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Quando Jay Upchurch, CIO di SAS, illustra l’influenza dell’intelligenza artificiale agentica sulle aziende, utilizza un termine: “Profondo. L’effetto è profondo”. Poi sorride e si prende un momento di pausa, durante l’intervista concessa a Italian Tech, come per sottolineare l’importanza del tema. Perché ciò di cui discute non è semplicemente l’ennesima implementazione di un software, ma un cambiamento più sostanziale: una trasformazione nel modo in cui le persone operano, prendono decisioni e, soprattutto, accettano di modificare le proprie abitudini.
Upchurch si trova in una posizione privilegiata. In qualità di Chief Information Officer di SAS, supervisiona l’infrastruttura IT globale di un’azienda composta da 12mila dipendenti che, al contempo, sviluppa e commercializza tecnologia IA per le grandi organizzazioni a livello mondiale. È, in altre parole, uno dei pochi dirigenti a livello globale che deve attuare esattamente ciò che la propria azienda consiglia ai clienti. E condivide i risultati con una franchezza rara per chi occupa posizioni elevate. Questo spirito è emerso anche durante l’evento SAS Innovate 2026.
Definire innanzitutto l’ambizione
Il primo errore che Upchurch osserva ripetersi è l’assenza di una strategia definita. “Troppo spesso ai dirigenti viene chiesto: ‘Cosa state facendo riguardo all’IA?’ E così diventa un oggetto scintillante. Si insegue qualcosa senza che sia integrato nella strategia aziendale”. La sua proposta è concreta: stabilire obiettivi IA per un periodo non superiore a 12 mesi. “Un piano triennale è superfluo. Questo settore evolve troppo velocemente”.
All’interno di quel lasso di tempo di dodici mesi, Upchurch identifica tre livelli di adozione distinti che ogni azienda dovrebbe affrontare – e nell’ordine corretto.
Il primo è la produttività individuale: come rendere ogni singolo collaboratore più efficace.
Il secondo è la trasformazione dei processi aziendali: non limitarsi ad automatizzare ciò che già esiste, ma ripensare il modo in cui il lavoro viene svolto.
Il terzo è l’integrazione dell’IA nei prodotti e servizi dell’azienda. “Non bisogna fermarsi al primo, né saltare troppo in avanti”.
L’errore più frequente: automatizzare il passato
Esiste una trappola in cui molte aziende cadono, e Upchurch la descrive con precisione. “Se avete un processo in cinque fasi e desiderate utilizzare l’IA per migliorarlo, spesso le persone finiscono per automatizzare quelle cinque fasi. Ma si tratta di un’automazione molto costosa, non è questo lo scopo dell’IA”. L’approccio corretto, afferma, è l’opposto: partire dal risultato di business che si intende raggiungere, ignorare i passaggi esistenti, e chiedersi come l’IA potrebbe condurvi a quel risultato in modo completamente diverso. “Forse non sono più cinque passaggi. Forse è un’unica interazione conversazionale”.
In SAS hanno applicato questo principio al processo di risposta alle richieste di offerta dei clienti: quei documenti formali utilizzati dalle aziende per invitare i fornitori a presentare proposte dettagliate per specifici beni o servizi. Un processo tradizionalmente suddiviso in più fasi, con librerie di riferimento e revisioni. Oggi un agente IA genera la risposta integrando tutti gli input disponibili in un’unica interazione. “Situazioni come queste ci permettono semplicemente di riflettere su come svolgere il lavoro in modo differente”.
I dati interni di SAS dimostrano che il modello funziona: l’azienda dispone già di oltre 4.000 agenti personalizzati creati direttamente dai propri dipendenti. Non è un dato trascurabile: significa che l’adozione non è rimasta limitata ai team tecnici.
Il vero ostacolo: le persone
I dati di mercato raccontano una storia coerente con quella di Upchurch. Secondo uno studio del 2026 condotto da McKinsey (AI Trust Maturity Survey) su circa 500 organizzazioni globali, il principale ostacolo all’adozione dell’IA non è tecnico ma organizzativo: le aziende faticano a integrare l’IA nei processi fondamentali perché la gestione del cambiamento umano rimane irrisolta.
Upchurch non si sorprende. “Il problema sono le persone. È la gestione del cambiamento”. E racconta un episodio che vale più di qualsiasi statistica: il suo team aveva sviluppato un agente per migliorare una parte di un business di un’impresa, convinto di aver risolto un problema reale. Si è presentato con la soluzione pronta. La risposta è stata: “Non l’avevamo richiesto. Non ne abbiamo bisogno. Andiamo bene così”. “Hai familiarità con ciò che fai da vent’anni”, riflette Upchurch. “L’idea di modificare il tuo modo di lavorare sembra innaturale”.
