Solo una organizzazione su cinque sta ottenendo valore dagli strumenti AI, e solo una su cinquanta sta vedendo valore trasformativo: questo è il dato che Paul Delory, VP Analyst di Gartner, ha presentato alla conferenza Gartner IT Infrastructure, Operations & Cloud Strategies 2025 a Londra. Nel contesto di questa evidenza, il consiglio di Gartner è stato esplicito: costruire un AI center of excellence all'interno dell'organizzazione I&O. Il suo compito principale è essere il controllore del traffico aereo dell'AI.
La metafora è precisa. Un controllore del traffico aereo non pilota gli aerei: coordina i movimenti, assegna le rotte, gestisce le priorità e interviene quando c'è rischio di conflitto. Un AI CoE non implementa ogni progetto AI dell'organizzazione: stabilisce gli standard, valida i casi d'uso, gestisce la governance e abilita i team di business a lavorare in autonomia senza creare rischi.
Quattro stili di COE AI secondo Gartner
Gartner identifica quattro stili distinti di Center of Excellence per l'AI, ciascuno adatto a una fase diversa di maturità organizzativa. Il primo è informativo: il COE diffonde conoscenza, produce best practice e documenta i casi d'uso. È il punto di partenza naturale quando l'organizzazione è nelle fasi iniziali di adozione AI e ha bisogno di costruire consapevolezza interna. Il secondo è persuasivo: il COE costruisce il consenso interno, dimostra il valore con pilot mirati e aiuta i business unit a sviluppare il proprio caso d'uso.
Il terzo stile è prescrittivo: il COE stabilisce standard, policy e framework di governance che si applicano a tutti i progetti AI dell'organizzazione. A questa fase l'AI ha raggiunto una scala sufficiente da rendere necessario il controllo centralizzato. Il quarto è innovativo: il COE guida la sperimentazione di nuove capacità AI, identifica opportunità non ancora esplorate e costruisce le competenze che l'organizzazione avrà bisogno nel prossimo ciclo di trasformazione. Gartner indica che gli obiettivi del COE devono evolvere man mano che l'utilizzo dell'AI matura: non è un modello fisso, ma una funzione che cambia con l'organizzazione.
Il modello ibrido: centralizzazione e decentralizzazione
Gartner raccomanda un modello organizzativo distribuito e ibrido: un team centrale di COE che collabora e coordina con comunità decentralizzate distribuite nell'organizzazione. Il team centrale governa la strategia, gli standard e la governance. Le comunità decentralizzate, guidate da profili ibridi con competenze sia di dominio che tecniche, implementano i progetti nelle proprie aree di business.
Questo modello risolve la tensione tra due esigenze reali: la necessità di standardizzazione e controllo che solo la centralizzazione garantisce, e la necessità di velocità e contesto di dominio che solo la decentralizzazione permette. Un COE puramente centralizzato diventa un collo di bottiglia. Uno puramente decentralizzato produce proliferazione non governata, che è esattamente il rischio che Gartner identifica come uno dei più rilevanti nell'adozione accelerata dell'agentic AI.
Competenze AI: la vera questione strategica
Entro il 2026, la capacità del Chief Data and Analytics Officer di sviluppare AI literacy, guidare il cambiamento culturale e costruire una forza lavoro qualificata sarà uno dei tre fattori determinanti principali nel supporto alla strategia di business, secondo Gartner. Costruire un COE senza costruire le competenze al suo interno è un esercizio di struttura senza sostanza.
Le competenze AI che Gartner identifica come fondamentalmente diverse da quelle tradizionali non riguardano l'esecuzione di task: riguardano il miglioramento delle capacità umane. Dove le competenze tradizionali servono a fare le cose meglio, le AI skills servono a diventare un pensatore migliore, un comunicatore migliore, un problem solver più efficace. Il COE che si limita a formare le persone sull'uso degli strumenti senza sviluppare queste capacità profonde sta costruendo dipendenza dagli strumenti, non capacità organizzativa.
Gartner segnala anche il rischio opposto: l'atrofia delle competenze. Se le persone si affidano troppo all'AI e smettono di usare le proprie competenze fondamentali, le perdono nel tempo. I team AI efficaci mantengono un equilibrio tra capacità umane e supporto AI, con test periodici per verificare che le competenze critiche siano mantenute nei ruoli che ne hanno bisogno.
Il mandato del COE: cosa deve decidere e cosa no
Il fallimento più comune di un AI CoE è il mandato sbagliato. Un COE che vuole approvare ogni progetto AI diventa un imbuto burocratico che rallenta l'adozione. Un COE che non ha potere decisionale reale diventa un organo consultivo ignorato. Gartner indica che il mandato corretto si concentra su tre aree: definire gli standard di governance che si applicano a tutti i progetti AI indipendentemente da chi li implementa; validare la fattibilità tecnica e il rischio dei progetti più rilevanti prima del go-ahead; e misurare l'impatto complessivo degli investimenti AI sull'organizzazione.
Tutto il resto, la selezione dei vendor, l'implementazione tecnica, la gestione degli agenti nei singoli processi, deve restare nei team di business con le giuste competenze. Il COE che centralizza troppo perde velocità. Il COE che centralizza troppo poco perde controllo. La calibrazione di questo confine è la vera sfida organizzativa, e richiede di essere ricalibrata periodicamente man mano che le capacità dell'organizzazione evolvono.
Quando non serve un COE formale
Non ogni organizzazione ha bisogno di un COE formale per governare l'AI. Gartner indica che il punto di partenza dipende dalla scala e dalla maturità. Le organizzazioni che stanno ancora esplorando i primi casi d'uso AI non hanno bisogno di una struttura permanente: hanno bisogno di un owner chiaro per ogni progetto e di un processo di revisione che coinvolga sicurezza, legal e privacy. Il COE formale ha senso quando il numero di progetti AI in corso è abbastanza alto da rendere necessaria la standardizzazione, e quando il rischio di frammentazione e proliferazione non governata supera il costo di mantenere una funzione di coordinamento dedicata.
