Legge UE sull'IA: come la mancanza di competenze in materia di IA da parte dei dirigenti si sta trasformando in un vero e proprio rischio di responsabilità

Chi oggi non guida, verrà guidato: la fine imminente del management classico

L'intelligenza artificiale sta permeando la vita aziendale quotidiana a un ritmo vertiginoso, ma mentre la tecnologia si espande inesorabilmente, emerge una debolezza critica ai vertici aziendali.

Studi recenti rivelano un paradosso allarmante: sebbene la stragrande maggioranza delle aziende stia implementando strumenti di intelligenza artificiale, la maggior parte delle iniziative fallisce non a causa della tecnologia in sé, bensì per la mancanza di capacità di leadership, una governance inadeguata e una gestione del cambiamento insufficiente. Oltre l'80% dei dirigenti ammette di sentirsi sopraffatto dalla rapidità con cui progredisce l'IA. La coerenza strategica spesso cede il passo a un attivismo operativo che porta al fallimento dei progetti pilota. Con l'avvento della normativa europea sull'IA, questa lacuna di conoscenze si è trasformata da ostacolo interno in un rischio concreto di responsabilità personale. Il seguente articolo fa luce sulla profonda crisi di competenze in materia di IA a livello manageriale, mette in luce la pericolosa discrepanza tra le linee guida scritte e la pratica effettiva e mostra come i leader possano compiere il salto cruciale da osservatori reattivi a protagonisti proattivi dell'era dell'IA.

Quando la leadership diventa un collo di bottiglia: la crisi delle competenze in materia di IA nel management

Molte aziende sono ormai impegnate intensamente nell'ambito dell'intelligenza artificiale. Tuttavia, il percorso verso la sua applicazione operativa è ostacolato da significativi ostacoli gestionali: studi recenti dimostrano che oltre l'80% dei dirigenti ammette che le proprie capacità di leadership e la governance interna non riescono a tenere il passo con i rapidi progressi dell'IA. Per colmare questo divario critico tra aspirazioni e pratica gestionale effettiva, lo sviluppo mirato delle competenze a livello dirigenziale non è più un'opzione, ma una necessità strategica. La differenza tra reagire e agire oggi risiede nella competenza personale dei manager in materia di IA.

Il paradosso dell'era dell'IA: adozione senza trasformazione

L'intelligenza artificiale si è rapidamente diffusa nelle attività aziendali quotidiane. Secondo il rapporto McKinsey State of AI Report 2025, l'88% delle aziende utilizza l'IA in almeno un'area di business, con un aumento di appena il 20% rispetto al 2017. L'IA generativa è quasi triplicata in soli due anni e, secondo un sondaggio di Nash Squared e Harvey Nash, il 90% dei responsabili delle decisioni tecnologiche a livello globale afferma di essere impegnato in progetti pilota o nell'implementazione su larga scala dell'IA, rispetto al 59% dell'anno precedente.

Dietro queste cifre impressionanti si cela però un profondo paradosso: l'adozione non è sinonimo di trasformazione. Solo il 38% delle aziende ha effettivamente esteso l'IA oltre i progetti pilota iniziali. E il divario tra l'implementazione tecnologica e la maturità organizzativa si sta ampliando anziché riducendo. Due terzi delle aziende affermano che il ritorno sull'investimento derivante dai progetti pilota di IA è attualmente impossibile da misurare. Il dato fondamentale è il seguente: la tecnologia c'è. Spesso manca la gestione.

I dati provenienti dalla Germania sono ancora più eclatanti. In uno studio congiunto di Stifterverband e McKinsey, che ha coinvolto oltre 1.000 dirigenti con responsabilità in ambito risorse umane, l'86% ha affermato che la propria azienda potrebbe sfruttare il potenziale dell'IA in modo molto più efficace. Il 79% ha indicato la mancanza delle competenze necessarie tra i dipendenti – e, implicitamente, all'interno della stessa dirigenza – come principale ostacolo. Invece di una coerenza strategica, prevale l'attivismo operativo: gli strumenti di IA vengono introdotti, ma non realmente integrati nei processi, nei percorsi decisionali e nella cultura aziendale.

