Come generare ROI nell’agentic enterprise: 3 considerazioni per i dirigenti
La promessa dell’AI cattura l’attenzione dei consigli di amministrazione da anni, ma la domanda che i dirigenti continuano a porsi è: “Dov’è il ritorno?”
Mentre i team tecnici discutono di modelli e infrastrutture, i leader della C-suite hanno bisogno di prove concrete che gli investimenti in AI si traducano in crescita dei ricavi, riduzione dei costi e vantaggio competitivo.
Sono i numeri a raccontare la storia. I leader stimano un tasso di fallimento del 41% per le iniziative agentiche avviate nei prossimi 36 mesi, secondo il report “Il ROI dell’AI generativa e degli agenti AI nel 2026”. Nonostante questi rischi, il 25% dei dirigenti prevede di avere agenti in produzione entro 12 mesi, ma il 32% ci ha dichiarato di disporre già di soluzioni agentiche in produzione.
Il passaggio all’Agentic AI, sistemi in grado di agire in autonomia per portare a termine task complessi, rappresenta un cambiamento radicale nel modo di operare delle aziende. A differenza delle prime implementazioni di AI, che richiedevano una supervisione umana costante, i sistemi agentici possono analizzare i dati, prendere decisioni ed eseguire azioni con un intervento minimo. Per CMO, CFO e CRO questa evoluzione è determinante, perché incide direttamente sulle metriche che definiscono il successo del business.
La vera domanda non è se investire nell’AI. Le organizzazioni hanno già preso questa decisione. Il vero interrogativo è come implementare l’AI in modo da ottenere ritorni misurabili con la rapidità necessaria a giustificare investimenti ed espansioni continui. Ecco alcuni approcci che i dirigenti dovrebbero adottare.
Misurare ciò che conta nell’Agentic AI
I calcoli tradizionali del ROI risultano insufficienti nel valutare l’Agentic AI, perché i benefici vanno oltre la semplice riduzione dei costi. Un dirigente che valuta un sistema agentico deve considerare tre dimensioni:
risparmio diretto sui costi grazie all’automazione;
accelerazione dei ricavi grazie a decisioni più rapide;
mitigazione dei rischi grazie a una maggiore accuratezza.
Prendiamo il caso d’uso dell’ottimizzazione pubblicitaria. I team di marketing dedicano tradizionalmente ore ad analizzare le performance delle campagne sulle diverse piattaforme, ad aggiustare le offerte e a riallocare i budget. Un sistema agentico può monitorare le performance in tempo quasi reale, adeguare automaticamente la spesa in base ai dati di conversione e ottimizzare la distribuzione dei contenuti creativi sui vari canali.
Il calcolo del ROI include gli evidenti risparmi sul lavoro, ma coglie anche l’aumento dei ricavi derivante da cicli di ottimizzazione più rapidi e la riduzione degli sprechi legati alle campagne poco performanti. È la data foundation a determinare se l’Agentic AI mantiene le promesse o delude.
L’AI Data Cloud Snowflake offre esattamente questo. È la base unificata che consente agli agenti di accedere a dati governati e di alta qualità in tutta l’azienda. In collaborazione con partner strategici come AWS e Accenture, l’AI Data Cloud incide direttamente sul ROI riducendo il tempo che gli agenti dedicano a conciliare informazioni contrastanti e aumentando l’accuratezza delle loro azioni.
“Quali decisioni critiche vengono oggi rallentate o indebolite perché i dati sono tecnicamente disponibili ma operativamente inaccessibili?”, afferma Geries AbouAyash, Head of North America Industries Solutions Architecture, AWS. “Sai già che i dati esistono: strutturati o non strutturati, sono lì. La sfida è renderli operativamente accessibili nel momento in cui il business ne ha bisogno.”
Benny Du, Advanced AI Global Lead dello Snowflake Business Group di Accenture, lo spiega senza mezzi termini: “Non si può fare AI in modo corretto senza avere una data foundation moderna.”
Dai progetti pilota all’economia della produzione
Il divario tra il successo di un progetto pilota e il ROI su scala di produzione è dove la maggior parte delle iniziative di AI si arena. Un progetto pilota che mostra risultati promettenti con un piccolo set di dati spesso non regge quando le organizzazioni lo scalano a livello aziendale, perché l’infrastruttura sottostante non è in grado di gestire le esigenze di compute o i requisiti di data governance.
