secondo il nuovo Report IIBA® 2026
Il nuovo scenario richiede competenze che l’AI non può sostituire
Negli ultimi due anni l’Artificial Intelligence è entrata stabilmente nell’agenda di tutte le organizzazioni.
Secondo McKinsey, la Generative AI potrebbe generare fino a 4,4 trilioni di dollari di valore economico ogni anno, mentre Gartner prevede che entro il 2028 il 33% delle applicazioni enterprise includerà Agentic AI e il 15% delle decisioni operative quotidiane sarà preso autonomamente dagli agenti AI.
Ma una domanda rimane aperta.
Chi trasformerà realmente questa tecnologia in risultati concreti?
La risposta emerge chiaramente dal nuovo 2026 Global State of Business Analysis Report pubblicato da IIBA®.
La tecnologia, da sola, non basta. La vera differenza la fanno le persone competenti.
Per ottenere valore servono professionisti capaci di comprendere il contesto, analizzare i bisogni, prendere decisioni, guidare gli stakeholder e trasformare dati e algoritmi in risultati di business.
Ed è proprio qui che il ruolo del Business Analyst diventa sempre più centrale.
Il Business Analyst è sempre più riconosciuto come figura strategica
Per molti anni la Business Analysis è stata percepita come una disciplina prevalentemente operativa, di supporto.
Oggi il quadro è profondamente cambiato.
Secondo il nuovo report IIBA, l’81% dei professionisti afferma che la Business Analysis è formalmente riconosciuta all’interno della propria organizzazione, confermando una crescita costante della maturità della disciplina.
Non solo. Le responsabilità del Business Analyst riguardano sempre più spesso la comprensione dei bisogni aziendali, la raccolta e l’analisi delle informazioni, il miglioramento dei processi, l’individuazione di soluzioni e il supporto al cambiamento strategico. In altre parole, il BA non si limita a documentare requisiti: contribuisce a definire decisioni e priorità che impattano direttamente sul valore reale generato dall’organizzazione.
In altre parole, il Business Analyst non documenta semplicemente requisiti e contribuisce direttamente alla definizione delle decisioni strategiche.
Ed è esattamente ciò che richiedono oggi i progetti di Artificial Intelligence.
Anche Innovatel evidenzia questo cambio di passo nei suoi contenuti sulla carriera nella Business Analysis, mettendo in relazione competenze, certificazioni e nuove opportunità professionali. La Business Analysis, oggi, è sempre più una leva per l’innovazione e meno un semplice ruolo di supporto operativo.
L’AI aumenta il valore della Business Analysis, non la sostituisce
Uno dei messaggi più interessanti del report IIBA riguarda il rapporto tra Artificial Intelligence e professione.
Contrariamente ai timori diffusi negli ultimi anni, il 69% dei professionisti considera oggi l’AI un elemento positivo per la propria carriera, mentre soltanto il 5% la percepisce come una minaccia.
Anche le modalità di utilizzo stanno evolvendo rapidamente.
L’AI viene già utilizzata quotidianamente per produrre sintesi, supportare la documentazione, facilitare la comunicazione, generare idee e assistere le attività di analisi dei requisiti.
Questo conferma una realtà sempre più evidente.
L’AI automatizza alcune attività operative, ma non sostituisce la comprensione del business, il giudizio professionale, l’identificazione dei problemi corretti, il confronto con gli stakeholder e la capacità di prendere decisioni in contesti complessi.
Come evidenzia anche Gartner, il vero vantaggio competitivo non deriva dall’utilizzo dell’AI in sé, ma dalla capacità delle organizzazioni di integrarla efficacemente nei propri processi decisionali.
Come sottolineano anche i contenuti Innovatel sul rapporto tra AI, Business Analysis e Project Management, il valore emerge quando tecnologia e competenze umane lavorano insieme.
Le competenze che fanno davvero la differenza
Uno degli aspetti più interessanti del Report IIBA riguarda le competenze considerate oggi più importanti.
Contrariamente a quanto si potrebbe immaginare, non sono principalmente le competenze tecniche.
