OPScogito

La scena

In quasi ogni grande azienda, oggi, esiste una slide. Si chiama AI Journey, oppure AI Roadmap: cambia il nome, non la sostanza. Ci sono delle frecce. C’è una timeline. C’è, da qualche parte, la parola “abilitare”. La slide viene mostrata periodicamente al consiglio che annuisce, sollevato di non essere rimasto indietro.

Poi c’è la demo. La demo funziona sempre. Funziona perché è fatta per funzionare: un caso scelto con cura, dati puliti, un piccolo applauso. Dopo la demo parte il progetto pilota, e il progetto pilota — nella grande maggioranza dei casi — muore qualche mese dopo senza che nessuno ne dichiari ufficialmente la morte.

La regola del 5%

Non è un’impressione. La scorsa estate il MIT, in un rapporto del progetto NANDA, ha provato a misurarlo: su oltre trecento implementazioni reali, il 95% non ha prodotto alcun effetto sul conto economico. Trenta, quaranta miliardi di dollari spesi. Un cinque per cento che arriva a contare davvero qualcosa. Sulla significatività statistica di un campione non troppo numeroso si può obiettare, ma quel numero non viaggia da solo.

McKinsey, negli stessi mesi, ha sentito quasi duemila aziende in più di cento paesi: l’88% dichiara di usare l’AI, solo il 6% riesce a ricondurle un impatto serio sui margini. Un altro studio di BCG, su 1250 imprese, isola un 5% che chiama “future-built”.

Tre indagini, tre metodi diversi, lo stesso numero che ritorna: cinque, sei aziende su cento. Il resto recita.

Vale la pena fermarsi su cosa dicono davvero questi dati, perché la lettura facile è quella sbagliata. Non dicono che le aziende non abbiano adottato l’AI: l’hanno adottata quasi tutte. Dicono che adottarla, da sola, non è bastato. Quel 95% non è fatto di pigri che non si sono mossi. È fatto di aziende che hanno comprato licenze, avviato progetti, assunto persone con “AI” nel titolo, e si sono ritrovate esattamente dove erano prima, con qualche costo in più.

Il paradosso

La spiegazione comoda è che abbiano scelto male gli strumenti. Quasi mai è così. Il problema è più scomodo: nella maggior parte dei casi l’AI è stata appoggiata sopra un processo che esisteva già, lasciandolo intatto. Si prende il modo in cui una certa cosa si faceva, lo si fa fare più in fretta a un modello, e lo si chiama innovazione. Ma se quel processo era una cattiva idea, adesso è una cattiva idea più veloce. L’intelligenza artificiale non corregge la disfunzione di un’organizzazione. La moltiplica.

C’è perfino un paradosso dentro al paradosso. Mentre i progetti ufficiali si arenano, le stesse persone, alle loro scrivanie, aprono ChatGPT o strumenti simili e ne ricavano un vantaggio concreto, solo che lo fanno per conto proprio, senza che l’azienda lo veda, lo governi o lo trasformi in qualcosa di strutturale. Il MIT lo chiama “shadow AI economy”. Il valore c’è. Semplicemente scorre sotto il pavimento dell’organizzazione, mentre al piano di sopra si recita la trasformazione.

Riscrivere il copione

Il teatro, va detto, è razionale. Cambiare sul serio un modello di business è lento, costa, fa arrabbiare le persone, e i risultati si vedono dopo, magari alla fine del mandato di chi quel cambiamento dovrebbe deciderlo. Metterlo in scena, invece, è rapido: accontenta il consiglio, rassicura il mercato, fa sembrare moderni proprio adesso, quando serve. Nel breve periodo recitare conviene. È nel lungo che presenta il conto.

Le poche aziende che non recitano fanno una cosa diversa, e più faticosa. Non si chiedono come fare più in fretta quello che già facevano. Si chiedono dove, nel loro modello, l’AI rende possibile qualcosa che prima non lo era, e riprogettano il flusso intorno a quella possibilità.

Un operatore del settore elettrico che non possiede una sola turbina, eppure vende potenza alla rete. Un’AI orchestra in tempo reale diecimila batterie domestiche, colonnine, scaldabagni e pompe di calore di altre persone, e li fa funzionare come fossero un unico impianto: assorbe quando c’è troppa energia, rilascia quando ne manca. La centrale ha smesso di essere un luogo. È diventata un software che dirige macchine che non sono sue.

BCG lo dice con una formula che vale la pena rubare: i leader vanno oltre l’automazione, ridisegnano i processi che hanno e ne inventano di nuovi. Gli altri restano fermi alla domanda “come faccio prima il mio lavoro”.

Lo stesso rapporto del MIT, letto settore per settore, è impietoso proprio con i mondi che dovrebbero capirlo per primi. Nei servizi finanziari l’AI è quasi tutta automazione di back-office: utile, misurabile e perfettamente innocua per il modello di business. La relazione con il cliente resta dov’era. Si ottimizza il retro del negozio e si lascia intatta la vetrina — che è poi la parte da cui, presto o tardi, qualcuno verrà a prendersi i clienti.

Per carità, fare efficienza porta sempre dei benefici, ma, di fronte alle potenzialità dell’AI, lascia un’impressione di incompiuto. Resta da capire se tutto questo sia un’esigenza vera o l’ennesima ondata di entusiasmo gonfiato. Una posizione onesta deve guardare i contro. Il 95% del MIT viene da un campione limitato e da progetti spesso giovani, molti dei quali potrebbero ancora maturare. La storia recente è piena di tecnologie annunciate come spartiacque — il cloud, gli ERP — davanti alle quali chi si è mosso con calma non è morto affatto, anzi. L’assenza di impatto sui margini oggi non dimostra l’assenza di trasformazione domani: le curve della produttività arrivano sempre in ritardo rispetto alla spesa.

Il sipario

Detto questo, due cose stavolta sono diverse. La prima è la velocità: BCG nota che la distanza tra chi guida e chi insegue si allarga più in fretta che nelle ondate precedenti. La seconda è che il vantaggio si autoalimenta: più un’azienda usa l’AI dentro il proprio modello, più accumula dati, esperienza, processi tagliati su misura, e più diventa difficile da raggiungere. Non è un divario che si colma con un acquisto. Quanto tempo ci sia davvero, nessuno lo sa con precisione. Ma la direzione non è particolarmente in dubbio, e il difetto della recita è che ci si accorge tardi di averla recitata.

Prima o poi la domanda vera arriverà: un concorrente con meno storia e meno vincoli che rifà lo stesso mestiere a un costo che, visto da dentro, sembra impossibile. Le poche aziende che hanno smesso di recitare avranno una risposta pronta, perché ci stanno lavorando da adesso. Le altre avranno ancora la loro slide. Le frecce. La demo che funziona sempre.