Il divario nella governance: linee guida sulla carta, caos nella pratica

Forse il dato più preoccupante emerso dalle ricerche recenti non riguarda la tecnologia in sé, bensì la governance che la circonda. Secondo uno studio di riferimento condotto dall'AAA-ICDR Institute, che ha coinvolto 500 dirigenti e responsabili legali di aziende con un fatturato annuo superiore a 100 milioni di dollari, l'87% delle aziende ha ormai definito principi o politiche formali di governance dell'IA. Tuttavia, solo il 22% di queste aziende afferma che tali strutture funzionano effettivamente nella pratica. Il 56% descrive la propria governance come strutturalmente solida, ma incoerente nell'esecuzione. Un ulteriore 20% riscontra un divario significativo tra le politiche scritte e la prassi quotidiana.

Questo quadro è confermato dal Rapporto di riferimento sulla governance dell'IA del 2025: l'80% delle organizzazioni utilizza già l'IA a livello operativo, ma solo il 14% dispone di un framework di governance dell'IA a livello aziendale. Secondo uno studio di Deloitte, quasi due terzi delle organizzazioni hanno implementato l'IA generativa senza prima stabilire adeguati controlli di governance. In un'indagine separata del 2024 condotta dall'IAPP, solo il 28% delle aziende aveva definito formalmente ruoli di supervisione per la governance dell'IA.

Lo studio OneTrust, che ha coinvolto 1.250 responsabili IT in Europa e Nord America, conferma questa conclusione: l'82% degli intervistati afferma che i rischi legati all'IA stanno accelerando la necessità di modernizzare le strutture di governance. Ciononostante, praticamente tutte le aziende sono in netto ritardo. La governance esiste come concetto, ma la sua implementazione rimane l'eccezione.

Cosa significa questo nella realtà aziendale? Le aziende che utilizzano l'IA senza chiare linee di responsabilità rischiano di accumulare responsabilità, facilitare violazioni dei dati e perdere la fiducia di clienti e autorità di regolamentazione. La responsabilità in questo caso ricade chiaramente sul management, che al momento, nella maggior parte dei casi, la detiene solo sulla carta.

Il punto cieco nella leadership quotidiana: la competenza personale in materia di intelligenza artificiale

Chiunque sia incaricato di guidare le aziende nell'era dell'intelligenza artificiale ha bisogno di ben più che di acume strategico. Deve possedere una conoscenza approfondita del funzionamento dei sistemi di IA, della loro affidabilità e inaffidabilità, delle implicazioni organizzative del loro utilizzo e dei limiti legali da rispettare. Ed è proprio in questo ambito che si riscontra una grave lacuna.

Secondo un sondaggio condotto dalla Cambridge Judge Business School Executive Education nell'ottobre 2024 su 200 dirigenti senior, solo il 12% degli intervistati ha descritto i propri leader come molto ben preparati ad affrontare l'intelligenza artificiale e la trasformazione digitale. Il 31% ha valutato la propria leadership come piuttosto o completamente impreparata. In un sondaggio di Egon Zehnder, solo il 20% dei dirigenti intervistati ha affermato che la propria azienda possedeva le competenze necessarie per far fronte ai cambiamenti apportati dall'intelligenza artificiale nei prossimi cinque anni. Questi dati non sono un'autocritica, bensì dei segnali d'allarme.

Il quadro che emerge da un dato più recente non è certo migliore: secondo un sondaggio di Akkodis condotto su 2.000 dirigenti in tutto il mondo, la fiducia dei manager nella propria strategia di intelligenza artificiale è calata dal 69% nel 2024 al 58% nel 2025. I CEO hanno registrato il calo più marcato tra tutti i livelli gerarchici, con una diminuzione del 33%, seguiti dai CTO con un calo del 20%. Solo il 55% dei dirigenti ritiene che i propri team comprendano appieno i rischi e le opportunità dell'IA. È un fenomeno raro: maggiore è l'esperienza acquisita con l'IA, maggiore è la consapevolezza delle proprie lacune.

Il rapporto Hernstein Management, uno studio rappresentativo condotto su 1.600 dirigenti in Austria e Germania, rivela inoltre che, mentre circa il 90% dei dirigenti ritiene necessario sviluppare competenze in materia di IA per valutarne correttamente i limiti, solo l'8% delle aziende disponeva di linee guida interne sull'IA al momento dell'indagine. Il divario tra comprensione e azione non potrebbe essere più ampio.