Le organizzazioni ricercano soprattutto professionisti capaci di comunicare efficacemente, analizzare problemi complessi (problem solving), esercitare pensiero critico (critical thinking), ascoltare gli stakeholder, costruire relazioni di fiducia (stakeholder engagement), facilitare il confronto tra le funzioni aziendali, collaborare, prendere decisioni e guidare le persone e il cambiamento.
È un risultato perfettamente coerente con quanto osserviamo ogni giorno nei progetti di trasformazione digitale.
Le competenze umane stanno diventando il vero elemento distintivo nell’era dell’Artificial Intelligence.L’AI produce informazioni. Le persone producono significato.
Gli articoli di Innovatel su Business Analysis, Project Mangement, AI, certificazioni seguono e mostrano questa evoluzione evidenziando quanto il focus sia sempre più orientato allo sviluppo di competenze applicabili nei contesti digitali e AI-driven.
L’AI può accelerare il lavoro, ma sono le competenze umane a dare direzione, contesto e significato ai risultati.
Business Analysis, Data Analytics e AI stanno convergendo
Il report evidenzia anche una progressiva convergenza tra Business Analysis, Data Analytics, Product Ownership, cybersecurity e iniziative AI-enabled e del ruolo del Business Analyst.
Oggi questa figura è sempre più coinvolta in ambiti come Data Analytics, Product Ownership, Cybersecurity e iniziative AI-enabled.
Più del 60% delle organizzazioni ha già adottato pratiche di Business Data Analytics e oltre l’80% utilizza approcci Agile, mentre cresce il coinvolgimento della Business Analysis anche nelle iniziative di cybersecurity e nella gestione del ciclo di vita dei prodotti digitali.
Questo conferma che il Business Analyst moderno non lavora più soltanto sui requisiti, ma lavora sempre di più sulla creazione del valore.
Perché la Business Analysis è fondamentale nei progetti AI
Nel contesto AI, questa evoluzione è cruciale. Prima ancora di pensare all’algoritmo, serve comprendere il problema di business, distinguere tra scenario AS IS e TO BE, definire KPI misurabili e coinvolgere correttamente gli stakeholder.
Questo è uno dei messaggi che abbiamo già approfondito nei nostri articoli dedicati all’AI Project Management e alla metodologia CPMAI™.
La maggior parte dei progetti AI non fallisce per limiti tecnologici. Fallisce perché vengono affrontati problemi sbagliati.
Senza una buona analisi del bisogno, il rischio è di costruire soluzioni tecnologicamente avanzate ma poco utili per il business
Molte iniziative partono senza una reale comprensione del business need, senza un’analisi dello scenario AS IS e TO BE, senza KPI misurabili e senza un adeguato coinvolgimento degli stakeholder.
Prima ancora dell’algoritmo e del modello, serve comprendere quale problema l’organizzazione vuole realmente risolvere.
Ed è proprio questo il contributo distintivo della Business Analysis. Qui la Business Analysis svolge una funzione decisiva: collega strategia, business, tecnologia e persone. Il Business Analyst aiuta l’organizzazione a trasformare il potenziale dell’AI in valore concreto, misurabile e sostenibile. È un ruolo che diventa ancora più rilevante se si considera la crescente attenzione alla governance dell’AI, alla sostenibilità e alla value delivery.
In un contesto sempre più orientato all’AI, il Business Analyst diventa il collegamento tra strategia, business, tecnologia e persone.
È la figura che aiuta l’organizzazione a trasformare il potenziale dell’AI in valore concreto, misurabile e sostenibile.
Anche il Project Management sta andando nella stessa direzione
Non è un caso che anche il Project Management stia andando nella stessa direzione e che il Project Management Institute abbia recentemente introdotto importanti evoluzioni sia nel PMP® Examination Content Outline 2026, sia nella nuova certificazione PMI-CPMAI™ (Certified Professional in Managing AI).
Entrambi mettono al centro concetti come governance, stakeholder engagement, data-informed decision making, sostenibilità e value delivery.
La convergenza tra Project Management e Business Analysis è sempre più evidente.
Entrambe le discipline stanno evolvendo verso un obiettivo comune: quello di aiutare le organizzazioni a prendere decisioni migliori e a generare risultati concreti attraverso un utilizzo responsabile dell’Artificial Intelligence.
