MIT: l’economia ombra dell’AI supera quella ufficiale

Un nuovo e ampio rapporto del Project NANDA del MIT, “State of AI in Business 2025”, ha messo in luce una spaccatura drammatica nel panorama dell’intelligenza artificiale nelle imprese: mentre l’adozione ufficiale dell’AI nelle aziende ristagna, sotto il radar fiorisce una robusta “economia ombra dell’AI”, alimentata dai dipendenti che usano strumenti personali di AI per il lavoro quotidiano.

Il punto centrale dello studio è il cosiddetto “GenAI divide”: secondo il MIT, nonostante gli investimenti tra i 30 e i 40 miliardi di dollari nelle iniziative GenAI, solo il 5% delle organizzazioni registra ritorni trasformativi. La stragrande maggioranza—il 95%—riporta zero impatto sui conti economici dagli investimenti ufficiali. Sotto la superficie, però, il MIT rileva un enorme coinvolgimento dei lavoratori con gli LLM, un’economia parallela di adozione diffusa dell’AI.

Invece di aspettare che i progetti GenAI ufficiali superino ostacoli tecnici e organizzativi, i dipendenti usano abitualmente account personali di ChatGPT, abbonamenti a Claude e altri strumenti consumer per automatizzare compiti. Questa attività è spesso invisibile ai reparti IT e ai C-suite.

La spaccatura del 40% e 90%

Lo studio si basa su oltre 300 iniziative di AI rese pubbliche, interviste con rappresentanti di 52 organizzazioni e risposte a sondaggi da parte di 153 senior leader.

Emergono dati netti: solo il 40% delle aziende ha acquistato abbonamenti ufficiali a LLM, ma in oltre il 90% dei casi i dipendenti usano regolarmente strumenti personali di AI per lavorare. Quasi tutti i partecipanti hanno riferito di utilizzare LLM in qualche forma nel loro flusso di lavoro.

Molti utenti ombra interagiscono con gli LLM più volte al giorno, tutti i giorni lavorativi—con un’adozione che supera di gran lunga le iniziative aziendali ufficiali, ancora bloccate a livello di progetto pilota.

Perché il divide?

Secondo Project NANDA, le cause principali sono:

• Flessibilità e utilità immediata: strumenti come ChatGPT e Copilot sono apprezzati per facilità d’uso, adattabilità e valore tangibile immediato, qualità assenti in molte soluzioni aziendali su misura.
• Aderenza al flusso di lavoro: i dipendenti adattano gli strumenti consumer alle proprie esigenze, bypassando cicli di approvazione e difficoltà d’integrazione.
• Basse barriere all’ingresso: l’accessibilità accelera l’adozione, permettendo iterazioni ed esperimenti liberi.

Come nota il rapporto: “Le organizzazioni che riconoscono questo schema e lo valorizzano rappresentano il futuro dell’adozione aziendale dell’AI”.

Questi vantaggi contrastano nettamente con i progetti ufficiali, dove integrazioni complesse, interfacce rigide e mancanza di memoria persistente frenano i progressi. È così che si crea il “chasm” tra piloti e produzione.

La “guerra per i compiti semplici”

L’uso dell’AI ombra innesca un circolo vizioso: i dipendenti, abituandosi a strumenti personali più adatti, diventano sempre meno tolleranti verso quelli aziendali statici.

“Il confine non è l’intelligenza”, scrivono gli autori, spiegando che i problemi dell’AI enterprise riguardano memoria, adattabilità e capacità di apprendere.

Il risultato: il 90% degli utenti preferisce gli esseri umani per il “lavoro mission-critical”, mentre l’AI ha “vinto la guerra per i compiti semplici”: il 70% la preferisce per redigere email, il 65% per analisi di base.

Miti da sfatare

Il rapporto smonta anche cinque credenze diffuse:

• Pochi posti di lavoro sono stati sostituiti dall’AI.
• L’AI generativa non sta trasformando il modo di fare business.
• La maggior parte delle aziende ha già investito molto in piloti GenAI.
• I problemi dipendono meno da regolazioni o prestazioni dei modelli, e più da strumenti che non imparano né si adattano.
• I progetti interni (“build”) falliscono il doppio rispetto a soluzioni esterne (“buy”).

Un settore in plateau?

Detto ciò, i licenziamenti nel tech degli ultimi anni sono ormai strutturali, che siano legati o meno all’AI. Inoltre, il calo del premio salariale della laurea indica un cambiamento profondo nel mercato del lavoro.

Ma il settore AI potrebbe aver toccato un plateau: il lancio sottotono di ChatGPT5 ha spinto alcuni commentatori a chiedersi se non sia questo “il massimo che l’AI può dare”.

La Federal Reserve ha commissionato a un gruppo di economisti un’analisi: nello scenario base l’AI potrà incrementare molto la produttività, ma potrebbe anche avere un impatto simile alla lampadina.

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