L’adozione dell’intelligenza artificiale nelle imprese sta entrando in una fase meno sperimentale e più operativa. Il passaggio dai progetti pilota ai deployment su scala aziendale sta spostando l’attenzione su una priorità concreta: costruire team capaci di implementare, governare e far crescere sistemi di AI dentro ambienti di business reali. Il dato più netto arriva dalla formazione: nei dati enterprise learning di edForce per l’anno FY2025-26, i percorsi su Agentic AI registrano la crescita più forte tra tutte le categorie, con un aumento del 100% anno su anno fino a 57.536 learner.
Il segnale è rilevante perché indica un cambio di postura da parte delle organizzazioni. L’AI non viene più trattata soltanto come un’area di sperimentazione o come un insieme di competenze da acquisire tramite assunzioni esterne. Le imprese stanno investendo con maggiore decisione nella costruzione interna di capacità, includendo AI, cloud, cybersecurity, leadership e percorsi legati alle certificazioni. In questa lettura, la formazione diventa una leva industriale: serve a preparare la forza lavoro a gestire tecnologie che devono produrre risultati misurabili, continui e integrati nei processi aziendali.
La crescita della formazione sull’AI agentica è particolarmente significativa perché riguarda una categoria orientata alla capacità dei sistemi di agire, orchestrare attività e supportare workflow più complessi. L’aumento a 57.536 partecipanti suggerisce che le aziende stanno iniziando a guardare oltre l’uso generico dell’AI, concentrandosi su competenze più vicine alla messa in produzione. L’obiettivo non è solo comprendere la tecnologia, ma costruire professionalità in grado di applicarla in contesti dove contano scalabilità, affidabilità e impatto operativo.
Accanto all’AI, crescono anche le competenze infrastrutturali che rendono possibile questa trasformazione. La formazione in Cloud Computing aumenta del 29%, raggiungendo 41.876 learner, mentre i percorsi DevOps salgono del 26% a 31.211 learner. Sono numeri che mostrano come l’adozione dell’intelligenza artificiale richieda una base tecnica più ampia: ambienti cloud, pratiche di deployment, automazione, integrazione e gestione del ciclo di vita delle applicazioni diventano elementi essenziali per portare l’AI fuori dai laboratori e dentro l’operatività quotidiana.
Un altro asse della crescita riguarda la sicurezza. La formazione in Cybersecurity registra un aumento del 39%, arrivando a 25.448 learner. Il dato riflette la consapevolezza che l’espansione delle iniziative digitali e di AI amplia anche le responsabilità legate alla protezione dei sistemi, dei dati e dei processi. Se le imprese vogliono scalare l’intelligenza artificiale, devono farlo con un livello adeguato di sicurezza, perché l’innovazione tecnologica senza readiness cyber rischia di trasformarsi in vulnerabilità organizzativa.
La crescita non riguarda soltanto i profili tecnici. I percorsi collegati alle certificazioni aumentano del 36%, fino a 38.562 certificazioni, segnalando una maggiore attenzione alla validazione misurabile delle competenze. In parallelo, la formazione alla leadership emerge come la seconda categoria a crescita più rapida, con un incremento del 46% e 11.965 learner. Questo punto è centrale: la trasformazione AI non può essere affidata solo ai team tecnici, perché richiede manager capaci di guidare iniziative tecnologiche, allinearle agli obiettivi di business e sostenerne l’adozione interna.
Ravi Kaklasaria, co-fondatore e CEO di edForce, ha collegato questi risultati a un’evoluzione più ampia dell’apprendimento aziendale. A suo giudizio, la formazione enterprise sta diventando sempre più orientata agli outcome: la crescita di Agentic AI, certificazioni, cybersecurity, cloud computing e leadership mostra che le organizzazioni stanno costruendo capacità direttamente connesse all’adozione dell’AI e alla trasformazione del business. È una lettura coerente con la natura trasversale dei dati, che non isolano l’intelligenza artificiale ma la collocano dentro un ecosistema di competenze complementari.
Il quadro che emerge è quello di un’adozione dell’AI intesa come trasformazione organizzativa, non come semplice progetto tecnologico. Le aziende stanno investendo nella combinazione di infrastruttura, sicurezza, deployment, leadership e validazione delle competenze necessaria a tradurre gli investimenti tecnologici in risultati di lungo periodo. La spinta dell’AI agentica diventa quindi un indicatore della nuova maturità enterprise: non basta sperimentare strumenti avanzati, bisogna costruire le condizioni interne perché possano funzionare su scala, in modo affidabile e con impatto reale sul business.