L'IA è diventata uno standard aziendale, ma l'adozione di massa non ha garantito il successo di massa. Ecco perché così tante aziende stanno lottando per trasformare il hype in valore misurabile e cosa spiega le ragioni del fallimento dell'adozione di AI nel 2025. AI has become a corporate standard, but mass adoption hasn’t guaranteed mass success. Here’s why so many enterprises are struggling to turn hype into measurable value and what explains AI adoption failure reasons in 2025. AI is everywhere, but not everyone is happy AI è ovunque, ma non tutti sono felici Nel 2025, l'intelligenza artificiale nel business 2025 non è più un esperimento audace, è una linea di base. L’adozione dell’IA nelle imprese nel 2025 ha raggiunto circa il 78-80% delle aziende che utilizzano l’IA in almeno una funzione aziendale.In carta, sembra una vittoria: la tecnologia che una volta viveva nei laboratori di ricerca e nelle start-up è diventata incorporata nelle imprese globali. Tendenze tecnologiche di McKinsey Outlook 2025 Tendenze tecnologiche di McKinsey Outlook 2025 Ma i numeri nascondono una verità più dura.Per la maggior parte delle aziende, l'intelligenza artificiale ha portato la frustrazione piuttosto che la trasformazione - le bollette per le infrastrutture continuano ad aumentare, i rendimenti rimangono modesti e innumerevoli piloti rimangono bloccati nei test.Alcuni esperimenti sono silenziosamente scaffalati, altri sono intrappolati in infinite correnti di "prova del concetto", e molti dirigenti sono lasciati a mettere in discussione se l'intelligenza artificiale è un vero driver della crescita o solo un'altra linea di spesa. Questo articolo esplora entrambi i lati dell'equazione: dove l'IA ha fornito risultati misurabili, dove non ha rispettato le aspettative e quali sono le sfide di implementazione dell'IA aziendale che rimangono per le aziende che si sovrappongono o si fermano. Beyond the headlines: adoption doesn’t equal impact Al di là dei titoli: l’adozione non ha un impatto uguale Quasi l’80% delle aziende globali ha adottato qualche forma di intelligenza artificiale nelle loro operazioni.Le banche implementano modelli per la rilevazione delle frodi, i rivenditori sperimentano raccomandazioni personalizzate, le aziende logistiche testano la pianificazione della domanda predittiva. Ma l’adozione non è lo stesso che l’impatto.Per ogni azienda che incorpora l’IA nei suoi flussi di lavoro, decine di persone lo trattano come un’innovazione “checkbox” – buono per i comunicati stampa, meno per i risultati.Troppi piloti AI non sono una strategia; sono teatro per gli azionisti. Questo spiega perché le aziende falliscono con l’IA: molti progetti non vanno mai oltre la prova del concetto perché l’integrazione nei sistemi legati si rivela troppo costosa o politicamente difficile. Il risultato è un paradosso: le aziende corrono per dichiarare leadership AI, ma molti hanno poco da mostrare al di là dei piloti e della copertura della stampa.L'adozione reale richiede più di un modello in una scatola di sabbia.Chiede un cambiamento strutturale - pipeline di dati, governance, formazione dei dipendenti e, soprattutto, una volontà di ripensare i flussi di lavoro invece di semplicemente automatizzarli. The first wave of disappointment: when ROI doesn’t add up La prima ondata di delusione: quando il ROI non si aggiunge Se l'adozione era la parte facile, la monetizzazione si è rivelata molto più intricata.Molte aziende stanno ora affrontando la prima ondata di delusione dell'IA: il divario tra aspettative ambiziose e modesti rendimenti finanziari. Il problema inizia spesso con l'infrastruttura.La formazione e la distribuzione di grandi modelli sono costosi, e i costi non finiscono con le GPU.Le aziende devono mantenere ambienti cloud ad alta larghezza di banda, gestire pipeline dati, raffinare i modelli su set di dati proprietari e assumere talenti di ingegneria scarsi.Questi strati nascosti di complessità si aggregano rapidamente. Gli investimenti globali in infrastrutture di intelligenza artificiale potrebbero raggiungere i 3-4 trilioni di dollari entro il 2030.Per molte organizzazioni, la spesa anticipata da sola è sufficiente a sopraffare qualsiasi ROI a breve termine. di Reuters di Reuters I dirigenti spesso si aspettano che l’intelligenza artificiale porti risultati nello stesso orizzonte di una campagna di marketing o di un nuovo lancio di prodotti – mesi, non anni.Tuttavia, il pagamento dell’intelligenza artificiale è più simile alla modernizzazione di ERP o alla migrazione cloud: a lungo termine, cumulativa e altamente dipendente dalla disciplina di esecuzione. Questa incoerenza ha lasciato molte aziende intrappolate nel limbo. hanno investito pesantemente in GPU, licenze e consulenti, ma senza ristrutturare i flussi di lavoro o allineare gli incentivi, la tecnologia si trova inutilizzata. Invece di essere