Siamo nel pieno della corsa all’intelligenza artificiale, ma a leggere i numeri sembra quasi che si stia correndo con il freno a mano tirato. Il MIT, con il progetto NANDA, ha raccolto dati da dirigenti, dipendenti e distribuzioni pubbliche, e il risultato è piuttosto netto: il 95% dei progetti di AI in azienda non porta guadagni concreti. Eppure i soldi investiti sono tantissimi, circa 40 miliardi di dollari solo per la generativa. Allora perché le aziende non riescono a capitalizzare?
La “bolla AI”: entusiasmo alle stelle, risultati ancora sotto pressione
La risposta sembra meno tecnologica e più umana: la curva di apprendimento. Non basta avere modelli potenti o versatili se chi li usa non sa come integrarli davvero nei flussi di lavoro. Molti dirigenti si fanno prendere dall’entusiasmo, ma finiscono per impiegare l’AI dove serve meno, ad esempio in marketing e vendite, mentre i risultati migliori arrivano quando la si applica nel back office. Una sorta di fraintendimento collettivo: da un lato aspettative altissime, dall’altro realtà molto più complicata.
Le poche aziende che invece stanno guadagnando grazie all’AI hanno un profilo diverso: giovani, agili, capaci di focalizzarsi su problemi specifici e di scegliere con attenzione i partner giusti. Non si buttano su tutto, ma puntano su soluzioni concrete e scalabili. È un approccio quasi chirurgico, lontano dall’idea che l’AI possa essere una bacchetta magica per qualsiasi reparto.
Un altro elemento interessante è il fenomeno dell’“area grigia”: dipendenti che usano strumenti AI al di fuori delle linee guida aziendali. È difficile stabilire se questo faccia bene o male, ma di sicuro dimostra che c’è una spinta dal basso a sperimentare, mentre i vertici arrancano.
E intanto il mondo del lavoro si sta già trasformando, anche senza ondate di licenziamenti di massa: molte aziende semplicemente non rimpiazzano chi se ne va, confidando che l’AI possa coprire almeno una parte di quelle mansioni.
Insomma, il quadro che emerge è quello di una fase pionieristica, in cui entusiasmo e realtà si scontrano. Sam Altman stesso lo ha ammesso: l’AI ha un potenziale enorme, ma oggi siamo nel pieno di una bolla di aspettative. E come tutte le bolle, prima o poi, rischia di scoppiare.