Perché la gestione è strutturalmente sovraccaricata

La crisi delle competenze in materia di IA nei ruoli dirigenziali non è un fallimento individuale. È il risultato di uno squilibrio strutturale tra dinamismo tecnologico e inerzia organizzativa. L'IA si evolve in mesi; sviluppare le competenze necessarie all'interno delle aziende richiede anni. I manager sono cresciuti in un mondo in cui una conoscenza di base della tecnologia non era un requisito fondamentale per i ruoli dirigenziali. La decisione sull'opportunità di implementare l'IA in un determinato contesto poteva essere delegata ai reparti IT o a consulenti esterni. Nell'era dell'IA, questa delega non funziona più.

Uno studio condotto dalla IESE Business School e dalla KU Leuven, basato sull'analisi di 375 milioni di offerte di lavoro negli Stati Uniti tra il 2010 e il 2022, giunge a una conclusione chiara: l'intelligenza artificiale non sostituirà i manager, ma richiederà uno stile di leadership radicalmente diverso. Le aziende che utilizzano sistemi di intelligenza artificiale sono sempre più alla ricerca di manager e, allo stesso tempo, le competenze richieste stanno cambiando radicalmente. Le capacità cognitive e interpersonali come la collaborazione, la creatività, la gestione degli stakeholder e l'analisi dei dati stanno acquisendo importanza, mentre la necessità di compiti amministrativi di routine sta diminuendo. I manager sono ancora necessari, ma si tratta di manager diversi da quelli che si trovano attualmente in molte aziende.

Lo studio di Robert Half, che ha coinvolto 2.025 dirigenti di alto livello provenienti da 13 paesi, delinea un punto di svolta imminente: l'84% dei dirigenti intervistati considera l'intelligenza artificiale la competenza più importante entro il 2035. Circa la metà presume che in futuro la leadership sarà supportata dall'IA e guidata dai dati, ma dovrà comunque essere guidata dai valori umani e dall'intuizione. Questa intuizione è corretta, ma da sola non basta a colmare il divario di competenze.

A peggiorare ulteriormente la situazione, sebbene molte aziende offrano corsi di formazione sull'IA, spesso non riescono ad adattarli efficacemente a specifici gruppi target. Uno studio del 2025 condotto da General Assembly su 651 leader aziendali negli Stati Uniti e nel Regno Unito rivela che, mentre il 62% dei dirigenti ha dichiarato di aver partecipato a corsi di formazione sull'IA (rispetto al 42% del 2024), meno della metà (47%) ha affermato che la propria azienda offre una formazione sull'IA specificamente rivolta ai leader. La formazione generale sull'IA per i dipendenti è spesso considerata sufficiente, ma ciò di cui i leader hanno bisogno è un insieme di competenze diverso: non l'utilizzo degli strumenti, bensì la valutazione strategica, l'integrazione nelle strutture di governance e la gestione dei processi di trasformazione organizzativa influenzati dall'IA.

Il fallimento inizia dall'alto: perché i progetti di intelligenza artificiale spesso non raggiungono gli obiettivi prefissati

Studi recenti dipingono un quadro sconfortante sul tasso di successo dei progetti di intelligenza artificiale (IA) aziendali. Secondo le analisi della RAND Corporation e di McKinsey, l'80% delle iniziative di IA non riesce a generare un valore aziendale misurabile, il doppio rispetto ai progetti IT tradizionali. Gartner e RheoData riportano che dal 70 all'85% di tutti i progetti di IA fallisce o non raggiunge mai la piena implementazione. Solo circa il 30% di tutte le iniziative di IA supera la fase pilota.

La scoperta chiave: il fallimento raramente risiede nella tecnologia in sé. Risiede piuttosto nel modo in cui le aziende affrontano – o non affrontano – la gestione del cambiamento. Un'analisi di McKinsey sulle aziende di intelligenza artificiale di maggior successo mostra che il 26% delle aziende che effettivamente generano un valore aggiunto tangibile adotta un approccio controintuitivo: investono il 70% delle proprie risorse in persone e processi, perseguono solo la metà delle opportunità rispetto ai concorrenti e considerano la trasformazione in ambito IA come una capacità organizzativa, non come un progetto tecnologico. Il risultato: una crescita dei ricavi 1,5 volte superiore e un rendimento per gli azionisti 1,6 volte superiore rispetto alla concorrenza.

