Dal pilota al profitto: come l’AI generativa e gli agenti AI generano ROI reale

L’AI non è più confinata alla fase pilota, sta generando un impatto misurabile sui risultati di bilancio. Man mano che le organizzazioni superano la fase di sperimentazione e passano alla produzione, la conversazione si è spostata da “Cosa è possibile fare con l’AI?” a “Qual è il ritorno concreto dell’AI?”.

Sebbene il potenziale in termini di impatto e produttività sia ancora in parte inesplorato, non è possibile sfruttare il valore dell’intelligenza artificiale finché non la si integra nei processi operativi quotidiani. Il miglior ritorno sull’investimento non deriva da progetti pilota isolati, ma dall’integrazione dell’AI nelle operazioni core, supportata da dati affidabili, governance robusta e competenze adeguate. Solo così l’AI può generare un impatto duraturo.

La nostra ricerca più recente conferma questo approccio, evidenziando che le aziende che investono strategicamente nell’AI generativa e agentica stanno accelerando su scala e ottenendo profitti reali.

Il ritorno sull’investimento in Gen AI e Agentic AI è del 49%, ovvero 1,49 dollari per ogni dollaro investito, un valore che rappresenta un incremento di circa il 20% rispetto ai risultati dello scorso anno,

come indicato nel nostro nuovo report “The ROI of Gen AI and Agents”. Dallo studio condotto dai ricercatori di Omdia by Informa TechTarget su 2050 leader aziendali e IT in 10 Paesi è emerso che le imprese stanno trasformando la sperimentazione con l’AI in ritorni misurabili su larga scala. Abbiamo osservato direttamente questo cambiamento in Snowflake, dove le conversazioni con i clienti si sono progressivamente spostate dalla sperimentazione al successo in produzione. 

Negli ultimi anni, diversi studi hanno affrontato il tema dell’AI generativa e degli agenti AI da prospettive differenti, concentrandosi talvolta sui tassi di fallimento dei progetti pilota, dove una certa percentuale di insuccesso è inevitabile per individuare le soluzioni vincenti, sugli ostacoli di implementazione e sulle difficoltà di misurazione del valore. Questa ricerca è partita da due domande chiave: State ottenendo un ritorno sugli investimenti e, se lo misurate, a quanto ammonta? Il 92% dei rispondenti sta già registrando un ritorno sugli investimenti in AI.

Come stanno ottenendo questi risultati? Dai dati emerge un vero e proprio playbook, basato sulla volontà di adottare rapidamente questa tecnologia in evoluzione e metterla al lavoro. Ciò richiede un’attenzione particolare ai dati, che rappresentano il fattore decisivo per il successo delle implementazioni AI.

In Snowflake, la nostra filosofia è semplice: Portiamo l’AI ai dati, non il contrario. Le imprese hanno affidato a Snowflake il loro asset più prezioso e il percorso verso il ROI inizia integrando l’AI direttamente su questa base unificata e governata. Quando l’AI opera dove risiedono già i tuoi dati, in modo sicuro e con controlli di accesso basati sui ruoli e osservabilità integrati, diventa più semplice passare dalla sperimentazione alla produzione con fiducia.

L’evoluzione: dall’AI generativa agli agenti autonomi

L’Agentic AI sta entrando in produzione più rapidamente di quanto molti prevedessero. Se l’AI generativa produce contenuti, l’Agentic AI compie azioni. Sebbene le organizzazioni possano iniziare in modo graduale per dimostrare l’efficacia delle soluzioni agentiche, oggi gli agenti AI partecipano attivamente ai workflow aziendali. Questo cambiamento sta trasformando radicalmente produttività e processo decisionale. Mentre molte attività ripetitive vengono accelerate dagli agenti, le persone sono chiamate a revisionare, orchestrare e fornire una supervisione strategica che, almeno per ora, sfugge alle soluzioni agentiche.

L’Agentic AI segna l’inizio di un vero dialogo con il business. Per anni, gli strumenti di BI hanno indicato cosa è accaduto. I sistemi agentici, alimentati da una solida base dati, possono ora spiegare perché è accaduto e suggerire cosa fare dopo. Questo passaggio da dashboard passive a decisioni attive e intelligenti è ciò che genera valore duraturo per l’impresa.

Ciò che i leader aziendali devono comprendere è la velocità con cui questo cambiamento si sta verificando. L’impatto dell’”agentic enterprise” non è una sfida del 2030. È una realtà già attuale, con un’adozione in rapida accelerazione. La nostra ricerca mostra che il 32% dei primi adottanti ha già soluzioni agentiche in produzione e un ulteriore 25% prevede di implementarle entro il prossimo anno.

È importante sottolineare che questi agenti AI non operano senza controllo. Vengono implementati come partner evoluti a supporto delle persone, con focus su:

• Decisioni basate sui dati, 57%

• Miglioramento della customer experience, 54%

• Innovazione più rapida, 51%

Gli agenti vengono inoltre utilizzati sempre più spesso nello sviluppo software. Quasi la metà del codice, il 48%, è oggi generata dall’AI e l’82% delle organizzazioni afferma che gli agenti hanno migliorato testing e individuazione dei bug. L’80% segnala inoltre un miglioramento della qualità complessiva del codice. Questi risultati dimostrano quanto rapidamente gli agenti stiano passando dalla sperimentazione a un impatto reale e diffuso a livello enterprise.

Snowflake è in prima linea in questa trasformazione. Con le nuove innovazioni di Cortex Code, l’agente di coding AI Snowflake per ambienti di sviluppo locali, gli sviluppatori ottengono assistenza AI sicura e contestualizzata direttamente nei sistemi di data engineering preferiti. Questo consente ai team di lavorare in modo fluido con i dati ovunque si trovino e di creare, gestire e ottimizzare workflow di produzione con maggiore velocità ed efficienza.

