Il 2025 sarà l’anno della verità per l’intelligenza artificiale. Dopo l’entusiasmo iniziale del 2023 e il picco delle aspettative del 2024, le aziende si apprestano a entrare in quella che Gartner definisce la “fossa della disillusione”. I vertici aziendali, con crescente impazienza, iniziano a porre la domanda fatidica: dove sono i ritorni tangibili che l’AI avrebbe dovuto generare? La risposta, secondo gli analisti della società di ricerca, non risiede nei semplici calcoli di produttività individuale, ma richiede una gestione strategica degli investimenti, simile a un portafoglio finanziario diversificato.

L’equivoco di fondo, come spiega Mary Mesaglio, Vice President Distinguished Analyst di Gartner, sta nel confondere l’aumento di efficienza del singolo con un reale vantaggio economico per l’impresa. Il tempo risparmiato da un dipendente grazie a un assistente AI non si traduce automaticamente in valore monetario.

Questo fenomeno, noto come “productivity leakage” (dispersione di produttività), evidenzia come i 30 minuti recuperati in una giornata possano essere reinvestiti in attività a valore aggiunto o, più prosaicamente, spesi per una pausa caffè. “Il tempo risparmiato non equivale a denaro risparmiato”, afferma Mesaglio. Il vero beneficio in questa categoria di investimenti, che Gartner classifica come Return on Employee (ROE), si misura piuttosto in termini di engagement e soddisfazione del personale, con ricadute finanziarie indirette ma difficilmente quantificabili in un bilancio.

Dal ritocco cosmetico alla reingegnerizzazione dei processi

Per ottenere un ritorno economico diretto, il cosiddetto Return on Investment (ROI), è necessario un salto di qualità. Non basta “spolverare” un po’ di AI all’inizio o alla fine di un processo esistente. È indispensabile una profonda reingegnerizzazione dei flussi di lavoro. Si tratta di casi in cui un’impresa assicurativa, ad esempio, trasforma il suo intero processo di underwriting o un’azienda manifatturiera ridisegna il tracciamento nella sua supply chain integrando l’AI nel nucleo operativo.

Tuttavia molte aziende oggi si limitano a “dilettarsi”, applicando soluzioni di AI in modo superficiale e attendendosi risultati miracolosi che non possono arrivare. A questo si aggiunge l’analisi di Rita Sallam, un’altra esperta di Gartner, che introduce un framework per classificare i casi d’uso in tre categorie: Defend, Extend e Upend. Le applicazioni “Defend”, come gli assistenti alla programmazione o i tool di produttività, corrispondono al ROE e difendono la posizione attuale. Le iniziative “Extend”, invece, mirano a estendere e migliorare processi esistenti e rappresentano il campo d’azione del ROI. È qui che l’impatto economico diventa misurabile in termini di riduzione dei costi o aumento dei ricavi.

Il successo in questa fase dipende da una comprensione granulare di ciò che l’AI può e non può fare, da una solida preparazione dei dati e dal coinvolgimento di personale che conosce intimamente il lavoro da trasformare. Come sottolinea Sallam, uno dei costi più sottovalutati è proprio la gestione del cambiamento organizzativo. “Fornire strumenti ai dipendenti senza insegnare loro come modificare il proprio modo di lavorare è la via più sicura per non realizzare il valore atteso”.

Cambiare le regole del gioco: la scommessa sul futuro

Esiste infine una terza categoria di valore, la più rischiosa e strategica: il Return on the Future (ROF). Corrisponde ai casi d’uso “Upend”, dove l’obiettivo non è più giocare meglio la partita, ma riscrivere completamente le regole del settore. Si tratta di investimenti ad alto potenziale che possono creare nuovi mercati o modificare radicalmente le basi della competizione.

Queste iniziative, apparentemente affascinanti sulla carta, sono in realtà “profondamente non-sexy e poco affascinanti”, avverte Mesaglio. Il percorso è lastricato di fallimenti e richiede di giustificare nuovi finanziamenti quando gli investimenti precedenti non hanno ancora dato frutti. Per questa ragione, molte imprese sceglieranno di non intraprendere questa strada. La scelta è legittima, ma impone loro di diventare ciò che Gartner chiama “super-fast followers”: osservatori estremamente attenti delle mosse dei competitor più audaci, pronti a reagire rapidamente quando un’innovazione dirompente si afferma sul mercato.

La conclusione di Gartner è netta: la gestione degli investimenti in AI deve essere trattata come un portafoglio bilanciato. La domanda che i leader dovrebbero porsi non è “Dobbiamo dare a tutti una licenza Copilot?”, ma piuttosto “Come distribuiamo le nostre risorse tra iniziative che generano ROE, ROI e ROF?”. La strategia deve essere coerente con l’ambizione dell’azienda e la sua tolleranza al rischio. Ignorare la complessità del calcolo del valore e i costi nascosti – dalla preparazione dei dati alla formazione del personale – significa condannarsi a una delusione annunciata, trasformando una delle più grandi opportunità tecnologiche del nostro tempo in un costoso esercizio di stile.