,6 miliardi di dollari entro il 2033, un tasso di crescita annuale del 36% che riflette una domanda concreta. Ma il punto di partenza è così piccolo e la curva di adozione della IA agentica così ripida che la sola crescita del mercato non permetterà alle organizzazioni di ottenere ciò di cui hanno bisogno nei tempi realmente richiesti.
Il 74% rilevato da BCG non è un mistero su questo sfondo. Il mercato dei fornitori si è ottimizzato su ciò che è scalabile e vendibile (calcolo, modelli, applicazioni) e ha lasciato gran parte dell’infrastruttura organizzativa della trasformazione IA alle aziende stesse.
I leader che già ora trattano la governance come elemento fondante, prima che il mercato maturi, non stanno solo gestendo il rischio. Stanno costruendo qualcosa che non potranno mai acquistare.
