Entro il 2027, il 60% delle organizzazioni che non saprà affrontare le difficoltà culturali legate alla governance di dati e analytics fallirà anche nel governo dell’intelligenza artificiale. La previsione di Gartner sposta l’attenzione dalle sole piattaforme tecnologiche alle condizioni organizzative necessarie per applicare regole, responsabilità e controlli in modo continuativo. L’avanzata dell’AI, infatti, amplifica gli effetti di fondamenta informative fragili e di processi che esistono sulla carta, ma non riescono a diventare pratiche condivise.
Nella data governance, la cultura comprende mentalità, comportamenti e norme organizzative che determinano come le politiche vengono adottate e mantenute nell’impresa. Un’indagine condotta da Gartner nel marzo 2026 su 223 responsabili D&A indica che la resistenza culturale pesa più dei vincoli finanziari tra le cause di fallimento delle iniziative: 60% contro 40%. Il problema principale, dunque, non coincide con la disponibilità di budget, ma con la capacità di coinvolgere persone e funzioni aziendali.
Durante il Gartner Data & Analytics Summit di Mumbai, l’analista Anurag Raj ha osservato che l’AI ha reso ancora più urgente costruire solide basi di governo dei dati. Molte organizzazioni, tuttavia, continuano a concentrarsi sulla definizione delle policy e sull’abilitazione tecnologica, trascurando le condizioni necessarie per applicare quelle regole su larga scala e nel tempo. Per Raj, una governance scollegata da una cultura data-driven rischia di trasformarsi in “uno sforzo vano”.
Tra gli ostacoli individuati figurano una bassa maturità nell’uso dei dati, una comprensione insufficiente del valore della governance da parte degli stakeholder e un coinvolgimento debole delle aree di business. Queste criticità finiscono per indebolire i programmi e impediscono di costruire quelle basi affidabili di cui le ambizioni legate all’AI hanno bisogno. Regole e strumenti, senza partecipazione operativa, non producono automaticamente fiducia nella qualità e nell’utilizzo delle informazioni.
La crescente ricerca di dati AI-ready rappresenta quindi soltanto una parte del percorso. Raj affianca alla preparazione dei dati quella degli stakeholder AI-ready: persone capaci di comprendere il valore di informazioni affidabili, partecipare alla gestione delle policy e sostenere una cultura fondata su responsabilità e fiducia. La governance smette così di essere una disciplina confinata agli specialisti e diventa un comportamento organizzativo che coinvolge chi produce, interpreta e utilizza i dati.
Gartner indica anche una direzione operativa: collegare le iniziative di governance ai risultati di business e alle ambizioni aziendali sull’AI, così da generare valore misurabile e mantenere il sostegno del management. La data governance dovrebbe essere presentata come un abilitatore dell’attività aziendale e come un gioco di squadra, con responsabilità condivise tra funzioni tecnologiche e di business, anziché essere trattata esclusivamente come un compito dell’IT.
L’ultimo passaggio riguarda l’integrazione della governance nei flussi di lavoro quotidiani. Data literacy, AI literacy e change management devono entrare nelle attività operative per alimentare nel tempo fiducia e partecipazione. “Il successo futuro con l’AI dipende dalle persone quanto dalla tecnologia”, ha affermato Raj. Le imprese che considereranno governance e cultura del dato come due fondamenta complementari saranno meglio attrezzate per controllare l’AI e ottenere maggiore valore dagli investimenti effettuati.