L’AI migliora la produttività aziendale, anche in Italia: gli studi

L’emergere di modelli avanzati di ragionamento e agenti AI autonomi, ci sta facendo assistere a un passaggio fondamentale: i sistemi non si limitano più a fornire risposte statiche basate su dataset pre-addestrati, ma sono in grado di formulare ipotesi, verificare fonti, adattarsi al contesto e migliorare progressivamente le loro analisi.

La convergenza tra Reasoners e agenti AI specializzati sta dando vita a un’era in cui i sistemi di AI non si limitano più a cercare informazioni e a sintetizzarle, ma le interpretano, connettono e applicano per risolvere problemi complessi. Questa evoluzione ha conseguenze dirette sulla produttività aziendale, sull’efficienza della ricerca scientifica e sulla capacità delle organizzazioni di prendere decisioni strategiche in tempi ridotti.

I recenti dati Eurostat del 23 gennaio 2025[1] confermano un aumento significativo dell’adozione dell’AI nelle imprese europee. Questo trend riflette una crescente consapevolezza del potenziale di questi strumenti, ma allo stesso tempo evidenzia una sfida: le statistiche e le previsioni esistenti potrebbero non essere in grado di catturare la velocità reale con cui l’AI sta trasformando il tessuto economico. Anche il rapporto OCSE del 23 novembre 2024[2], che stimava un incremento della produttività totale dei fattori tra 0,25 e 0,6 punti percentuali annui e un aumento della produttività del lavoro tra 0,4 e 0,9 punti percentuali, non considerava gli effetti delle più recenti innovazioni. Di fronte a questa accelerazione tecnologica, diventa essenziale aggiornare i modelli previsionali e riconsiderare il modo in cui l’AI influenzerà i settori industriali, la competitività aziendale e la crescita economica globale.

Reasoners e Agenti AI: la nuova frontiera della produttività

Uno degli sviluppi più significativi dell’ultimo anno è l’introduzione dei Reasoners, una classe di modelli di AI progettati per superare l’approccio tradizionale della generazione sequenziale di parole e token. Fino a poco tempo fa, la maggior parte dei modelli linguistici operava con una logica deterministica: l’utente inseriva una domanda e il sistema rispondeva generando una sequenza di token parola per parola.

Diversamente dai sistemi tradizionali, che si affidano prevalentemente a correlazioni statistiche, questi nuovi modelli puntano a comprendere e rappresentare le relazioni di causa ed effetto nel mondo reale.[3]

Questa capacità non solo migliora l’accuratezza delle previsioni, ma consente anche di valutare l’impatto di possibili interventi e di rispondere a domande controfattuali, offrendo un livello di analisi più profondo e orientato alla comprensione dei meccanismi sottostanti. I Reasoners hanno rivoluzionato questo paradigma introducendo un processo computazionale che consente ai modelli di pianificare una risposta prima di generarla, migliorando la coerenza e la qualità del ragionamento. In pratica, invece di rispondere immediatamente, il modello esegue una fase preliminare di elaborazione in cui genera “thinking tokens”, simulando una catena di ragionamento interna prima di formulare una risposta finale.

Questo approccio si è dimostrato particolarmente efficace in campi come la matematica, la logica e l’analisi avanzata dei dati, settori in cui i modelli precedenti tendevano a fallire. Ad esempio, OpenAI o3 rappresenta un significativo passo avanti verso i Reasoners, modelli di AI progettati per elaborare risposte più strutturate attraverso un processo di ragionamento più avanzato. La versione o3-mini introduce un concetto chiave definito “pensare prima di parlare”[4], che consente al modello di formulare risposte più ponderate e coerenti, riducendo gli errori tipici dei modelli precedenti. Questo approccio segna un cambiamento rispetto alle AI tradizionali basate esclusivamente sulla generazione predittiva di token, avvicinandosi a un’AI più orientata al ragionamento logico e alla risoluzione di problemi complessi.

Parallelamente, la nuova generazione di agenti AI autonomi sta ridefinendo il concetto di automazione avanzata. OpenAI ha recentemente lanciato Operator, un agente AI in grado di navigare autonomamente nel web, interagire con piattaforme digitali e completare compiti complessi che in passato richiedevano un intervento umano. L’interfaccia di Operator[5] riprende il design familiare di ChatGPT, con la consueta casella di testo in cui è possibile inserire prompt e suggerimenti iniziali. Il concetto alla base di questo servizio è delegare all’AI attività ripetitive e poco coinvolgenti, lasciando all’utente il compito di supervisionare il processo. Va detto che in questa prima versione, sebbene la funzione risulti già operativa, appare ancora in una fase iniziale di sviluppo, con margini di miglioramento evidenti.

