Genai: Solo il 5% dei progetti genera impatto reale, lo rivela il MIT

A scatenare questo terremoto finanziario è un report pubblicato dal Massachusetts Institute of Technology (Mit), intitolato “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025”. Lo studio mette in luce un divario preoccupante tra gli ingenti investimenti in Ia e i risultati concreti ottenuti dalle aziende.

Secondo i dati raccolti dal Mit, solo il 5% dei progetti basati sull’Ia generativa riesce a superare la fase di sperimentazione e a generare un impatto misurabile sui bilanci aziendali. La restante parte, pari al 95%, resta intrappolata in progetti pilota, privi di una strategia a lungo termine e di un’integrazione efficace con i processi aziendali esistenti.

Questo annuncio ha generato un’immediata reazione negativa sui mercati finanziari, con vendite massicce di titoli tecnologici e il diffondersi del timore di una possibile “bolla” speculativa nel settore dell’Ia. Le aziende che hanno investito pesantemente in questa tecnologia si trovano ora sotto pressione, chiamate a dimostrare il reale valore dei loro investimenti.

Il rapporto del Mit analizza nel dettaglio le ragioni di questo fallimento, individuando una serie di fattori critici. In primo luogo, il rapporto si concentra sulla cosiddetta Ia generativa, una branca specifica dell’Ia che, sebbene promettente, è ancora in una fase di sviluppo iniziale.

Inoltre, il report sottolinea l’importanza cruciale di una strategia ben definita e di un approccio collaborativo nell’implementazione dell’Ia. Le aziende che coinvolgono università, centri di ricerca e fornitori specializzati hanno maggiori probabilità di successo.

Un ulteriore elemento da considerare è la diversa velocità di adozione dell’Ia nei vari settori economici. Settori come la sanità, l’energia e i servizi finanziari si muovono con maggiore cautela, mostrando un impatto strutturale più contenuto rispetto a settori come la tecnologia e i media. Questo suggerisce che il potenziale dell’Ia è ancora in gran parte inesplorato in alcuni ambiti.

Metodologia e cause del divario

Il report “The GenAI Divide” ha utilizzato una metodologia rigorosa per giungere alle sue conclusioni. Sono state analizzate 300 implementazioni pubbliche di Ia, condotto un sondaggio su 350 dipendenti e realizzate 150 interviste con leader aziendali. Questa vasta mole di dati ha permesso di individuare le cause principali del divario tra investimenti e risultati.

Uno dei problemi fondamentali è il cosiddetto “gap di apprendimento“, che riguarda sia gli strumenti di Ia che le organizzazioni che li utilizzano. In altre parole, le aziende faticano ad integrare efficacemente l’Ia nei loro processi di lavoro.

Aditya Challapally, autore principale del report, ha spiegato che strumenti generici come ChatGPT, pur essendo flessibili e utili per i singoli, non si adattano facilmente ai flussi di lavoro aziendali. Inoltre, si è riscontrato un disallineamento nell’allocazione delle risorse: la maggior parte dei budget per l’Ia generativa viene destinata a strumenti di vendita e marketing, mentre il maggiore ritorno sull’investimento si otterrebbe automatizzando le attività di back-office, riducendo i costi di consulenza e ottimizzando le operazioni.

L’implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale su misura per le aziende incontra sovente ostacoli legati all’integrazione nei processi operativi, alla mancanza di apprendimento contestuale e alla scarsa adattabilità. Si stima che il 60% delle aziende valuti questi sistemi, ma solo il 20% arriva a testarli e appena il 5% li porta in produzione.

Contemporaneamente, si sta sviluppando una sorta di “economia sommersa” dell’IA, con impiegati che adottano autonomamente strumenti di intelligenza artificiale personali, al di fuori dei canali ufficiali aziendali. Questo fenomeno evidenzia la necessità di una governance più strutturata dell’Ia all’interno delle organizzazioni.

Reazioni del mercato e strategie alternative

La pubblicazione del report del Mit ha scatenato un’ondata di vendite sui titoli tecnologici, con analisti che temono una possibile “bolla” speculativa nel settore dell’Ia. Titoli come Palantir, Nvidia e Oracle hanno subito forti ribassi a Wall Street, mentre in Europa si sono registrati cali per aziende come STMicroelectronics, Infineon e ASML.