Uno degli insight più significativi del report è che i dirigenti si aspettano che circa il 41% delle iniziative agentiche sponsorizzate fallisca nei prossimi tre anni. Questi leader considerano i progetti pilota abbandonati come iterazioni, non fallimenti. Incorporando questo margine di errore nella strategia, riescono a raggiungere soluzioni production-grade che generano il ROI medio del 49% citato in precedenza.

Per le imprese, questo rappresenta un punto di svolta: il passaggio dall’AI generativa all’azione autonoma ridefinisce il modo in cui viene creato valore in azienda e i leader che la rendono operativa in modo efficace definiranno la prossima fase del vantaggio competitivo.

Il divario nella preparazione dei dati: un reality check

Nonostante l’ottimismo, rimane un collo di bottiglia significativo, i silos di dati. Il sondaggio ha rilevato che:

• Solo il 20% dei dati non strutturati è considerato “AI-ready”.

• Solo il 32% dei dati strutturati è pronto per workload AI.

• Il 60% delle organizzazioni ha dichiarato che i costi di storage e calcolo hanno fatto superare il budget dei progetti AI.

Inoltre, stiamo assistendo alla crescita della “shadow AI”. Circa il 57% degli intervistati ammette di utilizzare strumenti AI non approvati. Il divario è più evidente in ambito HR e vendite, dove molti più dipendenti dichiarano di utilizzare l’AI rispetto a quanto l’IT sappia. Questo evidenzia la necessità urgente di piattaforme AI enterprise governate, che offrano gli strumenti richiesti dai dipendenti senza compromettere la sicurezza.

L’AI enterprise non può affidarsi esclusivamente ai modelli per applicare controlli di accesso o proteggere informazioni sensibili. La governance deve risiedere nel livello dati. Quando gli agenti AI ereditano automaticamente ruoli e permessi esistenti, le organizzazioni non devono reinventare la sicurezza per ogni nuovo workflow AI. Questo approccio architetturale previene la fuoriuscita di dati, riduce il rischio e abilita un’adozione responsabile dell’AI su scala.

Per affrontare questa sfida, Snowflake ha presentato Semantic View Autopilot, che automatizza la creazione e la governance delle viste semantiche e fornisce agli agenti AI una comprensione condivisa delle metriche di business per garantire risultati coerenti e affidabili. Stabilendo una base unificata, le organizzazioni possono ridurre drasticamente le allucinazioni e comprimere la creazione di modelli semantici da giorni a minuti, accelerando il time to value e rafforzando la fiducia.

Per le imprese, affrontare queste sfide non significa semplicemente implementare nuovi strumenti. Richiede disciplina operativa in termini di preparazione dei dati, controllo dei costi e governance. Se questi aspetti non vengono affrontati con decisione, le iniziative AI rischiano di rallentare o disperdersi. Le organizzazioni che trattano la preparazione dei dati come una priorità a livello di CdA saranno quelle che trasformeranno la sperimentazione in impatto duraturo su scala enterprise.

La tua strategia parte dai dati

In Snowflake abbiamo sempre sostenuto che non esiste una strategia AI senza una strategia dati. I leader che registrano i ritorni più elevati sono quelli che investono strategicamente nell’unificazione del proprio patrimonio dati. Questo perché il successo dell’AI non dipende dall’attesa del prossimo modello foundational. I modelli e le soluzioni AI preconfigurate saranno disponibili per tutti e spesso arrivano senza preavviso. Ciò che ogni impresa può controllare è la propria data foundation. Anche il modello più innovativo è poco utile se non opera su dati connessi, governati e affidabili. Il modello diventa una commodity, mentre i dati enterprise, unici per ogni organizzazione, diventano il vero fattore differenziante.

Esiste inoltre un elemento di differenziazione, soprattutto in questa fase iniziale, nel modo in cui le organizzazioni adottano l’AI. Il passaggio dall’AI generativa a quella agentica rappresenta un’enorme opportunità per ridefinire il lavoro, ma i modelli da soli non bastano. Per generare un impatto reale, l’AI deve essere radicata in dati affidabili e governati e integrata nei workflow quotidiani. 

Questo è l’approccio alla base di Snowflake Intelligence e Cortex Code, che aiutano i clienti a mettere l’AI al lavoro direttamente nei propri ambienti dati e di sviluppo. Snowflake Intelligence è la porta d’accesso conversazionale ai dati enterprise, consentendo agli utenti di superare le dashboard statiche e porre domande complesse in linguaggio naturale, basate su un contesto governato. Cortex Code estende la stessa filosofia come agente di coding AI nativo Snowflake, che comprende i dati enterprise e aiuta i team a sviluppare applicazioni AI direttamente negli ambienti esistenti. Insieme, queste funzionalità consentono alle organizzazioni di rendere operativa l’AI in modo sicuro, rapido e su scala.

Man mano che l’AI diventa la spina dorsale operativa dell’impresa, i ritorni duraturi dipenderanno da molto più che strumenti isolati o semplice accesso ai modelli. Le organizzazioni devono unificare coerenza semantica, governance, controllo dei costi ed esecuzione degli agenti su un’unica base enterprise. Questo consente di passare dalla sperimentazione a un valore ripetibile e pronto per la produzione, con profitti misurabili. Le ultime innovazioni Snowflake, da Semantic View Autopilot a Cortex Code, sono progettate per aiutare le organizzazioni a passare dal pilota al profitto con fiducia.

Scarica il report completo “The ROI of Gen AI and Agents” per scoprire come, dove e perché l’AI sta trasformando rapidamente l’impresa.