Un esempio emblematico di questa evoluzione è Deep Research, un sistema sviluppato per condurre ricerche accademiche in autonomia. Questo strumento non solo è in grado di analizzare e sintetizzare documenti scientifici, ma può anche generare report dettagliati e connettere concetti provenienti da fonti diverse, offrendo una qualità di analisi paragonabile a quella di un ricercatore umano. La funzione di Deep Research rappresenta un’evoluzione naturale delle capacità già integrate nei principali servizi di AI generativa, che consentono di cercare informazioni online, analizzarle e sintetizzarle in modo rapido. A differenza delle funzionalità tradizionali, Deep Research opera attraverso un agente AI avanzato che può eseguire ricerche per un periodo prolungato, anche di decine di minuti, approfondendo l’analisi attraverso un’ampia gamma di fonti. Il risultato non è una semplice sintesi, ma un documento strutturato che offre un’elaborazione ragionata dei contenuti raccolti, con riferimenti dettagliati alle fonti consultate. L’integrazione di questi strumenti nei processi aziendali e di ricerca potrebbe trasformare radicalmente il modo in cui le informazioni vengono elaborate. In futuro, aziende e istituzioni potrebbero delegare l’intero ciclo della ricerca e dell’analisi strategica agli agenti AI, riducendo drasticamente i tempi e i costi delle operazioni basate sui dati.

L’adozione dell’AI nelle imprese europee: un trend in accelerazione

L’adozione dell’AI nelle imprese europee sta crescendo a un ritmo significativo, con un impatto particolarmente forte nei settori della finanza, del manifatturiero e dei servizi professionali.

L’analisi predittiva, l’automazione dei processi e la gestione intelligente dei dati sono solo alcune delle applicazioni che stanno trasformando il modo in cui le aziende operano. L’introduzione dei Reasoners e degli agenti AI autonomi suggerisce che il tasso di adozione potrebbe superare di gran lunga le previsioni iniziali. Fino a pochi mesi fa, si ipotizzava che l’AI avrebbe gradualmente integrato le attività esistenti; oggi, invece, la sua evoluzione suggerisce che molte di queste attività verranno completamente ridisegnate e automatizzate, portando a un cambiamento strutturale nelle dinamiche aziendali.

La percezione del vantaggio dell’AI in Italia

Una recentissima fotografia dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano evidenzia i primi impatti dell’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) sul risparmio di tempo nelle attività lavorative. I dati raccolti mostrano come dirigenti e white collar siano le categorie che stanno beneficiando maggiormente dall’adozione di questi strumenti. L’indagine analizza quattro gruppi professionali—white collar, dirigenti, blue collar e liberi professionisti/imprenditori (LP/Imprenditori) valutando le ore settimanali di lavoro risparmiate grazie all’uso della GenAI.

• White collar: Il 53% degli impiegati risparmia tra 1 e 3 ore a settimana, mentre il 21% supera le 3 ore. Solo il 26% rileva un impatto inferiore a un’ora.
• Dirigenti: Il gruppo che ottiene il maggior beneficio, con il 54% che risparmia tra 1 e 3 ore e un 15% che supera le 3 ore settimanali.
• Blue collar: L’adozione della GenAI è meno rilevante tra gli operai: il 43% risparmia tra 1 e 3 ore, mentre solo il 25% supera le 3 ore.
• LP/Imprenditori: Il gruppo meno avvantaggiato. Il 50% registra un risparmio inferiore a un’ora, mentre solo il 17% supera le 3 ore settimanali.

Questi dati confermano che la GenAI sta già trasformando il mondo del lavoro, con un impatto più significativo per ruoli manageriali e impiegatizi, dove le attività cognitive e la gestione delle informazioni possono essere ottimizzate più facilmente rispetto ai lavori manuali o operativi. Tuttavia, il potenziale di crescita resta elevato e la diffusione di queste tecnologie potrebbe portare a ulteriori guadagni di efficienza nel prossimo futuro.

Dall’esperimento alla trasformazione, l’AI come motore di crescita industriale

Secondo il rapporto AI in Action: Beyond Experimentation to Transform Industry[7], pubblicato dal World Economic Forum in collaborazione con Accenture, l’adozione dell’AI sta crescendo in modo esponenziale, con un valore economico potenziale stimato tra 7,6 e 17,9 trilioni di dollari entro il 2038. Il documento evidenzia come alcuni settori, tra cui servizi finanziari, manifattura avanzata, telecomunicazioni e healthcare, siano già all’avanguardia nell’integrazione dell’AI per ottimizzare processi, ridurre i costi e migliorare la produttività.

