// TOM'S HARDWARE ITALIA — INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Se in azienda hai caos, con l'AI puoi solo fare peggio
Nick Colisto, CIO di Avery Dennison, ha scritto su CIO.com un pezzo che parte da un'osservazione difficile da contestare: l'intelligenza artificiale non elimina l'inefficienza, la amplifica. Un processo disordinato, automatizzato, resta disordinato. Solo più veloce.
L'idea non è nuova, ma il momento in cui arriva è quello giusto. Migliaia di aziende stanno infilando agenti AI dentro flussi di lavoro che nessuno ha mai davvero ridisegnato, sperando che la tecnologia faccia da correttivo automatico. Non funziona così, e i dati lo confermano da mesi.
Un flusso di approvazioni confuso, con passaggi duplicati e responsabilità poco chiare, resta confuso quando lo si automatizza. Cambia solo la velocità con cui il caos si propaga. Prima un errore di processo restava contenuto perché a scoprirlo era una persona, con i suoi tempi. Con un agente AI che esegue decine di operazioni al minuto, lo stesso errore si moltiplica prima che qualcuno se ne accorga.
È lo stesso fenomeno che Tom's Hardware ha descritto parlando di AI sprawl: aziende che accumulano strumenti nel caos, senza una regia che li tenga insieme. L'AI si aggiunge alla pila esistente, non la sostituisce, e se la pila era già disordinata il risultato è più complessità, non meno.
Il punto centrale è che comprare tecnologia non basta: lo strumento non distingue tra un processo buono da accelerare e uno da correggere prima. Esegue quello che trova. Tom's Hardware ha già raccontato che il ROI dell'AI aziendale spesso non arriva proprio per questo: si automatizza il sintomo, non la causa.
Colisto individua un secondo effetto, più interessante del primo. Quando l'AI azzera i tempi di ricerca e analisi, il vantaggio competitivo non sta più in chi trova l'informazione più in fretta. Sta in chi ha l'autorità di decidere cosa farne, e la esercita.
Per anni il collo di bottiglia organizzativo è stato l'accesso ai dati: bisognava aspettare un report, un'estrazione, un collega che rispondesse. L'AI toglie quell'attrito. Ma se poi la decisione deve passare per tre livelli di approvazione, con nessuno disposto a firmare per primo, il tempo risparmiato a monte si perde comunque a valle. Il problema si sposta dalla disponibilità dei dati alla struttura di governance, e qui la tecnologia non aiuta: serve gente che decida.
Tom's Hardware ha trattato questo aspetto da un'angolazione specifica, quella del controllo sugli agenti AI: un agente va governato prima di essere acceso, non dopo. E i numeri raccontano un gap enorme tra ambizione e realtà: l'adozione di agenti AI è al 23% oggi con proiezione al 74% entro due anni, ma solo il 21% delle aziende dichiara di avere salvaguardie solide per supervisionarli. Un dato che Tom's Hardware ha già segnalato parlando di come tutti vogliano agenti AI mentre manca la governance per gestirli in sicurezza.
Qui Colisto cita ricerche già note a chi segue il tema. Il MIT Sloan ha concluso che il valore reale dell'AI nasce dal ridisegno dei flussi di lavoro, non dall'automazione isolata di singoli compiti. Deloitte, nel report "State of AI in the Enterprise", rileva che solo il 25% delle aziende ha portato in produzione almeno il 40% dei propri progetti pilota. E solo il 30% delle organizzazioni sta effettivamente ridisegnando i processi chiave attorno all'AI: il 37% la usa in superficie, senza toccare i processi sottostanti.
Sono numeri che si affiancano a quelli del paradosso della produttività, un fenomeno che precede l'AI generativa di anni. La ricerca NBER già ripresa da Tom's Hardware mostra che l'80% delle aziende non ha registrato aumenti di produttività reali negli ultimi tre anni, un dato che Tom's Hardware ha collegato al tema in un pezzo su come l'intelligenza artificiale non aumenti la produttività senza aumentare la produttività e sull'entusiasmo delle aziende che si raffredda di conseguenza. Il problema è strutturale, esiste da prima dell'AI, e l'AI lo rende solo più visibile. Come ha scritto Tom's Hardware in un altro pezzo sul tema: se n