A rafforzare i timori di una bolla è intervenuto anche Sam Altman, Ceo di OpenAI, che ha avvertito: “Gli investitori sono troppo entusiasti? Secondo me, sì. Alcuni investitori perderanno molti soldi”. Tuttavia, Altman ha aggiunto che, nel complesso, il valore dell’Ia per la società sarà enorme, sottolineando la necessità di affrontare il settore con cautela.

Di fronte a questa incertezza, gli investitori dovrebbero adottare un approccio più cauto e diversificato. Invece di puntare esclusivamente sulle aziende che promettono rivoluzioni basate sull’Ia, è consigliabile valutare:

• Aziende che integrano l’Ia in modo strategico: Concentrarsi su aziende che utilizzano l’Ia per migliorare i processi esistenti, ridurre i costi e aumentare l’efficienza, piuttosto che inseguire soluzioni futuristiche e non testate.
• Settori con potenziale inespresso: Esplorare settori come la sanità e l’energia, dove l’Ia potrebbe avere un impatto significativo nel lungo termine.
• Fornitori di infrastrutture Ia: Considerare investimenti in aziende che forniscono l’hardware, il software e i servizi necessari per implementare soluzioni Ia.
• Approccio Value Investing: Identificare aziende tecnologiche sottovalutate che hanno una solida base e un potenziale di crescita a lungo termine, indipendentemente dalle mode del momento.

In questo contesto, è fondamentale che le aziende adottino un approccio collaborativo, stringendo partnership con università, centri di ricerca e fornitori specializzati. Questo aumenta significativamente le probabilità di successo nell’implementazione dell’Ia.

Ripensare gli investimenti in tecnologia

Il report del Mit rappresenta un campanello d’allarme per le aziende e gli investitori che puntano sull’Intelligenza Artificiale. La corsa all’Ia generativa ha portato a investimenti massicci, ma i risultati finora sono stati deludenti. È tempo di ripensare le strategie e di adottare un approccio più pragmatico e focalizzato sul valore reale che l’Ia può generare.

Invece di inseguire soluzioni futuristiche e non testate, è necessario concentrarsi sull’integrazione dell’Ia nei processi aziendali esistenti, con l’obiettivo di migliorare l’efficienza, ridurre i costi e creare nuovi vantaggi competitivi. È fondamentale, inoltre, allocare le risorse in modo più oculato, privilegiando le aree in cui l’Ia può generare il maggiore ritorno sull’investimento.

La chiave del successo non è investire a tutti i costi nell’Ia, ma capire come utilizzarla in modo intelligente e strategico per raggiungere obiettivi specifici. Le aziende che sapranno fare questo avranno un vantaggio competitivo significativo nel mercato del futuro.

Non dimentichiamoci che il 95% delle aziende che non ottengono ritorni dai propri investimenti nell’ Ia generativa non significa necessariamente che l’Ia non abbia valore, ma che il suo valore non è stato ancora pienamente realizzato e capitalizzato. La sfida è capire come sbloccare questo potenziale.

L’intelligenza artificiale rappresenta una delle tecnologie più promettenti del nostro tempo, ma è fondamentale affrontarla con un approccio critico e consapevole. L’entusiasmo irrazionale può portare a investimenti sbagliati e a delusioni. Solo un’attenta analisi e una strategia ben definita possono garantire il successo nel lungo termine.

Amici, il report del Mit ci ricorda un principio fondamentale dell’economia e della finanza: il rendimento di un investimento è direttamente proporzionale al rischio che si è disposti a correre. Investire in tecnologie innovative come l’Ia può portare a grandi guadagni, ma comporta anche un elevato livello di incertezza. Per questo è importante diversificare il proprio portafoglio e non concentrare tutti i propri investimenti in un unico settore.
Un concetto più avanzato da tenere presente è quello dell’efficienza del mercato. Secondo questa teoria, i prezzi degli asset finanziari riflettono già tutte le informazioni disponibili. Questo significa che è molto difficile ottenere profitti superiori alla media semplicemente seguendo le mode del momento. Per avere successo, è necessario avere una visione originale e identificare opportunità che gli altri non vedono.

Riflettete: cosa vi ha spinto a considerare l’Ia come un’opportunità d’investimento? Avete fatto le vostre ricerche o vi siete lasciati trasportare dall’entusiasmo generale? Ricordate, la finanza è una disciplina complessa che richiede studio, analisi e una buona dose di scetticismo.