L'analisi di McKinsey individua un modello chiaro tra le aziende con le migliori performance nell'ambito dell'IA: i leader promuovono attivamente l'adozione dell'IA, hanno una probabilità tre volte maggiore di essere direttamente coinvolti rispetto ad altre aziende e comunicano una visione chiara. Oltre la metà di queste aziende ha adattato radicalmente i propri processi all'IA, rispetto a una media di solo il 20%. Un altro indicatore del legame tra il coinvolgimento della leadership e il successo dell'IA: i leader che incoraggiano attivamente i propri team a utilizzare l'IA hanno una probabilità sette volte maggiore di lavorare in aziende che offrono una formazione regolare sull'IA. La personalità del leader e la cultura dell'apprendimento non sono variabili indipendenti.

Gli studi mostrano modelli simili a livello di capacità di trasformazione in generale. Lo studio di Kienbaum sulla capacità di trasformazione delle aziende tedesche nel 2025 conclude che circa il 70% di tutti i progetti di trasformazione fallisce o non raggiunge i propri obiettivi. Tra le ragioni principali citate figurano: manager non adeguatamente preparati, strutture obsolete profondamente radicate e una scarsa considerazione per la cultura aziendale. Introdurre l'IA senza preparare il management al nuovo livello di responsabilità non solo aumenta questo tasso di fallimento, ma lo raddoppia.

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Pressione normativa: la legge europea sull'intelligenza artificiale come catalizzatore

La legge europea sull'intelligenza artificiale (IA) entrerà pienamente in vigore a partire dal 2 agosto 2026, essendo già in vigore dal 1° agosto 2024. Questa normativa rappresenta il primo quadro giuridico completo al mondo per la regolamentazione dell'intelligenza artificiale e, in linea di principio, riguarda ogni azienda che sviluppa, vende o utilizza sistemi di IA. Le potenziali sanzioni per le violazioni possono arrivare fino a 35 milioni di euro o al 7% del fatturato annuo. Secondo Bitkom, un'azienda su tre in Germania utilizza già l'IA a livello produttivo, ma pochissime hanno chiarito appieno i propri obblighi di conformità.

Spesso si trascura il fatto che la legge europea sull'IA stabilisce esplicitamente che le aziende e le altre istituzioni che gestiscono sistemi di IA devono garantire un livello sufficiente di competenza in materia. Non si tratta di una raccomandazione volontaria, bensì di un obbligo legale. Dal 1° febbraio 2025, le aziende sono tenute a fornire una formazione dimostrabile ai propri dipendenti sull'utilizzo dei sistemi di IA. Per i manager, ciò significa che la gestione del rischio, i requisiti di documentazione, la trasparenza e il rispetto delle normative in materia di protezione dei dati e di etica non sono più questioni astratte di governance, ma responsabilità personali con potenziali implicazioni legali.

La Commissione europea stima che i costi di conformità per i singoli sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio si aggirino tra i 6.500 e i 400.000 euro. I sistemi ad alto rischio, come le applicazioni di intelligenza artificiale nelle decisioni relative al personale, nella concessione di prestiti o nella diagnosi medica, interessano una percentuale stimata tra il 5 e il 15% di tutte le applicazioni di intelligenza artificiale. Chi non ha ancora implementato una governance dell'IA, ne pagherà il prezzo domani, non solo in termini di perdita di efficienza, ma anche con sanzioni concrete.

L'indagine Deloitte Governance of AI Survey 2025, che ha coinvolto 695 membri di consigli di amministrazione in tutto il mondo, di cui 49 in Germania, rivela che l'intelligenza artificiale non è ancora oggetto di discussione in quasi un terzo dei consigli di amministrazione a livello globale – sebbene in Germania questa percentuale si fermi al 16%, rappresentando un miglioramento significativo rispetto alla media mondiale. Due terzi degli intervistati testimoniano la mancanza di conoscenze ed esperienza in questo ambito da parte del proprio consiglio di amministrazione. La finestra di opportunità normativa si sta chiudendo e la maggior parte dei consigli di sorveglianza ne è ancora esclusa.

Il divario di competenze come rischio sistemico per la Germania

Per l'economia tedesca, la crisi di competenze manageriali nel campo dell'intelligenza artificiale assume una particolare dimensione strategica. La Germania compete per la leadership tecnologica in un'economia globalizzata. Grandi aziende statunitensi e asiatiche hanno investito ingenti somme in infrastrutture e competenze nel settore dell'IA. Il potenziale di produttività dell'IA è immenso: McKinsey stima che le aziende possano incrementare la propria produttività di quasi il 20% automatizzando le attività ripetitive, semplificando i processi e promuovendo l'innovazione basata sui dati.

