L’Intelligenza Artificiale è ovunque, ma non ancora dentro i processi - Blog Formazione continua
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Lo dice McKinsey: quasi tutte le aziende oggi usano l’Intelligenza Artificiale (IA). Eppure la maggior parte è ancora ferma ai test, un po’ come quando si compra un tapis roulant per poi appenderci i vestiti. Il nuovo rapporto The State of AI 2025 (McKinsey & QuantumBlack) fotografa un paradosso: l’IA è dappertutto, ma raramente all’interno dei processi.
L’88 % delle aziende impiega l’intelligenza artificiale in almeno una funzione. Un balzo impressionante in meno di dieci anni. Eppure, il vero salto resta in gran parte ancora da fare. Solo un terzo delle organizzazioni ha superato la fase di sperimentazione.
Per tutte le altre, l’IA resta confinata in un angolo: progetti pilota, casi isolati, tanto entusiasmo e poco impatto.
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L’impatto economico dell’IA non è (ancora) esplosivo. Solo il 39 % delle aziende segnala un effetto concreto sull’EBIT (Earnings Before Interest and Taxes): ottimisti sì, miliardari no.
Dove però l’IA sta già cambiando davvero le carte in tavola è nei benefici qualitativi, quelli che non finiscono subito nel conto economico, ma che spostano l’ago della competitività:
Dove però l’IA sta già cambiando davvero le carte in tavola è nei benefici qualitativi, quelli che non finiscono subito nel conto economico, ma che spostano l’ago della competitività:
Innovazione
Più innovazione
Soddisfazione
Migliore soddisfazione dei dipendenti e dei clienti,
Produttività
Più produttività
Processi
Processi più rapidi e meno ripetitivi
Competitività
Maggiore differenziazione competitiva
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L’immagine mostra chiaramente dove l’IA ha già migliorato le performance organizzative nell’ultimo anno: 64 % sull’innovazione, 45 % sulla soddisfazione dei dipendenti, 45 % su quella dei clienti. Gli impatti economici puri (profittabilità, costi, crescita dei ricavi) restano più bassi. Una conferma visiva di ciò che le aziende stanno vivendo: prima arrivano i cambiamenti culturali e organizzativi, poi i numeri.
L’IA non è più una questione tecnica, è una questione di leadership. Le aziende high performer lo hanno capito prima delle altre: non basta “adottarla”, bisogna ripensare come si lavora. In queste aziende:
• Il CEO guida in prima persona la strategia sull’IA,
• Esistono comitati e ruoli dedicati alla governance,
• i dati vengono trattati come un asset strategico, non come un archivio polveroso.
• Il CEO guida in prima persona la strategia sull’IA,
• Esistono comitati e ruoli dedicati alla governance,
• i dati vengono trattati come un asset strategico, non come un archivio polveroso.
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Il 55 % delle aziende ad alte prestazioni ha ridisegnato i propri workflow grazie all’IA, contro appena il 20 % delle altre. Una differenza da 2,8 volte.
McKinsey nota anche che la supervisione del CEO sulla governance IA è tra gli elementi più correlati a un impatto bottom-line dichiarato, soprattutto nelle aziende di grandi dimensioni. Ma solo il 28% dice che la governance IA è in capo al CEO; e il 17% che è supervisionata dal board. Anche sul controllo degli output c’è un divario netto: il 27% delle organizzazioni dice che tutti gli output derivati da Intelligenza artificiale generativa vengono revisionati prima dell’uso; una quota simile dichiara che ne controlla il 20% o meno. E parallelamente cresce l’attenzione alla mitigazione di rischi come inaccuratezza, cybersecurity, IP e privacy.
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Le organizzazioni che ottengono risultati veri dall’IA non si limitano a installare un nuovo tool: riscrivono i processi. Quello che McKinsey chiama rewiring, ricablare l’organizzazione, significa proprio questo: ripensare i flussi, ridisegnare i ruoli, e immaginare una collaborazione diversa tra persone e tecnologie.
