Perché l’adozione dell’IA nelle imprese corre più veloce dei risultati misurabili

Un’azienda può distribuire strumenti di intelligenza artificiale a migliaia di persone e continuare a non sapere se l’investimento si ripaga. Contare gli utenti è relativamente semplice; collegare tutti i costi a un miglioramento verificabile del lavoro lo è molto meno. Le indagini del 2026 descrivono soprattutto questa difficoltà di misurazione, non dimostrano che l’IA sia incapace di produrre valore.232534

Cosa dicono i numeri, senza confonderli

Secondo Flexera, solo il 31% delle organizzazioni ha una visione accurata della spesa per software di IA; il 59% afferma che la spesa per IA ritenuta sprecata è aumentata nell’ultimo anno.34 In un’indagine di Battery Ventures su 100 dirigenti tecnologici, il 94% riferisce che la propria organizzazione non ha un metodo uniforme, valido per tutta l’azienda, per valutare il ritorno sull’investimento (ROI). Solo il 16% dichiara un ROI positivo in più della metà dei propri progetti di IA.23

Anche i budget sono sotto pressione: nell’indagine di Futurum relativa alla seconda metà del 2026, il 46,9% degli intervistati segnala una spesa per IA superiore al previsto, contro il 5,6% che riferisce una spesa inferiore.33 Le tre rilevazioni riguardano campioni e indicatori diversi — visibilità dei costi, sprechi percepiti, rendimento dei progetti e scostamenti dal budget — e non vanno sommate in un unico «tasso di fallimento» dell’IA.

Il divario tra utilizzo e valore

Una licenza acquistata, un utente attivo o un progetto pilota completato non equivalgono a un beneficio economico. Per valutarlo servono un punto di partenza, un risultato concordato — per esempio un servizio più rapido o un lavoro di qualità migliore — e il confronto con il costo complessivo di gestione. KPMG rileva che la maggior parte delle organizzazioni non dispone ancora di una visione completa e in tempo reale dei costi operativi dell’IA, pur avendo introdotto strumenti di monitoraggio e procedure di approvazione.19

Nell’indagine globale di KPMG, le organizzazioni con piena visibilità di quei costi dichiarano più spesso un ROI consolidato rispetto a quelle che ne sono prive: 15% contro 3%. È una correlazione, non la prova che la sola visibilità generi rendimenti.25

La misurazione richiede anche di ripensare i processi. Il responsabile della tecnologia di Bank of America indica fra le priorità la trasformazione delle attività dall’inizio alla fine, il riutilizzo delle soluzioni, la governance e il ROI.14 Nel frattempo, un’indagine riportata da CIO rileva che il 61% delle organizzazioni ha sospeso, rinviato, ridimensionato o abbandonato iniziative di ammodernamento dei sistemi informatici nei due anni precedenti. Lo spostamento di risorse verso l’IA è una delle pressioni segnalate, ma il dato non dimostra che abbia causato ogni rinvio.18

Per l’IA agentica — sistemi progettati per svolgere sequenze di attività con un certo grado di autonomia — diventa ancora più importante tenere chiari costi, valore atteso e controlli sui rischi. Nel 2025 Gartner ha previsto che oltre il 40% dei progetti di questo tipo sarebbe stato cancellato entro la fine del 2027, citando fra le ragioni costi crescenti, valore aziendale poco chiaro e controlli inadeguati. Si tratta di una previsione, non di un tasso di cancellazione osservato nel 2026.51

Cosa insegna Bank of America

Bank of America afferma di aver reso disponibili strumenti di IA a circa 200.000 dipendenti e di aver registrato un miglioramento della produttività nella programmazione di circa 15–20% fra i suoi 19.000–20.000 sviluppatori.34 Quest’ultimo è un risultato legato a un’attività specifica e quindi più utile, per valutare il valore, del solo numero di persone raggiunte dagli strumenti. Un dirigente della banca ha indicato proprio nel lavoro tecnologico, come la programmazione, i benefici finora più chiaramente misurabili.1

La banca ha inoltre stimato circa 800 milioni di dollari di benefici a fronte di 400 milioni di costi. Sono stime della direzione, non una verifica indipendente della redditività di ogni singolo impiego dell’IA.2

Per capire se un progetto merita di essere esteso, la domanda pratica è: quale attività migliora, di quanto e a quale costo totale? Un responsabile identificato, una misura prima e dopo l’introduzione dello strumento, un conto completo dei costi e verifiche su qualità e rischi aiutano a rispondere. La diffusione dovrebbe seguire benefici che resistono a questa verifica, non il semplice aumento degli utilizzi.192325