L’AI è entrata nella normalità operativa delle imprese, ma proprio questa diffusione rende più difficile trasformarla in un vero vantaggio competitivo. Se l’accesso ai modelli è sempre più ampio e il costo di utilizzo continua a scendere, la differenza tra leader e inseguitori si sposta altrove: nei dati proprietari, nei processi riscritti, nella capacità di integrare l’AI dentro il lavoro quotidiano e nella velocità con cui l’organizzazione impara a usarla meglio dei concorrenti.
Il punto emerge con forza dal report “From AI table stakes to AI advantage: Building competitive moats”, pubblicato da McKinsey nel maggio 2026. La tesi è netta: applicazioni e modelli possono essere copiati, mentre il valore duraturo nasce da asset difficili da replicare. Per i board e per i Ceo, il tema non è più decidere se adottare l’AI, ma capire dove costruire un vantaggio che continui a produrre margini, crescita e difendibilità anche quando gli stessi modelli saranno disponibili a tutti.
Prima dei dettagli, i numeri aiutano a mettere a fuoco il quadro
| Indicatore | Valore | Fonte |
|---|---|---|
| Organizzazioni che usano AI in almeno una funzione aziendale nel 2025 | 88% | Stanford HAI, AI Index Report 2026, su survey McKinsey 2025 |
| Organizzazioni che usano regolarmente AI generativa in almeno una funzione nel 2025 | 79% | Stanford HAI, AI Index Report 2026 |
| Imprese Ue con almeno 10 addetti che usano tecnologie AI nel 2025 | 20,0% | Eurostat, rilevazione 2025 pubblicata l’11 dicembre 2025 |
| Stessa quota nel 2024 | 13,5% | Eurostat |
| Quota media di imprese Ocse con almeno 10 addetti che usano AI nel 2024 | 14% | Ocse, AI adoption by small and medium-sized enterprises, 2025 |
| Datori di lavoro che indicano il gap di competenze come primo ostacolo alla trasformazione | 63% | World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025 |
Indice degli argomenti:
Perché l’adozione non basta più
Lo Stanford Institute for Human-Centered AI, nell’AI Index Report 2026 pubblicato nell’aprile 2026, segnala che l’88% delle organizzazioni dichiara di usare AI in almeno una funzione aziendale, in aumento dal 78% del 2024. Nello stesso rapporto, il 79% riferisce un uso regolare di AI generativa in almeno una funzione. In altre parole, l’AI non è più un tratto distintivo in sé: sta diventando rapidamente una componente standard dell’operatività d’impresa.
In Europa, però, la profondità dell’adozione resta più bassa di quanto il dibattito pubblico lasci intuire. Eurostat, nella rilevazione pubblicata l’11 dicembre 2025 e basata sulla survey Ue su Ict ed e-commerce nelle imprese, indica che nel 2025 usa tecnologie AI il 20% delle imprese europee con almeno 10 addetti, contro il 13,5% del 2024 e il 7,7% del 2021. La crescita è rapida, ma fotografa ancora un mercato in cui l’adozione è in espansione e non una maturità diffusa.
Qui si apre il primo equivoco. La disponibilità di foundation model, copiloti e agenti riduce la barriera d’ingresso, ma non elimina la barriera competitiva. La abbassa sul lato degli strumenti, mentre la alza sul lato dell’esecuzione. È la stessa lezione che McKinsey richiama guardando alla stagione della trasformazione digitale: siti, app e funzioni digitali si sono diffusi ovunque, ma il rendimento superiore si è concentrato nelle aziende capaci di riprogettare l’intero customer journey e il proprio operating model.
I “moat” che fanno la differenza
Il report McKinsey organizza questa nuova fase attorno a sei famiglie di “moat competitivi“.
La prima è la scala. Quando l’AI riduce il costo marginale del lavoro cognitivo, il vantaggio cresce per chi riesce a trasformare processi, pipeline dati, modelli adattati, workflow integrati e layer di governance in una piattaforma riusabile su grandi volumi. In settori ad alta intensità di attività cognitive, la competizione si gioca sulla capacità di abbattere il costo per cliente servito e di reinvestire quel margine in ulteriore miglioramento.
La seconda è costituita dai dati proprietari. Non basta avere molti dati: contano quelli cumulativi, protetti, ben etichettati e collegati agli esiti di business. Ogni interazione con l’AI può generare un feedback utile ad addestrare meglio modelli e processi, creando un volano che un concorrente senza lo stesso patrimonio informativo fatica a ricostruire.
La terza area è l’embeddedness, cioè il grado di incorporazione dell’AI nei processi core. Quando un sistema entra nel crm, nell’erp, nella documentazione clinica, nella supply chain o nel ciclo commerciale, il costo di sostituzione cresce. Non si cambia solo un software: si toccano integrazioni, abitudini, tempi operativi, qualità dei dati e formazione delle persone.
Poi arrivano effetti di rete, discontinuità nel modello di business e asset vincolati nel mondo fisico. È qui che la retorica dell’AI “democratica” incontra i limiti dell’economia reale. Se il modello è comune ma la rete distributiva, la base installata, la logistica, le autorizzazioni, la presenza sul campo o le relazioni con il cliente non lo sono, il vantaggio resta nelle mani di chi controlla questi colli di bottiglia e li rende più produttivi con l’AI.
La vera barriera: competenze, governance e infrastrutture
La letteratura più aggiornata converge su un punto: la carenza non è più nei tool, ma nelle capacità organizzative.
