Torsten Slok, capo economista di Apollo, ha scritto una frase che farà discutere parecchi consigli di amministrazione: fuori dal settore tech l’intelligenza artificiale non ha ancora prodotto alcun ritorno finanziario visibile. Non lo dice un critico di professione, lo dice uno dei fondi d’investimento più grandi del mondo. Secondo noi il dato non smentisce l’AI. Racconta piuttosto come la si sta usando.
Cosa è successo
Il 24 ottobre Slok ha pubblicato una nota nella rubrica Daily Spark di Apollo. Confronta le Magnificent 7 (Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia e Tesla) con lo S&P 493, cioè il resto dell’indice. Per le prime, ricavi per dipendente e margini salgono. Per tutte le altre sono piatti. Anche la produttività misurata dalla Federal Reserve di San Francisco non mostra segnali legati all’AI. La sintesi è sua: «the technology has delivered zero financial payoff to corporate America outside of tech».
Apollo non pubblica i valori dei grafici. Secondo le letture fatte da PPC Land, il margine dello S&P 493 oscilla da qualche anno tra il 9 e il 10%, mentre quello delle Mag 7 si avvicina al 30%. Sono stime fatte a occhio sui grafici, non numeri ufficiali.
Slok aggiunge due cose. La prima: le aziende tradizionali iniziano a vedere la spesa in AI come un costo che pesa sui margini, più che come una leva di crescita. La seconda è la frase che ci è piaciuta di più: «AI does not understand accountability, trust, culture, unwritten rules, ethical trade-offs or fairness». In azienda, scrive, l’intelligenza è soprattutto giudizio. Il giudizio dipende dal contesto.
Va detta anche una cosa sul modo in cui la notizia è stata ripresa. TechCrunch ha titolato sulla «maggior parte delle aziende», ma il campione sono le grandi società quotate americane. E la nota dice che nei dati aggregati non si vede un guadagno, non che il guadagno non esista in nessuna azienda. Sono due affermazioni diverse.
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E in Italia?
Dati paragonabili sui margini delle imprese italiane non ne abbiamo, quindi non facciamo finta di averli. Un’indicazione però c’è. La sintesi del white paper dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, uscito a marzo, riporta un divario netto tra grandi aziende e PMI (71% contro 8%) e dice che l’84% delle grandi aziende ha già adottato strumenti di AI generativa. La sintesi non spiega come sono misurati questi numeri. Il quadro che ne esce è un paese dove molti hanno comprato gli strumenti e pochi li hanno messi davvero dentro i processi.
Cosa ne pensiamo
La nostra lettura è semplice. L’AI non rende quando la si compra come si compra un abbonamento: tutti in azienda hanno l’accesso, qualcuno la usa per scrivere email, nessuno sa dire cosa è cambiato. Dagli altri studi raccolti da PPC Land esce lo stesso quadro. Secondo Basis, l’88,6% di 184 organizzazioni paga strumenti premium e solo il 6,5% misura il ritorno rispetto a un obiettivo definito. Secondo KPMG, il 49% dei leader intervistati ha ridimensionato o sospeso progetti con agenti AI. Se non decidete prima cosa misurare, a fine anno avrete solo una fattura.
Poi c’è il punto di Slok sul giudizio, che per chi fa comunicazione è il cuore della questione. Un museo, un festival o un ente pubblico non vivono di testi prodotti più in fretta. Vivono di fiducia, tono giusto, regole non scritte sul pubblico. L’AI accelera la produzione, ma la scelta di cosa dire e a chi resta un lavoro umano. Chi la usa per saltare quel passaggio risparmia tempo e perde valore.
Un limite va dichiarato anche per noi. La nota di Apollo guarda all’economia aggregata e non può dire nulla del singolo progetto ben fatto. Il nostro dubbio non è se l’AI funzioni. È se le aziende la stiano mettendo nei posti dove si può misurare.
Cosa vi consigliamo di fare
- Scegliete un processo preciso, non «l’AI in azienda». Meglio uno solo misurabile che dieci esperimenti sparsi.
- Prima di partire scrivete il numero che deve cambiare: ore risparmiate, tempi di consegna, costo per contenuto, richieste gestite.
- Fate l’inventario degli abbonamenti AI che pagate e di chi li usa davvero. Spesso è la voce di risparmio più veloce.
- Lasciate alle persone le decisioni di giudizio: tono, priorità, cosa pubblicare e cosa no. Formate il team su dove l’AI aiuta e dove sbaglia.
Un esempio dal nostro lavoro. Per il lancio di WAYA Eyewear c’erano 28 giorni per costruire un brand intero. I 20 visual della campagna di lancio li abbiamo creati con l’AI: in giorni, invece delle settimane di shooting tradizionale che avrebbero richiesto modelli, location e post-produzione. Un compito preciso, un vincolo chiaro, un guadagno che si può contare.
Se state cercando di capire dove l’AI vi fa risparmiare davvero, o volete smettere di pagare strumenti che nessuno usa, è il lavoro che facciamo nell’area AI & Automation.
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