Da dove nasce la competitività nell'IA: costruire un vantaggio sostenibile in un contesto normativo sempre più stringente

Oggi quasi tutte le aziende usano l'IA, ma non tutte ne ricavano una maggiore competitività. Quando modelli e strumenti sono acquistabili da chiunque, la tecnologia in sé difficilmente basta a fare la differenza. Il vero vantaggio competitivo nell'IA nasce dalla sinergia tra strategia, tecnologia e cultura organizzativa, e dalla capacità di generare valore in modo continuativo nel rispetto delle norme.

Come può dunque un'azienda passare da «usare l'IA» ad «avere un vantaggio con l'IA»? Di seguito affrontiamo, in ordine, gli elementi che compongono il vantaggio competitivo nell'IA, come impostare la governance sotto normative come l'AI Act dell'UE, come trasformare i risultati dell'IA in valore di business misurabile e come far diventare l'IA una capacità quotidiana dell'organizzazione.

Perché usare l'IA non significa avere un vantaggio competitivo nell'IA?

Il presupposto del vantaggio competitivo è che «gli altri facciano fatica a replicarlo». Gli strumenti di IA generalisti, però, sono acquistabili da tutti. Se un'azienda si limita ad attivare per i dipendenti gli stessi strumenti dei concorrenti, ottiene soltanto di «non restare indietro», non di «essere in testa».

L'«Applied AI Index 2026» di BCG, pubblicato a settembre 2026 e basato su un'indagine tra 1.330 dirigenti, rileva che il divario si sta allargando rapidamente (fonte):

• Le aziende che generano valore sono aumentate sensibilmente. Quasi il 50% delle aziende ottiene già un valore significativo dall'IA, mentre nello studio BCG del 2025 questa quota era solo del 5%.
• Il vantaggio dei leader si vede già nei conti. Le aziende «orientate al futuro», che rappresentano il 7,5% del campione, registrano un rendimento totale per gli azionisti, una crescita dei ricavi e una crescita dell'EBITDA pari rispettivamente a 2,3, 2,4 e 2,8 volte quelli delle aziende più indietro.
• Gli investimenti accelerano. La spesa in IA in rapporto ai ricavi è salita dall'1,7% circa di fine 2025 al 3,3%, e oltre l'80% di questa spesa non rientra nel budget IT.

L'ultimo punto merita particolare attenzione: l'IA è passata da progetto tecnologico del reparto IT a investimento operativo delle funzioni di business. Questo significa che anche il criterio per giudicare il successo dell'IA dovrebbe spostarsi da «il sistema è andato in produzione?» a «il business è migliorato?».

Prendiamo due distributori concorrenti che usano lo stesso strumento di assistenza clienti basato sull'IA. Il primo lo usa solo per rispondere alle domande frequenti; il secondo lo ha collegato ai propri dati di magazzino, ai prezzi e allo storico dei clienti e ha riprogettato il processo di quotazione, in modo che il cliente riceva un preventivo preciso in pochi minuti. Lo strumento è lo stesso, ma la differenza sta nei dati e nei processi che solo ciascuno possiede.

Da quali elementi è composto il vantaggio competitivo nell'IA?

Il vantaggio competitivo nell'IA non nasce da un singolo strumento o progetto, ma dalla combinazione di tre livelli: la strategia decide dove usare l'IA, la tecnologia decide quanto bene può funzionare, la cultura decide se verrà davvero utilizzata. Nessuno dei tre può mancare, e più un elemento è difficile da replicare per i concorrenti, più contribuisce a un vantaggio duraturo.

Strategia: usare l'IA nel core business. Usare l'IA solo per scrivere e-mail e verbali porta efficienza; usarla per prezzi, supply chain, prodotto ed esperienza del cliente porta competitività. BCG osserva che le aziende leader partono tutte da una valutazione chiara di «dove l'IA crea valore» e concentrano l'IA negli ambiti di maggior valore. Per valutare e selezionare i casi d'uso, puoi consultare Strategia di IA aziendale: come uscire dalla trappola dei progetti pilota.

Tecnologia: costruire una barriera con i propri dati e processi. I modelli si possono comprare, ma i dati dei clienti, lo storico delle transazioni, la conoscenza dei prodotti e l'esperienza accumulati dall'azienda non si comprano né si rubano. Mettere in ordine questi dati, collegarli all'IA e riprogettare attorno all'IA i processi end-to-end: è questa la parte che i concorrenti faticano a replicare.

Cultura: far sì che i dipendenti vogliano, sappiano e osino usarla. Anche il miglior sistema non esprime il proprio valore se i dipendenti non si fidano o non sanno usarlo. L'indagine BCG mostra che, tra le aziende leader e quelle in fase di scalabilità, sette su dieci stanno già riqualificando i propri dipendenti.

