Il «ritorno zero» dell’IA non è un problema dei modelli, ma di come le aziende lavorano e misurano

Se l’IA non stesse davvero mantenendo le promesse, ci sarebbero banche che dichiarano guadagni a doppia cifra mentre un economista di Apollo non vede nulla? Entrambe le cose circolano in questo momento, e la contraddizione dice più su come funzionano le aziende che sulla qualità dei modelli.

La scintilla è Torsten Slok, capo economista di Apollo, il cui avvertimento sul «ritorno finanziario zero» sta facendo il giro del mondo. Come riassume Seeking Alpha, l’IA non ha migliorato né la produttività né i margini di profitto della maggior parte delle aziende al di fuori del settore tecnologico. PCMag osserva che il fatturato per dipendente delle «Magnificent 7» è salito di circa il 30% in quattro anni. Confrontalo con il resto dell’economia, dove lui non vede alcun ritorno simile: il divario è la notizia.

Lo strumento è stato comprato, il lavoro non è cambiato

La nostra lettura, ed è un’interpretazione, non la diagnosi dichiarata da Slok: un’azienda che compra una licenza di chatbot e lascia intatto il flusso di lavoro ha comprato una macchina da scrivere più veloce. Il risparmio si riduce a pochi minuti per dipendente, si scioglie nella giornata e non arriva mai a un margine. Le big tech ottengono rendimenti perché il loro lavoro è già software, già strumentato e facile da ricostruire attorno ai nuovi strumenti. Un’assicurazione o un rivenditore di medie dimensioni deve prima ridisegnare approvazioni, passaggi di consegne e responsabilità.

Nella documentazione c’è qualche indizio in tal senso, anche se proviene da uno studio commissionato da un fornitore. Protegrity ha citato una ricerca di Enterprise Management Associates e, secondo SiliconANGLE, l’83% dei dirigenti ha visto ritardi nei progetti e l’82% ha portato in produzione agenti indeboliti, privati degli strumenti e dei dati che li renderebbero utili. Diego Loureda, della stessa Protegrity, ha riassunto bene il nodo della governance: le aziende approvano progetti, ma «devono approvare modelli». Le cifre vanno prese con la cautela che merita ogni sondaggio vicino a uno sponsor. Il quadro però è noto: l’agente non è stupido, è stato ammanettato da un processo pensato per un’epoca più lenta.

Non si vede un ritorno che non si è mai predisposto a misurare

La seconda metà del problema è contabile. La stessa pagina di ricerca di Apollo ammette che gli studi accademici non sono conclusivi sull’impatto dell’IA sulla produttività, sostenendo però che siamo ancora agli inizi di un boom della produttività del lavoro, con effetti chiari in settori specifici. Sembra contraddittorio finché non si guarda all’unità di analisi. I margini di profitto aggregati sono uno strumento grossolano. I guadagni nei tempi di consegna di un singolo team possono svanire prima di arrivare al conto economico, soprattutto se nessuno ha deciso in anticipo se le ore liberate diventeranno costi più bassi, più volumi o nuovi prodotti.

È probabilmente per questo che un titolo come «le banche dichiarano guadagni del 10-50% in produttività, tempi e costi» può convivere con il «ritorno zero». Di Economic Times abbiamo solo il titolo, non la metodologia, quindi non ci appoggeremo a esso. Ma un guadagno nei tempi di ciclo all’interno di una funzione è misurabile. Un guadagno nel profitto dell’intera azienda richiede che qualcuno lo contabilizzi. La maggior parte delle imprese non ha sviluppato questa capacità.

Perfino i fornitori si cautelano. Adobe, che dichiara ricavi ricorrenti annualizzati incentrati sull’IA in crescita di oltre il 150% su base annua, avverte anche nel suo documento ufficiale che i clienti potrebbero non adottare o non pagare le sue offerte di IA come previsto. Quando il venditore elenca l’adozione tra i rischi, la domanda dell’acquirente sul ROI non è paranoia.

Perché la lettura della «bolla» è troppo semplice

È allettante prendere l’avvertimento di Slok come prova che i modelli sono sopravvalutati. Pensiamo sia la conclusione più debole. Nulla di ciò che abbiamo esaminato mostra i modelli fallire nei compiti; mostra le organizzazioni fallire nell’assorbirli. Questa distinzione conta anche per gli investitori. Una newsletter di trading dal vivo somma i piani di spesa in conto capitale 2026 di Amazon, Alphabet, Microsoft e Meta in circa 720-740 miliardi di dollari, cifra che trattiamo come il conteggio proprio di quella testata. Se il collo di bottiglia sono i processi e non la capacità, più capacità non colma da sola il divario del ritorno. John Ternus, CEO di Apple, ha detto di non voler lanciare IA «per amore dell’IA», e questa frase funziona meglio come principio di gestione che come slogan di prodotto.

Che cosa farne

Se guidi un team, non chiederti se il modello sia abbastanza buono. Chiediti quale flusso di lavoro ridisegneresti se lo strumento fosse gratuito, di chi sono le ore risparmiate e quale numero di quale report dovrebbe muoversi. Scegli un processo, ricostruiscilo e misuralo prima e dopo. Se leggi il titolo del «ritorno zero» da investitore, leggilo come un avvertimento su misurazione e adozione, non come un verdetto sulla tecnologia.

Il nostro verdetto: il problema del ROI è reale, ma è soprattutto nostro. Le aziende che trattano l’IA come un acquisto continueranno a vedere zero. Quelle che la considerano un motivo per riscrivere il flusso del lavoro, e contano il risultato con onestà, renderanno datato il grafico di Slok.