AI in azienda secondo McKinsey: la maggior parte sperimenta, ma solo pochi trasformano il business

L'indagine mostra che l'88% delle aziende intervistate integra regolarmente l'AI in almeno una funzione aziendale, un incremento significativo rispetto al 78% dell'anno precedente. Questa vasta adozione dell'AI interna, con oltre i due terzi che la impiegano in due o più funzioni e la metà in almeno tre, è un segnale evidente della sua penetrazione. Ciononostante, la maggior parte delle organizzazioni, quasi due terzi per essere precisi, si trova ancora in una fase di sperimentazione o di pilotaggio. Il vero scaling dell'AI in tutta l'impresa, per molti, è ancora un obiettivo da raggiungere. Le aziende di dimensioni maggiori guidano questo processo di scalabilità. Quasi la metà delle organizzazioni con ricavi superiori a 5 miliardi di dollari ha già raggiunto la fase di scaling, mentre solo il 29% di quelle con meno di 100 milioni di dollari ha fatto lo stesso. Le funzioni in cui l'AI trova il maggiore impiego rimangono storicamente l'IT e il Marketing e vendite. Ma una nuova entrata si fa spazio tra le aree di punta: la Gestione della conoscenza (Knowledge management) è ora tra le funzioni più frequentemente menzionate per l'utilizzo dell'AI.

Un'altra frontiera in rapida espansione è quella degli agenti AI, sistemi capaci di pianificare ed eseguire azioni autonome nel mondo reale. L'interesse per questa tecnologia è elevatissimo, con il 62% delle organizzazioni che ne sta almeno sperimentando le potenzialità. L'uso generalizzato degli agenti, però, è ancora lontano. Solamente il 23% degli intervistati afferma che la propria azienda sta effettivamente scalando un sistema di AI agentico. Inoltre, la maggior parte di queste organizzazioni lo fa in un numero limitato di funzioni, generalmente una o due. I settori che più si distinguono per l'impiego degli agenti AI sono Tecnologia, media e telecomunicazioni e la sanità. A livello funzionale, l'uso è più marcato nell'IT e, ancora una volta, nella Gestione della conoscenza. Per quanto riguarda l'impatto finanziario dell'AI, il quadro è sfumato. L'influenza sull'EBIT complessivo a livello aziendale è al momento limitata: solo il 39% degli intervistati segnala un impatto, e la maggior parte attribuisce all'AI meno del 5% dell'EBIT totale.

Ma i benefici qualitativi e a livello di singolo caso d'uso sono inequivocabili. L'AI funge da potente catalizzatore per l'innovazione, con il 64% degli intervistati che ne riconosce il ruolo propulsivo. Quasi la metà delle aziende riporta miglioramenti nella soddisfazione del cliente e nella differenziazione competitiva. La riduzione dei costi è un vantaggio palpabile, specialmente in attività come l'Ingegneria del software, la Produzione (Manufacturing) e l'IT. L'aumento dei ricavi, invece, si manifesta più spesso nei casi d'uso legati al Marketing e vendite, alla Strategia e finanza aziendale e allo Sviluppo di prodotti e servizi. Le organizzazioni che ottengono i maggiori benefici dall'AI, etichettate come "high performer" da McKinsey perché attribuiscono il 5% o più dell'EBIT all'AI e riportano un valore significativo, si distinguono per strategie precise. Questi high performer dell'AI si pongono obiettivi più ambiziosi, puntando non solo all'efficienza, ma anche alla crescita e all'innovazione.

Circa la metà di queste aziende mira a una vera e propria trasformazione aziendale attraverso l'AI. Sono quasi tre volte più propense a riprogettare radicalmente i propri flussi di lavoro, un'azione essenziale per massimizzare il potenziale della tecnologia. La leadership è fondamentale: i loro dirigenti mostrano un forte impegno e una spiccata propensione per le iniziative AI, con una probabilità tre volte superiore rispetto alle altre aziende. Questi campioni investono anche di più, con un terzo degli high performer che destina oltre il 20% del proprio budget digitale alle tecnologie AI. Sono anche molto più avanti nell'adozione degli agenti AI, portandoli alla fase di scaling con una frequenza almeno tre volte maggiore rispetto agli altri. Non ultimo, adottano pratiche di governance dell'AI più robuste, come la definizione di processi per la validazione umana degli output dei modelli, il cosiddetto _"Human in the loop"_. L'AI sta anche ridefinendo il panorama della forza lavoro. Le aspettative sull'effetto complessivo sul numero di dipendenti variano: il 43% si aspetta pochi o nessun cambiamento, mentre il 32% prevede una riduzione pari o superiore al 3%.

Un 13%, invece, anticipa un aumento della forza lavoro. I cambiamenti attesi per il prossimo anno sono più marcati rispetto a quelli osservati in passato, con una mediana del 30% che prevede una diminuzione nelle funzioni, in contrasto con il 17% dell'anno precedente. Le aziende continuano ad assumere personale specializzato per ruoli chiave legati all'AI, in particolare Data engineers, Machine learning engineers e Software engineers. Nonostante i benefici, i rischi dell'AI richiedono una gestione attenta. Gli sforzi per mitigarli sono in crescita; oggi le organizzazioni dichiarano di gestire in media quattro rischi legati all'AI, il doppio rispetto al 2022. L'inaccuratezza emerge come il rischio più frequentemente riportato tra quelli con conseguenze negative, e di conseguenza, è anche uno dei più affrontati. Il 51% delle organizzazioni che utilizzano l'AI ha già subito almeno una conseguenza negativa. Curiosamente, gli high performer tendono a segnalare un maggior numero di conseguenze negative, soprattutto relative alla conformità normativa e alla violazione della proprietà intellettuale.

Questo dato suggerisce una maggiore consapevolezza dei rischi, dovuta a un utilizzo più intensivo e critico della tecnologia. L'AI è ormai uno standard nelle attività aziendali, ma la vera sfida per molte imprese è passare dalla fase di sperimentazione a quella di un scaling che produca un impatto finanziario misurabile. Le aziende che riescono a eccellere in questo percorso lo fanno con un'agenda audace, che unisce efficienza, crescita e innovazione. Tale approccio richiede una riprogettazione mirata dei flussi di lavoro e un impegno deciso da parte della leadership. L'AI si conferma così un catalizzatore potente non solo per l'automazione, ma per una trasformazione fondamentale del business.

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