L’intelligenza artificiale si avvicina a una fase di maturità che metterà alla prova le scelte fatte dalle aziende negli ultimi anni. Un’analisi pubblicata dall’Institute for Management Development (IMD), firmata da Mark Greeven, José Parra Moyano, Michael Wade, Amit Joshi, Jialu Shan, Didier Bonnet e Robert Hooijberg, individua nel 2026 il momento in cui gli investimenti in AI dovranno dimostrare valore reale, impatto organizzativo e ritorni misurabili.
Lo scenario delineato dagli esperti IMD va oltre l’adozione tecnologica e riguarda in modo diretto il funzionamento delle organizzazioni, i modelli di leadership e la struttura stessa del lavoro.
Dalla tecnologia alla trasformazione manageriale
Secondo Mark Greeven, l’AI sta uscendo dalla dimensione puramente tecnica per diventare una leva di riprogettazione manageriale. L’attenzione si sposterà dalla quantità di modelli implementati alla capacità delle imprese di rivedere processi decisionali, assetti organizzativi e modalità di collaborazione tra persone e sistemi intelligenti.
José Parra Moyano introduce un cambio di prospettiva rilevante: una volta acquisita la competenza sull’uso dell’AI, il vero tema diventa individuare i nuovi vincoli che emergono. Quando vengono superati i limiti tradizionali legati alla velocità di elaborazione o alla gestione dei dati, le criticità si concentrano sulla qualità delle analisi e sulla solidità delle decisioni che ne derivano.
In questo contesto, il valore umano si sposta verso la capacità di interpretazione, il pensiero critico e la costruzione di dialoghi più articolati, con i modelli di linguaggio utilizzati come supporto all’esplorazione di scenari e alla generazione di insight.
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Nascono i dipartimenti “AI-native”
Michael Wade osserva l’emergere di reparti in cui una quota rilevante delle attività operative (tra il 40 e il 60%) viene gestita autonomamente da sistemi di intelligenza artificiale. Le persone mantengono un ruolo di supervisione, gestione delle eccezioni e presidio delle relazioni.
Questa evoluzione sta avanzando soprattutto in tre ambiti: risorse umane, approvvigionamenti e gestione dei clienti.
Nel primo caso, l’automazione copre ricerca dei profili, screening dei curriculum, organizzazione dei colloqui, gestione dei processi di inserimento e progettazione dei percorsi formativi. I team HR concentrano il proprio contributo su cultura aziendale, benessere, sviluppo delle persone e gestione dei conflitti.
Negli approvvigionamenti, agenti automatici monitorano fornitori, valutano rischi geopolitici e normativi, supportano la redazione contrattuale, gestiscono gare e suggeriscono strategie negoziali, lasciando alle persone le decisioni di maggiore impatto.
Nel servizio clienti si sta diffondendo un modello in cui il primo livello di assistenza è affidato all’AI, mentre gli operatori intervengono nei casi complessi o ad alta sensibilità relazionale, in particolare in settori come telecomunicazioni, retail, trasporti e servizi pubblici.
Una forza lavoro sempre più ibrida
Amit Joshi prevede che entro la fine del 2026 molte aziende conteranno più agenti AI che dipendenti umani. Parallelamente, Wade individua una riduzione progressiva dei livelli di management intermedio, soprattutto nei comparti finanziario, consumer e farmaceutico, dove i flussi di lavoro vengono riprogettati intorno a sistemi automatizzati per analisi, reporting e controllo.
La contrazione stimata varia tra il 10 e il 20% delle posizioni manageriali intermedie, con un impatto più marcato nelle organizzazioni sopra i 5.000 dipendenti. I ruoli maggiormente coinvolti sono quelli legati alla produzione e gestione di report in ambiti come compliance, pianificazione della supply chain e procurement.
In parallelo prende forma un nuovo modello di leadership: il “manager-allenatore”, capace di combinare competenze operative dirette con la guida di team misti, composti da persone e sistemi intelligenti. Anche il profilo professionale evolve, passando da specializzazioni verticali molto strette a figure con competenze profonde ma capaci di operare trasversalmente tra funzioni diverse.
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Disinformazione e nuovi rischi reputazionali
Jialu Shan richiama l’attenzione su un rischio crescente: la diffusione di contenuti artificiali sempre più realistici. L’evoluzione dei modelli generativi rende possibile la creazione di video, audio e testi difficilmente distinguibili dalla realtà, con potenziali impatti su reputazione, fiducia e sicurezza delle imprese.
La velocità di propagazione di questi contenuti, favorita dagli algoritmi delle piattaforme digitali, supera spesso la capacità di reazione delle organizzazioni. Per questo sarà necessario investire in sistemi di monitoraggio multimodale, procedure di risposta rapida e collaborazioni strutturate con gli operatori delle piattaforme per la gestione delle segnalazioni e delle rimozioni.
Dall’esplorazione alla concretezza operativa
Didier Bonnet identifica nel 2026 un passaggio selettivo: le pressioni economiche e la volatilità dei mercati spingeranno le aziende a dimostrare l’effettiva sostenibilità degli investimenti in AI. Molte organizzazioni, concentrate su sperimentazioni prive di ricadute operative tangibili, ridimensioneranno i propri programmi.
Le realtà più solide punteranno invece su un lavoro continuativo su basi meno visibili ma determinanti: qualità dei dati, ridisegno dei processi, integrazione dei sistemi, sviluppo delle competenze e gestione delle transizioni organizzative, con una visione di ritorno nel medio-lungo periodo.
Robert Hooijberg rafforza questa impostazione, evidenziando l’efficacia di un approccio incrementale, fondato su applicazioni mirate che risolvono problemi specifici. Il consolidamento di piccoli risultati favorisce apprendimento, fiducia interna e capacità di scalare progressivamente verso iniziative più complesse.
Il baricentro si sposta sulle operazioni
Wade, infine, sottolinea un ulteriore elemento: i benefici economici più consistenti nel breve periodo arriveranno dall’adozione dell’AI nei processi interni, in particolare nella supply chain e nelle operations. L’attenzione si concentrerà su efficienza, affidabilità, sicurezza e produttività, più che su iniziative orientate direttamente alla crescita dei ricavi.
In questo scenario il Chief Operating Officer assume un ruolo centrale nella governance dell’AI, con un peso crescente rispetto alle funzioni tecnologiche e di marketing. Le imprese che inizieranno fin da oggi a rivedere i flussi di lavoro, a sviluppare competenze manageriali adatte alla gestione di sistemi ibridi e a individuare con precisione le aree a maggiore ritorno di valore, costruiranno un vantaggio competitivo che si estenderà oltre il 2026.
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