Il Grande Divario dell’AI Generativa: Perché le Aziende Restano Indietro e Come Invertire la Rotta

• Autori: Aditya Challapally, Chris Pease, Ramesh Raskar, Pradyumna Chari (MIT NANDA)
• Titolo Originale: The GenAI Divide: State of AI in Business 2025

Siamo nell’era dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI), un’epoca che promette di riscrivere le regole del business. Le aziende stanno investendo miliardi – si parla di 30-40 miliardi di dollari solo negli Stati Uniti – per cavalcare quest’onda. Eppure, un’analisi sorprendente del MIT NANDA rivela un paradosso stridente: il 95% di queste organizzazioni non sta ottenendo alcun ritorno tangibile. Siamo di fronte a un vero e proprio “Divario GenAI”, un fossato profondo tra chi riesce a trasformare l’investimento in valore e chi resta impantanato in progetti pilota senza sbocchi.

Questo report non si limita a fotografare il problema, ma ne disseziona le cause e offre una bussola per attraversare con successo il divario. La conclusione è chiara: il successo non dipende dalla qualità del modello o dalla regolamentazione, ma dall’approccio.

1. Il Grande Divario: Adozione Elevata, Trasformazione Inesistente

Nonostante l’entusiasmo, la GenAI sta provocando cambiamenti strutturali significativi solo in un numero limitato di settori. Dei nove settori principali analizzati, solo Tecnologia e Media mostrano segni evidenti di disruption. Gli altri sette, invece, pur sperimentando, non riescono a tradurre l’adozione in trasformazione.

Pensate a strumenti come ChatGPT o Copilot: oltre l’80% delle organizzazioni li ha esplorati o testati, e quasi il 40% li ha adottati per migliorare la produttività individuale. Questi sono come “attrezzi da bricolage” che rendono il lavoro più facile, ma non rivoluzionano il modo in cui una casa è costruita. Il problema emerge con gli strumenti GenAI di livello enterprise, quelli progettati per processi aziendali complessi: il 60% delle organizzazioni li ha valutati, ma solo il 20% è arrivato alla fase pilota e appena il 5% è riuscito a implementarli con successo in produzione.

Questo fallimento non è dovuto a mancanza di budget o di talento, ma a una questione più profonda: la mancanza di apprendimento da parte dei sistemi stessi. I sistemi GenAI più diffusi non riescono a imparare dal feedback, ad adattarsi al contesto o a integrarsi fluidamente nei flussi di lavoro quotidiani.

2. Perché i Pilot non Decollano: La Lacuna dell’Apprendimento

Il “learning gap” è il vero tallone d’Achille che intrappola le organizzazioni dalla parte sbagliata del Divario GenAI. Gli utenti apprezzano la flessibilità di ChatGPT per compiti semplici, ma lo abbandonano per lavori cruciali a causa della sua mancanza di memoria e capacità di adattamento.

Immaginate di avere un assistente che vi aiuta in tanti piccoli compiti, ma ogni volta che gli chiedete qualcosa, dovete rispiegargli tutto da capo, come se non vi avesse mai incontrato prima. Per un caffè, va bene. Per gestire un progetto complesso, sarebbe insostenibile. Questo è esattamente ciò che accade con molti strumenti GenAI enterprise:

• Non si adattano ai casi limite.
• Non sono personalizzabili per workflow specifici.
• Richiedono troppo contesto manuale ogni volta.
• Non imparano dal feedback.

Questi limiti strutturali rendono gli strumenti generici “fragili” quando applicati a processi aziendali critici. Per i compiti semplici (bozze di email, analisi di base), l’AI è preferita dal 70% degli utenti; ma per progetti complessi o a lungo termine, gli umani dominano con un margine di 9 a 1. La linea di demarcazione non è l’intelligenza, ma la memoria, l’adattabilità e la capacità di apprendimento.

3. L’Economia “Ombra” dell’AI: La Lezione dai Dipendenti

Dietro le statistiche deludenti sull’adozione aziendale, si nasconde una realtà sorprendente: l’AI sta già trasformando il lavoro, ma spesso fuori dai canali ufficiali. Si è sviluppata una vera e propria “economia dell’AI ombra”, dove i dipendenti usano account personali di ChatGPT, abbonamenti a Claude e altri strumenti consumer per automatizzare gran parte del loro lavoro, spesso senza l’approvazione IT.

È un fenomeno diffuso: il 90% dei dipendenti intervistati utilizza regolarmente strumenti LLM personali per lavoro, mentre solo il 40% delle aziende ha acquistato un abbonamento ufficiale. Questo dimostra che gli individui possono attraversare con successo il Divario GenAI quando hanno accesso a strumenti flessibili e reattivi. Le aziende più lungimiranti stanno imparando da questo uso “ombra” per capire cosa funziona davvero prima di acquistare alternative enterprise.

4. Il Bias degli Investimenti: Soldi Spesi Male (e Dove l’ROI è Reale)

L’allocazione degli investimenti in GenAI rivela un altro aspetto del divario. Circa il 70% dei budget GenAI va a funzioni di vendita e marketing, con un focus sulla generazione di lead, la creazione di contenuti personalizzati e l’analisi dei concorrenti. Questo perché i risultati in queste aree sono più visibili e facili da misurare, allineandosi direttamente ai KPI del consiglio di amministrazione.

Tuttavia, il report suggerisce che il ROI più significativo e duraturo si trova nelle funzioni di back-office, come operazioni, finanza e procurement. Qui, l’automazione può portare a riduzioni di costi milionarie (es. eliminazione di BPO, riduzione spesa agenzie esterne) e periodi di payback più rapidi. Ma questi benefici, essendo meno “vistosi”, sono spesso sottovalutati e sottofinanziati.

