L’intelligenza artificiale promette molto, moltissimo, ma non sempre restituisce risultati visibili. Philippe Deblois, Global Vice President Solutions Engineering di Dynatrace, parte da un dato esemplificativo per raccontarci il fenomeno: secondo uno studio PwC, il 56% degli amministratori delegati delle aziende non ha visto né un aumento dei ricavi né una riduzione dei costi dopo gli investimenti in AI. Il problema, quindi, non riguarda solo quanto le aziende usino l’AI, ma come la usano e, soprattutto, se riescono a collegarla alle decisioni che contano.
AI, performance e clienti: cosa manca alle aziende per ottenere risultati
Grande errore pensare che nel 2026 le performance tecnologiche siano una faccenda da solo reparto IT. Del resto è stato così per anni: un sistema rallentava, se una piattaforma mostrava un errore, se un servizio digitale inciampava, il problema sembrava restare confinato tra server, dashboard e ticket tecnici. Oggi quel confine non regge più. Un checkout che non funziona, un’app che si blocca, un servizio online che risponde tardi possono trasformarsi subito in ricavi persi, clienti irritati e reputazione ammaccata.
Il punto diventa ancora più delicato mentre l’adozione dell’AI accelera. Deloitte indica che il 65% delle aziende include ormai l’AI nella propria strategia. Questo però non basta a creare valore. Un algoritmo può suggerire, automatizzare, prevedere; ma senza una lettura chiara di ciò che accade nei sistemi, rischia di restare una promessa brillante incastrata in operazioni opache. L’AI funziona davvero quando aiuta le aziende a capire prima i problemi, misurarne l’impatto e scegliere cosa fare.
Qui entra in gioco l’osservabilità basata sull’AI. Il concetto suona tecnico, ma l’effetto è molto concreto: permette ai team di vedere cosa succede dentro sistemi complessi, individuare anomalie, capire quali servizi rischiano di fermarsi e valutare quali clienti o processi potrebbero subirne le conseguenze. Non basta ricevere un allarme; serve capire perché è scattato, cosa coinvolge e quale intervento conviene fare prima. In altre parole, la visibilità diventa utile solo quando guida una decisione.
L’agentic AI spinge questo meccanismo un passo oltre. Non si limita a mostrare segnali o a suggerire percorsi: può aiutare ad automatizzare attività di monitoraggio e risoluzione dei problemi di routine. Questo libera i team da una parte del lavoro ripetitivo e li porta sulle scelte più importanti. Meno caccia manuale al guasto, più tempo per decidere dove intervenire e con quale priorità.
Dalla reazione tardiva alle decisioni in tempo reale
Molte organizzazioni scoprono i problemi quando ormai i clienti li hanno già incontrati. Un servizio si interrompe, una transazione non va a buon fine, un processo interno rallenta: solo allora parte la ricerca della causa. Questo approccio reattivo costa tempo e spesso produce interventi parziali. L’intelligence in tempo reale cambia il ritmo: permette di intercettare i rischi prima che diventino incidenti e di agire quando il danno non ha ancora raggiunto il cliente.
Il vantaggio, secondo Dynatrace, non risiede tanto nella velocità, quanto nel contesto. Quando un sistema segnala un malfunzionamento, un’azienda deve sapere quali processi tocca, quali servizi coinvolge e quale impatto può avere su ricavi, dipendenti e customer experience. Un problema tecnico minore, visto isolatamente, può pesare molto se blocca un passaggio cruciale del percorso cliente. Al contrario, un’anomalia rumorosa può meritare meno attenzione se non incide sui risultati operativi.
L’esempio dell’aviazione chiarisce bene il punto. Ogni giorno milioni di passeggeri dipendono da tecnologie che regolano prenotazioni, check-in, bagagli e operazioni di volo. Quando qualcosa si inceppa, l’effetto può propagarsi rapidamente. Una piattaforma di osservabilità aiuta le compagnie aeree a collegare i problemi tecnici a metriche concrete, come la puntualità di partenze e arrivi o il completamento del check-in digitale. La priorità non nasce più solo dalla gravità tecnica, ma dall’impatto sul business e sull’esperienza delle persone.
Lo stesso schema vale in ogni settore in cui il digitale sostiene vendite, servizi e relazioni con i clienti. Se la tecnologia regge l’esperienza, allora le sue performance diventano un indicatore di business. L’AI crea valore misurabile quando collega segnali operativi e risultati commerciali, non quando resta un progetto isolato o una voce di investimento difficile da leggere.
La sfida, quindi, non consiste nell’aggiungere AI ovunque. Consiste nel usarla per prendere decisioni migliori, rendere i sistemi più resilienti e proteggere ciò che il cliente vede davvero. L’intelligence in tempo reale offre alle aziende una mappa più chiara: mostra dove nasce il problema, quanto pesa e quale azione può ridurre l’impatto. È lì che gli investimenti in AI smettono di vivere nelle slide e iniziano a incidere sui risultati.
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Marco Brunasso
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