Miliardi di dollari spesi in intelligenza artificiale, ma ritorni economici ancora minimi. Nonostante l’entusiasmo e gli investimenti è questo il dato più sorprendente che emerge dal MIT Project NANDA – State of AI in Business 2025, secondo cui solo il 5% dei progetti aziendali basati su AI ha avuto impatti misurabili su produttività e ricavi.
La maggior parte delle iniziative si ferma infatti allo stadio di test o sperimentazione, senza mai trasformarsi in strumenti operativi. Le difficoltà non dipendono tanto dalla tecnologia, quanto dall’organizzazione: mancano competenze interne per sfruttare le potenzialità dei sistemi, i processi aziendali non sono pronti per integrare modelli AI generativi e resistenze culturali al cambiamento rallentano il passaggio dall’idea alla pratica. In molti casi, le aziende hanno sperimentato soluzioni generative senza riuscire a trasformarle in valore reale per il business.
Il paradosso è che l’uso dell’AI cresce comunque. Secondo lo studio, il 90% dei lavoratori utilizza chatbot come ChatGPT o Claude in modo informale, spesso con account personali, mentre solo il 40% delle aziende ha attivato licenze ufficiali. L’adozione “dal basso” è quindi più veloce rispetto alle strategie corporate, segno che i benefici potenziali non vengono ancora incanalati in processi strutturati – e che l’AI sta già cambiando i flussi di lavoro quotidiani, ma in maniera spesso invisibile al management e fuori da schemi di governance strutturata.
Sul fronte macroeconomico, l’OECD (Organizzazione per la Cooperazione e lo Sviluppo Economico, che raccoglie 38 Paesi membri) conferma che l’impatto dell’AI è ancora limitato a pochi settori: i miglioramenti più visibili si registrano in tecnologia, media e marketing, dove l’automazione accelera la produzione e la distribuzione dei contenuti. Negli altri comparti, invece, l’effetto si traduce in piccoli incrementi di efficienza, non in rivoluzioni strutturali.
Il quadro che emerge è di una trasformazione in corso, ma più lenta del previsto. L’intelligenza artificiale promette di cambiare radicalmente l’economia, ma al 2025 l’impatto è ancora in gran parte potenziale e trasformarla in valore economico resta difficile. Per le imprese significa che non basta lanciare progetti pilota o acquistare licenze: servono formazione, governance e una ridefinizione dei processi perché l’AI diventi davvero un fattore di crescita e non solo una voce di spesa.
Fonte: MIT
