Un dirigente su quattro: gli errori dell’AI arrivano fino al board
L’84% dei dirigenti intervistati si dichiara fiducioso nell’output dell’AI senza revisione umana, ma il 26% ha rilevato errori dell’AI che hanno raggiunto il Cda o un pubblico esterno [2][3][5]. Solo l’11% dei dirigenti crede che la qualità dei dati della propria organizzazione sia sufficiente per l’uso dell’AI [5][8].
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L’84% dei dirigenti intervistati si dichiara fiducioso nell’output dell’AI senza revisione umana, ma il 26% ha rilevato errori dell’AI che hanno raggiunto il Cda o un pubblico esterno [2][3][5].
Solo l’11% dei dirigenti crede che la qualità dei dati della propria organizzazione sia sufficiente per l’uso dell’AI [5][8].
L’89% degli investitori istituzionali è preoccupato per l’accuratezza dei contenuti generati dall’AI nelle comunicazioni aziendali [2][4].
What key findings emerged from Workiva's 2026 Midyear Executive Benchmark Survey regarding executive confidence in AI accuracy, data qualityAI-generated editorial hero image for What key findings emerged from Workiva's 2026 Midyear Executive Benchmark Survey regarding executive confidence in AI accuracy, data quality.
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What key findings emerged from Workiva's 2026 Midyear Executive Benchmark Survey regarding executive confidence in AI accuracy, data quality. Article summary: Here are the key findings from Workiva's 2026 Midyear Executive Benchmark Survey, which polled 2,272 finance, risk, and sustainability executives [2].. Topic tags: general, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as
openai.com
Un divario pericoloso si è aperto tra la fiducia che i dirigenti ripongono nell'intelligenza artificiale e la reale affidabilità di questa tecnologia. Secondo il Workiva 2026 Midyear Executive Benchmark Survey, che ha intervistato 2.272 dirigenti dei settori finance, rischio e sostenibilità insieme a 367 investitori istituzionali, la stragrande maggioranza dei leader si dice fiduciosa nell'output dell'AI – eppure uno su quattro ha già visto errori dell'AI superare le difese aziendali e raggiungere i membri del consiglio di amministrazione o il pubblico esterno . L'indagine, che ha coinvolto organizzazioni in Nord America, America Latina, Europa e Asia Pacifico, mette in luce un sistema in cui la fiducia corre molto più veloce della qualità dei dati e dei controlli .
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L’84% dei dirigenti intervistati si dichiara fiducioso nell’output dell’AI senza revisione umana, ma il 26% ha rilevato errori dell’AI che hanno raggiunto il Cda o un pubblico esterno [2][3][5].
What are the key points to validate first?
L’84% dei dirigenti intervistati si dichiara fiducioso nell’output dell’AI senza revisione umana, ma il 26% ha rilevato errori dell’AI che hanno raggiunto il Cda o un pubblico esterno [2][3][5]. Solo l’11% dei dirigenti crede che la qualità dei dati della propria organizzazione sia sufficiente per l’uso dell’AI [5][8].
What should I do next in practice?
L’89% degli investitori istituzionali è preoccupato per l’accuratezza dei contenuti generati dall’AI nelle comunicazioni aziendali [2][4].
Un dirigente su quattro: gli errori dell’AI arrivano fino al board
L’84% dei dirigenti intervistati si dichiara fiducioso nell’output dell’AI senza revisione umana, ma il 26% ha rilevato errori dell’AI che hanno raggiunto il Cda o un pubblico esterno [2][3][5]. Solo l’11% dei dirigenti crede che la qualità dei dati della propria organizzazione sia sufficiente per l’uso dell’AI [5][8].
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L’84% dei dirigenti intervistati si dichiara fiducioso nell’output dell’AI senza revisione umana, ma il 26% ha rilevato errori dell’AI che hanno raggiunto il Cda o un pubblico esterno [2][3][5].
Solo l’11% dei dirigenti crede che la qualità dei dati della propria organizzazione sia sufficiente per l’uso dell’AI [5][8].