La Business Analysis del futuro sarà sempre più AI-enabled
Il Report IIBA 2026 mostra chiaramente che il Business Analyst del futuro dovrà integrare competenze tradizionali e nuove capacità.
Sarà importante comprendere come utilizzare l’AI durante le attività di analisi, interpretare dati, valutare impatti organizzativi, collaborare con team multidisciplinari e contribuire alla definizione di modelli di governance affidabili.
Non si tratta di sostituire il BABOK® Guide e i fondamenti della disciplina, ma di applicarli in un contesto completamente nuovo, dove AI, automazione, dati e governance fanno parte della quotidianità.
Le competenze fondamentali della Business Analysis rimangono infatti le stesse, ma acquistano ancora più valore quando vengono utilizzate per progettare soluzioni AI realmente utili alle organizzazioni.
Come sta evolvendo la formazione
Questa evoluzione sta trasformando anche il modo di sviluppare le competenze.
Non è più sufficiente conoscere tecniche di raccolta requisiti o modellazione dei processi.
Le basi della Business Analysis restano le stesse, ma il loro valore cresce quando vengono applicate a progetti AI, digital transformation e data-driven decision making. Per questo la formazione continua e l’aggiornamento professionale diventano cruciali.
Le organizzazioni cercano professionisti capaci di integrare Business Analysis, Artificial Intelligence, Data Analytics, Project Management, AI Governance e Change Management.
Innovatel sostiene questa evoluzione sviluppando percorsi che combinano questi ambiti, mettendo al centro casi pratici, framework internazionali, applicazioni concrete, fonti affidabili e nuovi strumenti di apprendimento.
Tra questi rientrano il Business Analysis Journey, i percorsi dedicati all’AI Project Management, alla metodologia CPMAI™, alla PMI-CPMAI™, oltre ai programmi focalizzati sulla Sustainable Project Leadership e sulla certificazione CSPP™, perché il futuro richiede professionisti capaci di creare valore coniugando innovazione tecnologica, governance e sostenibilità.
Conclusioni
L’Artificial Intelligence non riduce l’importanza della Business Analysis. La aumenta.
Più l’AI entra nei processi aziendali, maggiore diventa il bisogno di professionisti capaci di comprendere il business, analizzare problemi complessi, allineare gli stakeholder, definire indicatori di valore e guidare il cambiamento organizzativo.
Il nuovo Global State of Business Analysis Report 2026 conferma che la Business Analysis sta vivendo una delle fasi più significative della sua evoluzione.
Per Project Manager, Business Analyst e leader della trasformazione digitale, questa non rappresenta semplicemente una nuova opportunità professionale: è una nuova responsabilità.
Perché il vero valore dell’Artificial Intelligence (AI) non nasce dagli algoritmi, ma dalla capacità delle persone di utilizzarla per prendere decisioni migliori e generare risultati concreti e reale valore per le organizzazioni, le persone e il pianeta.
FAQ
L’AI sostituirà il Business Analyst?
No. Il Report IIBA 2026 evidenzia che l’AI supporta le attività di analisi, mentre le competenze umane come comunicazione, pensiero critico, stakeholder engagement e decision making diventano ancora più importanti.
Quali competenze saranno più richieste nei prossimi anni?
Comunicazione, critical thinking, problem solving, leadership, stakeholder engagement, data awareness e capacità di integrare AI e business saranno tra le competenze più richieste.
Perché la Business Analysis è fondamentale nei progetti AI?
Perché consente di identificare il reale bisogno di business, definire KPI, allineare gli stakeholder e progettare soluzioni AI che producano valore misurabile.
Come si collega questo tema alla metodologia CPMAI™?
La metodologia CPMAI™ dedica grande attenzione alle fasi iniziali di identificazione del business need, definizione degli obiettivi e governance del progetto AI. La Business Analysis rappresenta quindi uno dei principali fattori di successo.
Quali certificazioni possono supportare questa evoluzione?
Le certificazioni IIBA® (ECBA™, CCBA®, CBAP®, AAC®), la PMI-CPMAI™ per l’AI Project Management, il PMP® e CSPP®, rappresentano oggi percorsi complementari per sviluppare competenze sempre più richieste dal mercato.
