Gli investimenti in AI non generano ritorni finanziari per la maggior parte delle aziende, secondo nuovi studi

Una serie di rapporti pubblicati a fine gennaio ha portato notizie preoccupanti per i leader aziendali che hanno puntato molto sull'intelligenza artificiale: la maggior parte delle aziende registra molta attività ma pochi miglioramenti nel risultato netto.

Studi pubblicati a gennaio 2026 dal gigante della consulenza PwC, insieme alle aziende tecnologiche Anthropic, OpenAI e Google, dipingono un quadro coerente. I lavoratori stanno utilizzando questi strumenti più che mai. Tuttavia, i risparmi sui costi e gli aumenti di ricavo previsti non si sono manifestati per la maggior parte delle organizzazioni.

Maggioranza dei dirigenti non riporta guadagni finanziari guadagni

I numeri raccontano una storia spietata. Il sondaggio PwC del 2026 sui direttivi generali ha rilevato che il 56% non ha visto né costi inferiori né ricavi più alti nell'ultimo anno. Solo il 12% ha riportato guadagni in entrambe le aree.

Questo divario è importante. Le aziende hanno speso ingenti somme in licenze software e formazione. L'indagine suggerisce che il problema non risiede nella tecnologia, ma nel modo in cui le aziende la implementano. I dirigenti che hanno segnalato benefici finanziari avevano due-tre volte più probabilità di aver integrato profondamente questi strumenti nelle loro operazioni e nelle attività rivolte ai clienti, anziché limitarsi a distribuire account software.

Aggiungere semplicemente più utenti non si traduce in un migliore rendimento finanziario. Le aziende devono riprogettare il modo in cui il lavoro viene svolto, non limitarsi a distribuire nuovi strumenti.

Quindi se contare gli utenti attivi non funziona, cosa dovrebbero misurare le aziende? Anthropic ha pubblicato il 15 gennaio risultati che propongono di monitorare ciò che definisce “primitivi economici”, il tipo e la difficoltà dei compiti che le persone assegnano a questi sistemi.

La differenza tra i tipi di compiti è importante. Chiedere a un sistema di riassumere un'email richiede poca sofisticazione e risparmia un tempo minimo. Delegare un progetto di codifica complesso e multi-fase rappresenta una vera sostituzione del lavoro. La ricerca di Anthropic mostrache le richieste di sviluppo software richiedono in media 3,3 ore di lavoro umano equivalente, mentre i compiti amministrativi personali si attestano a sole 1,8 ore.

I responsabili aziendali devono andare oltre il semplice conteggio degli accessi. Devono sapere che tipo di lavoro viene effettivamente svolto. Un alto utilizzo per attività banali equivale a denaro sprecato. Un uso mirato su compiti complessi equivale a reali guadagni di produttività.

L'analisi di OpenAI, published January 21, backs up this argument. The company identified what it calls a “capability overhang”, a mismatch between what these systems can accomplish and how people actually use them.

Sie risultati si distinguono. Innanzitutto, gli utenti più intensi ricorrono alle funzionalità avanzate, in particolare alle sofisticate capacità di ragionamento, sette volte più frequentemente rispetto agli utenti tipici. In secondo luogo, quando OpenAI ha esaminato i modelli di utilizzo in oltre 70 paesi, ha riscontrato una differenza tripla nell'intensità con cui le persone impiegano queste funzionalità avanzate.

Ciò crea una nuova dinamica competitiva. Le aziende che operano in regioni dove i lavoratori sanno sfruttare appieno le capacità avranno prestazioni migliori rispetto ai concorrenti che utilizzano lo stesso software in modo meno sofisticato. La sola alfabetizzazione digitale non è sufficiente. I lavoratori hanno bisogno di quella che i ricercatori definiscono "agentic fluency", ovvero la capacità di delegare compiti complessi e articolati in più fasi.

L'aggiornamento del 20 gennaio al software Workspace di Google affronta un'altra sfida di misurazione. L'azienda ora mostra analisi complete sull'utilizzo, incluse le informazioni su quali team utilizzano le funzionalità e con quale frequenza, direttamente nei dashboard degli amministratori.

Questo cambiamento è importante. Trasforma la spesa in una categoria che i dipartimenti finanziari possono monitorare e verificare. Il cruscotto offre dati sull'utilizzo per supportare o confutare l'affermazione di un manager riguardo a un aumento dell'efficienza.

Five priorities for business leaders

Quali azioni dovrebbero intraprendere diversamente i dirigenti? Gli analisti del settore suggeriscono cinque priorità:

1. Stop confusing usage with value
2. Audit projects for task complexity rather than user counts
3. Implementare sistemi di tracciamento che colleghino l'utilizzo ai risultati aziendali
4. Prevedere budget per la riprogettazione dei flussi di lavoro anziché solo per l'acquisto di software
5. Ricerca sul 12% delle aziende che riportano reali guadagni finanziari.

I funzionari finanziari probabilmente avranno bisogno di una reporting uniforme sugli effetti profit-and-loss durante i prossimi tre mesi. Probabilmente ci sarà competizione tra i fornitori di software per rendere le loro tecniche di misurazione standard di settore. I regolatori potrebbero anche richiedere dati su quanto autonomamente operano questi sistemi e quali misure di sicurezza sono in atto.

Il messaggio di questo gruppo di studi è chiaro. La fase sperimentale è finita. Le aziende ora affrontano la pressione di dimostrare ritorni concreti sui propri investimenti.