L’adozione dell’AI su larga scala dipende da diversi fattori chiave, uno degli ostacoli principali è rappresentato dalla governance dell’AI e dalla fiducia degli stakeholder, in quanto molte imprese faticano a garantire trasparenza e controllo sui sistemi di AI utilizzati. Inoltre, la sicurezza informatica e la necessità di sviluppare un’infrastruttura adeguata rimangono elementi critici per il pieno sfruttamento delle potenzialità dell’AI. Un altro fattore determinante è la preparazione della forza lavoro: molte aziende stanno scoprendo che l’adozione dell’AI non si limita all’implementazione tecnologica, ma richiede anche un cambiamento nelle competenze e nei modelli di gestione del personale.

Il documento evidenzia anche alcuni casi studio che mostrano il valore tangibile dell’AI nelle operazioni industriali. BMW, ad esempio, ha implementato sistemi AI avanzati per la gestione della supply chain, migliorando la produttività fino al 40%. Rolls-Royce ha sfruttato l’AI per il monitoraggio predittivo dei motori aeronautici, riducendo del 50% gli intervalli di manutenzione e ottimizzando l’efficienza operativa. Chevron ha utilizzato piattaforme AI per accelerare il processo di selezione e formazione del personale nel settore energetico, ottenendo un risparmio superiore ai 10 milioni di dollari. L’analisi del WEF suggerisce che le imprese che adottano un approccio “people-centric”, in cui l’AI è integrata per potenziare le capacità umane anziché sostituirle, saranno quelle che otterranno i maggiori benefici economici e competitivi. Tuttavia, affinché questa trasformazione avvenga su scala globale, sarà necessario superare le attuali barriere e promuovere un’integrazione dell’AI che sia etica, sicura e sostenibile nel lungo termine.

Nuovi scenari previsionali per la produttività e la crescita economica

Le stime OCSE prevedevano che l’AI avrebbe contribuito a un incremento della produttività totale dei fattori fino a 0,6 punti percentuali all’anno. Con l’accelerazione dell’adozione dell’AI e la crescente autonomia dei modelli di ragionamento avanzato, queste cifre potrebbero essere riviste al rialzo. Se il tasso di adozione dell’AI continuerà a crescere ai ritmi attuali, sarà possibile prevedere un incremento della produttività tra 0,8 e 1,2 punti percentuali all’anno.

In uno scenario in cui l’AI diventa parte integrante di tutti i processi aziendali e decisionali, l’impatto potrebbe raggiungere 1,5-2 punti percentuali annui, con effetti significativi anche sul PIL globale. Le recenti evoluzioni potrebbero rappresentare una prima vera discontinuità tecnologica, con un impatto diretto su settori come la consulenza, la ricerca accademica e la produzione di contenuti. Sebbene gli agenti AI generali siano ancora imperfetti, ci sono agenti specializzati che stanno già dimostrando un valore economico concreto, riducendo drasticamente tempi e costi di ricerca.

L’industria dell’AI sembra stia convergendo verso un ecosistema integrato di ragionamento e agenti operativi, dove il valore non sarà più nella mera generazione di testi, ma nella capacità dell’AI di costruire conoscenza, interpretare dati e prendere decisioni con un grado di autonomia sempre maggiore. Questa trasformazione non è solo una questione tecnologica, ma un cambiamento di paradigma che richiede alle imprese di riconsiderare i propri modelli operativi e strategici. Il vero problema non è più l’adozione dell’AI, ma la capacità di adattarsi alla rapidità con cui queste innovazioni stanno ridefinendo il mercato del lavoro, la competitività industriale e le dinamiche economiche globali. Le aziende che riusciranno a integrare rapidamente queste tecnologie avranno un vantaggio competitivo significativo, mentre quelle che non sapranno adattarsi rischiano di trovarsi in una posizione sempre più marginale in un’economia in trasformazione. Il futuro dell’AI non è più una possibilità remota, ma una realtà che sta già modellando il presente.

Note

[1] https://ec.europa.eu/eurostat/web/products-eurostat-news/w/ddn-20250123-3

[2] https://www.oecd.org/en/publications/miracle-or-myth-assessing-the-macroeconomic-productivity-gains-from-artificial-intelligence_b524a072-en.html

[3] https://www.agendadigitale.eu/cultura-digitale/intelligenza-artificiale-ecco-le-tendenze-che-plasmeranno-il-2025/?utm_source=chatgpt.com

[4] https://www.agendadigitale.eu/mercati-digitali/openai-o3-mini-trasparenza-prestazioni-e-sicurezza-nellia/?utm_source=chatgpt.com

[5] https://www.agendadigitale.eu/mercati-digitali/operator-di-openai-lai-che-naviga-per-noi-e-sa-fare-anche-la-spesa/?utm_source=chatgpt.com

[6] https://www.agendadigitale.eu/cultura-digitale/deep-research-openai-lia-diventa-analista-di-ricerca-la-nostra-prova/

[7] https://reports.weforum.org/docs/WEF_AI_in_Action_Beyond_Experimentation_to_Transform_Industry_2025.pdf