La figura del "chief AI officer" - il dirigente responsabile della strategia di intelligenza artificiale - e' passata in fretta da curiosita' a norma: secondo un report di IBM ripreso l'11 maggio 2026 da CNBC, il 76% delle grandi aziende intervistate ne ha ormai una, contro circa il 26% del 2025. Ma lo stesso studio contiene il dato piu' interessante: la stragrande maggioranza delle organizzazioni - oltre il 93% - indica nelle "sfide culturali", e non nei limiti tecnologici, il principale ostacolo all'adozione dell'IA.
Che cosa fa, davvero, un chief AI officer
Sulla carta il ruolo somiglia a quello che fu del chief digital officer dieci anni fa o del chief data officer piu' di recente: una figura trasversale che dovrebbe mettere ordine. In pratica il chief AI officer si occupa di alcune cose molto concrete: decidere su quali processi conviene investire (e su quali no), scegliere fra costruire internamente, comprare prodotti o usare API di terzi, gestire i contratti con i grandi fornitori (OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft), definire le regole d'uso interne - cosa si puo' dare in pasto a un modello, cosa no - e tenere insieme sicurezza, privacy, conformita' (a partire dall'AI Act in Europa) e gestione del cambiamento sul personale. Non e' un ruolo solo tecnico: e' soprattutto un ruolo di coordinamento e di scelte di priorita'.
Perche' il freno e' culturale, non tecnologico
Il messaggio che arriva da piu' analisi pubblicate in questi giorni e' coerente: la tecnologia, ormai, "c'e'" - i modelli sono capaci, le API funzionano, gli strumenti sono accessibili - ma le aziende faticano a tradurli in valore. Le cause citate sono ricorrenti: progetti pilota che non diventano mai produzione ("pilot purgatory"), ritorno sull'investimento piu' lento del previsto, dati interni disordinati, processi non documentati, resistenza dei team, lotte di potere fra funzioni su chi "possiede" l'IA. In altri report dello stesso periodo emergono anche numeri sullo stress dei vertici: una quota significativa di amministratori delegati dichiara un livello alto - in alcuni casi "paralizzante" - di ansia legata alla strategia sull'IA, e molti temono per la propria posizione se non guidano bene la transizione.
I dubbi: serve davvero un chief AI officer?
Non tutti sono convinti che creare l'ennesima casella nell'organigramma sia la risposta giusta. Diversi osservatori - e diversi dirigenti citati dalla stampa economica - obiettano che l'IA, come prima di lei internet o il cloud, dovrebbe diventare responsabilita' diffusa di tutte le funzioni, non l'orticello di un singolo "zar". Il rischio del chief AI officer e' quello gia' visto con altre figure-moda: o diventa un parafulmine senza poteri reali, o accentra decisioni che dovrebbero stare nel business. La via di mezzo che sembra funzionare meglio, secondo i casi raccontati, e' un ruolo a tempo: una figura forte per due o tre anni, con mandato chiaro e budget, che costruisce competenze, fissa le regole e poi si "scioglie" dentro l'organizzazione quando l'IA e' diventata pratica ordinaria.
Cosa se ne ricava, in concreto
Per chi lavora in azienda - non solo nelle grandi - il dato e' un segnale utile: la domanda di competenze che stanno a meta' fra tecnologia, processi e governance e' in forte crescita, e non riguarda solo data scientist o ingegneri. E per chi guida un'organizzazione, la lezione del report e' meno comoda di quanto sembri: comprare licenze di ChatGPT Enterprise o Copilot per tutti non sposta l'ago della bilancia se non si lavora sui dati, sui processi e, soprattutto, sulle persone. Il collo di bottiglia, dicono i numeri, non e' il modello: e' l'organizzazione attorno al modello.
Da cosa nasce questa corsa
La spinta a nominare un responsabile dell'IA non viene solo dall'entusiasmo: e' anche difesa. Da un lato i consigli di amministrazione chiedono ai vertici di "fare qualcosa" sull'IA, sotto la pressione di analisti, investitori e concorrenti che annunciano progetti ogni settimana; dall'altro arrivano obblighi concreti - in Europa l'AI Act, altrove regole settoriali su finanza, sanita', pubblica amministrazione - che impongono di sapere quali sistemi di IA si usano, con quali dati, con quali rischi. Mettere un nome e un volto su questa materia serve anche a questo: avere qualcuno che risponde, internamente ed esternamente, di come l'azienda usa la tecnologia. Non a caso molte nomine arrivano da ruoli adiacenti gia' esistenti - il chief data officer, il chief digital officer, a volte il chief information security officer - a cui viene aggiunto il cappello "AI".
Cosa distingue chi ci riesce
Dai casi raccontati nella stampa economica emergono alcuni tratti ricorrenti delle aziende che traggono valore reale dall'IA, al di la' del titolo sul biglietto da visita. Primo: scelgono pochi casi d'uso ad alto impatto e li portano fino in produzione, invece di disperdersi in decine di pilot. Secondo: lavorano sui dati prima ancora che sui modelli - se i dati interni sono disordinati o inaccessibili, nessun modello li salva. Terzo: investono sulla formazione e sul cambiamento organizzativo, perche' lo strumento serve a poco se le persone non lo usano o lo usano male. Quarto: misurano - tempo risparmiato, errori ridotti, ricavi generati - invece di accontentarsi della sensazione che "l'IA stia aiutando". E quinto: tengono insieme entusiasmo e prudenza, mettendo regole chiare su cosa si puo' dare in pasto ai modelli, come si verificano gli output, come si gestiscono allucinazioni e bias. Il chief AI officer, quando funziona, e' la persona che fa rispettare questo elenco; quando non funziona, e' un titolo in cerca di un mandato.
