Chi guiderà l’AI in azienda? Come HR Director e board stanno affrontando la scelta
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In dodici mesi, la figura del Chief AI Officer è passata da eccezione a presenza molto più diffusa nelle organizzazioni intervistate. Secondo lo studio IBM Institute for Business Value presentato a Think 2026, condotto con Oxford Economics su 2.000 CEO e senior leader equivalenti in 33 aree geografiche, il 76% delle organizzazioni intervistate dichiara oggi di avere un Chief AI Officer, contro il 26% rilevato nel 2025.
Il dato segnala una forte accelerazione, ma non necessariamente una maturazione uniforme del ruolo. Per chi si occupa di talent strategy restano infatti tre domande decisive: il profilo va costruito dall’interno o cercato sul mercato? Serve un leader con una forte profondità tecnica o una figura capace di tradurre l’AI in decisioni operative e risultati di business? E soprattutto: il board dispone davvero degli strumenti per valutare chi mette a capo di questa agenda?
Un ruolo che si diffonde più in fretta di quanto si definisca
Il passaggio dal 26% al 76% in un anno racconta una forte accelerazione nella diffusione del ruolo, ma il confronto non va interpretato come un conteggio delle nuove nomine nelle stesse aziende: le due rilevazioni IBM utilizzano popolazioni di ricerca diverse.
Il punto più interessante è quindi un altro. La definizione stessa del CAIO resta fluida.
In alcune organizzazioni il ruolo ha un mandato strategico, responsabilità trasversale sull'AI e un rapporto diretto con CEO e board. In altre è collocato più vicino alla tecnologia, al prodotto o all'innovazione, con responsabilità operative più circoscritte.
Per chi progetta l'organico, la domanda non è quindi soltanto "serve un CAIO?", ma "quale tipo di presidio serve, a quale livello di seniority e con quale grado di autorità reale?".
Il mercato sta inoltre sviluppando formule più flessibili, compresi modelli di CAIO fractional o advisory per organizzazioni che non hanno ancora bisogno, o non possono sostenere, una posizione C-level full-time. È un modello reale, ma non esiste una soglia universale di fatturato che determini quando debba essere adottato.
La progettazione del ruolo deve quindi precedere la ricerca della persona.
Costruire dall'interno o comprare fuori
Sul fronte del sourcing, i dati disponibili non offrono una risposta univoca.
Una distinta ricerca IBM del 2025, condotta su oltre 600 Chief AI Officer in 22 aree geografiche, rilevava che il 57% dei CAIO era stato nominato dal bacino di talenti interno all'organizzazione. È un dato interessante perché mostra quanto la conoscenza del contesto, delle persone e dei processi possa rappresentare un vantaggio nella costruzione della leadership AI.
Questo non significa, naturalmente, che la promozione interna sia sempre la soluzione migliore.
Quando l'organizzazione parte da una maturità AI limitata, può essere necessario introdurre dall'esterno competenze, credibilità e una prospettiva che internamente ancora non esistono. Il punto non è quindi scegliere ideologicamente tra "build" e "buy", ma capire quale dei due percorsi colmi meglio il gap specifico dell'azienda.
C'è un precedente che merita attenzione. Il dibattito sul CAIO richiama, per alcuni osservatori, quello che accompagnò la diffusione dei Chief Digital Officer all'inizio degli anni 2010: nuovi ruoli creati rapidamente, mandati talvolta poco definiti e difficoltà nel coordinamento con le strutture tecnologiche e operative già esistenti.
Il parallelo è utile non perché la storia debba necessariamente ripetersi, ma perché evidenzia un rischio ricorrente: creare una posizione prima di aver definito con precisione il problema che quella posizione deve risolvere.
Per chi oggi disegna una succession plan o una ricerca executive, il rischio principale non è quindi soltanto la scarsità di candidati qualificati. È chiudere rapidamente una selezione senza avere prima chiarito perimetro decisionale, obiettivi del primo anno e sponsorship effettiva di CEO e board.
Non soltanto un profilo tecnico: il traduttore tra tecnologia e business
La seconda domanda riguarda il tipo di profilo da cercare.
Una guida specialistica di Acceler8 Talent individua cinque aree ricorrenti per il CAIO: padronanza applicata della generative AI, governance, machine learning operations, architetture agentiche e capacità di prendere decisioni di build-versus-buy. È una tassonomia utile, ma non va presentata come il risultato di un'analisi statistica delle job description del mercato.
Il punto sostanziale è un altro: il CAIO deve integrare competenze che raramente appartengono a un'unica disciplina.
Serve sufficiente profondità tecnologica per comprendere modelli, architetture, dati e limiti dell'AI. Ma servono anche capacità di governance, gestione del rischio, valutazione dei fornitori, allocazione del capitale e comprensione dei processi aziendali.
Per questo, nei mandati più complessi, la sola eccellenza tecnica non è sufficiente a definire il profilo adatto al mandato.
Il CAIO deve poter dialogare alla pari con CTO, CFO e board, valutare un investimento tecnologico non soltanto per la sua fattibilità tecnica ma per il suo impatto sul business, negoziare con i grandi fornitori di modelli e trasformare la sperimentazione AI in una roadmap governabile.
