Nel delicato equilibrio tra innovazione e controllo umano, l'intelligenza artificiale generativa sta ridefinendo i processi aziendali italiani e internazionali, ma con risultati ben diversi dalle promesse futuristiche che spesso accompagnano questa tecnologia. Le imprese stanno scoprendo che, nonostante gli avanzamenti tecnologici, il sogno di sistemi completamente autonomi rimane ancora in gran parte irrealizzato, con la supervisione umana che continua a rappresentare un elemento imprescindibile.
Il mito dell'autonomia totale: una realtà ancora lontana
Secondo una recente indagine condotta su 60 direttori operativi di grandi aziende statunitensi, l'AI generativa sta certamente migliorando la produttività in vari settori, ma l'implementazione di sistemi veramente "agentici" – capaci di operare in completa autonomia senza intervento umano – resta per lo più un'aspirazione futuristica. "L'AI agentica in senso puro non esiste ancora nella realtà operativa quotidiana", ha dichiarato uno degli intervistati.
Persino nei contesti apparentemente più adatti all'automazione completa, come la cybersicurezza o lo sviluppo prodotti, il fattore umano rimane determinante. Nel settore tecnologico, quasi tutte queste funzioni richiedono ancora supervisione diretta quando vengono implementati sistemi di AI generativa. Anche nelle aziende di servizi e produzione, l'intervento umano resta necessario dal 60% al 100% dei casi.
L'automazione possibile: settori e casi d'uso specifici
Dove l'automazione sta effettivamente guadagnando terreno, lo fa in ambiti rigorosamente circoscritti e con caratteristiche ben definite. Le funzioni che le aziende affidano completamente all'intelligenza artificiale sono prevalentemente attività strutturate e basate su regole chiare, come la generazione di codice software o l'identificazione di comportamenti fraudolenti.
Questi compiti condividono caratteristiche comuni: sono ripetitivi, guidati da logiche predefinite e comportano rischi relativamente contenuti. Per esempio, i dirigenti operativi delle imprese tecnologiche riferiscono che gli strumenti di AI per l'individuazione di frodi e inconsistenze funzionano in modalità completamente automatica nella quasi totalità dei casi. Similmente, le aziende di servizi riportano lo stesso livello di automazione per quanto riguarda la generazione di codice.
Il paradosso dell'adozione: maggiori investimenti, maggiori rischi
Lo studio rivela un dato particolarmente interessante: nessuna delle aziende con alti livelli di automazione ha espresso dubbi sul ritorno economico dei propri investimenti in AI. Un contrasto netto rispetto alle imprese con livelli inferiori di automazione, dove circa la metà continua a interrogarsi sul valore effettivo dell'AI generativa. Sembra quindi che l'automazione tenda a dimostrare il proprio valore economico nel tempo, con benefici che diventano più evidenti quanto più l'azienda persiste nell'utilizzo di queste tecnologie.
Questa fiducia economica si accompagna però a un incremento significativo dei rischi percepiti. L'80% delle aziende altamente automatizzate indica la sicurezza e la privacy dei dati come preoccupazioni principali – più del doppio rispetto al 39% riportato dalle imprese meno automatizzate. Con l'espansione dell'AI agentica in flussi di lavoro e dataset sensibili, anche la superficie di rischio si amplia considerevolmente.
La supervisione umana: necessità o scelta strategica?
La persistente dipendenza dal fattore umano deriva da una realtà fondamentale che accomuna il panorama imprenditoriale italiano e internazionale: la maggior parte delle funzioni aziendali – dalla riconfigurazione delle catene di approvvigionamento globali alla progettazione di strategie di mercato a lungo termine – sono complesse, interdipendenti e profondamente radicate in contesti specifici.
In settori dove il contesto, l'etica o le implicazioni normative sono particolarmente rilevanti, come la sanità, la finanza e la logistica, la supervisione manuale diventa assolutamente imprescindibile. Questo spiega perché, nonostante l'AI generativa stia sicuramente migliorando velocità e produttività, non sta (ancora) sostituendo la necessità di creatività, giudizio e processi decisionali stratificati – domini che restano saldamente umani.
Le sfide oltre la sicurezza: integrazione e accuratezza
I dirigenti intervistati hanno evidenziato altre criticità significative. Il 62% segnala problemi di integrazione e implementazione, mentre il 57% esprime preoccupazioni sull'accuratezza dei risultati generati dall'AI. Curiosamente, la conformità normativa rappresenta una preoccupazione principale solo per una piccola minoranza, probabilmente a causa di un ritardo nella regolamentazione rispetto alla rapida evoluzione della tecnologia.
Questa dinamica riflette una realtà che le aziende italiane conoscono bene: l'adozione di tecnologie avanzate richiede un delicato bilanciamento tra innovazione e prudenza, soprattutto in un contesto normativo europeo spesso più rigoroso rispetto a quello statunitense in materia di protezione dei dati e responsabilità algoritmica.
Il futuro dell'AI agentica nelle imprese appare quindi promettente ma misurato, con un percorso di adozione che procede per incrementi piuttosto che per rivoluzioni improvvise – una trasformazione che richiederà tempo, sperimentazione e, ironicamente, una significativa quantità di intelligenza umana per essere realizzata con successo.