Il passaggio dalla “Digital Age” alla “Age of Intelligence” non è più solo una visione teorica, ma una realtà operativa tangibile. Il team di Blue BI e Blue Data Insight ha partecipato anche quest’anno al Gartner Data & Analytics Summit 2026, dove è emersa una chiara direttiva per le aziende moderne: l’Intelligenza Artificiale e le soluzioni di Data Analytics devono convergere per diventare il vero motore dell’operating model aziendale.
In questo articolo, analizziamo i principali trend emersi durante il summit e scopriamo come le imprese possono navigare questa trasformazione guidata dai dati, massimizzando il valore estratto attraverso il paradigma dei 3 “ROI” del Valore.
Da Digital Age a Age of Intelligence: i 3 “ROI” del Valore
Gartner ha introdotto un nuovo framework per valutare e misurare l’impatto delle iniziative sui dati nel 2026. La rotta verso il valore si articola in tre dimensioni fondamentali, ridefinendo il concetto classico di ROI:
1. ROIntelligence: definire l’Ambizione
“Se non guidate l’IA, sarà l’IA a guidare voi.”
Il Return on Intelligence si basa sulla capacità di massimizzare il valore combinando i dati con la conoscenza e l’intuizione del team. Le aziende oggi si dividono in tre archetipi strategici principali:
- AI-Cautious: focus sulla mitigazione del rischio, con adozione selettiva basata sulla maturità tecnologica.
- AI-Opportunistic: implementazione rapida mirata all’efficienza immediata e alla risoluzione di problemi puntuali.
- AI-First: l’AI è il motore del business. Si attuano azioni come il Rethink Radical (ripensare l’impatto sui dati a ogni livello) e la creazione di una visione condivisa, supportata da una rigorosa governance dei costi (Cost Governance).
2. ROIntegrity: consolidare le Fondamenta
“Senza basi solide, l’IA è solo ignoranza amplificata.”
Il Return on Integrity sottolinea come la fiducia nei dati sia la condizione necessaria per la scalabilità e l’automazione decisionale. Questo richiede:
- AI-Ready Data: dati sicuri, arricchiti, accurati e governati da principi etici.
- Context Layer e Semantica: la gestione del contesto e il semantic layer diventano centrali per migliorare accuratezza, consistenza e per evitare allucinazioni dell’IA.
- Governance come Value Accelerator: la Data Governance non è più vista come un mero controllo o costo, ma come abilitatore di valore (accountability, lineage, auditability).
3. ROIndividuals: valorizzare le Persone
“Se non investi nel cambiamento, verrai lasciato indietro.”
Il Return on Individuals ci ricorda che la sfida principale rimane le people & skills. Il valore finale dell’IA è determinato dalla capacità del team di adottarla e gestirla. L’evoluzione passa dalla “Skill-Centricity” (focus sulle competenze anziché sui ruoli) alla creazione di Fusion Teams, team ibridi che fondono l’intelligenza umana con agenti AI specializzati, supportati da budget sostanziali per il Change Management.
I Trend Tecnologici Chiave per il 2026
Oltre alla ridefinizione strategica, il Summit ha tracciato chiare traiettorie tecnologiche che plasmeranno i progetti di Business Intelligence nei prossimi anni.
La Convergenza tra BI e AI
L’Intelligenza Artificiale sta trasformando radicalmente l’esperienza analytics. Tuttavia, la Business Intelligence tradizionale non scompare, anzi: resta fondamentale per fornire “trusted metrics”, mantenere un semantic layer affidabile e garantire la governance. È un ecosistema in cui AI e BI operano in completa sinergia.
Agentic AI e Multi-Agent Systems
C’è un fortissimo focus sull’Agentic AI e sull’Agentic Analytics. Le piattaforme si stanno spostando verso sistemi multi-agente in grado di gestire analytics conversazionale e automazione decisionale complessa, riducendo l’intervento manuale per task ripetitivi.
Piattaforme D&A Integrate e Real-Time Data
Assistiamo a una crescente attenzione verso le piattaforme D&A integrate. L’obiettivo è ridurre la frammentazione, favorendo la convergenza dei tool e l’evoluzione pratica del Data Fabric. Parallelamente, l’accesso a dati in tempo reale (Real-time data e streaming) diventa prioritario per supportare agenti AI affidabili e tempestivi.
AI FinOps
Con l’espansione dell’AI emergono costi nascosti. L’approccio AI FinOps diventa essenziale per il monitoraggio dei costi per task e per la misurazione oggettiva del valore generato (Cost Governance), permettendo di scalare i modelli in modo economicamente sostenibile.
L’Agentic AI (IA basata su agenti) si riferisce a sistemi autonomi o semi-autonomi in grado di eseguire task analitici, prendere decisioni automatizzate e interagire con l’utente in modo conversazionale (Multi-agent systems).
L’AI FinOps è l’insieme di pratiche per la gestione finanziaria e il monitoraggio dei costi legati allo sviluppo e all’uso dell’Intelligenza Artificiale. Include la valutazione del costo per task e la misurazione del ROI generato.
Senza basi solide, l’IA rischia di basarsi su dati imprecisi (“ignoranza amplificata”). La Governance funge da acceleratore di valore, garantendo dati “AI-Ready”, auditability e gestione del contesto tramite semantic layer per evitare le allucinazioni.
Pronto a trasformare la tua azienda in un’AI-First Enterprise?
Non lasciare che la tecnologia guidi il tuo business senza controllo. Scopri come gli esperti di Blue BI possono aiutarti a implementare piattaforme D&A convergenti, rafforzare la Data Governance e massimizzare il valore dei tuoi dati.
Contattaci per una Consulenza Strategica!