L’89% degli investitori istituzionali è preoccupato per l’accuratezza dei contenuti generati dall’AI nelle comunicazioni aziendali [2][4].
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Un divario pericoloso si è aperto tra la fiducia che i dirigenti ripongono nell'intelligenza artificiale e la reale affidabilità di questa tecnologia. Secondo il Workiva 2026 Midyear Executive Benchmark Survey, che ha intervistato 2.272 dirigenti dei settori finance, rischio e sostenibilità insieme a 367 investitori istituzionali, la stragrande maggioranza dei leader si dice fiduciosa nell'output dell'AI – eppure uno su quattro ha già visto errori dell'AI superare le difese aziendali e raggiungere i membri del consiglio di amministrazione o il pubblico esterno . L'indagine, che ha coinvolto organizzazioni in Nord America, America Latina, Europa e Asia Pacifico, mette in luce un sistema in cui la fiducia corre molto più veloce della qualità dei dati e dei controlli .
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What is the short answer to "Un dirigente su quattro: gli errori dell’AI arrivano fino al board"?
L’84% dei dirigenti intervistati si dichiara fiducioso nell’output dell’AI senza revisione umana, ma il 26% ha rilevato errori dell’AI che hanno raggiunto il Cda o un pubblico esterno [2][3][5].
What are the key points to validate first?
L’84% dei dirigenti intervistati si dichiara fiducioso nell’output dell’AI senza revisione umana, ma il 26% ha rilevato errori dell’AI che hanno raggiunto il Cda o un pubblico esterno [2][3][5]. Solo l’11% dei dirigenti crede che la qualità dei dati della propria organizzazione sia sufficiente per l’uso dell’AI [5][8].
What should I do next in practice?
L’89% degli investitori istituzionali è preoccupato per l’accuratezza dei contenuti generati dall’AI nelle comunicazioni aziendali [2][4].
L'84% dei dirigenti intervistati ha dichiarato di essere almeno abbastanza fiducioso nell'accuratezza dell'output generato dall'AI senza revisione umana . Questa cifra suggerisce una diffusa tranquillità organizzativa nel lasciare che l'AI gestisca parti significative del lavoro di reporting e analisi.
Ma lo stesso sondaggio rivela che il 26% – uno su quattro – ha riferito che audit interni hanno rilevato errori dell'AI che hanno raggiunto il pubblico esterno o i membri del board . Questo divario tra fiducia dichiarata e fallimenti documentati è il risultato centrale del rapporto.
Barbara Larson, CFO di Workiva, lo ha detto senza mezzi termini: «Avere fiducia nell'AI senza il controllo della qualità dei dati è una passività, non una strategia» .
La qualità dei dati è l'anello più debole
Il gap di fiducia poggia su un problema ancora più profondo: la qualità dei dati. Solo l'11% dei dirigenti ritiene che la qualità dei dati della propria organizzazione sia sufficiente per l'uso dell'AI . L'89% restante riconosce che i propri dati di base non sono pronti per gli strumenti di AI che stanno già implementando.
Questo disallineamento ha conseguenze reali. Il 71% dei dirigenti ha dichiarato che la scarsa qualità dei dati ha avuto un impatto almeno moderato sull'uso dell'AI nel reporting finanziario e di sostenibilità . Le principali conseguenze segnalate di una cattiva qualità dei dati sono decisioni operative sbagliate o ritardate, seguite da multe regolatorie o azioni legali e dalla perdita di credibilità presso investitori e finanziatori .
Gli investitori osservano attentamente
Gli investitori istituzionali non sono rassicurati dalla fiducia dei dirigenti. L'89% degli investitori istituzionali si è detto preoccupato per l'accuratezza dei contenuti generati dall'AI nelle comunicazioni aziendali . Questa preoccupazione si accompagna a una crescente pressione regolatoria affinché gli output dell'AI siano trattati come documenti verificabili e non come bozze informali .
Il 95% degli investitori istituzionali ritiene che i leader sottovalutino il rischio di dati frammentati nel reporting finanziario . Con il tempo, dati deboli o non verificabili possono erodere la credibilità verso gli stakeholder .
