Scarsa produttività: i progetti di intelligenza artificiale non portano rendimenti misurabili al 95% delle aziende e come (devono) evitarlo

Importante da sapere! Il paradosso dell'intelligenza artificiale: perché miliardi di dollari investiti nelle aziende vanno in fumo

Nonostante investimenti senza precedenti, compresi tra 30 e 40 miliardi di dollari, nell'intelligenza artificiale generativa, il 95% delle aziende non riesce a ottenere un ritorno misurabile sul proprio investimento. Questa statistica preoccupante, rivelata da un ampio studio del MIT del 2025, rivela un divario drammatico tra aspettative e realtà. Mentre la tecnologia fa notizia ogni giorno ed è salutata come la chiave per la sostenibilità futura, la stragrande maggioranza delle aziende non riesce a generare valore reale dalle proprie iniziative di intelligenza artificiale.

Il divario GenAI: una divisione invisibile nell'economia

Il Massachusetts Institute of Technology ha coniato il termine "GenAI Divide" per questo fenomeno: un profondo divario tra le poche aziende che beneficiano dell'intelligenza artificiale e le masse bloccate in infinite fasi pilota. Questo divario non si manifesta come un problema tecnico, ma come un fallimento organizzativo con conseguenze di vasta portata.

I numeri parlano da soli: solo il 5% dei progetti pilota di intelligenza artificiale integrata sta attualmente generando un valore misurabile, mentre il restante 95% non mostra alcun impatto sui profitti. Questa disparità è ancora più evidente se si considerano gli elevati tassi di adozione di strumenti consumer come ChatGPT e Microsoft Copilot. Circa l'80% delle organizzazioni sta testando queste piattaforme e quasi il 40% le ha già implementate.

I risultati della ricerca si basano su un'analisi sistematica di oltre 300 implementazioni pubbliche di IA e su interviste strutturate con 153 dirigenti di diversi settori. Lo studio, condotto tra gennaio e giugno 2025, rivela quattro modelli caratteristici del divario GenAI: una disruption limitata in soli due degli otto settori principali, un paradosso aziendale con un'elevata attività pilota ma una bassa scalabilità, una propensione agli investimenti a favore di funzionalità visibili e un vantaggio nell'implementazione per le partnership esterne rispetto agli sviluppi interni.

Workslop: il veleno nascosto della produttività dell'IA

Un fenomeno particolarmente dannoso identificato dalla ricerca è il cosiddetto "workslop" – una parola composta da "work" e "slop" – che descrive contenuti di lavoro generati dall'intelligenza artificiale che sembrano professionali in superficie, ma a un esame più attento risultano incompleti e inutilizzabili. Questo lavoro apparentemente raffinato ma privo di sostanza sposta il peso dal creatore al destinatario, aumentando così il carico di lavoro complessivo anziché ridurlo.

L'impatto di Workslop è significativo: il 40% degli oltre 1.150 dipendenti statunitensi a tempo pieno intervistati ha dichiarato di aver ricevuto tali contenuti nell'ultimo mese. I dipendenti stimano che, in media, il 15,4% dei documenti di lavoro ricevuti rientri in questa categoria. I settori dei servizi professionali e della tecnologia sono particolarmente colpiti, dove il fenomeno si verifica con una frequenza sproporzionata.

I costi finanziari sono significativi: ogni incidente Workslop costa alle aziende in media 186 dollari al mese per dipendente. Per un'organizzazione con 10.000 dipendenti, ciò equivale a oltre 9 milioni di dollari all'anno in perdita di produttività. Ma i costi sociali ed emotivi sono potenzialmente ancora più significativi. Il 53% dei destinatari segnala fastidio, il 38% si sente confuso e il 22% trova il contenuto offensivo.

La fiducia tra colleghi ne risente in modo significativo: circa la metà dei destinatari considera i colleghi che inviano messaggi Workslop meno creativi, capaci e affidabili. Il 42% li considera meno affidabili e il 37% meno intelligenti. Un terzo degli interessati preferirebbe lavorare meno con tali colleghi in futuro. Questa erosione dei rapporti di lavoro minaccia elementi critici della collaborazione, essenziali per il successo dell'adozione dell'intelligenza artificiale e della gestione del cambiamento.