Le aziende high performer non vedono l’IA come un esercizio di efficienza, ma come una leva di trasformazione. Sono 3,6 volte più propense delle altre a dichiarare che l’IA cambierà radicalmente il loro business nei prossimi tre anni.
Le aziende high performer non vedono l’IA come un esercizio di efficienza, ma come una leva di trasformazione. Sono 3,6 volte più propense delle altre a dichiarare che l’IA cambierà radicalmente il loro business nei prossimi tre anni.
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Solo il 14 % delle aziende “normali” prevede un cambiamento radicale, mentre tra le high performer il dato schizza al 50 %.
L’IA non sta solo cambiando i processi: sta cambiando chi fa cosa dentro le organizzazioni. E lo farà ancora di più l’anno prossimo.
Secondo McKinsey, molti reparti prevedono più aumento che riduzione della forza lavoro a causa dell’IA, segno che la tecnologia non “sostituisce”, ma sposta competenze e responsabilità. Nell’ambito del software engineering, IT, marketing e product development, un numero crescente di aziende prevede aumenti di personale, anche funzioni come supply chain, customer service e HR vedono una crescita attesa, spesso superiore alle riduzioni osservate l’anno scorso, i cali, dove ci sono, sono più contenuti e concentrati su compiti ripetitivi o altamente operativi.
Secondo McKinsey, molti reparti prevedono più aumento che riduzione della forza lavoro a causa dell’IA, segno che la tecnologia non “sostituisce”, ma sposta competenze e responsabilità. Nell’ambito del software engineering, IT, marketing e product development, un numero crescente di aziende prevede aumenti di personale, anche funzioni come supply chain, customer service e HR vedono una crescita attesa, spesso superiore alle riduzioni osservate l’anno scorso, i cali, dove ci sono, sono più contenuti e concentrati su compiti ripetitivi o altamente operativi.
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L'Intelligenza artificiale generativa non è più un giocattolo da laboratorio: sta entrando nelle funzioni che vivono di contenuto, decisioni rapide e coordinamento. Secondo McKinsey, marketing, knowledge management, customer service, IT e HR sono i reparti che la stanno usando di più.
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Ovviamente le aziende non avanzano allo stesso ritmo. Le aziende tech volano, ma anche media, sanità e servizi professionali stanno accelerando: settori dove l’informazione è materia prima e l’IA diventa moltiplicatore
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C’è un dato del rapporto che non va ignorato: mentre l’IA entra ovunque, le aziende stanno ancora inciampando nei suoi rischi più evidenti.
L’inaccuratezza è il problema più comune, il 30% degli intervistati dichiara di averla già sperimentata almeno una volta. Subito dopo arrivano cybersecurity, privacy, compliance e perfino azioni non intenzionali del modello.
Insomma: l’IA sbaglia, fraintende, può esporre l’azienda a rischi reputazionali o normativi. E molte organizzazioni stanno ancora costruendo i fondamentali:
L’inaccuratezza è il problema più comune, il 30% degli intervistati dichiara di averla già sperimentata almeno una volta. Subito dopo arrivano cybersecurity, privacy, compliance e perfino azioni non intenzionali del modello.
Insomma: l’IA sbaglia, fraintende, può esporre l’azienda a rischi reputazionali o normativi. E molte organizzazioni stanno ancora costruendo i fondamentali:
- Solo una parte ha strumenti solidi per gestire bias,
- Poche hanno una strategia chiara di explainability,
- Molte stanno improvvisando sulla governance.
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Il messaggio, tra le righe, è chiaro: l’IA non è più una novità, è un’infrastruttura.
E come ogni infrastruttura, funziona solo se ci costruisci sopra qualcosa.
Oggi le aziende hanno dati, modelli e strumenti. Domani molto presto la differenza la faranno le persone che sapranno usarli con consapevolezza e visione.
E come ogni infrastruttura, funziona solo se ci costruisci sopra qualcosa.
Oggi le aziende hanno dati, modelli e strumenti. Domani molto presto la differenza la faranno le persone che sapranno usarli con consapevolezza e visione.