I brand stanno costruendo un futuro in cui l'IA agentica gestirà la maggior parte delle interazioni con i clienti e dei flussi operativi, con ricadute positive su produttività e creatività dei dipendenti. Tuttavia, la nostra indagine globale su 3.000 dirigenti e professionisti per il report Adobe 2026 AI and Digital Trends mostra che le ambizioni legate alla personalizzazione in tempo reale su larga scala stanno crescendo più rapidamente della reale capacità delle aziende di metterle in pratica.

Poche aziende dispongono di dati affidabili, profili cliente coerenti e capacità analitiche sufficienti per sostenere investimenti nell'IA su larga scala. L'IA sta già migliorando diversi processi chiave di marketing, ma i team faticano a trasformare questi benefici in valore misurabile agli occhi del management. Il disallineamento tra leader e professionisti sulla strategia IA non fa che amplificare queste difficoltà. Per estendere su larga scala il customer engagement basato sull'IA, le aziende devono agire su tre fronti contemporaneamente: dati, misurazione e allineamento tra leader e professionisti.

I brand stanno fissando tempistiche ambiziose per l'adozione dell'IA agentica, ma i dati odierni restituiscono un quadro più disomogeneo. Meno di un terzo delle aziende è andato oltre la fase pilota, arrivando a un'implementazione su scala aziendale o interfunzionale dell'IA agentica nell'assistenza clienti (30%), un ambito che molti si aspettano di automatizzare nel breve periodo. L'adozione è ancora più limitata in ambiti quali la creazione e l'attivazione dei contenuti di marketing (22%) e la personalizzazione delle esperienze e dei suggerimenti (18%).

Nonostante i progressi ancora limitati nella diffusione dell'IA agentica su larga scala, la maggior parte dei brand guarda già oltre lo stato attuale ed è convinta che questa tecnologia arriverà a gestire una quota significativa delle interazioni lungo i diversi punti di contatto della customer experience. Oltre tre quarti delle aziende ritengono che entro i prossimi 18 mesi l'IA agentica sarà in grado di coprire almeno la metà delle interazioni di assistenza clienti, con aspettative analoghe anche per post-vendita, vendite e transazioni e interazioni conversazionali (Figura 2). Le ambizioni, però, vanno oltre la semplice adozione su larga scala: il 42% dei brand prevede infatti di progettare diverse personalità per gli agenti IA in base ai segmenti di pubblico, segno di una trasformazione più profonda dell'esperienza che i punti di contatto basati sull'IA offriranno ai clienti.

I piani per l'IA agentica sono altrettanto ambiziosi sul fronte dell'ottimizzazione dei processi interni. Nello stesso arco di tempo, le aziende prevedono che l'IA agentica supporterà i dipendenti nelle attività di ricerca e accesso alle conoscenze aziendali (69%), automatizzerà le attività operative di routine del servizio clienti (63%), aiuterà i team marketing a pianificare, coordinare e gestire le campagne (52%) e creerà contenuti per le campagne di marketing (44%).

Queste aspettative evidenziano la fiducia che i brand ripongono nel potenziale trasformativo dell'IA agentica. Quasi due terzi degli intervistati (63%) ritengono che consentirà alle aziende di destinare più risorse alle attività strategiche e creative ad alto valore aggiunto, mentre il 47% si spinge ancora oltre, affermando che le aziende che non la adotteranno faticheranno a restare competitive. Circa un terzo delle aziende sta già dando priorità agli investimenti nell'IA agentica rispetto a quelli in tecnologie oggi più diffuse, come l'IA generativa. Tuttavia, il divario tra entusiasmo e adozione concreta suggerisce che, per passare dalla sperimentazione all'implementazione su larga scala, sarà necessario superare importanti sfide operative che la sola ambizione non può risolvere.

Nonostante la diffusa percezione di questi benefici, dimostrare il valore dell'IA resta una sfida costante. Sebbene le aziende considerino la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti (ad esempio Net Promoter Score, retention e abbandono) come i principali indicatori di successo dell'IA per il management, prima ancora della crescita dei ricavi e del risparmio sui costi, oltre la metà (56%) segnala che, in ultima analisi, la leadership valuta i risultati dell'IA esclusivamente da una prospettiva finanziaria. Questo divario è amplificato dal fatto che il 52% delle aziende fatica a dimostrare ritorni misurabili sull'IA utilizzando metriche legate alla customer experience, il che rende complesso dimostrarne il valore su entrambi i fronti.

Alla base di entrambe le sfide vi è l'assenza di una struttura formale di misurazione. Solo il 44% delle aziende ha implementato un framework per monitorare il ROI e il valore dell'IA generativa, e appena il 31% ha fatto lo stesso per l'IA agentica. Quasi la metà (47%) non dispone di alcun framework o non sa se sia stato effettivamente implementato.