Il divario di apprendimento strutturale: perché le aziende falliscono

Il problema centrale non risiede nella tecnologia in sé, ma in un gap di apprendimento fondamentale che colpisce sia i sistemi di intelligenza artificiale sia le organizzazioni. Gli attuali sistemi di intelligenza artificiale generativa non sono in grado di memorizzare feedback in modo permanente, adattarsi ai contesti organizzativi o migliorare costantemente le proprie prestazioni. Queste limitazioni portano persino i professionisti che utilizzano ChatGPT quotidianamente, in privato, a rifiutare le implementazioni di intelligenza artificiale interne alle proprie aziende.

Un esempio particolarmente eclatante è stato fornito da un avvocato che ha segnalato che lo strumento di analisi dei contratti da 50.000 dollari della sua azienda ha costantemente ottenuto risultati inferiori al suo abbonamento ChatGPT da 20 dollari. Questa discrepanza evidenzia il paradosso per cui gli strumenti consumer spesso offrono risultati migliori rispetto alle costose soluzioni aziendali, nonostante entrambi si basino su modelli simili.

La debolezza sottovalutata dell’intelligenza artificiale aziendale e come gli strumenti consumer la stanno superando

La sorprendente superiorità di strumenti di intelligenza artificiale per uso consumer, come ChatGPT, a basso costo rispetto alle costose soluzioni aziendali può essere ricondotta a diverse cause specifiche. Il problema principale è che i sistemi di intelligenza artificiale aziendali, sebbene altamente specializzati e costosi, vengono spesso sviluppati senza considerare le esigenze critiche degli utenti e l'evoluzione dinamica dei modelli. Gli strumenti consumer sono spesso più flessibili, intuitivi e meglio ottimizzati grazie a milioni di interazioni utente. I sistemi aziendali, d'altro canto, sono limitati da integrazioni complesse, silos di dati e flussi di lavoro rigidi e spesso non memorizzano il feedback in modo permanente.

Un problema chiave è la mancanza di adattabilità: le soluzioni aziendali vengono implementate una volta e poi sviluppate lentamente, mentre gli strumenti di intelligenza artificiale consumer vengono costantemente addestrati sulla base del feedback degli utenti e delle conoscenze attuali. Con ChatGPT, gli utenti possono porre domande direttamente nella finestra di dialogo, variare gli input e ricevere immediatamente un risultato ottimizzato. Molte soluzioni aziendali, d'altro canto, sono fortemente basate su moduli e utilizzano moduli di testo predefiniti, spesso obsoleti, il che le rende molto poco flessibili e poco reattive.

A ciò si aggiunge l'elevato impegno di integrazione e amministrazione: le soluzioni costose devono essere adattate ai processi aziendali, alle policy di protezione dei dati e alle interfacce e, a causa di eccessive restrizioni sistematiche, non riescono più a tenere il passo con la velocità di innovazione delle offerte al consumatore. Soprattutto per attività specifiche come l'analisi dei contratti, i modelli generici sono spesso ancora più efficaci, poiché coprono conoscenze più ampie e possono essere controllati direttamente dagli utenti tramite prompt più efficaci. Le IA aziendali personalizzate spesso non dispongono di un database significativo e non possono espandersi e apprendere autonomamente il contesto.

In definitiva, tutti questi aspetti portano a una situazione paradossale: sebbene vengano spese ingenti somme di denaro per un'intelligenza artificiale aziendale apparentemente personalizzata, i suoi risultati sono spesso meno pertinenti, più pratici o più accurati di quelli di soluzioni consumer più economiche e flessibili, che possono essere adattate direttamente e senza soluzione di continuità alle esigenze specifiche degli utenti.

I limiti invisibili degli strumenti di intelligenza artificiale tradizionali

Gli strumenti di intelligenza artificiale per i consumatori sono generalmente ottimizzati per argomenti ampi e comuni e per attività generiche. I dati di addestramento su cui si basano provengono solitamente da fonti accessibili al pubblico come Internet, testi pubblici ed esempi quotidiani comuni. Questo li rende particolarmente efficaci per domande comuni, testi generali o processi standard, ad esempio la creazione di testi di marketing, la risposta a e-mail o l'automazione di semplici processi di routine.

