Insights from Vector Space
Approfondimenti, scenari e modelli per comprendere come l’intelligenza artificiale
sta trasformando il modo in cui le organizzazioni lavorano.
API, webhook e middleware: l’infrastruttura che permette all’AI di agire
Entro il 2026 oltre il 30% dell'aumento nella domanda di API verrà dall'AI e dagli strumenti basati su LLM. Oltre l'80% delle imprese userà API GenAI in produzione. I protocolli MCP e A2A stanno ridefinendo come gli agenti AI si connettono ai sistemi aziendali. L'integrazione è diventata una questione strategica.
Orchestrazione degli agenti AI: il valore non è nei singoli agenti, è in chi li coordina
Gartner riporta un aumento del 1.445% nelle richieste di informazioni sui sistemi multi-agente dal Q1 2024 al Q2 2025. Entro il 2028, reti di agenti specializzati collaboreranno dinamicamente su più applicazioni e funzioni di business. La vera sfida non è costruire agenti: è coordinarli.
ROI dell’automazione AI: le metriche che funzionano davvero
Il 72% dei CIO riferisce che la propria organizzazione sta andando in pareggio o in perdita sugli investimenti AI. Solo 1 iniziativa AI su 5 raggiunge un ROI misurabile. Le metriche sbagliate non solo non misurano il valore: fanno prendere le decisioni sbagliate sui progetti successivi.
Comunicare l’AI ai dipendenti: il problema non è la resistenza, è come viene introdotta
Il 65% dei dipendenti è entusiasta di usare l'AI al lavoro. Solo il 3% la evita attivamente. Eppure il 37% non la usa perché i colleghi non la usano. Il problema non è la resistenza dei lavoratori: è l'urgenza degli executive che porta a implementazioni affrettate senza considerare le implicazioni per la forza lavoro.
Automatizzare non è installare: il costo nascosto di un sistema AI in produzione
Il 72% dei CIO riferisce di andare in pareggio o in perdita sugli investimenti AI. Gartner prevede che oltre il 40% dei progetti agentic AI sarà cancellato entro il 2027 a causa di costi che non erano stati anticipati. Il costo reale dell'automazione AI non è il deploy: è quello che viene dopo.
Il centro di competenza AI: serve davvero o è solo un layer burocratico?
Solo 1 organizzazione su 5 sta ottenendo valore dagli strumenti AI, e solo 1 su 50 sta vedendo valore trasformativo. Gartner raccomanda di costruire un AI center of excellence che funzioni come controllore del traffico aereo. Ma costruirlo sbagliato è peggio che non costruirlo.
Quale processo automatizzare per primo: una scelta strategica, non tecnica
Il 72% dei CIO riferisce che la propria organizzazione sta andando in pareggio o in perdita sui propri investimenti AI. Oltre il 40% dei progetti agentic AI sarà cancellato entro il 2027. Il problema non è la tecnologia: è la scelta del punto di partenza. Gartner ha definito i criteri per farlo bene.
Il NPS non misura il customer service automatizzato. E non lo ha mai fatto
Gartner aveva previsto che oltre il 75% delle organizzazioni avrebbe abbandonato il Net Promoter Score come metrica del customer service entro il 2025. Con l'AI che gestisce la maggior parte delle interazioni, il problema dell'NPS è diventato ancora più acuto. Ecco cosa misurare invece.
Come si misura la qualità di un customer service che parla con i robot
Le metriche tradizionali di customer service non funzionano quando la maggior parte delle interazioni è gestita da AI. Tempo medio di gestione, tasso di risoluzione al primo contatto, CSAT: tutti richiedono una rilettura quando l'agente non è umano. Gartner ha già ridefinito cosa misurare e come.
Chat, email, telefono: l’AI non li gestisce ancora come un tutto unico
Il 51% dei clienti è disposto a usare un assistente GenAI per gestire le interazioni di servizio. Il 91% dei responsabili del customer service è sotto pressione per implementare l'AI su tutti i canali. Ma orchestrare chat, email e telefono in un unico workflow intelligente è più difficile di quanto sembri.
Passare il cliente all’umano: il momento più delicato del customer service AI
Nessuna delle aziende Fortune 500 avrà eliminato completamente il servizio clienti umano entro il 2028. Il 50% delle organizzazioni che aveva pianificato tagli significativi al personale abbandonerà questi piani entro il 2027. Il punto di escalation tra AI e umano è il momento più critico del customer service moderno.
Dati, agenti e rischi: la sicurezza nei sistemi BPA con AI generativa
Entro il 2027 oltre il 40% delle violazioni di dati legate all'AI sarà causato da uso improprio della GenAI attraverso i confini geografici. Il 57% dei dipendenti usa account GenAI personali per lavoro. La spesa globale in sicurezza informatica raggiungerà 240 miliardi nel 2026. Il problema è già dentro le organizzazioni.
Low-code e AI: chi costruisce davvero i workflow di domani
Entro il 2026 gli sviluppatori fuori dall'IT formale rappresenteranno almeno l'80% degli utenti degli strumenti low-code. Entro il 2028 il 90% degli ingegneri software userà assistenti AI per scrivere codice. Tra questi due trend si apre lo spazio in cui si costruiscono i workflow del futuro.
