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20 modi per (non) dire quanto rende davvero l'AI
Venti dirigenti di aziende come Twilio, ServiceNow, Wrike e Bolt.new hanno risposto alla stessa domanda: come si misura il ritorno sugli investimenti fatti in intelligenza artificiale. Nessuno dei venti ha citato una cifra.
Le venti risposte, raccolte da Fast Company Impact Council (la community a pagamento e su invito che dà ai suoi circa 300 membri accesso diretto alla redazione per pubblicare contenuti di thought leadership), convergono quasi tutte sulla stessa formula: non contare l'uso o i token, ma i risultati di business. È un consiglio ragionevole, ripetuto con parole leggermente diverse da chi vende software conversazionale, strumenti di sviluppo o piattaforme di workflow. Nessuno di loro, però, lo traduce in un numero verificabile.
Chi guida Bolt.new, Eric Simons, lega il risultato al costo sostenibile di un problema specifico risolto, non alla dimensione del modello: cita le app interne che sostituiscono software a pagamento, più economiche e più adattabili. Jacqui Canney, che in ServiceNow si occupa di persone e tecnologia, misura l'engagement e il tempo risparmiato in tempo reale, e sposta quel tempo su strategia e coaching invece di trasformarlo in altro carico di lavoro. Melissa Puls, che segue i clienti di Ivanti, chiede un sistema di riferimento condiviso prima di poter dire se l'AI migliora davvero l'esperienza dei clienti: tre proxy operativi, mai un ritorno in euro.
Tre metriche diverse per tre aziende diverse, e un solo punto fermo: nessuna delle tre si converte in una cifra di ritorno sull'investimento. La stessa assenza torna identica nelle altre diciassette risposte raccolte da Fast Company Impact Council, che parlano di produttività, di adozione, di soddisfazione dei clienti, ma mai di un numero che leghi la spesa in AI al ritorno economico.
Poco più di 300 persone pagano per farne parte, e oltre l'80% ha un ruolo da C-suite o da fondatore. Tra i benefici della membership elencati dalla stessa Fast Company c'è la possibilità di lavorare con un redattore per pubblicare le proprie idee sul sito della testata.
Un canale che si paga serve a farsi ascoltare in modo protetto. In tutte le venti risposte non compare mai un numero scomodo per chi ha pagato per essere lì.
Fuori dal recinto di chi vende strumenti AI, i numeri restano quasi identici. Il report MIT NANDA, pubblicato nell'agosto del 2025, ha esaminato oltre 300 iniziative aziendali di AI generativa, con 153 dirigenti intervistati. Il 95% di quei progetti pilota resta senza un impatto misurabile sui conti, a fronte di 30-40 miliardi di dollari già investiti dalle aziende, in una spesa che altrove è stata descritta come fuori controllo.
Il dato riguarda per lo più strumenti già in produzione e usati ogni giorno, che restano senza un effetto misurabile sul bilancio nonostante l'uso quotidiano. L'uso quotidiano non basta a dimostrare un ritorno. È la stessa distanza che separa le venti risposte di Impact Council da un numero vero: l'AI si usa, l'AI piace, ma il ritorno resta un dato che nessuno riesce a scrivere.
Il tema torna anche fuori da Impact Council, con altri numeri e altri protagonisti. Un'analisi di Bain sui risparmi promessi dall'AI arriva alla stessa conclusione, e un pezzo precedente ha già chiesto se il ritorno arriva o no, trovando soprattutto ottimismo dichiarato senza numeri a sostegno. Il vuoto si ripete a ogni piano della filiera, non solo al vertice.
Il sondaggio McKinsey del 2026, 1.719 dirigenti intervistati in 97 Paesi, arriva a una fotografia simile. Il 37% dei dirigenti attribuisce all'AI un impatto misurabile sull'EBIT aziendale, la stessa quota del 2025. Solo il 6% delle organizzazioni rientra nella categoria che McKinsey chiama "AI high performer", con almeno il 5% di EBIT legato all'AI e un impatto giudicato significativo.