Tuttavia, più i requisiti sono specializzati, più l'intelligenza artificiale per i consumatori generalisti raggiunge i suoi limiti. Quando si tratta di attività specifiche di settore o business-critical, questi strumenti di solito non dispongono delle informazioni dettagliate necessarie, dei dati specifici per argomento o della formazione specifica. Attività come l'analisi di contratti che implicano una terminologia legale complessa, relazioni tecniche o processi B2B altamente personalizzati spesso non possono essere automatizzate in modo efficace perché l'intelligenza artificiale non conosce il contesto rilevante o non è in grado di interpretarlo in modo affidabile.

Ciò è particolarmente evidente nei settori altamente specializzati e con requisiti aziendali specifici. Minore è la quantità di informazioni liberamente accessibili – ad esempio, sui prodotti principali di un'azienda o sui processi interni riservati – maggiore è il tasso di errore dell'intelligenza artificiale per i consumatori. Di conseguenza, tali sistemi corrono il rischio di fornire raccomandazioni errate o incomplete e, nel peggiore dei casi, possono persino ostacolare i processi aziendali critici o portare a valutazioni errate.

In pratica, ciò significa che gli strumenti di intelligenza artificiale consumer sono solitamente sufficienti per le attività più comuni; tuttavia, con la crescente specializzazione, il tasso di fallimento di questi strumenti aumenta significativamente. Le aziende che si affidano a conoscenze specifiche del settore, a una convalida precisa dei processi o a una personalizzazione di alto livello traggono quindi vantaggio a lungo termine dalle proprie soluzioni aziendali con database specializzati e formazione personalizzata.

Il vero ostacolo alla scalabilità dell’IA non è l’intelligenza: quando le elevate aspettative di flessibilità rallentano

Gli ostacoli al successo dell'IA sono molteplici: innanzitutto la riluttanza ad adottare nuovi strumenti, seguita dalle preoccupazioni sulla qualità dei modelli. Ciò che è particolarmente interessante è che queste preoccupazioni sulla qualità non sono dovute a carenze oggettive nelle prestazioni, ma piuttosto al fatto che gli utenti sono abituati alla flessibilità e alla reattività degli strumenti consumer e quindi trovano inadeguati gli strumenti aziendali statici.

Il divario è ancora più marcato per le attività mission-critical: mentre il 70% degli utenti preferisce l'intelligenza artificiale per attività semplici come la scrittura di email o analisi di base, il 90% preferisce i dipendenti umani per progetti complessi o il servizio clienti. La linea di demarcazione non si basa sull'intelligenza, ma piuttosto sulla capacità di ricordare, adattarsi e apprendere continuamente.

L'economia ombra dell'intelligenza artificiale: la rivoluzione segreta dell'intelligenza artificiale sul posto di lavoro

Parallelamente alle deludenti iniziative ufficiali in materia di intelligenza artificiale, sta fiorendo una "economia ombra dell'intelligenza artificiale", in cui i dipendenti utilizzano strumenti di intelligenza artificiale personali per attività lavorative, spesso all'insaputa o all'insaputa del reparto IT. La portata è notevole: mentre solo il 40% delle aziende dichiara di aver acquistato un abbonamento ufficiale all'intelligenza artificiale, i dipendenti di oltre il 90% delle aziende intervistate dichiarano di utilizzare regolarmente strumenti di intelligenza artificiale personali per scopi lavorativi.

Questa economia parallela rivela un punto importante: gli individui possono colmare con successo il divario della GenAI se hanno accesso a strumenti flessibili e reattivi. Le organizzazioni che riconoscono e sviluppano questo modello rappresentano il futuro dell'adozione dell'IA aziendale. Le aziende all'avanguardia stanno già iniziando a colmare questo divario imparando dall'utilizzo ombra e analizzando quali strumenti personali offrono valore prima di acquisire alternative aziendali.

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Cattiva allocazione degli investimenti: glamour invece di sostanza

Un altro aspetto critico del divario GenAI è evidente nei modelli di investimento: circa il 50% dei budget GenAI confluisce nelle funzioni di vendita e marketing, nonostante l'automazione del back-office offra spesso un ROI migliore. Questa distorsione non riflette il valore effettivo, ma piuttosto la più facile allocazione delle metriche in aree visibili.

