Per due anni molte aziende hanno guardato all’intelligenza artificiale soprattutto attraverso una lente: l’efficienza. Automatizzare processi, ridurre i costi, aumentare la produttività. Una strategia comprensibile, e in molti casi efficace.

Ma ora qualcosa sta cambiando. L’AI sta diventando abbastanza potente da porre alle aziende una domanda molto più ambiziosa: non come fare le stesse cose spendendo meno, ma cosa possiamo fare oggi che prima non era possibile?

È questo il passaggio che potrebbe segnare la prossima fase della rivoluzione dell’intelligenza artificiale nel business.

Il momento in cui ci si accorge di essere già indietro

Qualche settimana fa, una senior executive di marketing mi ha illustrato le strategie con cui la sua azienda stava adottando l’AI.

Aveva buoni motivi per essere soddisfatta. I suoi team utilizzavano Microsoft Copilot e una versione aziendale autorizzata e protetta di ChatGPT. Un gruppo aveva persino seguito un programma di formazione sull’intelligenza artificiale all’estero, tornando con un documento pieno di raccomandazioni su nuovi strumenti da valutare.

Poi la conversazione ha preso un’altra direzione.

Abbiamo iniziato a parlare di dove sta andando la tecnologia. Abbiamo visto alcuni esempi di AI agentica, sistemi progettati per affrontare autonomamente specifici problemi aziendali, e analizzato i nuovi flussi di lavoro che alcune organizzazioni stanno costruendo intorno a questi strumenti.

Alla fine, l’espressione della manager era completamente cambiata.

«Oddio», ha detto sospirando. «Non so nemmeno più cosa dire al mio team».

Il documento di cui, fino a pochi minuti prima, era orgogliosa sembrava improvvisamente appartenere a un’altra epoca. Era arrivata convinta di essere aggiornata sulle ultime evoluzioni dell’AI e ne è uscita con la sensazione di stare inseguendo un treno già partito.

È una situazione in cui molti manager potrebbero riconoscersi nei prossimi mesi.

Il limite della rivoluzione dell’efficienza

Per circa due anni la maggior parte delle aziende ha affrontato l’AI con domande molto concrete: cosa possiamo automatizzare? Quali attività possiamo eliminare? Dove possiamo aumentare la produttività?

Sono domande legittime. E hanno prodotto risultati. La ricerca globale 2025 di McKinsey sull’AI mostra che la maggior parte delle aziende che utilizzano l’AI generativa registra risparmi sui costi in diverse funzioni aziendali.

Ma l’efficienza ha un limite.

Un processo può essere automatizzato una volta. Un budget può essere ridotto solo fino a un certo punto. La produttività può crescere, ma non all’infinito.

Utilizzare una tecnologia come l’intelligenza artificiale esclusivamente per ridurre i costi rischia quindi di essere un enorme spreco di potenziale.

È un po’ come comprare una Ferrari per usarla nel traffico: funziona, ma non è esattamente per questo che è stata progettata.

La vera domanda, ora, è un’altra.

La domanda che può cambiare il business

Le aziende che stanno ottenendo di più dall’AI non sono necessariamente quelle che fanno le stesse cose di prima, soltanto a un costo inferiore.

Sono quelle che stanno iniziando a fare ciò che prima non potevano permettersi di fare.

Questo richiede un cambio di prospettiva.

Non più:

«Come rendiamo questo processo più efficiente?»

Ma:

«Che cosa vogliamo far crescere?»

Quali esigenze dei clienti stiamo trascurando? Quali clienti importanti non stiamo servendo abbastanza bene? Quale prodotto potremmo portare sul mercato in un quarto del tempo? Quali opportunità non abbiamo mai esplorato perché troppo costose o troppo rischiose?

Sono domande completamente diverse.

E l’esperienza sul campo suggerisce che l’AI, più di molte altre tecnologie, premia l’ambizione. Più grande è il problema che le affidiamo, maggiore può essere il valore che restituisce.

Non sorprende che le aziende abbiano iniziato dall’efficienza: è facile da quantificare, misurare e presentare a un CFO.