La tabella seguente confronta «usare l'IA» e «avere un vantaggio con l'IA» sui tre livelli:

Questa tabella può servire come punto di partenza per un'autodiagnosi aziendale: la riga che resta ferma alla colonna di sinistra è l'ambito in cui conviene investire per primo.

Come governare l'IA in un contesto normativo sempre più stringente?

Per le aziende che operano in Europa, la regolamentazione non è più un problema del futuro. Considerare la governance un freno all'innovazione è un equivoco: regole chiare, al contrario, permettono ai team di estendere l'uso dell'IA con più serenità.

L'AI Act dell'UE è la normativa più rappresentativa. A luglio 2026 è stata pubblicata la sua modifica (AI Omnibus), che ha spostato la data di entrata in vigore di alcuni obblighi (fonte):

• 2 febbraio 2025: iniziano ad applicarsi le disposizioni sulle pratiche di IA vietate, sull'alfabetizzazione in materia di IA e altre.
• 2 agosto 2025: iniziano ad applicarsi le norme sui modelli di IA per finalità generali, il quadro di governance e le disposizioni sulle sanzioni.
• 2 agosto 2026: il regolamento si applica integralmente, compresi gli obblighi di trasparenza dell'articolo 50, per esempio informare gli utenti che stanno interagendo con un'IA.
• 2 dicembre 2027: iniziano ad applicarsi gli obblighi per i sistemi di IA ad alto rischio elencati nell'allegato III, inizialmente previsti per agosto 2026. Rientrano in questa categoria scenari come la selezione del personale e la valutazione del credito.
• 2 agosto 2028: iniziano ad applicarsi gli obblighi per i sistemi di IA ad alto rischio elencati nell'allegato I (legati alla normativa sulla sicurezza dei prodotti).

Gli obblighi per l'alto rischio sono stati rinviati, ma non cancellati. Nel frattempo, i poteri che le aziende affidano all'IA continuano ad aumentare. L'indagine BCG mostra che il 42% delle aziende prevede di attribuire entro il 2030 un reale potere decisionale agli agenti di IA, ma al momento solo il 5% ha messo in atto meccanismi di controllo completi.

In pratica, si può costruire una governance di base su cinque fronti:

• Creare un inventario dell'IA. Chiarire quali strumenti e sistemi di IA sono in uso in azienda, per quali scenari e sotto la responsabilità di chi, compresi gli strumenti usati autonomamente dai dipendenti.
• Classificare per livello di rischio. In base alla normativa e all'impatto sul business, individuare quali casi d'uso potrebbero rientrare nell'alto rischio e trattarli per primi.
• Definire i confini dei dati. Stabilire quali dati possono entrare in quali strumenti: i dati personali dei clienti e i segreti commerciali non devono finire in servizi esterni non autorizzati. È anche un requisito del GDPR.
• Mantenere la supervisione umana. Per le decisioni che riguardano clienti, dipendenti o denaro, assicurarsi che qualcuno possa verificare, intervenire e rispondere.
• Lasciare traccia. Conservare le registrazioni di versioni dei modelli, fonti dei dati, risultati dei test e decisioni chiave, utili sia per il riesame interno sia per rispondere a controlli esterni.

Per esempio, se un'azienda usa l'IA per selezionare i curriculum, si tratta di uno scenario ad alto rischio elencato nel regolamento. Invece di attendere il 2027 e adeguarsi in fretta, conviene inserire fin da ora nel processo verifica umana, controllo dei bias e conservazione delle registrazioni. Quanto sopra è un'informazione di carattere generale: per i requisiti di conformità specifici consulta un consulente legale.

Come dimostrare che l'IA genera davvero un ritorno?

Se i risultati dell'IA si fermano a «i dipendenti sentono di essere più veloci», è difficile ottenere investimenti continuativi. BCG rileva che le aziende leader misurano l'impatto dell'IA direttamente sul conto economico. Calcolare con chiarezza il valore dell'IA è il lasciapassare per passare dal pilota alla scalabilità.

Prima gli indicatori di business, poi quelli di processo. Stabilisci per prima cosa quale indicatore di business il caso d'uso deve influenzare, per esempio margine lordo, tempi di incasso, tasso di fidelizzazione dei clienti, e ricava a ritroso gli indicatori intermedi, come tempo di elaborazione, tasso di errore, tasso di conversione.

Prima del lancio, registra la situazione di partenza. Senza una baseline non c'è confronto. Prima di introdurre l'IA, registra almeno alcune settimane di dati reali sugli indicatori interessati.

