IA, la sfida della governance: alle aziende mancano pratiche e strumenti per renderla affidabile

Intelligenza artificiale, tanta fiducia ma ancora poca governance. Le aziende italiane credono infatti nelle potenzialità della tecnologia, ma faticano a tradurre questa fiducia in pratiche, controlli e strumenti capaci di renderla realmente affidabile. In particolare, nonostante il ‘trust gap’ (divario) tra ‘perceived trust’ (quanto le aziende si fidano dell’IA) e ‘trustworthiness index’ (quanto sono effettivamente capaci di governarla) sia passato da 18,4 punti nel 2025 a 14,1 nel 2026, resta il più ampio d’Europa. A rilevarlo il Data and AI impact Report 2026, studio condotto ad aprile da Idc per Sas su 2.699 decision maker di 28 Paesi, secondo il quale una delle principali criticità non riguarda tanto l’adozione dell’IA quanto la capacità di spiegarne il funzionamento.

Del resto, più le organizzazioni affidano decisioni all’IA, più cresce la necessità di comprenderne il funzionamento, verificarne le motivazioni e dimostrarne l’affidabilità. Sono ancora poche, peraltro, le imprese in grado di concretizzare i progetti di IA. L’’impact index’ (il valore dei risultati di business effettivamente ottenuti grazie agli investimenti in IA) cresce, infatti, solo da 50,2 punti nel 2025 a 51,7 del 2026 mentre, complice la frammentazione dei dati, a dichiarare di ottenere un Roi elevato è solo il 18,7% delle organizzazioni.

Il Report evidenzia, inoltre, che qualità dei dati, verificabilità, responsabilità e spiegabilità sono fattori direttamente correlati alla capacità di generare risultati di business misurabili. Le aziende che credono e investono in queste buone pratiche, infine, registrano ritorni significativamente superiori rispetto alla media.