Priorità infrastrutturali: la via da seguire
I dirigenti stanno rispondendo con un chiaro mandato infrastrutturale. Il sondaggio ha rilevato che il 96% dei dirigenti considera indispensabile l'allineamento del C-suite per abbattere i silos di dati , e il 79% sta dando priorità all'automazione e alla governance dei dati per colmare le lacune a livello aziendale . La maggior parte delle organizzazioni sta finanziando questo cambiamento con supporto IT dedicato (73%) e budget allocati (71%) .
Il 76% dei team di audit interno sta già valutando attivamente i modelli di AI delle proprie organizzazioni . I leader aziendali hanno convenuto quasi all'unanimità che CFO, CIO e CSO devono unirsi affinché la governance dei dati abbia successo .
La priorità infrastrutturale si sta spostando «dall'esecuzione all'orchestrazione» . I CFO cercano in particolare piattaforme che fungano da unico «sistema di verità» – piattaforme che ancòrino gli agenti AI in ambienti di dati tracciabili e di qualità regolatoria, dove ogni output possa essere verificato e ogni disclosure difesa .
Gli agenti AI entrano nel flusso di lavoro del reporting
Parallelamente ai risultati del sondaggio, Workiva ha lanciato tre agenti AI specializzati progettati per operare entro guardrail verificabili: un Tie-Out Agent per controlli di coerenza nei report finanziari, un Benchmarking Agent per l'analisi delle disclosure dei pari e un Sustainability Disclosure Agent per la conformità agli standard ESRS e ISSB . Questi agenti sono integrati in un livello di intelligenza persistente chiamato Workiva Knowledge, che ancora l'output dell'AI ai dati, alle istruzioni e ai contenuti propri dell'organizzazione .
L'architettura di audit trail è importante perché gli output generati dall'AI nelle dichiarazioni finanziarie regolamentate sono ora una categoria di rischio nominata nel FINRA 2026 Annual Regulatory Oversight Report . Il rischio di allucinazione è più alto laddove l'AI ha maggiore libertà di generare narrativa – commenti della direzione, note in calce al bilancio, linguaggio ESG – che è esattamente il territorio in cui questi agenti sono progettati per rimanere ancorati ai dati di origine .
In sintesi
Il Workiva 2026 Midyear Executive Benchmark Survey dipinge un quadro di un settore che si muove veloce sull'adozione dell'AI ma troppo lentamente sulle basi di dati e sulle strutture di governance necessarie per rendere sicura tale adozione. I numeri sono netti: 84% di fiducia, 26% di errori scoperti, 11% di dati pronti, 89% di preoccupazione tra gli investitori. Colmare il divario tra fiducia nell'AI e controllo dell'AI è oggi la sfida principale per i leader di finanza, rischio e sostenibilità.
Workiva Sets Date for Second Quarter 2026 Financial Release and ...
L'84% dei dirigenti intervistati ha dichiarato di essere almeno abbastanza fiducioso nell'accuratezza dell'output generato dall'AI senza revisione umana . Questa cifra suggerisce una diffusa tranquillità organizzativa nel lasciare che l'AI gestisca parti significative del lavoro di reporting e analisi.
Ma lo stesso sondaggio rivela che il 26% – uno su quattro – ha riferito che audit interni hanno rilevato errori dell'AI che hanno raggiunto il pubblico esterno o i membri del board . Questo divario tra fiducia dichiarata e fallimenti documentati è il risultato centrale del rapporto.
Barbara Larson, CFO di Workiva, lo ha detto senza mezzi termini: «Avere fiducia nell'AI senza il controllo della qualità dei dati è una passività, non una strategia» .
La qualità dei dati è l'anello più debole
Il gap di fiducia poggia su un problema ancora più profondo: la qualità dei dati. Solo l'11% dei dirigenti ritiene che la qualità dei dati della propria organizzazione sia sufficiente per l'uso dell'AI . L'89% restante riconosce che i propri dati di base non sono pronti per gli strumenti di AI che stanno già implementando.