L’Agentic AI su scala di produzione richiede un compute elastico, capace di scalare in base alla domanda senza costringere i team infrastrutturali a provisionare risorse manualmente. Quando un agente deve analizzare il comportamento dei clienti su 50 milioni di record per ottimizzare una strategia di prezzo, il sistema deve scalare in modo quasi istantaneo per poi ridimensionarsi al termine del task. Questa elasticità incide direttamente sul risultato economico, eliminando lo spreco di un’infrastruttura sovradimensionata.
Anche la struttura dei costi dell’Agentic AI differisce dagli investimenti software tradizionali. Invece di ingenti spese in conto capitale iniziali, le organizzazioni pagano solo il compute e lo storage che utilizzano effettivamente.
Questo passaggio da capex a opex modifica i tempi del ROI e semplifica la dimostrazione del valore in modo incrementale, senza attendere anni per il ritorno di un imponente investimento infrastrutturale.
I leader guardano già avanti. Prevedono di utilizzare l’Agentic AI in media in quattro diverse aree di business entro i prossimi 12 mesi, secondo il report.
La governance come motore di ricavi
Per dirigenti come CRO e CMO, la data governance appare spesso come un vincolo che rallenta l’innovazione. Nell’agentic enterprise, la governance diventa un vantaggio competitivo, perché consente ai sistemi di AI di agire su dati sensibili dei clienti senza generare rischi di conformità.
Un sistema agentico in grado di accedere allo storico degli acquisti, ai dati comportamentali e alle informazioni demografiche dei clienti può personalizzare le offerte con una precisione capace di aumentare significativamente i tassi di conversione. Ma quello stesso sistema genera una responsabilità enorme se espone informazioni personali o prende decisioni che violano le normative sulla privacy. Il ROI di una governance adeguata si manifesta in due modi: maggiori ricavi grazie a una migliore personalizzazione e costi evitati derivanti da violazioni della conformità e danni al brand.
L’approccio Snowflake alla governance consente alle organizzazioni di definire le policy una sola volta e di applicarle in modo coerente a tutti i workload di AI. Quando un agente interroga i dati dei clienti, la piattaforma applica automaticamente masking, filtri e controlli di accesso in base al ruolo dell’utente e alla sensibilità dei dati. Questa automazione permette ai team di marketing di muoversi più rapidamente senza creare nuovi rischi per i team legali e di conformità. Costruite sull’infrastruttura AWS con controlli di sicurezza integrati e sull’expertise leader di settore di Accenture, le aziende sono pronte per il futuro dell’Agentic AI.
Prendendo la prospettiva di settore dei servizi finanziari, per esempio, dove il rischio di governance è elevato, Accenture e Snowflake applicano questo approccio alla conformità KYC, alla personalizzazione Customer 360 e al rilevamento dei crimini finanziari in tempo reale, trasformando la governance da vincolo in una leva di generazione dei ricavi.
Il percorso da seguire per i leader aziendali
I dirigenti che guideranno con successo le proprie organizzazioni nella transizione all’Agentic AI sono quelli capaci di collegare le capacità tecniche ai risultati di business. Questo richiede di porre domande diverse durante la valutazione degli investimenti in AI.
Invece di concentrarti sull’accuratezza del modello o sui tempi di training, chiediti con quale rapidità il sistema passa dall’insight all’azione. Invece di discutere le scelte infrastrutturali, valuta se la piattaforma è in grado di scalare in modo economicamente sostenibile con la crescita dell’utilizzo.
I prossimi 18 mesi distingueranno le organizzazioni che ottengono un ROI reale dall’Agentic AI da quelle che accumulano costosi progetti pilota. La differenza si riduce all’architettura dati, alla governance e alla capacità di passare rapidamente dalla sperimentazione alla produzione.
Un modo per iniziare è individuare un caso d’uso ad alto valore in cui l’Agentic AI può generare risultati misurabili entro 90 giorni. Assicurati che la tua data foundation possa supportare un’implementazione su scala di produzione. Misura sia il risparmio sui costi sia l’impatto sui ricavi, unitamente alla riduzione dei rischi. Poi scala ciò che funziona.
Il playbook di Snowflake, Accenture e AWS lo sintetizza così: collega la tua data foundation governata agli agenti, riprogetta i workflow end‑to‑end e semplificali prima di automatizzarli, così da non limitarti ad accelerare processi già inefficienti.
L’agentic enterprise non è una visione futura. Le organizzazioni la stanno sviluppando ora e il ROI è concreto per chi costruisce sulla base giusta. Ecco perché, nonostante le complessità dell’implementazione, i dirigenti ci dicono di rimanere ottimisti, prevedendo un ritorno medio del 47% sugli investimenti in Agentic AI nel prossimo anno, secondo il report.
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