La soluzione, per lui, non è tecnologica. È relazionale. “È necessario collaborare a stretto contatto con il proprio partner commerciale, comprendere il risultato aziendale che si sta cercando, e poi trasformare insieme quel progetto da un esperimento in qualcosa che le persone utilizzeranno realmente ogni giorno. Posso avere la migliore innovazione del mondo, ma se l’azienda non è disposta a partecipare, rimane inutilizzata”.
Il cucciolo e il ciclo di vita
Upchurch utilizza spesso una metafora nelle conversazioni interne che illustra una delle criticità meno discusse riguardo all’adozione dell’IA: quella del cucciolo. “Tutti amano i cuccioli. Poi ti rendi conto che devi portarli a passeggio, nutrirli, crescerli. La stessa cosa accade con la tecnologia”. Un agente IA, una volta introdotto in azienda, ha un ciclo di vita: deve essere alimentato con dati aggiornati, monitorato, governato, e a volte dismesso quando le persone smettono di utilizzarlo. “Sono aspetti che i tecnici a volte trascurano”.
Secondo McKinsey, nell’era dell’IA agentica le organizzazioni non devono più preoccuparsi solo di sistemi che “dicono la cosa sbagliata”, ma anche di sistemi che “fanno la cosa sbagliata” — compiendo azioni non previste, utilizzando strumenti in modo improprio, operando oltre i limiti stabiliti. È una distinzione che sposta il problema dalla comunicazione alla governance operativa.
La soluzione organizzativa: il centro di eccellenza
Di fronte a tutto ciò, qual è il modello organizzativo efficace? Upchurch è chiaro: è necessario un team dedicato, e deve essere creato prima di avviare l’integrazione su larga scala. “Abbiamo riconosciuto in anticipo che avevamo bisogno di una comunità di pratica, chiamatela centro di eccellenza, o come preferite, che si concentrasse esclusivamente sulla creazione di modelli di piattaforma replicabili in ogni gruppo aziendale”. I primi tentativi non hanno avuto successo, ammette. “Probabilmente all’inizio abbiamo affrontato un paio di insuccessi, come accade a chiunque. Ma questo ci ha poi permesso di procedere molto più rapidamente”.
Il secondo elemento del modello SAS è il ruolo del “business relationship manager”: una figura IT che non opera nel reparto tecnologico, ma si integra nelle divisioni operative – finanza, risorse umane, legale, ricerca e sviluppo. Il suo compito è parlare il linguaggio di quella divisione, comprenderne gli obiettivi, e fungere da collegamento con il team tecnologico. “Così, quando ci presentiamo e diciamo ‘pensiamo di potervi aiutare’, ci si fida di noi. Ci si percepisce come un partner, non come il tradizionale reparto IT che aspetta che qualcuno venga a dirgli cosa desidera”.
Secondo la ricerca congiunta MIT Sloan Management Review e Boston Consulting Group del 2025 sull’IA agentica nell’enterprise, le organizzazioni che stanno ottenendo vantaggi dall’adozione si trovano ad affrontare diverse tensioni strutturali che richiedono un ripensamento profondo di come la tecnologia si integra nei processi decisionali. Il tema della supervisione umana è quello che emerge con maggiore forza: non basta avere l’agente, è fondamentale sapere chi lo controlla, chi ne è responsabile, e fino a dove può operare autonomamente.
Alfabetizzazione come priorità
SAS ha gestito il lancio interno di Copilot – lo strumento AI di Microsoft, di cui SAS è un importante cliente – in modo deliberatamente graduale. Prima un gruppo ristretto, poi un’espansione pragmatica. Attualmente ha circa 5mila licenze attive su 12mila dipendenti. «Non ho detto ‘pronti via, 12mila persone’. Abbiamo proceduto per gruppi”. Parallelamente ha avviato il “Project Horizon”, un programma interno che mette in contatto i dipendenti più motivati – gli “AI Champions” – affinché si incontrino settimanalmente e condividano ciò che stanno apprendendo. L’obiettivo dichiarato è generare un’ondata crescente di adozione che parta dal basso, non dall’alto.
Ma prima di qualsiasi strumento, afferma Upchurch, è fondamentale l’alfabetizzazione. “Assicurarsi che le persone comprendano cos’è l’IA, perché, come utilizzarla, in che modo si differenzia dall’automazione, e dove applicarla. Questo è stato il punto di partenza”. Non un corso obbligatorio, non una policy imposta dall’alto: una cultura che si costruisce un passo alla volta, con persone che ne parlano ad altre persone.
In un mercato che si dirige verso l’automazione totale, è forse la cosa più difficile da realizzare. Ed è anche, secondo il CIO di SAS, l’unica strategia che funziona realmente.
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