Vendite e marketing dominano l'allocazione del budget non solo per la loro visibilità, ma anche perché risultati come il volume delle demo o i tempi di risposta alle email sono direttamente correlati alle metriche del consiglio di amministrazione. Le funzioni legali, di approvvigionamento e finanziarie, d'altro canto, offrono guadagni di efficienza più sottili, come minori violazioni della conformità, flussi di lavoro ottimizzati o chiusure mensili accelerate: miglioramenti importanti ma difficili da comunicare.

Questa propensione agli investimenti perpetua il divario GenAI indirizzando le risorse verso casi d'uso visibili, ma spesso meno trasformativi, mentre le opportunità di ROI più elevate rimangono sottofinanziate nelle funzioni di back-office. Inoltre, la ricerca di validazione sociale influenza le decisioni di acquisto più fortemente della qualità del prodotto: raccomandazioni, relazioni esistenti e introduzioni di capitale di rischio rimangono fattori predittivi più forti dell'adozione aziendale rispetto alla funzionalità o al set di funzionalità.

Differenze strutturali: intelligenza artificiale aziendale contro intelligenza artificiale consumer

Le differenze fondamentali tra l'intelligenza artificiale aziendale e quella consumer spiegano molti dei problemi osservati. L'intelligenza artificiale consumer si concentra sul miglioramento dell'esperienza del cliente e sulla personalizzazione dei singoli utenti, mentre l'intelligenza artificiale aziendale è progettata per ottimizzare i processi organizzativi, garantire la conformità e fornire soluzioni scalabili per esigenze aziendali complesse.

L'intelligenza artificiale aziendale richiede una profonda competenza di settore e spesso utilizza tecniche di apprendimento supervisionato per ottenere risultati basati su KPI. Deve integrarsi in ambienti IT complessi, soddisfare i requisiti normativi e implementare solide misure di sicurezza dei dati. L'intelligenza artificiale consumer, d'altra parte, privilegia la facilità d'uso e la gratificazione immediata, spesso a scapito della sicurezza e della conformità.

Queste differenze strutturali spiegano perché lo stesso modello di base funziona brillantemente nelle applicazioni consumer ma fallisce negli ambienti aziendali. L'intelligenza artificiale aziendale non deve solo essere tecnicamente funzionale, ma anche integrarsi nei processi aziendali esistenti, soddisfare i requisiti di governance e dimostrare una creazione di valore a lungo termine.

Strategie di successo: come il cinque percento supera il divario

Le poche aziende che riescono a colmare con successo il divario GenAI seguono uno schema riconoscibile. Trattano le startup di intelligenza artificiale meno come fornitori di software e più come fornitori di servizi aziendali, paragonabili a società di consulenza o partner di outsourcing dei processi aziendali. Queste organizzazioni richiedono un profondo allineamento con i processi e i dati interni, valutano gli strumenti in base ai risultati operativi piuttosto che a benchmark modello e trattano l'implementazione come una co-evoluzione attraverso i primi fallimenti.

È particolarmente degno di nota il fatto che le partnership esterne abbiano un tasso di successo circa doppio rispetto allo sviluppo interno. Mentre il 67% delle partnership strategiche porta a un'implementazione di successo, solo il 33% degli sforzi di sviluppo interno raggiunge questo obiettivo. Queste partnership offrono spesso un time-to-value più rapido, costi complessivi inferiori e un migliore allineamento con i flussi di lavoro operativi.

Gli acquirenti di successo individuano le iniziative di intelligenza artificiale dai manager di prima linea anziché dai laboratori centrali, consentendo ai responsabili del budget e ai responsabili di dominio di identificare i problemi, valutare gli strumenti e guidare le implementazioni. Questo approvvigionamento dal basso, unito alla responsabilità esecutiva, accelera l'adozione e mantiene l'adeguatezza operativa.

Disgregazione specifica del settore: la tecnologia guida, gli altri seguono con esitazione

Il divario nella GenAI è chiaramente evidente a livello settoriale. Nonostante gli elevati investimenti e l'ampia attività pilota, solo due dei nove settori principali – tecnologia e media/telecomunicazioni – mostrano chiari segnali di disgregazione strutturale. Tutti gli altri settori rimangono intrappolati dalla parte sbagliata della trasformazione.

