La diffusione massiva dei modelli generativi di intelligenza artificiale ha generato numerosi interrogativi. Tuttavia, la domanda che attraversa i consigli di amministrazione non è più se adottare l’IA, ma come farlo generando valore per l’organizzazione.
L’attenzione si è spostata dalle enormi capacità dei modelli di IA alla trasformazione profonda dei processi, dei ruoli e dei modelli di business.
Nel 2025, l’IA è diventata un abilitatore trasversale di produttività, velocità decisionale e scalabilità operativa. Gli impatti reali si manifestano però solo nelle imprese che hanno ripensato governance, responsabilità e misurazione del valore.
Il restante panorama di imprese rischia di investire in Proof-of-Concept (PoC) poco utili o in iniziative tecnologiche senza un ritorno economico.
Indice degli argomenti
Adozione dell’IA nelle imprese: dal dilemma ‘se’ al ‘come’
Secondo il rapporto State of Smart Manufacturing 2025 di Rockwell Automation[1], ben il 95% delle aziende manifatturiere ha o prevede di investire in sistemi di IA nei prossimi cinque anni. Blake Moret, CEO di Rockwell, sintetizza così il momento che stiamo vivendo: “l’innovazione e la resilienza vanno di pari passo”.
Tuttavia, il cambiamento non è affatto semplice: lo dimostra uno studio condotto dal team di ricerca SAP Insights[2], secondo cui il 37% delle aziende italiane riconosce due grandi barriere. Da un lato la difficoltà di abbandonare gli attuali modelli di business, dall’altro l’esistenza di silos tra le funzioni aziendali, entrambi percepiti come un freno all’innovazione. Anche una ricerca del Boston Consulting Group (BCG) sull’adozione dell’IA conferma questa visione: nel 2024 il 74% delle aziende non ha ancora generato un valore tangibile derivante dall’uso dell’intelligenza artificiale. Questo aspetto preoccupa le imprese che, dopo anni di investimenti e progetti-pilota, non dimostrano di aver sviluppato competenze per andare oltre le PoC e generare valore.
Adozione dell’IA nelle imprese: investimenti alti, risultati non automatici
Per molte organizzazioni il tema non è più “provare” l’IA, ma renderla operativa con obiettivi chiari e misurabili. La distanza tra investimento e impatto dipende spesso da scelte di governance, responsabilità e capacità di prioritizzare i casi d’uso con maggior valore potenziale.
Quando l’innovazione incontra la resilienza operativa
Nel manifatturiero la pressione a innovare è evidente, ma l’adozione non coincide con il successo. La spinta agli investimenti può accelerare iniziative e programmi, mentre la creazione di valore richiede coerenza tra strategia e execution, inclusi ruoli decisionali e criteri di misurazione del ritorno.
Le barriere ricorrenti: silos e inerzia del modello di business
Tra i freni più citati emergono la difficoltà di superare i modelli esistenti e la frammentazione interna. In presenza di silos, anche progetti promettenti restano confinati, e l’IA rischia di diventare una somma di iniziative scollegate, senza una reale trasformazione organizzativa.
Dal laboratorio alla scala: trasformare funzioni chiave e processi
In passato le imprese vedevano l’IA come un vero e proprio esperimento tecnologico, da testare su piccoli casi d’uso e spesso con timore verso quella che sarebbe entrata nella quotidianità come tecnologia dirompente. Oggi, però, le aziende che vogliono sfruttare il valore dell’IA e mirano a risultati significativi in termini di costi e fatturato danno priorità alla trasformazione delle funzioni chiave rispetto a guadagni di produttività generalizzati. Questo implica la necessità di ripensare il modello di business dell’impresa.
Con l’adozione dell’intelligenza artificiale e la crescente disponibilità di dati, le imprese stanno evolvendo verso modelli sempre più data-driven, in cui la capacità di raccogliere, analizzare e monetizzare le informazioni rappresenta il principale vantaggio competitivo. In questo scenario, il successo aziendale dipende sempre più dall’abilità di adattarsi a un contesto in continua trasformazione, sfruttando la tecnologia per innovare e creare valore[3]. Le aziende leader che investono su progetti di IA sono quelle che non diluiscono i propri sforzi in numerosi progetti, ma si concentrano sulla profondità, con meno casi d’uso e con una previsione di un ROI due volte maggiore rispetto a chi ha una strategia più dispersiva[4].
Adozione dell’IA nelle imprese e nuovi ricavi: oltre l’efficienza interna
In alcune aziende, i modelli generativi hanno portato ad aumenti di ricavi reali. Uno studio accademico recente[5], in contesti di retail online, ha misurato aumenti nelle vendite del 16,3% grazie all’integrazione di IA generativa nei flussi di acquisto. Anche se si trattava di esperimenti, il risultato suggerisce che l’IA può ridurre gli attriti fra cliente e piattaforma, migliorare l’esperienza e trasformare quei miglioramenti in guadagni tangibili.