Mantieni un «gruppo di controllo». Fai usare l'IA a una parte dei team, dei punti vendita o dei gruppi di clienti e lascia l'altra parte invariata: solo così si può distinguere l'effetto dell'IA da quello di stagionalità, mercato e altri fattori.

Calcola tutti i costi. Oltre a software e costi di utilizzo, vanno considerati preparazione dei dati, integrazione dei sistemi, formazione, revisione umana e attività di conformità. Contare solo i benefici e non i costi porta a sovrastimare il ritorno dell'IA.

Il tempo risparmiato deve avere una destinazione. Il tempo risparmiato dai dipendenti diventa ricavo o utile solo se viene riassegnato ad attività di maggior valore. Per esempio, il tempo che il team commerciale non spende più nell'inserimento degli ordini deve essere destinato in modo esplicito a visitare più clienti.

Riesamina ogni trimestre e fai seguire le risorse ai risultati. Ogni trimestre rivedi l'andamento degli indicatori di ciascun caso d'uso e sposta le risorse dai progetti poco efficaci a quelli già validati.

Come far passare l'IA da progetto a capacità quotidiana dell'organizzazione?

Un progetto ha un inizio e una fine, mentre il vantaggio competitivo si accumula nel tempo. Quando l'IA non dipende più da un singolo gruppo di progetto o da pochi dipendenti appassionati, ma diventa il modo di lavorare di tutti i reparti, il vantaggio cresce di anno in anno.

Per riuscirci si può agire su quattro fronti:

• Individuare i responsabili di business. Ogni caso d'uso di IA dovrebbe avere un responsabile di business che risponde dei risultati, e non essere semplicemente consegnato dal team tecnico.
• Costruire capacità di piattaforma condivise. Collegamento dei dati, gestione dei permessi, processi di valutazione e regole di governance vengono costruiti in modo unitario, e su questa base i reparti sviluppano rapidamente le proprie applicazioni. In questo modo ogni nuovo progetto parte da un livello più alto del precedente.
• Trasformare gli usi efficaci in standard. Prompt, modelli e processi collaudati dai dipendenti vanno depositati nella knowledge base e nei sistemi condivisi, anziché restare nella cronologia delle chat personali.
• Far crescere continuamente le competenze del team. Progettare la formazione sull'IA per ruolo: il management deve saper valutare gli investimenti, i team di business collaborare con l'IA, i team tecnici costruire e mantenere i sistemi in sicurezza. BCG prevede che i ruoli dedicati all'IA passeranno dal 7% del personale nel 2026 al 22% nel 2030.

Per esempio, un'azienda ha messo in produzione con successo nell'amministrazione un'applicazione di IA per la riconciliazione delle fatture. Se i meccanismi di collegamento dei dati e di verifica restano appannaggio dell'amministrazione, quando gli acquisti vorranno fare qualcosa di simile con i contratti dovranno ricominciare da zero; se invece sono stati costruiti come capacità condivise, gli acquisti potranno usarli nel giro di poche settimane. Il vantaggio competitivo si accumula così, un riutilizzo alla volta.

Le quattro domande che più interessano ai manager

Anche le PMI possono costruire un vantaggio competitivo nell'IA? Sì. Nelle PMI la catena decisionale è corta e i processi si adattano più facilmente: basta usare l'IA in uno o due processi chiave, combinandola con i propri dati su clienti e business, per ottenere un vantaggio che le grandi imprese faticano a replicare rapidamente.

A quali aziende si applica l'AI Act dell'UE? Si applica non solo alle aziende che sviluppano IA, ma anche a quelle che usano sistemi di IA nel territorio dell'UE, comprese le aziende extra-UE che operano nell'Unione. Gli obblighi specifici dipendono dal ruolo dell'azienda e dal livello di rischio del caso d'uso; ti consigliamo di rivolgerti a un consulente legale.

Se gli obblighi per l'alto rischio sono stati rinviati, si può per ora ignorare il tema? Non è consigliabile. Il rinvio concede soltanto più tempo per prepararsi. Creare un inventario dell'IA, la classificazione del rischio e i meccanismi di registrazione richiede tempo: prima si inizia, minore sarà il costo degli adeguamenti successivi.

Quanto tempo ci vuole per vedere il ritorno dell'investimento in IA? Dipende dal caso d'uso. Per i casi di automazione dei processi, di solito i cambiamenti di efficienza si vedono nel giro di pochi mesi; per quelli che riguardano il modello di business o l'innovazione di prodotto i tempi sono più lunghi. L'essenziale è fissare baseline e obiettivi intermedi prima dell'avvio.

Riferimenti

• Applied AI Index 2026 (comunicato stampa), BCG, settembre 2026
• The AI Act Implementation Timeline: What Changes Under the AI Omnibus?, Future of Privacy Forum, luglio 2026