La domanda corretta non è quindi "tecnico o business leader?".
È: quanto deve essere profondo il profilo tecnico e quanto deve essere forte la capacità di trasformare quella competenza in decisioni, governance e risultati?
Questa distinzione ha conseguenze anche per l'L&D interno. Se l'obiettivo è costruire nel tempo una leadership AI, il percorso non può limitarsi al reskilling tecnico. Deve combinare alfabetizzazione AI, governance, capacità decisionale e visione di business.
Il board è pronto a valutare chi nomina?
È qui che emerge forse il problema più interessante.
Secondo un'analisi EY sulle disclosure di 80 società della Fortune 100, nel 2025 il 48% citava specificamente il rischio AI nell'ambito dell'oversight del rischio da parte del board, contro il 16% nel 2024. Nello stesso periodo, il 40% indicava almeno un comitato del board responsabile dell'oversight dell'AI, contro l'11% nel 2024.
Il cambiamento è significativo, ma va letto correttamente: si tratta di disclosure societarie, non di una misura diretta della qualità della governance AI.
Anche il dato sulla formazione dei consiglieri richiede cautela. Una successiva analisi EY indica che solo il 12% delle Fortune 100 aveva dichiarato nei proxy statement di gennaio-novembre 2025 che membri del board avevano ricevuto education o training sull'AI. Il dato misura ciò che le società hanno reso pubblico, non tutta la formazione effettivamente svolta dai consiglieri.
Deloitte offre una prospettiva complementare. Nella seconda edizione della propria ricerca sulla governance dell'AI, il 66% dei rispondenti ha dichiarato che il proprio board dispone di conoscenze limitate o nulle sull'AI, in miglioramento rispetto al 79% precedente. Il 31% ha inoltre indicato che l'AI non è ancora presente nell'agenda del board, contro il 45% della rilevazione precedente.
Le due fonti non misurano la stessa cosa: EY osserva le disclosure societarie, Deloitte raccoglie le risposte di amministratori ed executive. Ma lette insieme suggeriscono una tensione interessante: la formalizzazione dell'AI oversight sta avanzando rapidamente, mentre la costruzione della competenza necessaria per esercitarlo non procede necessariamente allo stesso ritmo.
Ed è proprio qui che la nomina del CAIO smette di essere una questione puramente HR.
L'AI Act aggiunge un livello di responsabilità
Anche il calendario regolatorio rende questa discussione più concreta.
L'AI Act europeo è entrato in vigore il 1° agosto 2024 e molte delle sue disposizioni sono diventate applicabili dal 2 agosto 2026. Tuttavia, per i sistemi classificati come high-risk nell'Annex III, tra cui rientrano specifici impieghi dell'AI nell'ambito occupazionale, il calendario è stato modificato: la data di applicazione prevista è il 2 dicembre 2027.
Questo non significa che le aziende possano aspettare il 2027 per occuparsi di AI governance.
Al contrario, la distanza tra responsabilità organizzative, processi di controllo e competenze effettive diventa una questione sempre più concreta per CEO, HR Director, CIO, CTO e board.
Nel recruiting, per esempio, l'uso di sistemi AI in attività come lo screening o la selezione dei candidati può ricadere nell'ambito dei sistemi high-risk previsto dall'AI Act. La conseguenza pratica non è soltanto normativa: significa che la governance dell'AI deve essere incorporata nei processi, nelle responsabilità e nelle competenze dell'organizzazione.
Cosa significa per chi guida la funzione talent
Messi insieme, questi elementi suggeriscono che la decisione su chi guiderà l'AI in azienda non è più una semplice decisione HR.
Prima di aprire una ricerca, servono almeno tre allineamenti.
Primo: definire il mandato. CEO e board devono chiarire che cosa il CAIO deve effettivamente possedere: strategia, execution, governance, innovazione, rischio o una combinazione di questi elementi.
Secondo: identificare il gap. L'azienda deve capire se il problema principale è tecnologico, organizzativo o di execution. La risposta determina anche il tipo di profilo da cercare.
Terzo: stabilire il livello di autorità. Se il CAIO deve intervenire su rischio, investimenti, dati, tecnologia e processi trasversali, la sua posizione nell'organigramma deve essere coerente con il mandato che gli viene affidato.
Per gli HR Director e Talent Director, il compito più utile in questa fase non è accelerare la nomina.
È rallentare abbastanza da rispondere a queste domande prima di scrivere la job description e coinvolgere il board nella definizione del mandato, non soltanto nella sua approvazione finale.
Per evitare di ripetere gli errori delle precedenti ondate di trasformazione, la nomina del Chief AI Officer dovrebbe essere trattata come una decisione di governance e leadership, non come una casella da riempire nell'organigramma.
Silvio Fontaneto è Senior Partner, [Beaumont Group], dove guida la Tech & Digital Executive Search Practice per l'Italia, con un focus su C-Level search in ambito AI, board advisory e trasformazione organizzativa. Autore di "Stop Fearing AI" e della trilogia "The Vector".
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