C’è un grande divario tra imprese che ottengono valore reale dall’AI e la grande maggioranza che resta bloccata in progetti pilota senza impatto. Lo sottolinea un report di Nanda – un network che permette di collaborare ai cosiddetti AI agents – evidenziando che, a fronte di investimenti imponenti (30-40 miliardi) in intelligenza artificiale generativa, i risultati sono modesti. Solo il 5% dei progetti pilota produce valore economico tangibile, mentre il restante 95% fallisce.
Il problema non è la qualità dei modelli o la regolamentazione, ma l’approccio e l’integrazione nei processi. Strumenti generici (ChatGPT, Copilot) sono ampiamente adottati, ma impattano poco sul conto economico. Le soluzioni aziendali personalizzate raramente arrivano in produzione per mancanza di adattabilità e apprendimento.
Il report (GenAI divide, state of AI in business 2025) sottolinea che l’adozione di strumenti di intelligenza artificiale è sempre più ampia, ma ancora non sta cambiando in profondità i modelli di business. Solo i settori Tech e Media mostrano vere trasformazioni strutturali. Sembra mancare una visione d’insieme, così come gli investimenti nelle nuove tecnologie si indirizzano spesso verso le direzioni sbagliate. I maggiori budget vanno a marketing e vendite (50–70%), mentre il ROI migliore si registra nei processi interni e di back-office.
Il report segnala inoltre la nascita di una sorta di economia parallela di “shadow AI”: i dipendenti usano strumenti personali (ChatGPT, Claude) con più impatto dei progetti ufficiali. Mentre soltanto il 40% delle aziende dichiara di aver sottoscritto un abbonamento ufficiale a un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM, Large Language Model), la percentuale sale al 90% se si considerano i dipendenti intervistati. Ed è proprio qui che emerge il punto centrale: «i dipendenti ottengono guadagni di produttività che le loro imprese di appartenenza stentano a raggiungere».
