Il paradosso dell'Intelligenza Artificiale e delle aziende che non vedono l'aumento di produttività
David Shapiro, esperto di IA e consulente per aziende, condivide una profonda analisi basata sulle sue esperienze dirette con leader aziendali di diversi settori e dimensioni. Attraverso la sua attività di consulenza con First Movers AI e altre iniziative, ha identificato otto punti chiave che spiegano il paradosso attuale dell'adozione dell'IA generativa nel mondo aziendale.
Il Paradosso Fondamentale del 2025
Il punto più sorprendente emerso dalla ricerca è quello che Shapiro definisce "il paradosso dell'IA generativa": da un lato, l'80% dei consigli di amministrazione, dei CEO e dei CIO ritiene che l'IA sia non negoziabile e determinante per la sopravvivenza aziendale nei prossimi 10 anni. Dall'altro lato, la stessa percentuale di aziende (circa l'80%) riferisce di non aver ancora visto nessun impatto significativo sui propri bilanci dagli investimenti in IA.
Questa disconnessione cognitiva rappresenta la più grande sfida che le aziende stanno affrontando oggi: tutti credono nell'IA come futuro, ma nessuno riesce a dimostrarne il valore immediato.
Le Otto Chiavi di Comprensione
1. La Crisi della Misurazione
Il problema principale non è tecnologico ma di misurazione. Le aziende faticano a stimare e dimostrare il valore generato dall'IA. Gartner prevede che il 30% dei progetti di IA generativa verrà abbandonato a causa di "valore aziendale poco chiaro".
Il rischio è che l'IA diventi semplicemente un altro centro di costo, come l'email o i software di produttività, piuttosto che un centro di eccellenza che genera valore misurabile.
2. La Trappola Orizzontale vs Verticale
Le aziende stanno implementando l'IA in due modi principali:
IA Orizzontale: Fornire strumenti come Copilot a tutti i dipendenti. È come dare a tutti un laptop o un account email - abilitazione di base. Gli studi mostrano che questo può far risparmiare 23-95 minuti al giorno per dipendente, ma la domanda chiave è: quel tempo viene reinvestito in attività a valore aggiunto?
IA Verticale: Progetti mirati che automatizzano processi aziendali specifici. Questi hanno ROI chiari e definiti, ma il 90% di questi progetti ad alto valore rimane bloccato in modalità pilota perché non riesce a scalare.
3. Le Vittorie che Cambiano le Credenze
Le trasformazioni significative arrivano da "lance, non da burro d'arachidi". In altre parole, servono interventi mirati e trasformativi piuttosto che soluzioni generiche.
Due esempi emblematici:
- JP Morgan's COIN: Ha automatizzato 360.000 ore di revisione contrattuale legale
- Novo Nordisk's Norvoscribe: Ha ridotto la creazione di report normativi da 12 settimane a 10 minuti
Questi progetti hanno dimostrato valore immediato e misurabile, cambiando la percezione dell'IA all'interno delle organizzazioni.
4. Il Tempo Risparmiato è una Metrica Vanitosa
Shapiro sottolinea un errore fondamentale nel modo in cui le aziende misurano il successo dell'IA. Il "tempo risparmiato" non significa nulla se non viene reinvestito produttivamente. La metrica corretta dovrebbe essere la "capacità catturata" o le "ore realizzate".
L'obiettivo non è far lavorare i dipendenti meno ore, ma ottenere più lavoro produttivo da ogni ora lavorata. Se un'azienda ha 10 dipendenti che lavorano 8 ore al giorno (80 ore settimanali), con l'IA dovrebbe puntare a 200-400 ore di lavoro effettivo settimanale.
5. L'IA è una Macchina che Sposta i Colli di Bottiglia
Basandosi sulla teoria dei vincoli, Shapiro spiega che qualsiasi miglioramento non fatto al collo di bottiglia non migliora la produttività complessiva del sistema. Inoltre, quando si allevia un collo di bottiglia, il sistema semplicemente sposta il problema al prossimo vincolo.
Esempio pratico: GitHub Copilot ha reso gli sviluppatori il 55% più veloci nello scrivere codice, ma i tempi di revisione sono aumentati del 91%. Il collo di bottiglia si è semplicemente spostato dalla scrittura alla revisione del codice.
6. L'Approccio Human-Centric come Difesa
Il ROI più difendibile potrebbe venire da metriche umane: soddisfazione dei dipendenti, riduzione del burnout, retention dei talenti. Se gli strumenti di IA rendono la vita lavorativa migliore e le persone più felici di venire a lavorare, questo rappresenta un valore significativo, anche se più difficile da misurare direttamente.
7. La Governance come Porta Principale
Il più grande ostacolo all'adozione dell'IA non è tecnologico ma di governance. I CFO, i responsabili legali e HR sono i veri gatekeeper, chiedendo prove concrete di valore, conformità legale ed etica.
Questa tensione non è negativa - è il loro lavoro garantire che ogni investimento sia giustificato e sicuro. Tuttavia, rappresenta un freno significativo all'innovazione rapida.
8. Il Futuro è "Software-Defined Everything"
Stiamo muovendoci verso un paradigma di codice illimitato. Quando la scrittura del codice diventerà istantanea, i veri colli di bottiglia saranno la revisione, l'integrazione, il deployment e il tracciamento delle modifiche. Questo principio si applica a tutte le funzioni aziendali.
Conclusioni e Prospettive Future
L'adozione dell'IA generativa sta seguendo un percorso simile ad altre rivoluzioni tecnologiche passate: internet, PC, dispositivi mobili, cloud. Tutte hanno avuto false partite prima di diventare standard.
Le aziende che riusciranno a superare il paradosso attuale saranno quelle che:
- Si concentreranno su progetti verticali mirati con ROI chiaro
- Misureranno la capacità catturata il semplice tempo risparmiato
- Affronteranno sistematicamente i colli di bottiglia man mano che emergono
- Bilanceranno metriche di produttività con benessere dei dipendenti
- Lavoreranno con i team di governance per dimostrare valore in modo sostenibile
Il futuro non riguarda la sostituzione umana, ma l'aumento esponenziale della capacità umana attraverso strumenti intelligenti. Come conclude Shapiro, la vera sfida è trasformare l'IA da centro di costo a centro di eccellenza che genera valore misurabile e sostenibile.
Questo articolo si basa sull'analisi di David Shapiro, che combina la sua esperienza diretta con leader aziendali e ricerche di mercato per fornire una visione completa delle sfide e opportunità nell'adozione dell'IA generativa nel mondo aziendale.