A tre anni dall’introduzione su vasta scala degli strumenti di intelligenza artificiale generativa, che hanno innescato una nuova era non solo per la tecnologia, il bilancio per le imprese di questo 2025 che sta per concludersi è definito da una duplice realtà: un uso sempre più ampio dell’AI e, allo stesso tempo, persistenti difficoltà nel passaggio dalla sperimentazione all’impatto più strutturale.
A fare un quadro di come e cosa è stato il 2025 per lo sviluppo dell’artificial intelligence nel mondo delle imprese è la multinazionale della consulenza d’impresa McKinsey, nella sua analisi ‘The state of AI in 2025’, che riassume e mette in evidenza trasformazioni, risultati, tendenze.
Quasi nove aziende su dieci a livello internazionale (l’88% di quelle censite) utilizzano regolarmente l’AI in almeno una funzione aziendale, un aumento significativo rispetto al 78% del 2024.
Ma, nonostante questa diffusione, la maggior parte delle organizzazioni si trova ancora nelle fasi iniziali di scalabilità e di acquisizione di valore, fatica a superare la fase di pilotaggio, non riuscendo ancora a realizzare un impatto finanziario significativo a livello aziendale.
Indice degli argomenti:
Trasformazioni, risultati e tendenze dell’AI
Le imprese High performer dimostrano che il successo è legato all’ambizione di trasformare i flussi di lavoro, non solo di ottenere efficienza, e a una forte leadership per l’innovazione. Ci sono aspettative diverse sull’impatto occupazionale, con una minoranza che prevede riduzioni.
Quasi i due terzi delle organizzazioni (circa il 66% del totale) non hanno ancora iniziato a scalare l’AI, e la scalabilità è particolarmente lenta nelle realtà più piccole.
L’onda degli agenti AI, tra curiosità e sviluppo
L’entusiasmo per gli agenti AI è notevole: il 72% delle organizzazioni sta almeno sperimentando questi nuovi strumenti. Tuttavia, l’uso diffuso degli agenti non è ancora una realtà: solo il 23% delle imprese sta scalando un sistema agentico in qualche parte dell’azienda, e la maggior parte lo sta facendo in una o due sole funzioni.
Guardando alle singole funzioni, l’uso degli agenti è più comunemente riportato in IT e nella gestione della conoscenza (come la ricerca approfondita o la gestione dei service desk).
Per settore, l’uso su larga scala degli agenti AI è più diffuso nei settori della tecnologia, dei media e telecomunicazioni, e della sanità. Nonostante il grande potenziale di questa tecnologia, la realtà sul campo mostra che la transizione dall’esplorazione all’uso scalato richiede uno sforzo ancora notevole.
Impatto finanziario ancora limitato
Se i risultati in termini di impatto finanziario a livello di EBIT (l’utile prima degli interessi e delle imposte) rimangono limitati a livello aziendale (solo il 39% dei casi riporta un impatto), i segnali positivi abbondano a livello di casi d’uso individuali.
Il 64% del totale conferma che l’AI sta favorendo l’innovazione e circa la metà riporta miglioramenti nella soddisfazione del cliente e nella differenziazione competitiva.
I benefici in termini di riduzione dei costi “sono più comuni nell’ingegneria del software, nella produzione e nell’IT”, rileva l’analisi per il 2025, “per quanto riguarda l’aumento dei ricavi, le funzioni che riportano i maggiori benefici sono il marketing e le vendite, la strategia e la finanza aziendale, e lo sviluppo di prodotti e servizi”.
I ‘Campioni’ dell’AI
Le aziende che stanno ottenendo il massimo valore dall’AI – i cosiddetti high performer (circa il 6% dei casi censiti, che attribuiscono il 5% o più del loro EBIT all’AI) – hanno un approccio distinto. L’efficienza è un obiettivo per quasi tutte le aziende (80%), ma i cosiddetti Campioni spesso fissano anche la crescita o l’innovazione come obiettivi aggiuntivi per le loro iniziative.
Gli high performer sono oltre tre volte più propensi rispetto agli altri a voler utilizzare l’AI per portare un cambiamento trasformativo al loro business. Un fattore chiave di successo è la riprogettazione dei flussi di lavoro, l’ambizione e l’approccio trasformativo sono un catalizzatore che favorisce l’allineamento e gli investimenti nell’organizzazione.
Questi leader dell’innovazione investono in media significativamente di più: oltre un terzo degli high performer destina oltre il 20% del proprio budget digitale alle tecnologie AI, un tasso circa 5 volte superiore rispetto agli altri. Inoltre, sono molto più propensi a vedere le loro iniziative di AI sostenute da una forte leadership senior che dimostra impegno, linea di sviluppo e strategia.
Mantenere il giudizio e l’esperienza umana
Le pratiche di gestione che distinguono i casi d’uso migliori includono la definizione di processi chiari per le operazioni ‘human in the loop’, ovvero la necessità di convalida umana degli output dei modelli per garantire l’accuratezza. L’AI, in sostanza, raramente è una soluzione autonoma; il valore viene catturato quando si abilita efficacemente la cosiddetta ‘intelligenza ibrida’, combinando le soluzioni tecnologiche con il giudizio e l’esperienza umana.
Man mano che le organizzazioni ampliano l’uso dell’intelligenza artificiale, le prospettive sull’impatto che questa avrà sulla dimensione complessiva della forza lavoro nel prossimo anno sono divergenti.
Una pluralità di casi (43%) si aspetta un impatto “scarso o nullo” sulla dimensione totale della forza lavoro. Tuttavia, il 32% prevede una riduzione complessiva (del 3% o più) e il 13% prevede un aumento.
I rischi da affrontare e gestire
A livello di funzioni specifiche, secondo il report di McKinsey le aspettative di diminuzione del personale sono più alte per l’anno prossimo (una percentuale mediana del 30%) rispetto alle diminuzioni osservate nell’anno precedente (mediana del 17%).
Parallelamente, la domanda di ruoli legati all’AI rimane alta. Le aziende, in particolare quelle più grandi, hanno continuato ad assumere per ruoli specializzati: ingegneri del software e ingegneri dei dati sono i più richiesti.
Il rischio più comunemente riportato come conseguenza negativa è l’inaccuratezza nell’utilizzo di questi strumenti, riportata da quasi un terzo dei casi.
Le conseguenze negative e una lezione chiara
Gli high performer – che hanno implementato in media un numero doppio di casi d’uso rispetto agli altri – sono anche più propensi a riportare conseguenze negative, in particolare legate alla violazione della proprietà intellettuale e alla conformità normativa.
“Questa non è una contraddizione, ma riflette l’uso più ambizioso e mission-critical della tecnologia”, rimarcano gli analisti di McKinsey, e “una lezione è chiara: l’ambizione guida la consapevolezza e la mitigazione dei rischi, e l’approccio all’AI non può limitarsi alla sola lente dell’efficienza per ottenere risultati misurabili, tangibili e in prospettiva”.