Lo studio TÜV sulla formazione continua del 2026, condotto su un campione di 500 responsabili decisionali, mostra che, sebbene tre aziende su quattro (75%) offrano opportunità di formazione continua a tutti i dipendenti, solo il 29% dispone di una strategia di formazione continua formalmente documentata. Il 65% dei datori di lavoro destina un massimo di 1.000 euro per dipendente all'anno alla formazione. Data la complessità e la natura dinamica dell'IA, si tratta di un livello di investimento strutturalmente inadeguato.

Lo studio Slalom del 2025 aggiunge: in Germania, il 55% delle aziende considera la carenza di competenze il principale ostacolo all'implementazione dell'IA a livello aziendale. Un ulteriore 47% cita la sfiducia dei dipendenti e l'insicurezza del posto di lavoro come secondo ostacolo principale. Entrambi i fattori hanno una radice comune: la mancanza di una leadership chiara e competente che incarni e comunichi in modo credibile la trasformazione verso l'IA.

Un'analisi condotta dall'IBM Institute for Business Value rivela inoltre che quasi la metà dei dirigenti intervistati ammette che i propri dipendenti non possiedono le conoscenze e le competenze necessarie in materia di intelligenza artificiale per implementare le tecnologie di IA su larga scala. Il World Economic Forum stima che il 50% della popolazione mondiale necessiti urgentemente di nuove competenze per soddisfare la crescente domanda di IA da parte delle imprese. Questa percentuale potrebbe salire al 90% entro il 2030 se non si interviene.

La situazione è particolarmente grave per le PMI tedesche. In uno dei sondaggi più completi su questo target, l'AI Study 2025 condotto su 455 responsabili AI di PMI e aziende di medie dimensioni, l'86% riconosce l'importanza dell'IA come fattore critico per il business. Tuttavia, la mancanza di competenze, la scarsa qualità dei dati e l'assenza di una strategia per l'IA sono citate come ostacoli principali. Mentre le grandi aziende con budget consistenti, team interni dedicati ai dati e infrastrutture moderne sono all'avanguardia, le PMI rischiano di rimanere indietro a livello strutturale.

Dalla conoscenza all'azione: cosa significa una leadership competente nell'IA?

Sulla base delle ricerche, è possibile definire con precisione il profilo di un leader competente in materia di intelligenza artificiale. Non si tratta di scrivere codice o addestrare modelli. Ciò che è fondamentale è una comprensione strategica e critica che si articola su quattro livelli.

A livello concettuale, i leader devono possedere una solida comprensione del funzionamento delle diverse tecnologie di intelligenza artificiale, dei loro punti di forza e dei loro limiti, nonché delle differenze tra approcci di intelligenza artificiale descrittivi, predittivi e generativi. Questa base concettuale è essenziale per porre domande pertinenti al proprio team, ai fornitori e agli enti regolatori. Secondo l'indagine della Cambridge Judge Business School, il processo decisionale basato sui dati è la competenza chiave più frequentemente citata dai leader nell'era dell'IA, seguita dal pensiero strategico per l'integrazione dell'IA.

A livello strategico, la capacità di identificare, dare priorità e valutare sistematicamente i casi d'uso dell'IA all'interno dell'azienda è fondamentale. Ciò include la comprensione della logica del ritorno sull'investimento (ROI) alla base degli investimenti in IA, il riconoscimento dei prerequisiti organizzativi per un'implementazione di successo e l'esame critico delle promesse di marketing dei fornitori di tecnologia. McKinsey dimostra che le aziende che adottano un approccio strategico basato su piattaforme e un'implementazione scalabile dell'IA raggiungono valori di ROI fino al 25%, mentre i progetti pilota isolati spesso si attestano al di sotto del 5%.

A livello di governance, i dirigenti sono ora responsabili della definizione di linee guida chiare per l'utilizzo interno dell'IA: quali sistemi vengono implementati, chi li monitora, come viene gestita la documentazione e come vengono segnalati i malfunzionamenti? Non si tratta di un compito IT, bensì di un compito di gestione. Ai fini dell'applicazione dell'Atto UE sull'IA, gli operatori, ovvero le aziende che utilizzano sistemi di IA sviluppati da terzi, sono esplicitamente responsabili. La conformità non può essere delegata.