Il World Economic Forum, nel Future of Jobs Report 2025 pubblicato il 7 gennaio 2025 e costruito sulle risposte di oltre 1.000 grandi datori di lavoro che rappresentano più di 14 milioni di lavoratori in 55 economie, indica il gap di competenze come principale barriera alla trasformazione aziendale per il 63% degli intervistati. Lo stesso rapporto segnala che quasi il 40% delle skill richieste sul lavoro è destinato a cambiare entro il 2030.
Anche sul fronte della governance il ritardo resta visibile. La sezione Responsible AI dell’AI Index Report 2026 rileva che nel 2025 i ruoli dedicati alla governance AI sono cresciuti del 17% e la quota di aziende senza policy di responsible AI è scesa dal 24% all’11%. Ma gli ostacoli principali restano carenza di conoscenze nel 59% dei casi, vincoli di budget nel 48% e incertezza regolatoria nel 41%.
Per l’Europa, il problema ha anche una dimensione industriale. La Commissione europea, nel piano AI Continent presentato il 9 aprile 2025, ha messo sul tavolo 200 miliardi di euro per rafforzare lo sviluppo dell’AI, con 20 miliardi destinati a finanziare fino a cinque AI gigafactories e 19 AI factories a supporto di startup, industria e ricerca.
È un segnale chiaro: la competizione non si giocherà solo sull’algoritmo, ma su potenza di calcolo, data center, filiere industriali e accesso all’infrastruttura.
Dalle Pmi ai grandi gruppi, cambia la geografia del valore
Il tema è particolarmente delicato per le Pmi. L’Ocse, nel report AI adoption by small and medium-sized enterprises del 2025, mostra che l’uso dell’AI resta sistematicamente più basso tra le piccole e medie imprese rispetto alle grandi in tutti i Paesi del G7. Il rapporto ricorda anche che, tra il 2020 e il 2024, la quota di imprese con almeno 10 addetti che usano AI nei Paesi membri Ocse è passata dal 5,6% al 14%. L’accelerazione è evidente, ma la diffusione resta concentrata.
Lo stesso studio aggiunge due elementi utili. Il primo è che l’AI generativa viene usata molto spesso per attività periferiche, come marketing, scrittura e supporto operativo, mentre l’impatto cresce quando entra nelle funzioni core. Il secondo è che tra le Pmi che usano AI generativa e hanno sperimentato skill gap di recente, il 39% dichiara che la tecnologia ha aiutato a compensarli. Il beneficio esiste, ma non sostituisce la necessità di capacità interne, consulenza, credito e accesso a cloud e Gpu.
Per questo la geografia del valore rischia di diventare più concentrata. Le grandi imprese hanno più facilità nel combinare capitale, dati, compliance, competenze e infrastrutture. Le Pmi più dinamiche possono reagire se usano l’AI per specializzarsi, verticalizzare i casi d’uso e trasformare la conoscenza del cliente o del processo in un dato proprietario.
Dove l’adozione resta superficiale, il rischio è diverso: pagare strumenti standard senza trasformare davvero produttività e margini.
Quando l’AI entra nel conto economico
Il passaggio dai piloti al conto economico è il crinale decisivo. McKinsey osserva che le aziende “rewired”, cioè quelle che riscrivono strategia, tecnologia, dati e operating model in modo coerente, possono migliorare l’ebitda dal 10% al 30%, con una media del 20%. Il dato non va letto come promessa automatica di ritorno, ma come indicazione del fatto che l’AI produce impatto quando si combina con una trasformazione più ampia e non quando resta confinata in una collezione di esperimenti.
Il messaggio che emerge da report, dati istituzionali e analisi di mercato è piuttosto lineare. L’AI non premia più chi arriva per primo a usare un modello, ma chi riesce a costruire un sistema aziendale che rende quel modello sempre più utile, sempre più integrato e sempre meno sostituibile. La corsa, quindi, non è finita con la diffusione dei copiloti. È appena entrata nella fase più selettiva: quella in cui il vantaggio competitivo si misura nella qualità degli asset che l’AI riesce ad amplificare.
Fonti
- McKinsey, From AI table stakes to AI advantage: Building competitive moats (maggio 2026): https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/from-ai-table-stakes-to-ai-advantage-building-competitive-moats
- PDF originale McKinsey del report citato: https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/business%20functions/quantumblack/our%20insights/from%20ai%20table%20stakes%20to%20ai%20advantage%20building%20competitive%20moats/from-ai-table-stakes-to-ai-advantage-building-competitive-moats.pdf
- Stanford HAI, AI Index Report 2026 sezione Economy: https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report/economy
- Stanford HAI, AI Index Report 2026 sezione Responsible AI: https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report/responsible-ai
- Eurostat, 20% of EU enterprises use AI technologies (11 dicembre 2025): https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/w/ddn-20251211-2
- Eurostat, The use of artificial intelligence technologies in the European Union – Key results – 2026 edition (26 marzo 2026): https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-statistical-reports/w/ks-01-26-009
- Ocse, AI adoption by small and medium-sized enterprises (2025): https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2025/12/ai-adoption-by-small-and-medium-sized-enterprises_9c48eae6/426399c1-en.pdf
- World Economic Forum, The Future of Jobs Report 2025 e capitolo sulle workforce strategies: https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/ e https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/in-full/4-workforce-strategies/
- Commissione europea, AI Continent Action Plan (9 aprile 2025): https://commission.europa.eu/topics/competitiveness/ai-continent_en