Il settore tecnologico sta assistendo all'aumento delle quote di mercato da parte di nuovi competitor e a cambiamenti nei flussi di lavoro. I media e le telecomunicazioni stanno assistendo all'ascesa dei contenuti basati sull'intelligenza artificiale e a un'evoluzione delle dinamiche pubblicitarie, nonostante la continua crescita delle aziende consolidate. I servizi professionali stanno registrando miglioramenti in termini di efficienza, ma il servizio clienti rimane sostanzialmente invariato.

La situazione è particolarmente drammatica nei settori tradizionali: energia e materiali mostrano un'adozione pressoché nulla e una sperimentazione minima. I settori avanzati si limitano a progetti pilota di manutenzione senza significativi cambiamenti nella supply chain. Questa discrepanza tra investimenti e disruption dimostra il divario della GenAI a livello macro: sperimentazione diffusa senza trasformazione.

La prospettiva tedesca: sfide e opportunità particolari

Le aziende tedesche si trovano ad affrontare sfide specifiche nell'implementazione dell'IA. Solo il 6% delle aziende tedesche è preparato in modo ottimale per l'intelligenza artificiale, in calo rispetto all'anno precedente. Nel confronto internazionale, la Germania si colloca solo al sesto posto in Europa per numero di aziende completamente preparate all'IA.

Particolarmente problematico è il fatto che l'84% dei dirigenti tedeschi teme ripercussioni negative se non implementasse le proprie strategie di intelligenza artificiale entro i prossimi 18 mesi. Allo stesso tempo, tre quarti delle aziende tedesche non hanno implementato politiche di intelligenza artificiale. Solo il 40% dispone di personale specializzato sufficiente a soddisfare i requisiti di intelligenza artificiale.

I principali ostacoli per le aziende tedesche includono la carenza di lavoratori qualificati (34% rispetto al 28% a livello globale), le sfide legate alla sicurezza informatica e alla conformità (33%) e la scalabilità delle infrastrutture dati (25%). Incertezze normative, riserve culturali e un certo grado di scetticismo tecnologico aggravano questi problemi.

Tuttavia, stanno emergendo opportunità: le aziende tedesche possono combinare i loro punti di forza in termini di precisione e qualità con le innovazioni dell'intelligenza artificiale. In settori come l'ingegneria meccanica e l'industria automobilistica, l'intelligenza artificiale può contribuire a ottimizzare i processi e migliorare ulteriormente la qualità dei prodotti. Un'intelligenza artificiale specializzata non si stanca mai, anche dopo migliaia di iterazioni, e può spremere quell'ultima percentuale per raggiungere la perfezione.

Agentic AI: la prossima fase evolutiva

La soluzione al divario di apprendimento risiede nella cosiddetta IA agentica, una classe di sistemi che integrano memoria persistente e apprendimento iterativo da zero. A differenza dei sistemi attuali che richiedono ogni volta un contesto completo, i sistemi agentici conservano memorie persistenti, apprendono dalle interazioni e possono orchestrare autonomamente flussi di lavoro complessi.

I primi esperimenti aziendali con agenti del servizio clienti che gestiscono richieste complete end-to-end, agenti di elaborazione finanziaria che monitorano e approvano transazioni di routine e agenti della pipeline di vendita che monitorano l'impegno attraverso i canali dimostrano come l'autonomia e la memoria colmano le lacune principali identificate.

L'infrastruttura per supportare questa transizione sta emergendo attraverso framework come Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A) e NANDA, che consentono l'interoperabilità e il coordinamento degli agenti. Questi protocolli creano concorrenza di mercato ed efficienza dei costi consentendo la collaborazione tra agenti specializzati anziché richiedere sistemi monolitici.

Soluzioni pratiche per le aziende

Le aziende che cercano di colmare il divario della GenAI dovrebbero adottare diverse strategie. Innanzitutto, è fondamentale evitare mandati indiscriminati: quando i dirigenti promuovono l'IA ovunque e in ogni momento, dimostrano una mancanza di giudizio nell'applicazione della tecnologia. La GenAI non è adatta a tutti i compiti e non è in grado di leggere nel pensiero.

