Ai anche boh. L’Intelligenza artificiale? Le aziende non sanno che farci, dice uno studio del Mit

A quanto pare le imprese non stanno utilizzando veramente bene le innovazioni rese possibili dall’Intelligenza artificiale. E forse per noi umani è anche meglio che le cose vadano così. Certo è che il rapporto del MIT “State of AI in Business 2025” fa una certa impressione: la stragrandissima maggioranza delle aziende che stanno operando ora nel campo dell’intelligenza artificiale generativa non hanno ricavi. E solo il 5% di queste imprese ci guadagna qualcosa. Il rapporto, elaborato dal team di ricerca MIT Nanda (Networked Agents and Decentralized AI), ha analizzato oltre 300 iniziative nel campo dell’IA, conducendo interviste aziendali e somministrando questionari raccolti in conferenze di settore.

A volte ce lo dimentichiamo, ma quando c’è un’innovazione tecnologica la stragrande maggioranza di coloro che si affacciano su nuovi mercati, o tentano di perseguire nuovi modi di produrre, fallisce miseramente. È il capitalismo, funziona così. Per questo il risultato è sorprendente fino a un certo punto: nonostante investimenti compresi tra 30 e 40 miliardi di dollari, il 95% dei progetti di intelligenza artificiale generativa non produce alcun impatto concreto sui conti aziendali.

La ricerca evidenzia quello che gli esperti chiamano GenAI Divide, ovvero una frattura netta tra chi ha successo e chi finisce con i libri in tribunale. Solo una piccola élite di progetti pilota genera valore, con ritorni milionari, mentre la stragrande maggioranza resta ferma ai blocchi di partenza. E non è questione di regolamentazione o di qualità dei modelli: il problema sta nell’approccio adottato dalle aziende.

Gli strumenti più popolari come ChatGPT e Copilot hanno raggiunto tassi di adozione superiori all’80%, ma il loro impatto si limita alla produttività individuale, senza influenzare significativamente i margini operativi. I sistemi personalizzati per le imprese incontrano resistenze ancora maggiori: il 60% delle aziende li valuta, ma solo il 20% arriva a testarli e appena il 5% li implementa effettivamente.

Un fenomeno interessante emerge dall’analisi settoriale: su nove comparti analizzati, solo tecnologia e media mostrano segni di vera trasformazione strutturale. In settori cruciali come sanità, finanza, retail e manifatturiero l’adozione rimane superficiale, con sperimentazioni che non producono effetti significativi. I risparmi concreti si manifestano principalmente nella riduzione delle spese per servizi esterni: tra 2 e 10 milioni di dollari l’anno in servizi al cliente ed elaborazione documenti, e fino al 30% in meno di costi per le agenzie creative.

Un aspetto particolarmente interessante emerge nella cosiddetta “shadow AI economy”: oltre il 90% dei dipendenti ammette di utilizzare regolarmente strumenti di AI generativa personali, mentre solo il 40% delle aziende ha acquistato licenze ufficiali. Questo uso non autorizzato spesso produce risultati più concreti dei progetti formali, suggerendo che l’AI sta già trasformando il lavoro, ma non attraverso i canali ufficiali. Sul fronte degli investimenti, emerge un paradosso: circa il 70% dei budget per le AI è destinato a vendite e marketing. Le applicazioni con il ritorno più alto si trovano nei processi di back office, come procurement, finanza e automazione documentale, che spesso rimangono trascurati.