17/12/2025

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Gigi Beltrame

L'AI generativa entra nella fase del valore: i dati di OpenAI

L'intelligenza artificiale sta diventando un'infrastruttura aziendale centrale e finanzia l'accesso gratuito

L'Intelligenza Artificiale Generativa ha superato la fase di semplice adozione da parte dei consumatori e sta entrando in quella che gli esperti definiscono la "fase del valore economico significativo" per le imprese. I ricavi generati da queste soluzioni aziendali, secondo un recente rapporto di OpenAI, contribuiscono a finanziare l'accesso gratuito e diffuso a modelli potenti. Attualmente, l'AI sta rapidamente assumendo il ruolo di infrastruttura centrale nelle organizzazioni più complesse del mondo, forte di una base di oltre un milione di clienti business che utilizzano gli strumenti OpenAI.

L'integrazione dell'AI nei flussi operativi aziendali sta accelerando in modo netto. Nell'ultimo anno, il volume dei messaggi scambiati su ChatGPT Enterprise è cresciuto di circa 8 volte, mentre il numero di postazioni ChatGPT Enterprise è aumentato di 9 volte. Un dato ancora più significativo è l'intensità d'uso: il consumo di token (unità di misurazione delle operazioni computazionali) per l'API di ragionamento per singola organizzazione ha registrato una crescita impressionante, pari a circa 320 volte negli ultimi 12 mesi. Questo suggerisce che i modelli di AI più avanzati vengono incorporati in modo sistematico per espandere prodotti e servizi.

Questa integrazione profonda è confermata dalla crescita esponenziale nell'uso di Custom GPTs e Projects. Si tratta di interfacce configurabili che permettono ai dipendenti di automatizzare attività multi-step e ripetibili. Gli utenti settimanali di questi strumenti sono aumentati di circa 19 volte su base annua. Oggi, circa il 20% di tutti i messaggi Enterprise viene elaborato attraverso un Custom GPT o un Project. L'esempio di BBVA dimostra questa tendenza: la banca utilizza regolarmente più di 4.000 GPTs, trasformando i workflow guidati dall'AI in strumenti persistenti nelle operazioni quotidiane.

L'AI non si limita ad accelerare il lavoro già esistente, ma espande le mansioni che i dipendenti possono svolgere. Gli utenti aziendali dichiarano un risparmio medio di 40-60 minuti per giorno lavorativo attivo grazie all'uso dell'AI. Il 75% dei lavoratori intervistati riferisce un miglioramento nella velocità o nella qualità del proprio output. Il cambiamento è profondo: il 75% dei dipendenti afferma di essere ora in grado di completare compiti che prima non erano alla loro portata, tra cui il supporto alla programmazione, l'analisi di fogli di calcolo e il troubleshooting tecnico. L'AI ha un effetto livellatore, particolarmente in ambienti tecnici, dove i team non specializzati si dedicano sempre più ad attività di coding e analisi dei dati. I messaggi relativi alla programmazione sono cresciuti in media del 36% negli ultimi sei mesi al di fuori dei ruoli tradizionali come engineering, IT e ricerca. A livello funzionale, i benefici sono concreti: l'87% dei lavoratori IT segnala una risoluzione dei problemi più rapida, mentre il 73% degli ingegneri riporta una consegna del codice accelerata.

L'adozione dell'AI è un fenomeno rapido e globale. Negli ultimi 12 mesi, l'utilizzo mediano per settore è cresciuto di oltre 6 volte. La crescita più significativa è guidata dai settori Tecnologia (11x), Sanità (8x) e Manifatturiero (7x). Sebbene l'adozione iniziale fosse concentrata negli Stati Uniti, l'espansione internazionale sta accelerando velocemente. Mercati come Australia, Brasile, Paesi Bassi e Francia mostrano una crescita di clienti business superiore al 143% su base annua. Nonostante l'ampia disponibilità degli strumenti, il rapporto sottolinea un divario di adozione sempre più ampio tra i leader e i ritardatari. I "lavoratori frontier", definiti come coloro che si trovano nel 95° percentile per intensità di adozione, inviano 6 volte più messaggi rispetto alla media. Per il coding, questo divario sale a 17 volte. A livello aziendale, le "imprese frontier" generano circa 2 volte più messaggi per utente rispetto alla media e 7 volte più messaggi ai GPTs, trattando l'AI come una capacità organizzativa centrale e non come un semplice strumento di produttività periferico.

Questo divario è cruciale poiché i benefici ottenuti scalano direttamente con la profondità dell'uso. Il rapporto suggerisce che il limite non è più la performance dei modelli, ma la "prontezza organizzativa" (organizational readiness). Le aziende che ottengono successo gestiscono il cambiamento in modo deliberato e standardizzano i flussi di lavoro. L'impatto dell'AI si riflette direttamente sui risultati finanziari e operativi. Uno studio del Boston Consulting Group citato nel rapporto indica che i leader nell'AI hanno raggiunto una crescita dei ricavi superiore di 1,7 volte e un Total Shareholder Return maggiore di 3,6 volte.

Esempi concreti illustrano questa trasformazione in atto:

Intercom ha utilizzato l'API Realtime per il suo Agente AI vocale (Fin Voice), riducendo la latenza del 48% e risolvendo il 53% delle chiamate end-to-end.
Lowe's ha implementato l'assistente Mylow, raddoppiando il tasso di conversione quando i clienti interagiscono con l'AI durante le visite online.
Moderna ha ridotto drasticamente il tempo necessario per una fase analitica chiave nella creazione del Target Product Profile (TPP) "da settimane a ore".

BBVA ha automatizzato oltre 9.000 richieste legali all'anno in Messico, liberando l'equivalente di 3 dipendenti a tempo pieno (FTE) per attività più complesse.
I dati indicano chiaramente che l'AI Enterprise è un "motore duraturo di crescita dei ricavi e vantaggio competitivo". Le aziende che riusciranno a colmare il divario di adozione trasformeranno l'AI da semplice strumento di produttività in una capacità organizzativa strategica.