una forza trasformativa, l'IA diventa solo un altro elemento di linea nel budget IT - costoso, complesso e politicamente sensibile. L’intelligenza artificiale non fallisce perché la matematica è sbagliata. fallisce perché l’attività lo è. Questi sono i problemi di implementazione più comuni: dati deboli, metriche non chiare, scarsa integrazione e orizzonti di ROI irrealistici. Where AI actually works: from copilots to supply chains Dove funziona l’IA: dai copiloti alle catene di approvvigionamento In mezzo alla delusione, alcune aziende stanno silenziosamente dimostrando che l'IA può fornire risultati misurabili - quando viene applicato con precisione.Le storie di successo condividono un modello: l'integrazione nei flussi di lavoro principali, i KPIs chiari e la scala che trasforma i guadagni incrementali in grandi rendimenti. Uno degli esempi più visibili è Incorporando il Copilot direttamente in Office e Windows, Microsoft ha evitato la trappola di strumenti di intelligenza artificiale “opzionali” che richiedono cambiamenti comportamentali.Invece, ha esteso le capacità all’interno delle applicazioni che i dipendenti usano già quotidianamente – Word, Excel, Outlook.Il risultato è l’adozione su scala: le aziende Fortune 500 stanno implementando Copilot non come novità, ma come linea di base per la produttività. di Microsoft di Microsoft Un altro esempio proviene da La società ha riferito che la sua iniziativa Self-Healing Inventory ha risparmiato oltre 55 milioni di dollari in totale utilizzando l’intelligenza artificiale per ottimizzare la logistica, ridurre i rifiuti e prevedere la domanda in modo più accurato.A differenza dei chatbots sperimentali o dei piloti unici, questa iniziativa mira al nucleo delle operazioni di Walmart – inventario e spedizione.L’effetto di scala è chiaro: anche piccoli guadagni di efficienza, quando applicati in migliaia di negozi, aggiungono fino a decine di milioni di dollari. La catena di fornitura globale di Walmart La catena di fornitura globale di Walmart Il filo comune tra Microsoft e Walmart non sono gli algoritmi all'avanguardia; è l'allineamento aziendale. entrambi i casi illustrano che l'IA funziona meglio in processi ad alto volume, ripetibili dove i guadagni di produttività sono facili da misurare. L'automazione di piccoli compiti come la redazione di e-mail o l'aggiustamento degli orari di consegna può sembrare incrementale, ma su scala aziendale, queste efficienze si combinano in un serio ROI.Le aziende che comprendono questa distinzione stanno trasformando l'IA da un centro costi in un driver di valore - non in teoria, ma nelle relazioni trimestrali sui guadagni. When AI underdelivers: pilots, promises, and regulatory walls Quando l'IA sottoscrive: piloti, promesse e muri normativi Per ogni storia di successo di Microsoft o Walmart, ci sono storie di avvertimento di intelligenza artificiale aziendale che non sono riuscite a soddisfare le aspettative. Questi casi di solito non fanno titoli, ma all'interno delle sale dei consigli alimentano lo scetticismo e il congelamento del budget. Considerate JPMorgan. La banca ha investito molto in AI per il trading e la gestione del rischio, e la governance intorno alla spiegabilità e alla conformità è diventata una preoccupazione centrale. JPMorgan mantiene una struttura di Model Risk Governance per garantire che le sue applicazioni AI / ML soddisfino gli standard etici, normativi e di trasparenza. Mentre la banca non ha confermato pubblicamente le cancellazioni di progetti su larga scala nel trading, la complessità della regolamentazione e la necessità di modelli interpretabili stanno chiaramente limitando il modo in cui alcune iniziative AI sono progettate e scalate. Il GPT Einstein di Salesforce offre un altro esempio: commercializzato come la prossima frontiera della gestione delle relazioni con i clienti, ha promesso di rivoluzionare i flussi di lavoro delle vendite con l'intelligenza artificiale generativa.Ma un anno dopo la distribuzione, i risultati sono misti: alcuni piloti, come le operazioni di servizio di Gucci, segnalano un aumento dell'efficienza fino al 30%, mentre molte aziende vedono solo miglioramenti incrementali come schemi di posta elettronica più veloci o note di chiamata più lisce. I clienti stanno anche sperimentando “affaticamento decisionale” e mettendo in discussione il ROI, sollevando preoccupazioni scomode per i clienti che pagano le tasse di licenza premium. di Barron di Barron I limiti di conformità in materia di finanza, la resistenza culturale nei team di vendita o le misure di ROI non chiare si allontanano dalle grandi promesse fatte al lancio. La lezione è sobria: l’IA non è un motore di crescita universale.Alcuni domini – specialmente quelli vincolati dalla regolamentazione o dipendenti dalla fiducia umana – resistono all’automazione, non importa quanto potente sia il