In un recente studio del MIT, è stato rivelato che un'incredibile 95% dei sistemi di IA generativa non riesce a produrre risultati significativi.
Un nuovo rapporto intitolato "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025" ha gettato luce sullo stato attuale dell'Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) nelle imprese. Il rapporto rivela che le imprese statunitensi hanno speso tra 35 e 40 miliardi di dollari in progetti GenAI negli ultimi 24 mesi, ma solo il 5% di questi progetti è stato portato in produzione, mentre il restante 95% è rimasto bloccato o accantonato.
Il rapporto osserva che mentre gli strumenti generici come ChatGPT eccellono nell'uso individuale, falliscono a livello aziendale a causa della mancanza di integrazione con i dati interni e le conoscenze istituzionali. L'integrazione con i flussi di lavoro aziendali legacy è stata identificata come un problema significativo. Il rapporto suggerisce che questo problema potrebbe essere un ostacolo importante per l'adozione diffusa della GenAI nelle imprese.
Un altro problema evidenziato nel rapporto è la priorità sbagliata. Le aziende stanno concentrando i loro budget AI sulla vendita e sul marketing front-end, trascurando l'automazione dell'ufficio backend. Questo approccio potrebbe non produrre i risultati desiderati, poiché l'IA sta avendo un impatto sui ruoli già vulnerabili, come il supporto clienti, le operazioni amministrative e l'esternalizzazione dei processi, non attraverso licenziamenti di massa, ma attraverso l'attrito.
Il rapporto indica inoltre che l'IA viene utilizzata per tagliare i costi, ridurre i ranghi e automatizzare le attività non essenziali in molte aziende, invece di sostituire le persone. Questo utilizzo dell'IA non sta producendo guadagni di produttività o profitti misurabili nella maggior parte delle organizzazioni, secondo il rapporto.
Tuttavia, il rapporto non dipinge un quadro completamente cupo. Le aziende leader come Airbus, Siemens, Samsung e craftworks.ai hanno implementato con successo la GenAI in produzione. Le loro applicazioni vanno dal mantenimento predittivo e il controllo della qualità all'ispezione dei difetti visivi industriali e all'ottimizzazione dei processi. EMR Dynamics sta inoltre avanzando piattaforme guidate dall'IA per la produzione industriale intelligente e la gestione della catena di fornitura.
Il rapporto suggerisce che l'IA potrebbe seguire un arco simile a quello del calcolo in cloud, con problemi iniziali e problemi di prestazione, ma con sistemi IA agenti potenzialmente trasformativi all'orizzonte. La vera domanda, however, è se stiamo chiedendo alla GenAI di risolvere problemi che contano realmente o se stiamo solo inseguendo una nuova cosa brillante per giustificare il prossimo giro di licenziamenti.
Il rapporto indica inoltre che l'IA è diventata un simbolo di status aziendale, con la paura di perdere (FOMO) che ne guida l'adozione. Secondo il rapporto MIT NANDA, l'80% dei dirigenti intervistati nei settori Tech e Media prevede una riduzione dei volumi di assunzione nei prossimi due anni. Ciò potrebbe potenzialmente portare a un divario di competenze nel settore dell'IA in futuro.
In conclusione, mentre l'adozione della GenAI nelle imprese sta crescendo, ci sono ancora sfide significative da superare. L'integrazione con i sistemi legacy, le priorità sbagliate e la mancanza di guadagni di produttività o profitti misurabili sono aree che richiedono attenzione. Tuttavia, con il giusto approccio e la giusta attenzione, la GenAI ha il potenziale per trasformare i settori e le imprese.
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