Più della metà delle aziende non riesce a tenere sotto controllo la spesa per l’intelligenza artificiale. È uno dei dati più netti che emerge dal Splunk State of Observability 2026, il report annuale di Cisco giunto alla sesta edizione, pubblicato il 4 novembre 2026. La ricerca, condotta da Oxford Economics su 2.050 professionisti IT in 10 Paesi, fotografa un paradosso crescente: le aziende accelerano sull’IA agentica, ma la capacità di monitorarne costi e comportamenti resta indietro.
Il problema non è solo tecnico. Con decine di agenti basati su modelli diversi che operano in parallelo, prevedere la spesa diventa un esercizio sempre più difficile. Il 55% degli intervistati dichiara di non riuscire a controllare i costi dell’IA, mentre il 60% afferma che i picchi di spesa imprevisti creano più difficoltà operative rispetto a costi di base elevati. Un dato che ribalta la logica tradizionale della pianificazione IT.
L’osservabilità degli agenti: priorità dichiarata, pratica ancora carente
L’87% degli intervistati considera il monitoraggio dell’IA una priorità aziendale. Eppure il 54% non ha ancora definito obiettivi di business chiari per questa attività, e il 56% non è in grado di misurare metriche fondamentali come la qualità delle risposte dei modelli linguistici di grandi dimensioni. L’85% ritiene importante individuare le allucinazioni degli agenti, ma solo il 58% dichiara di riuscirci in modo efficace.
L’83% degli intervistati esprime preoccupazione per le possibili conseguenze indesiderate degli agenti di IA. È in questo contesto che l’agent observability — la capacità di monitorare il comportamento degli agenti e definire meccanismi di controllo adeguati — assume un peso strategico crescente.
Presto, nella maggior parte delle aziende, gli agenti di IA saranno molto più numerosi delle persone, ha dichiarato Jeetu Patel, President e Chief Product Officer di Cisco. Gestirli su larga scala richiede un ripensamento degli approcci alla sicurezza e all’osservabilità. Gli agenti sono stati compromessi? Stanno svolgendo correttamente il proprio lavoro? Nell’era dell’IA agentica, queste due domande sono strettamente interconnesse e richiedono risposte alla velocità delle macchine.
Telemetria più cara dell’infrastruttura: il paradosso dei costi
Tra i dati più sorprendenti del report c’è quello sui costi di telemetria: il 57% degli intervistati afferma che le spese per raccogliere e analizzare i dati di monitoraggio hanno superato quelle dell’infrastruttura monitorata. Un’inversione che rende ancora più urgente la capacità di prevedere e ottimizzare la spesa.
Il 67% delle organizzazioni ha risposto adottando un’unica piattaforma di osservabilità integrata, che offre una visione unificata e aiuta a individuare con precisione l’origine dei costi. La frammentazione degli strumenti, in questo scenario, è un lusso che poche aziende possono permettersi.
L’osservabilità è uno strumento fondamentale per ripristinare prevedibilità e fiducia nell’era dell’IA agentica, ha spiegato Kamal Hathi, SVP e GM di Splunk in Cisco. Introducendo adeguati meccanismi di controllo e integrando l’osservabilità in un modello economico basato sul consumo di token di IA, le aziende possono trasformare l’IA da una voce di spesa imprevedibile in un investimento strategico di lungo periodo.
Sicurezza e osservabilità: i silos cadono
Uno degli effetti collaterali positivi della pressione esercitata dall’IA agentica è la maggiore collaborazione tra team tradizionalmente separati. Il 77% dei team di osservabilità lavora oggi con quelli di sicurezza per individuare e risolvere i problemi, contro il 62% registrato nel 2025. Anche la condivisione dei dati tra i due gruppi è cresciuta, passando dal 74% all’84% in un solo anno.
Per l’81% degli intervistati, il monitoraggio dei carichi di lavoro dell’IA ha rafforzato questa sinergia. Il 73% riesce ora a ricondurre con precisione i problemi di performance alle relative cause di sicurezza, rispetto al 65% del 2025. Un progresso che riflette la natura ibrida degli agenti: entità che operano su sistemi e dati aziendali critici, dove un errore di comportamento e una vulnerabilità di sicurezza possono avere le stesse conseguenze.
Chi è avanti: le aziende leader e i loro risultati
Il report identifica un gruppo di organizzazioni con pratiche di osservabilità più evolute, che ottengono risultati misurabili. Il 91% di queste aziende riesce ad attribuire con precisione i costi dell’IA — identificando quali agenti, modelli e carichi di lavoro incidono di più sulla spesa — contro il 69% delle altre. Hanno inoltre una probabilità 2,4 volte superiore di dichiarare che il ritorno sull’investimento delle piattaforme di osservabilità supera le aspettative.
Il 54% di queste organizzazioni afferma che l’osservabilità ha contribuito a generare almeno 5 milioni di dollari di ricavi aggiuntivi all’anno, rispetto al 28% delle aziende meno avanzate. Sul fronte della sicurezza, il 94% dichiara che il monitoraggio dell’IA ha rafforzato la collaborazione tra i team, e l’86% riesce a individuare con precisione le cause legate alla sicurezza alla base dei problemi di performance.
Tre pratiche distinguono queste organizzazioni: usano gli agenti di IA per automatizzare la risoluzione dei problemi, monitorano parametri chiave come qualità dei modelli, costi e privacy, e collegano i dati tecnici ai risultati di business, trattando la telemetria come input strategico per le decisioni aziendali.
Il quadro globale: India avanti sulla qualità, Germania attenta alla privacy
Il report include anche un’analisi per Paese che rivela differenze significative. In India, il 51% degli intervistati giudica molto efficaci le attività di monitoraggio della qualità dei modelli di IA, contro il 35% della media globale. Nel Regno Unito, il 32% delle organizzazioni usa costantemente gli agenti per individuare le cause dei problemi, rispetto al 20% globale. In Arabia Saudita, il 98% afferma che l’IA consente di dedicare più tempo all’innovazione, contro l’84% della media. In Germania, il 74% considera molto importante avere visibilità sugli aspetti legati alla privacy nell’utilizzo dell’IA.
La ricerca è stata condotta tra febbraio e marzo 2026 su professionisti di 16 settori, dai servizi finanziari alla sanità, dalla manifattura alle telecomunicazioni, con ruoli che spaziano da posizioni operative a CTO e CIO. Il report completo è disponibile sul sito di Cisco.