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Le aziende scalano l’AI a ritmo record, ma dove sono i soldi?
Il 44% delle aziende ha portato l’intelligenza artificiale a scala in tutta l’organizzazione, sei punti più che un anno fa. Ma la quota che dichiara un impatto positivo sull’EBIT resta al 37%, esattamente come nel 2025. Lo mostra un’indagine su quasi 1.700 dirigenti in 97 paesi, la stessa che un anno prima aveva già fotografato lo stesso muro.
Sul piano individuale il salto c’è: l’80% degli intervistati registra un aumento della produttività personale, e la metà dice di prendere decisioni migliori. Ma il beneficio che arriva davvero a bilancio riguarda appena il 6% delle imprese, quelle il cui EBIT cresce di oltre il 5% grazie all’AI. Fra la produttività che i dipendenti sentono e il valore che il bilancio registra, il muro è rimasto com’era un anno fa.
Fra quel 6% di aziende che vede davvero il beneficio a bilancio, il 75% ha ridisegnato i processi di lavoro attorno all’AI, contro appena il 25% delle altre. Il redesign del processo è la variabile che separa chi vede ritorno da chi no: chi si limita a incollare uno strumento sopra un processo invariato resta nel 63% senza impatto misurabile, a prescindere da quanto scala l’adozione.
Se il ritorno economico fosse il criterio con cui le aziende decidono di scalare, la quota con impatto reale sarebbe salita insieme all’adozione. Non è successo: sei punti di adozione in più in un anno, zero punti di impatto in più sull’EBIT. La spiegazione più coerente con i numeri è che si scala per pressione competitiva, la paura di restare indietro rispetto a chi sta già scalando, non perché ci siano prove crescenti che funzioni. Il problema è un pattern noto: il ROI dell'AI aziendale arriva o no resta la domanda a cui i numeri, edizione dopo edizione, continuano a non rispondere di sì in massa.
Il 47% dei manager di livello intermedio riferisce effetti negativi come carico e pressione, contro il 31% dei dirigenti, spesso perché deve far quadrare un'implementazione senza avere deciso la strategia. Sul fronte occupazione il divario fra attesa e realtà è ampio: il 39% delle aziende si aspetta di ridurre personale nei prossimi 12 mesi, ma solo il 14% lo ha fatto davvero nell'ultimo anno, e la spesa AI stessa resta spesso fuori controllo rispetto al ritorno atteso.
Chi ha finanziato pilot AI nell’ultimo anno senza mai misurare una baseline deve decidere ora se rifinanziarli. Fermare i progetti isolati non ancora in produzione ha senso. Per un processo già ridisegnato e integrato nei flussi di lavoro quotidiani, invece, il costo di tornare indietro supera quello di continuare, anche senza numeri perfetti.
L'obiezione ovvia è che serva solo un altro anno di dati perché il ritorno arrivi: possibile, ma la quota con impatto reale è identica a un anno fa nonostante sei punti di adozione in più. Aspettare ancora, a questo punto, ripete la stessa scusa di dodici mesi fa.
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