La mentalità dei dipendenti gioca un ruolo cruciale: la ricerca mostra che i dipendenti con una combinazione di elevata capacità di iniziativa e ottimismo – i cosiddetti "piloti" – utilizzano l'IA GenAI il 75% in più al lavoro rispetto ai "passeggeri" con bassa capacità di iniziativa e ottimismo. I piloti utilizzano l'IA in modo appropriato per raggiungere i propri obiettivi e migliorare la propria creatività, mentre i passeggeri sono più propensi a utilizzare l'IA per evitare di lavorare.

Un'attenzione particolare dovrebbe essere rivolta al ritorno alla collaborazione. Molti dei compiti richiesti per un lavoro di successo con l'IA – fornire suggerimenti, offrire feedback, descrivere il contesto – sono collaborativi. Il lavoro odierno richiede sempre più collaborazione, non solo con gli esseri umani, ma anche con l'IA. Workslop è un ottimo esempio delle nuove dinamiche collaborative introdotte dall'IA, che hanno maggiori probabilità di ostacolare la produttività anziché migliorarla.

Fattori di successo organizzativo e gestione del cambiamento

Un'implementazione di successo dell'IA richiede specifiche progettazioni organizzative. Le aziende di maggior successo decentralizzano l'autorità di implementazione, pur mantenendo la responsabilità. Consentono ai manager di prima linea e agli esperti di settore di identificare i casi d'uso e valutare gli strumenti, anziché affidarsi esclusivamente a funzioni di IA centralizzate.

Imparare dall'economia ombra dell'intelligenza artificiale è particolarmente importante. Molte delle implementazioni aziendali più efficaci sono iniziate con utenti esperti, dipendenti che avevano già sperimentato strumenti di produttività personale come ChatGPT o Claude. Questi "prosumer" comprendono intuitivamente le capacità e i limiti della GenAI e diventano i primi sostenitori di soluzioni approvate internamente.

Misurare e comunicare il successo richiede nuovi approcci. Mentre le metriche software tradizionali si concentrano sulla funzionalità e sull'adozione da parte degli utenti, l'intelligenza artificiale aziendale deve essere valutata in base ai risultati aziendali e ai miglioramenti dei processi. Le aziende devono imparare a quantificare e comunicare miglioramenti sottili ma importanti, come una riduzione delle violazioni della conformità o flussi di lavoro accelerati.

La finestra di opportunità che si chiude

La finestra per colmare il divario con la GenAI si sta rapidamente chiudendo. Le aziende richiedono sempre più sistemi in grado di adattarsi nel tempo. Microsoft 365 Copilot e Dynamics 365 integrano già memoria persistente e cicli di feedback. La versione beta della memoria ChatGPT di OpenAI segnala aspettative simili negli strumenti di uso generale.

Le startup che agiscono rapidamente per colmare questo divario sviluppando agenti adattivi che apprendono dal feedback, dall'utilizzo e dai risultati possono creare fossati di prodotto duraturi attraverso dati e una profonda integrazione. La finestra di opportunità è ristretta: progetti pilota sono già in corso in molti settori. Nei prossimi trimestri, diverse aziende stabiliranno relazioni con i fornitori che saranno quasi impossibili da disfare.

Le organizzazioni che investono in sistemi di intelligenza artificiale che apprendono dai propri dati, flussi di lavoro e feedback generano costi di transizione che si aggravano mensilmente. Un CIO di una società di servizi finanziari da 5 miliardi di dollari ha riassunto la situazione: "Stiamo attualmente valutando cinque diverse soluzioni GenAI, ma il sistema che apprende meglio e si adatta ai nostri processi specifici alla fine si aggiudicherà il nostro business. Una volta che investiamo tempo nell'addestramento di un sistema affinché comprenda i nostri flussi di lavoro, i costi di transizione diventano proibitivi".

Il divario GenAI è reale e profondo, ma non insormontabile. Le aziende che ne comprendono le cause sottostanti – il divario di apprendimento, le sfide di progettazione organizzativa e i bias di investimento – e agiscono di conseguenza possono davvero sfruttare il potere trasformativo dell'intelligenza artificiale. Tuttavia, il tempo per agire è limitato e il costo dell'attesa sta aumentando esponenzialmente.

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