modello. Corporate AI in 2025: wins and misses L'intelligenza artificiale aziendale nel 2025: vincite e perdite Company Use Case Outcome Lesson Microsoft Copilot in Office/Windows Mass adoption, Fortune 500 use Embed AI in daily workflows Walmart Supply chain logistics Over $55M in total savings reported Scale amplifies small gains JP Morgan AI in trading Constrained by regulation and explainability requirements Compliance caps ambition Salesforce Einstein GPT in CRM Mixed results: up to 30% gains in some pilots, modest improvements in others Not every workflow benefits equally di Microsoft Copilot in Office/Windows Adozione di massa, utilizzo Fortune 500 Incorporare AI nei flussi di lavoro quotidiani di Walmart Logistica della supply chain Più di 55 milioni di dollari in risparmi totali Scala amplifica piccoli guadagni di JP Morgan Chi nel commercio Limitato da requisiti di regolamentazione e spiegabilità L’ambizione della Cappella Salesforza Einstein GPT in CRM Risultati misti: guadagni fino al 30% in alcuni piloti, miglioramenti modesti in altri Non tutti i flussi di lavoro beneficiano allo stesso modo Final lessons: barriers to adoption and risks of refusal Ultime lezioni: ostacoli all'adozione e rischi di rifiuto La storia mista dell’intelligenza artificiale aziendale lascia i leader di fronte a un dilemma: spingere avanti nonostante i fallimenti, o trattenere fino a quando la tecnologia matura. Entrambe le scelte comportano rischi, ma il bilancio è inclinato verso l’adozione – non perché sia facile, ma perché il costo di stare in piedi potrebbe ancora essere più alto. Le barriere all'adozione rimangono formidabili.La prima è la carenza globale di potenza computazionale - in particolare le GPU e altri hardware ottimizzati per l'IA. La domanda ha spinto i prezzi a livelli record, scatenando guerre di offerta e lasciando le imprese ad affrontare lunghi tempi di attesa per la consegna. Anche i fornitori di cloud, una volta trattati come una risorsa infinita, stanno ora razionando l'accesso a infrastrutture specializzate di AI. L'intelligenza artificiale di successo non è una funzione di bolt-on; richiede il trasporto di dati, l'applicazione della governance e la garanzia della sicurezza. i sistemi legati spesso non possono supportare queste richieste, costringendo le aziende a programmi costosi di modernizzazione prima di vedere qualsiasi ricompensa AI. Il fattore umano è altrettanto pressante.I dipendenti si preoccupano di essere sostituiti, di resistere a nuovi flussi di lavoro o di non avere le competenze necessarie per collaborare efficacemente con i sistemi di intelligenza artificiale. E infine, il regolamento che Introduce obblighi rigorosi di conformità, mentre i progetti di legislazione degli Stati Uniti segnalano una sorveglianza simile.Queste regole mirano a proteggere gli utenti e i mercati, ma rallentano anche la distribuzione, in particolare nei settori della finanza, della sanità e di altri settori sensibili. Noi agiamo Noi agiamo Tuttavia, concentrarsi solo su questi ostacoli manca l'altra metà dell'equazione: i rischi di rifiuto. Le aziende che scelgono di ignorare l'IA potrebbero trovarsi accumulando debiti tecnici, aggrappandosi a flussi di lavoro obsoleti mentre i concorrenti scalano l'efficienza. Proprio come le aziende che hanno rifiutato Internet negli anni '90 o il cloud computing negli anni '2010 hanno perso terreno, quelle che si trovano fuori dall'IA rischiano svantaggi permanenti. È lo stesso modello che abbiamo visto dopo il crollo del dot-com: centinaia di start-up sono scomparse, ma i sopravvissuti - Amazon, Google, eBay - hanno definito il prossimo decennio. La conclusione equilibrata è chiara. l’adozione di AI è confusa, costosa e incerta – ma scegliere completamente è ancora più rischioso. I vincitori non saranno necessariamente i primi movimenti o i maggiori spenditori, ma quelli che combinano l’adozione disciplinata con una strategia a lungo termine. Il successo non sta nel perseguire il hype, ma nella costruzione di resilienza: modernizzare le infrastrutture, preparare i team e allineare le implementazioni di AI ai principali obiettivi aziendali. Conclusion Conclusione I numeri raccontano una storia paradossale: quasi otto aziende su dieci utilizzano ora l'IA, tuttavia la stragrande maggioranza dei piloti generativi di AI - fino al 95% - forniscono poco o nessun ROI misurabile. Il suo impatto dipende meno dal potere del modello che dalla disciplina aziendale: integrarsi nei flussi di lavoro principali, allinearsi con obiettivi misurabili e preparare le persone e i sistemi per un cambiamento duraturo. Ciò lascia una domanda aperta al dibattito: se la maggior parte delle organizzazioni è delusa oggi, cosa separerà in ultima analisi i vincitori a lungo termine - tecnologia superiore, strategia più nitida, o semplicemente la pazienza di vedere la promessa di AI?
