È qualcosa che oggi si sente ovunque, nei consigli di amministrazione come nelle riunioni operative, nei documenti strategici e nelle conversazioni informali tra imprenditori, ogni giorno lavoriamo a stretto contatto con aziende molto diverse tra loro per dimensione e settore, ma tutte sono accomunate dalla stessa domanda: “Dobbiamo fare qualcosa con l’AI, ma da dove partiamo?”.
Il punto è proprio questo. L’AI è diventata una priorità quasi obbligata, una scelta che sembra non ammettere alternative. Non adottarla equivale, nell’immaginario collettivo, a restare indietro. Eppure, dietro l’entusiasmo, emerge un paradosso sempre più evidente: l’adozione cresce più velocemente della comprensione reale di come e dove l’AI possa creare valore.
I numeri aiutano a inquadrare il fenomeno. Le principali ricerche internazionali mostrano un’accelerazione netta nell’uso dell’intelligenza artificiale generativa nelle imprese. Secondo le ultime indagini una quota significativa di aziende dichiara di utilizzare già l’AI in più funzioni. Ma quando si passa dalla sperimentazione ai risultati economici, il quadro si fa più opaco. Oltre la metà dei CEO non riscontra ancora benefici misurabili in termini di costi o ricavi. Un dato che racconta meglio di molte parole lo scarto tra aspettative e realtà.
In Italia la situazione non è molto diversa. Il mercato cresce, gli investimenti aumentano e l’AI è ormai stabilmente al centro del dibattito sull’innovazione. L’adozione però è disomogena: alcune grandi aziende sperimentano in modo strutturato, mentre molte PMI oscillano tra curiosità e disorientamento. Il rischio è che l’AI diventi un moltiplicatore del divario competitivo, invece che uno strumento di riequilibrio.
Osservando da vicino i progetti che nascono – e spesso si fermano – emergono alcune cause ricorrenti. La prima è la mancanza di obiettivi chiari. Troppo spesso l’AI viene introdotta come concetto astratto, senza legarla a un processo specifico da migliorare. Senza una domanda precisa, anche la tecnologia più avanzata produce risultati vaghi e difficili da valutare.
Un secondo ostacolo riguarda i dati. L’AI non crea ordine dal nulla. Archivi frammentati, documenti non strutturati e informazioni incoerenti portano inevitabilmente a risposte imprecise. In molti casi, prima ancora di parlare di modelli o algoritmi, servirebbe un lavoro profondo di razionalizzazione del patrimonio informativo aziendale.
C’è poi un tema organizzativo. Quando l’AI resta confinata all’area IT, come esercizio tecnico o progetto sperimentale, difficilmente diventa parte integrante del lavoro quotidiano. Senza un responsabile di processo e senza il coinvolgimento delle funzioni operative, l’AI rimane una promessa.
Infine, pesa la paura. Sicurezza, privacy, responsabilità legale sono temi reali e complessi, ma spesso diventano un alibi per non decidere. Il risultato è un limbo fatto di proof of concept brillanti, demo che funzionano bene nelle presentazioni e strumenti che però non entrano mai davvero in produzione e restano nel limbo.
Eppure, quando l’AI viene applicata con metodo, i benefici sono già visibili. Nel customer service può supportare gli operatori riducendo i tempi di risposta. Nel back-office accelera la gestione di documenti e pratiche ripetitive. In ambito commerciale aiuta a preparare contenuti e analizzare pipeline, mentre nelle funzioni di controllo e compliance consente verifiche più rapide e tracciabili. In tutti questi casi, però, il valore nasce solo quando l’AI è inserita in un flusso di lavoro chiaro e governato.
La vera differenza, quindi, non la fa il modello utilizzato, ma il metodo. L’AI non è un software da acquistare e installare: è una trasformazione operativa che richiede obiettivi misurabili, dati affidabili, responsabilità definite e un accompagnamento delle persone nel cambiamento. Senza questi elementi, anche la tecnologia più avanzata rischia di restare inutilizzata.
In questo contesto, il dibattito normativo europeo sull’AI Act viene spesso percepito come un freno. In realtà può rappresentare un’opportunità, perché costringe le aziende a chiarire ruoli, limiti e responsabilità, spingendo verso un uso più maturo e consapevole dell’intelligenza artificiale.
L’AI non è una scorciatoia né una bacchetta magica. È uno strumento potente, ma esigente. Nei prossimi anni, la differenza non la faranno le aziende che dichiarano di “usare l’AI”, bensì quelle che sapranno perché usarla, dove inserirla e come governarla. Tutte le altre rischiano di restare ferme, affascinate da una tecnologia che funziona benissimo – ma solo quando si sa davvero cosa farne.
Luca Finocchiaro
