Indagine Red Hat: il divario nella sovranità dell’AI e i rischi di disruption per le imprese italiane

Red Hat, leader mondiale nelle soluzioni open source, ha presentato una ricerca che evidenzia come le organizzazioni italiane stiano affrontando la sovranità digitale.

I risultati, che includono anche Francia, Germania, Regno Unito e Paesi Bassi, rivelano un preoccupante divario tra preparazione e resilienza. Mentre il 71% dei decision maker IT italiani dichiara di avere una strategia di uscita definita qualora il proprio fornitore principale di AI dovesse limitare l’accesso ai propri servizi, il 41% di queste organizzazioni prevede comunque che tale evenienza possa avere un impatto moderato o significativo sulla continuità operativa.

Le risposte all’indagine mostrano che la sovranità dell’AI, intesa come controllo su dati, infrastrutture e relazioni con i fornitori, non è più un obiettivo di lungo periodo. È diventata una priorità concreta, già inserita nelle agende operative della maggior parte delle organizzazioni.

L’agentic AI si diffonde, ma la governance resta indietro

L’adozione dell’AI agentica, cioè di sistemi  capaci di attivare flussi di lavoro e compiere azioni in autonomia, è già molto diffusa nelle imprese italiane. Il 87% dei rispondenti italiani afferma di utilizzare già sistemi di agentic AI, collocando l’Italia leggermente al di sopra della media EMEA, ma dietro alla Francia (91%).

Solo il 37% degli intervistati indica di avere framework di governance solidi per l’AI agentica. Un ulteriore 27% afferma di disporre di una governance parziale, ma con lacune significative, mentre il 19% ammette che il proprio modello è ancora basilare o minimo. Complessivamente, tra tutti i Paesi esaminati, il 64% delle organizzazioni riporta di avere una governance parziale o solida, a conferma che la maturità della governance è ancora in fase di sviluppo nella regione, mentre l’adozione accelera.

Sovranità dell’AI e open source al centro della scena

Con l’AI sempre più integrata nei processi aziendali core, il 90% delle organizzazioni italiane coinvolte afferma di avere una visibilità completa o parziale su dove i propri dati siano archiviati, elaborati e potenzialmente accessibili, con il 54% che dichiara una visibilità completa. Tuttavia, il 36% ammette di avere solo visibilità parziale, un dato che dimostra come la piena sovranità dell’AI sia ancora un obiettivo da raggiungere. Nel complesso, la visibilità è più alta in Germania, al 97%, con livelli comparabili nel resto d’Europa, tra cui il 90% nei Paesi Bassi, il 93% nel Regno Unito e il 91% in Francia.

Per colmare questo divario, il 76% dei decision maker IT considera l’open source una leva per ottenere maggiore controllo su come l’AI viene costruita e dove viene eseguita, confermandone il ruolo di elemento chiave per evitare il lock-in e rafforzare la sovranità tecnologica. Nei prossimi tre anni, gli intervistati ritengono che i benefici open source più preziosi per costruire fiducia nell’AI saranno la trasparenza e una maggiore facilità di audit (82%), una personalizzazione più ampia per esigenze aziendali e normative (81%) e un maggiore controllo su come l’AI viene costruita e dove viene eseguita (76%).

L’Italia si mostra inoltre particolarmente ricettiva verso standard guidati dalle policy per un’AI affidabile e sovrana. Il 78% degli intervistati concorda sul fatto che politiche pubbliche e regolamentazioni dovrebbero imporre attivamente principi open source, come trasparenza, auditabilità e licenze aperte, per aiutare le organizzazioni a raggiungere la sovranità dell’AI. Questo posiziona l’Italia in linea con la media regionale del 77% e davanti a Francia (70%) e Germania (72%), sebbene al di sotto dell’89% del Regno Unito. Il forte consenso tra gli intervistati italiani evidenzia un allineamento tra le priorità del settore e la direzione normativa su come dovrebbe apparire un’AI realmente affidabile.

Fabio Grassini, Regional Enterprise Sales Director, Red Hat, ha affermato: “Le organizzazioni italiane stanno mostrando forte slancio nell’adozione dell’AI, tassi di implementazione dell’AI agentica tra i più alti che abbiamo osservato in tutta EMEA. Ma la nostra ricerca rivela un divario critico: sebbene il 71% abbia predisposto strategie di uscita, quattro aziende su dieci subirebbero comunque un vero disservizio se dovessero attivare quel passaggio. Mentre l’Italia affronta sia la regolamentazione europea sull’AI sia le proprie priorità di sovranità digitale, le imprese hanno bisogno di infrastrutture che offrano un controllo reale, non solo la documentazione di un piano. L’open source fornisce questa base: la trasparenza per soddisfare i requisiti normativi, la flessibilità per evitare il lock-in e la capacità di governare sistemi di AI che prendono sempre più spesso decisioni autonome per conto dell’azienda.”

 “In tutta EMEA, la conversazione nei consigli di amministrazione si è spostata dalla sperimentazione a come l’AI possa essere implementata in modo da soddisfare aspettative di sovranità, sicurezza e conformità normativa. I risultati della ricerca mostrano un forte sostegno ai principi open source e a quadri normativi chiari che incorporino trasparenza e auditabilità nell’AI. Questo ci dice che le organizzazioni non cercano un altro stack chiuso e valido per tutti; vogliono la libertà di combinare diversi modelli, acceleratori e cloud, mantenendo il controllo”, ha aggiunto Hans Roth, Senior Vice President & General Manager EMEA, Red Hat.
 

Metodologia

La ricerca è stata condotta da Censuswide su un campione di 500 decision maker IT nei seguenti mercati: 100 nel Regno Unito, 100 nei Paesi Bassi, 100 in Francia, 100 in Germania e 100 in Italia (età 25+). I dati sono stati raccolti tra il 20/03/2026 e il 31/03/2026. Censuswide è membro della Market Research Society (MRS) e della British Polling Council (BPC), nonché firmataria del Global Data Quality Pledge. Seguiamo il Codice di Condotta MRS e i principi ESOMAR.

• Per “AI” si intendono i sistemi di intelligenza artificiale utilizzati nelle organizzazioni, tra cui AI generativa (come i modelli linguistici di grandi e piccole dimensioni), AI predittiva e machine learning.

• Per “sovranità dell’AI” si intende il controllo su dove e come viene eseguita l’AI, quali dati utilizza, nonché la possibilità di cambiare fornitore o modello senza rimanere vincolati.

• Per “AI agentica” si intendono i sistemi di AI in grado di intraprendere azioni e avviare flussi di lavoro in modo autonomo, non solo di rispondere a domande.