Questo disallineamento ha conseguenze reali. Il 71% dei dirigenti ha dichiarato che la scarsa qualità dei dati ha avuto un impatto almeno moderato sull'uso dell'AI nel reporting finanziario e di sostenibilità . Le principali conseguenze segnalate di una cattiva qualità dei dati sono decisioni operative sbagliate o ritardate, seguite da multe regolatorie o azioni legali e dalla perdita di credibilità presso investitori e finanziatori .
Gli investitori osservano attentamente
Gli investitori istituzionali non sono rassicurati dalla fiducia dei dirigenti. L'89% degli investitori istituzionali si è detto preoccupato per l'accuratezza dei contenuti generati dall'AI nelle comunicazioni aziendali . Questa preoccupazione si accompagna a una crescente pressione regolatoria affinché gli output dell'AI siano trattati come documenti verificabili e non come bozze informali .
Il 95% degli investitori istituzionali ritiene che i leader sottovalutino il rischio di dati frammentati nel reporting finanziario . Con il tempo, dati deboli o non verificabili possono erodere la credibilità verso gli stakeholder .
Priorità infrastrutturali: la via da seguire
I dirigenti stanno rispondendo con un chiaro mandato infrastrutturale. Il sondaggio ha rilevato che il 96% dei dirigenti considera indispensabile l'allineamento del C-suite per abbattere i silos di dati , e il 79% sta dando priorità all'automazione e alla governance dei dati per colmare le lacune a livello aziendale . La maggior parte delle organizzazioni sta finanziando questo cambiamento con supporto IT dedicato (73%) e budget allocati (71%) .
Il 76% dei team di audit interno sta già valutando attivamente i modelli di AI delle proprie organizzazioni . I leader aziendali hanno convenuto quasi all'unanimità che CFO, CIO e CSO devono unirsi affinché la governance dei dati abbia successo .
La priorità infrastrutturale si sta spostando «dall'esecuzione all'orchestrazione» . I CFO cercano in particolare piattaforme che fungano da unico «sistema di verità» – piattaforme che ancòrino gli agenti AI in ambienti di dati tracciabili e di qualità regolatoria, dove ogni output possa essere verificato e ogni disclosure difesa .
Gli agenti AI entrano nel flusso di lavoro del reporting
Parallelamente ai risultati del sondaggio, Workiva ha lanciato tre agenti AI specializzati progettati per operare entro guardrail verificabili: un Tie-Out Agent per controlli di coerenza nei report finanziari, un Benchmarking Agent per l'analisi delle disclosure dei pari e un Sustainability Disclosure Agent per la conformità agli standard ESRS e ISSB . Questi agenti sono integrati in un livello di intelligenza persistente chiamato Workiva Knowledge, che ancora l'output dell'AI ai dati, alle istruzioni e ai contenuti propri dell'organizzazione .
L'architettura di audit trail è importante perché gli output generati dall'AI nelle dichiarazioni finanziarie regolamentate sono ora una categoria di rischio nominata nel FINRA 2026 Annual Regulatory Oversight Report . Il rischio di allucinazione è più alto laddove l'AI ha maggiore libertà di generare narrativa – commenti della direzione, note in calce al bilancio, linguaggio ESG – che è esattamente il territorio in cui questi agenti sono progettati per rimanere ancorati ai dati di origine .
In sintesi
Il Workiva 2026 Midyear Executive Benchmark Survey dipinge un quadro di un settore che si muove veloce sull'adozione dell'AI ma troppo lentamente sulle basi di dati e sulle strutture di governance necessarie per rendere sicura tale adozione. I numeri sono netti: 84% di fiducia, 26% di errori scoperti, 11% di dati pronti, 89% di preoccupazione tra gli investitori. Colmare il divario tra fiducia nell'AI e controllo dell'AI è oggi la sfida principale per i leader di finanza, rischio e sostenibilità.
Workiva Sets Date for Second Quarter 2026 Financial Release and ...
