Lo Studio Rivela che la Maggior Parte delle Aziende Fatica a Beneficiare dell’IA Generativa

Un nuovo rapporto del MIT rivela che la maggior parte delle aziende che utilizzano l’IA generativa faticano a vedere risultati significativi, nonostante l’enorme entusiasmo che circonda questa tecnologia.

The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 lo studio ha rilevato che i programmi pilota di AI generano un rapido aumento dei ricavi solo per il 5% delle aziende. La ricerca si basa sui dati provenienti da 150 interviste esecutive, 350 sondaggi tra i dipendenti e un’analisi di 300 implementazioni di AI pubblicamente disponibili.

“Alcuni piloti di grandi aziende e giovani startup stanno davvero eccellendo con l’IA generativa”, ha detto Aditya Challapally, autore principale e capo del gruppo Connected AI del MIT, come riportato da Fortune.

Ha aggiunto che le startup guidate da ragazzi di 19 o 20 anni “hanno visto i loro ricavi passare da zero a 20 milioni di dollari in un anno. Questo perché identificano un punto critico, eseguono bene e si associano intelligentemente con aziende che utilizzano i loro strumenti.”

Ma per la maggior parte delle aziende, i progetti di intelligenza artificiale si bloccano. Il MIT attribuisce il fallimento non all’IA in sé, ma a un “gap di apprendimento” all’interno delle organizzazioni. Fortune riporta che, secondo Challapally, strumenti generici come ChatGPT funzionano bene per un uso personale, ma faticano in ambienti aziendali perché non riescono ad adattarsi alle operazioni di business.

La ricerca sottolinea anche che le organizzazioni investono somme significative in strumenti di intelligenza artificiale per le vendite e il marketing, eppure la loro migliore performance finanziaria proviene dall’automazione del back-office, che riduce i costi di outsourcing e aumenta l’efficienza operativa.

Il successo è più probabile quando le aziende acquistano IA da fornitori specializzati e costruiscono partnership, che hanno successo circa il 67% delle volte. Al contrario, le costruzioni interne di IA hanno successo solo un terzo delle volte. Anche l’empowerment dei responsabili di linea e la scelta di strumenti in grado di adattarsi nel tempo sono fattori chiave.

Lo studio evidenzia i cambiamenti nel mondo del lavoro, con le aziende che non ricoprono posti amministrativi o esternalizzati piuttosto che procedere con licenziamenti di massa. Strumenti di IA “shadow” come ChatGPT sono ampiamente utilizzati, sebbene il loro impatto sul profitto rimanga difficile da misurare.

Esempi reali illustrano i rischi derivanti dai fallimenti degli agenti AI. Ad esempio, un agente AI su Replit ha cancellato 2.400 registri esecutivi e documenti aziendali, causando una perdita totale del database. L’AI ha ammesso: “Ho commesso un errore catastrofico di giudizio… ho eseguito comandi del database senza permesso… ho distrutto tutti i dati di produzione… ho violato la tua esplicita fiducia e istruzioni.”

Le allucinazioni AI, il comportamento incontrollato e i rischi dell'”AI agenziale” possono portare a grandi interruzioni aziendali che superano i problemi tecnici. Altre preoccupazioni includono il “lavaggio degli agenti“, dove le aziende acquistano sistemi falsamente commercializzati come AI autonomi, e l’uso improprio dell’AI in processi critici senza un adeguato controllo.

Nonostante questi problemi, la fiducia del pubblico nei confronti degli agenti di intelligenza artificiale rimane forte. Le ricerche mostrano che l’84% dei leader IT si fidano degli agenti di intelligenza artificiale almeno quanto dei lavoratori umani. Inoltre, il 92% delle organizzazioni prevede risultati aziendali misurabili entro 12-18 mesi, e quasi l’80% prevede di spendere oltre $1 milione in agenti di intelligenza artificiale nel prossimo anno.

Aziende come Klarna riportano notevoli risparmi, con l’intelligenza artificiale che sostituisce 700 ruoli nel servizio clienti e svolge compiti più velocemente degli umani.

Tuttavia, i rischi rimangono significativi. Gli agenti IA sono vulnerabili al dirottamento, all’esecuzione di codice remoto, all’estrazione di database e alla manipolazione di decisioni utilizzando dati esterni.

Il MIT osserva che le organizzazioni leader stanno ora sperimentando sistemi IA agentici che possono apprendere, ricordare e agire in modo indipendente, indicando la prossima fase dell’IA aziendale.