5. Come i “Costruttori” di Successo Attraversano il Divario

Le organizzazioni e i fornitori che superano il Divario GenAI condividono un approccio comune: costruiscono sistemi adattivi e integrati che imparano dal feedback. Le startup più efficaci non creano strumenti generici, ma si concentrano su casi d’uso specifici e di alto valore, integrandosi profondamente nei flussi di lavoro esistenti.

Questa classe di sistemi, chiamata AI Agentica, è progettata per avere una memoria persistente e capacità di apprendimento iterativo. A differenza degli strumenti attuali che richiedono un contesto completo a ogni interazione, i sistemi agentici ricordano, imparano e possono orchestrare autonomamente workflow complessi.

I segreti del successo per i “costruttori” sono:

• Personalizzazione profonda: Embedding in processi non critici o adiacenti con ampia personalizzazione, per poi scalare.
• Basso carico di configurazione e valore immediato: Strumenti facili da configurare e che dimostrano subito il loro valore.
• Focus sul “learning” e il “context”: Sistemi che apprendono dal feedback e mantengono il contesto sono ciò che i clienti cercano.
• Partnership strategiche: Le referenze, le partnership con system integrator e la presenza in marketplace familiari sono cruciali per superare la diffidenza.

6. Come gli “Acquirenti” di Successo Attraversano il Divario

Anche la mentalità degli acquirenti deve evolvere. Le organizzazioni di successo approcciano l’acquisto di AI come farebbero con un fornitore di servizi BPO (Business Process Outsourcing), non come un semplice acquisto di software. Questo significa:

• Richiedere personalizzazione profonda: Gli strumenti devono allinearsi ai processi interni e ai dati aziendali.
• Basare la valutazione sugli outcome di business: Non solo benchmark software, ma metriche concrete di miglioramento.
• Partnership di co-evoluzione: Considerare l’implementazione come una collaborazione, accettando che il sistema si evolva nel tempo.
• Adozione dal “basso”: Permettere ai manager di linea e agli utenti finali (“prosumer” che usano già l’AI personalmente) di identificare i problemi e guidare l’adozione.

Un dato chiave: le partnership strategiche esterne hanno raggiunto il deployment circa il 66% delle volte, il doppio rispetto ai sistemi costruiti internamente (33%). Le aziende che “comprano” soluzioni AI learning-capable e integrate, spesso tramite partnership, superano di gran lunga quelle che tentano di “costruire” tutto in casa.

7. L’Impatto sul Lavoro: Non Rimpiazzare, ma Aumentare e Riorganizzare

L’AI generativa sta già avendo un impatto sulla forza lavoro, ma non come molti si aspettano. Non si tratta di licenziamenti di massa, ma di una trasformazione selettiva che riguarda principalmente funzioni storicamente esternalizzate o attività standardizzate (es. customer support, elaborazione amministrativa, compiti di sviluppo ripetitivi).

L’obiettivo non è sostituire, ma aumentare le capacità umane. Questo si traduce in una forte enfasi sull’AI literacy come competenza fondamentale per i nuovi assunti. Le aziende che attraversano il divario stanno riducendo i costi esterni (BPO, agenzie) e ottimizzando le risorse interne, senza necessariamente ridurre drasticamente l’organico interno. Il potenziale di automazione latente è enorme (39 milioni di posizioni e 2.3 trilioni di dollari di valore del lavoro negli USA), ma si attiverà solo con sistemi AI dotati di memoria persistente e apprendimento continuo.

8. Oltre gli Agenti: Verso un “Web Agentico”

Il futuro dell’AI non sono solo i singoli agenti, ma un vero e proprio “Web Agentico”. Immaginate un ecosistema dove sistemi autonomi possono scoprire, negoziare e coordinarsi attraverso l’intera infrastruttura internet. L’AI, con il suo “neurone” artificiale, si affianca al “bit” e al “qubit” come terzo pilastro fondamentale dell’informatica.

Protocolli come NANDA, MCP (Model Context Protocol) e A2A (Agent-to-Agent) stanno gettando le basi per questa trasformazione. Non più applicazioni monolitiche, ma una rete di agenti interoperabili e coordinati che negoziano compiti, condividono contesto e agiscono dinamicamente. Questo renderà l’AI non solo più potente, ma anche più sicura, efficiente e affidabile, spostandoci da una fase di “mega-prompt” a una di “Generative Computing” ingegnerizzato.

Conclusione: Un Bivio Strategico per le Imprese

Il report The GenAI Divide è un richiamo all’azione. La finestra per attraversare il Divario GenAI si sta rapidamente chiudendo. Le organizzazioni che avranno successo sono quelle che:

1. Comprano, non costruiscono: Optano per partnership esterne con fornitori che offrono sistemi GenAI personalizzati e “learning-capable”.
2. Delegano, non centralizzano: Consentono ai manager di linea e agli utenti finali di guidare l’adozione e l’identificazione dei casi d’uso.
3. Integrano e adattano: Scelgono strumenti che si integrano profondamente nei workflow esistenti e imparano nel tempo.

Non è il momento delle “demo appariscenti”, ma di investire in sistemi che offrono valore misurabile, con memoria, adattabilità e integrazione. Le aziende che riconoscono e agiscono su questi schemi si posizioneranno come leader nella prossima fase dell’economia basata sull’AI. La scelta è tra rimanere un semplice utente di GenAI o diventare un vero e proprio creatore di valore.