Dal punto di vista strategico, lo sfruttamento dell’IA e dei modelli di machine learning (ML) favorisce, da un lato, lo sviluppo di soluzioni data-driven in grado di produrre insight e analisi dettagliate dei processi e, dall’altro, permette di realizzare interfacce e servizi intelligenti, come chatbot e sistemi di raccomandazione, che interagiscono direttamente con i clienti o con le altre funzioni interne. Questa duplice valenza, interna ed esterna, trasforma radicalmente il modo in cui le imprese creano, catturano e distribuiscono valore. La capacità di trarre vantaggio dall’IA non si limita, infatti, all’ottimizzazione dei processi: comprende anche la creazione di nuovi mercati o segmenti basati sulla personalizzazione, sulle analisi in tempo reale e sull’automazione continua.
Il quadro italiano: potenziale economico, adozione e freni strutturali
Secondo un’analisi pubblicata da La Repubblica[6], l’impatto dell’IA sulla produttività delle aziende italiane potrebbe valere 115 miliardi di euro. Gli ingredienti essenziali per raggiungere questi obiettivi sono leadership, capacità di visione, investimenti su dati, competenze e modelli organizzativi.
Nel rapporto pubblicato da Confindustria si conferma questa tendenza. L’adozione dell’IA in Italia cresce nel 2024 e sale al 32%, soprattutto per quanto riguarda la produzione di documenti, ma aumenta anche la realizzazione di chatbot per l’assistenza interna ed esterna.
Figura 1: Fattori che potrebbero aumentare la competitività della sua azienda tramite l’IA nel 2025-2026 (INDAGINE SUGLI INVESTIMENTI REALIZZATI NEL 2024 e PREVISIONI PER IL 2025).
Tuttavia, se sull’analisi dell’impatto economico diretto ci sono incertezze, le imprese rispondenti percepiscono comunque l’IA come una leva teorica di competitività principalmente per l’efficienza operativa, l’ottimizzazione dei processi produttivi e l’automazione, nonché per un’analisi dati più potente. Dunque, le aziende faticano a stimare l’impatto dell’IA e individuare applicazioni concrete a causa dello skill gap interno e dei costi iniziali di investimento. In questo contesto, le soluzioni potrebbero essere rappresentate da una formazione settoriale mirata, consulenza tecnica e supporto di rappresentanza per ottenere incentivi economici, strumenti ritenuti essenziali per superare le barriere all’adozione dell’IA.
Adozione dell’IA nelle imprese: dati, convergenza e trasformazione dei mercati
Nel frattempo, non solo l’IA ha assunto un ruolo sempre più rilevante in campi come la ricerca scientifica, la medicina e la robotica, ma è divenuta anche un pilastro della trasformazione digitale in atto nelle imprese e nei mercati globali. Come osserva The European House – Ambrosetti[7], l’adozione di soluzioni di IA sta ridefinendo processi, modelli di consumo e perfino strategie politiche, in un’ottica di progressiva convergenza tra analisi predittiva, automazione delle attività operative e supporto alle decisioni manageriali.
In questo senso, l’IA non si limita a sostituire compiti manuali con procedure automatizzate: la sua vera forza consiste nel fornire insight, valore aggiunto e opportunità di innovazione nei più svariati settori, dall’industria manifatturiera al marketing, fino alla logistica e ai servizi finanziari. Un elemento decisivo in questa evoluzione è rappresentato dalla grande quantità di dati oggi disponibili, frutto di fenomeni come la diffusione dei social media, dei sensori e dei dispositivi Internet-of-Things.
Note
[1] https://www.ansa.it/sito/notizie/economia/business_wire/2025/06/03/il-95-delle-aziende-manifatturiere-investe-nellintelligenza-artificiale-per-affrontare-lincertezza-e-accelerare_09cb8323-84e6-42d9-9105-0ddfa9163305.html?utm
[2] https://news.sap.com/italy/2023/10/secondo-uno-studio-sap-il-37-delle-aziende-italiane-riconosce-la-difficolta-di-abbandonare-gli-attuali-modelli-di-business-come-freno-allinnovazione/
[3] Teece, D.J. (2010), “Business Models, Business Strategy and Innovation”, Long Range Planning, 43(2–3): 172–194.
[4] https://www.bcg.com/publications/2025/closing-the-ai-impact-gap?
[5] Fang, L., Yuan, Z., Zhang, K., Donati, D., & Sarvary, M. (2025). Generative AI and Firm Productivity: Field Experiments in Online Retail. arXiv preprint arXiv:2510.12049.
[6] https://www.repubblica.it/dossier/economia/innova-italia/2025/05/08/news/la_sfida_dell_ia_per_le_aziende_italiane_l_impatto_sulla_produttivita_vale_115_miliardi_di_euro-424173254/?
[7] The European House – Ambrosetti & Microsoft (2023). AI 4 Italy: Impatti e prospettive dell’Intelligenza Artificiale Generativa per l’Italia e il Made in Italy.