La crescita è molto più complessa. Richiede sperimentazione, capacità di giudizio e la disponibilità ad accettare che alcune idee falliranno.

Ma è proprio questo il punto: un’azienda più efficiente non è necessariamente un’azienda più preziosa.

Il vero vantaggio? Avere più tempo per sperimentare

Un esempio arriva dall’innovazione di prodotto.

Un processo che un tempo richiedeva nove mesi — ricerca, sviluppo del concept, test, focus group e analisi — può oggi arrivare a una risposta molto più solida in circa cinque settimane grazie all’AI.

Ma la velocità, in sé, non è la parte più interessante.

Il vero vantaggio è ciò che quella velocità permette di fare.

Se prima un team aveva il tempo e le risorse per testare una sola direzione di prodotto, oggi può esplorarne cinque.

Non deve più decidere tutto su una singola ipotesi. Può confrontare, per esempio, diverse ricette, packaging, strategie di posizionamento e formati, testandoli rapidamente prima di investire denaro significativo.

L’AI, in questo scenario, non serve semplicemente a fare prima.

Serve a provare di più.

E questo cambia radicalmente il rapporto tra rischio e innovazione.

Non sostituire i talenti: moltiplicarli

Quando l’obiettivo passa dall’efficienza alla crescita, cambia anche il modo di guardare alle persone.

La domanda non dovrebbe più essere:

«Quanti di questi lavori possiamo sostituire?»

Ma:

«Quanto di più potrebbero fare le nostre persone migliori se avessero questi strumenti a disposizione?»

È qui che l’AI può diventare davvero trasformativa.

I risultati migliori arrivano quando persone competenti utilizzano l’intelligenza artificiale come moltiplicatore delle proprie capacità: per sviluppare più idee, collaborare con funzioni aziendali con cui normalmente interagiscono poco e portare più lontano un progetto promettente.

In questo modo l’AI smette di apparire come semplice manodopera a basso costo e diventa qualcosa di molto più interessante: uno strumento capace di amplificare il talento già presente in azienda.

C’è però un errore che molti leader continuano a commettere: fermarsi ai dipendenti.

L’AI deve arrivare anche ai vertici.

Se il CEO non usa l’AI, l’azienda rischia di non capirla

Le aziende che stanno procedendo più rapidamente nell’adozione dell’intelligenza artificiale hanno spesso una caratteristica comune: il CEO è tra gli utilizzatori più assidui della tecnologia.

Non è un dettaglio.

L’AI non è uno sport da spettatori. Un manager che utilizza direttamente questi strumenti può formulare domande diverse, comprendere meglio i loro limiti e individuare opportunità che difficilmente emergerebbero da una semplice presentazione PowerPoint.

L’AI, in altre parole, non si può comprendere completamente per delega.

La leadership deve sperimentarla in prima persona.

La prossima ondata sarà sulla crescita

La prima fase della rivoluzione dell’AI è stata fortemente orientata alla riduzione dei costi. In fondo, era quello che le aziende chiedevano alla tecnologia.

La prossima fase potrebbe essere molto diversa.

Il salto arriverà quando le imprese inizieranno a indirizzare l’AI verso obiettivi più grandi: nuovi mercati, relazioni più profonde con i clienti, prodotti migliori, tempi di sviluppo più brevi e nuove opportunità di business.

È quello che è successo alla manager di marketing con cui è iniziata questa storia.

Alla fine dell’incontro non stava più chiedendo quali nuovi strumenti adottare.

Stava parlando della sua azienda.

E, soprattutto, di come utilizzare l’AI per coordinare marketing e vendite intorno ad alcuni clienti strategici che la società cercava da anni di conquistare.

È tutto qui il vero cambio di paradigma.

Non è uscita dalla riunione con una risposta migliore alla domanda con cui era entrata.

È uscita con una domanda migliore.

Ed è probabilmente proprio questa la competenza che distinguerà le aziende che useranno l’AI per diventare semplicemente più efficienti da quelle che la useranno per diventare molto più grandi.