Infine, a livello culturale si colloca uno dei compiti di leadership più impegnativi: integrare le competenze sull'IA in tutta l'organizzazione, costruire fiducia nelle nuove tecnologie e, al contempo, affrontare le legittime preoccupazioni. Lo Stanford AI Index 2025 riporta un aumento delle vendite del 23%, un incremento del 31% nella soddisfazione del cliente e un processo decisionale basato sui dati più rapido del 40% laddove l'IA è stata implementata in modo produttivo. Questi risultati non si ottengono solo con la tecnologia, ma derivano da una combinazione di leadership impegnata, formazione mirata e una gestione del cambiamento costante.

Xpert.Digital come partner per colmare il divario di leadership nell'IA

Il divario di competenze descritto riguarda i manager a tutti i livelli, dal consiglio di amministrazione e dal management intermedio fino ai responsabili di dipartimento dei progetti di intelligenza artificiale. Colmare questo divario richiede più di singoli seminari: esige un impegno sistematico, contestualizzato e pratico con l'IA a livello dirigenziale, combinato con strutture di governance concrete e sostenibili nella gestione quotidiana dell'azienda.

Xpert.Digital supporta dirigenti e team di specialisti proprio in questo punto di incontro. In qualità di piattaforma digitale con una profonda esperienza settoriale nei mercati B2B, nella logistica industriale e nella trasformazione digitale, Xpert.Digital comprende che la competenza in materia di IA non è un compito astratto di apprendimento, ma deve essere sempre sviluppata all'interno di un contesto economico e normativo concreto. L'approccio combina profondità analitica e rilevanza operativa: quali applicazioni di IA creano un reale valore aggiunto in quale contesto aziendale? Come si possono implementare i requisiti di governance in modo pragmatico e a prova di audit? E come si può non solo informare il management, ma anche responsabilizzarlo?

Alla base di tutto ciò vi sono contenuti basati su dati concreti, che riuniscono le ricerche più recenti, gli sviluppi normativi e l'esperienza pratica. In un mondo aziendale in cui la velocità di sviluppo dell'IA supera strutturalmente la velocità di apprendimento istituzionale, questo collegamento tra ricerca e pratica non è un lusso, bensì un prerequisito per garantire che i leader non diventino il collo di bottiglia nella propria trasformazione digitale.

Quando l'attesa diventa uno svantaggio competitivo

Le prove empiriche non lasciano spazio a interpretazioni: l'intelligenza artificiale non è più un argomento riservato alle aziende tecnologiche, agli istituti di ricerca o ai pionieri. È un imperativo strategico per qualsiasi azienda che voglia rimanere competitiva nei prossimi anni. La variabile cruciale non è la tecnologia in sé – che è disponibile e scalabile. La variabile cruciale è la gestione.

Un'analisi complessiva dei dati rivela la drammaticità della situazione: l'adozione dell'IA si attesta all'88%, ma l'utilizzo su larga scala è solo al 38%. L'87% delle aziende dispone di framework di governance, ma solo il 22% funziona efficacemente nella pratica. Il 90% dei dirigenti ritiene necessarie competenze in materia di IA, ma solo l'8% delle aziende ha linee guida interne vincolanti sull'IA. L'86% dei dirigenti tedeschi ritiene di non sfruttare a sufficienza il potenziale dell'IA, eppure oltre la metà investe troppo poco nella formazione professionale.

Questo divario sistematico tra consapevolezza e azione non è inevitabile. Può essere superato, attraverso una cultura di leadership che consideri la competenza personale in materia di intelligenza artificiale non come una tecnologia di nicchia, ma come una competenza fondamentale del management moderno. Le aziende che implementeranno con maggiore coerenza questa trasformazione non solo saranno conformi alle normative, ma saranno anche misurabilmente più produttive, innovative e resilienti ai cambiamenti del mercato.

La differenza tra reagire e agire, come dimostrano costantemente tutti i dati, risiede nelle competenze personali dei dirigenti in materia di intelligenza artificiale. Chi investe oggi in queste competenze otterrà domani una maggiore flessibilità strategica. Chi invece aspetta che fattori esterni lo costringano ad agire – siano essi regolamentazioni, concorrenza o progetti falliti – pagherà un prezzo decisamente più alto. Non in termini astratti, ma in euro, quote di mercato e anni perduti.

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