Gli agenti AI stanno passando dalle demo ai processi reali, ma il 2026 sta facendo emergere una domanda più concreta: quanto valore economico producono davvero? La nuova indagine globale McKinsey pubblicata il 25 agosto mostra una crescita dell’adozione dell’agentic AI, soprattutto nelle grandi organizzazioni, mentre le imprese più piccole avanzano più lentamente.
I numeri dell’indagine 2026
Secondo McKinsey, il 40% degli intervistati nelle organizzazioni con oltre un miliardo di dollari di ricavi dichiara di stare scalando agenti AI, rispetto al 27% dell’anno precedente. Nelle organizzazioni più piccole la quota indicata rimane invece al 22%.
Il coding è uno dei primi terreni di adozione
Circa due organizzazioni su dieci dichiarano di stare scalando agenti per lo sviluppo software; nelle imprese più grandi la quota arriva al 31%. Un dato ancora più interessante è che il 32% degli intervistati afferma che la propria organizzazione ha rinunciato ad acquistare almeno un prodotto o una funzione software perché poteva realizzarla internamente con strumenti di coding agentico.
Perché il ROI è difficile da misurare
Un agente può risparmiare ore ma introdurre costi di modello, integrazione, supervisione e correzione. Il ROI va quindi calcolato sul processo completo, non sul tempo impiegato dall’AI a generare un output.
Come misurare un progetto agentico
- Tempo medio necessario prima e dopo l’automazione.
- Percentuale di attività completate senza intervento.
- Numero e costo delle correzioni umane.
- Costo API e infrastruttura per attività.
- Errori, escalation e incidenti.
- Valore economico o capacità liberata.
Un approccio sensato per una PMI
Invece di partire da “vogliamo un agente AI”, conviene partire da un collo di bottiglia concreto: ticket ripetitivi, preparazione di documenti, analisi di file, sviluppo di piccoli strumenti interni o raccolta di informazioni. Un progetto limitato rende più semplice misurare benefici e rischi.
Comprare software o costruirlo con l’AI?
Gli agenti di coding abbassano la barriera per sviluppare strumenti interni, ma non cancellano manutenzione, sicurezza, documentazione e continuità. Per funzioni standard e critiche, un prodotto maturo può rimanere la scelta migliore; per workflow molto specifici, costruire internamente può diventare più interessante.
FAQ
Un agente AI è semplicemente un chatbot?
No. Un agente può utilizzare strumenti, eseguire più passaggi e interagire con sistemi esterni per perseguire un obiettivo.
Le PMI sono in ritardo?
I dati mostrano una scalabilità inferiore rispetto alle grandi organizzazioni, ma le PMI possono beneficiare di progetti più piccoli e mirati, evitando infrastrutture e programmi troppo complessi.
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Fonte
McKinsey & Company, “The State of AI: Global Survey 2026 – On the road to ROI”, 25 agosto 2026.