Indice
- Insight dall’“Anthropic Economic Index”
- Dall’automazione alla trasformazione
- Efficienza sì, ma con giudizio
- Non è solo una questione di sostituzione del lavoro
- Prompt di qualità = output di qualità
- la “Effective AI Coverage”
- Il futuro passa dai colli di bottiglia
- Conclusioni
Insight dall’“Anthropic Economic Index”
L’Intelligenza Artificiale sta ridefinendo non solo il modo in cui gli individui lavorano, ma sta cambiando interi team e organizzazioni.
L’ultimo Anthropic Economic Index offre una fotografia nitida di come l’AI stia trasformando concretamente le imprese, non più solo uno strumento di supporto, ma come un ingranaggio fondamentale per automazione, produttività e ridefinizione dei ruoli.
Il report si concentra sull’utilizzo di Claude, il Large language model proprio di Anthropic, uno dei modelli più performanti e diffusi sul mercato.
In questo articolo esploriamo i principali takeaway dal report cercando di valutare come le organizzazioni stiano realmente adottando l’AI e quali opportunità e sfide emergono.
Dall’automazione alla trasformazione
Una delle prime evidenze emerse dal report è la differenza sostanziale tra l’uso dell’AI da parte degli utenti individuali e quello che ne fanno le aziende.
Se il pubblico generalista tende a utilizzare Claude come un partner creativo: per scrivere, riflettere o imparare, le imprese lo integrano nei processi operativi attraverso l’API. Il risultato è un’AI impiegata non tanto per “pensare insieme”, quanto per automatizzare in modo efficiente compiti ben definiti.
E questi compiti non riguardano più solo il coding o l’analisi dei dati. Un trend particolarmente interessante è la crescita dell’uso dell’AI nei processi di back-office: gestione documentale, email, CRM, pianificazione. Operazioni spesso invisibili, ma centrali nella vita quotidiana di un’azienda. Claude, in questi casi, viene usato per ridurre il carico operativo e liberare tempo prezioso per attività a maggior valore aggiunto.
Efficienza sì, ma con giudizio
Il report introduce una metrica interessante: la “task success”, ovvero il tasso di successo dell’AI nello svolgere correttamente un compito.
Non basta infatti essere veloci, l’output va anche verificato. E qui emergono due aspetti cruciali.
- Il primo è che i guadagni di produttività crescono con la complessità dei compiti, ma al tempo stesso cala la probabilità che l’AI li esegua correttamente al primo colpo.
- Il secondo è che esiste un limite temporale oltre il quale il rendimento decresce: per compiti che richiederebbero a un umano più di tre ore e mezza, il tasso di successo di Claude scende sotto il 50%.
In pratica, le aziende oggi ottengono il massimo valore su attività discrete, ben definite e di breve durata.
Questo non significa che l’AI non sia utile per progetti più complessi, ma che il suo impatto va ancora “curato” per evitare la produzione degli ormai famosi workslop, di cui abbiamo già parlato in questo articolo. Servono infatti: supervisione, verifica, qualità nell’input.
Non è solo una questione di sostituzione del lavoro
Un altro aspetto particolarmente illuminante del report è l’effetto che l’AI ha sulle competenze. Spesso si pensa che l’automazione colpisca soprattutto i lavori meno qualificati. In realtà, il report mostra che Claude è utilizzato con più frequenza in compiti che richiedono un livello medio-alto di istruzione.
E qui entra in gioco un meccanismo che possiamo definire di “riorganizzazione del lavoro”: se l’AI prende in carico i compiti più complessi, quelli che restano agli umani possono risultare più semplici o meno gratificanti.
È il caso, ad esempio, degli agenti di viaggio, dove Claude gestisce la parte di pianificazione avanzata, lasciando all’operatore compiti più esecutivi.
Ma ci sono anche esempi virtuosi di upskilling per alcune figure; l’AI alleggerisce le attività ripetitive e permette di concentrarsi su compiti di negoziazione, gestione o relazione,aumentando il valore del contributo umano.
Prompt di qualità = output di qualità
Un dato che colpisce è la correlazione quasi perfetta tra il livello di istruzione richiesto per formulare un prompt e la qualità della risposta dell’AI. In parole semplici: più è alta la competenza dell’utente, più l’AI restituisce output sofisticati.
Questo ribadisce un concetto fondamentale per chi lavora con l’AI in azienda , il valore dell’output dipende sempre più dalla qualità dell’input.
E questo input, oggi, richiede competenze nuove: capacità di sintesi, precisione linguistica, comprensione del contesto.
la “Effective AI Coverage”
Un’altra delle innovazioni più interessanti del report è la metrica chiamata “effective AI coverage”. Non si tratta semplicemente di contare quanti compiti l’AI può fare , ma di capire quanto tempo reale del lavoro umano può essere effettivamente sostituito, con successo, dall’AI.
Il report menziona il caso dei radiologi, anche se Claude non può eseguire molti dei compiti formali del loro ruolo , riesce molto bene a svolgere l’attività più centrale e time-consuming, ovvero l’interpretazione delle immagini diagnostiche. Il risultato? Un impatto concreto, anche se “sulla carta” il numero di task coperti è basso.
Al contrario, figure come i microbiologi vedono una copertura teorica più alta, ma un impatto ridotto dato che l’AI non può lavorare fisicamente in laboratorio.
Il futuro passa dai colli di bottiglia
Infine, il report ci invita a riflettere su “bottleneck tasks”, quelle parti di un lavoro che l’AI non può ancora svolgere , ma che sono indispensabili.
Pensiamo a un insegnante, Claude può aiutare a pianificare una lezione, ma non può ancora tenerla al posto suo. Se la parte non automatizzabile è centrale, la produttività complessiva resta vincolata.
È un promemoria importante per le imprese: automatizzare una parte del flusso non sempre equivale a rendere il processo più efficiente nel suo insieme. Serve una visione sistemica , in grado di riprogettare l’organizzazione del lavoro in funzione delle nuove tecnologie.
Conclusioni
L’AI è sempre più presente nelle imprese, ma il vero vantaggio competitivo andrà a chi saprà usarla in modo consapevole, strategico e sostenibile.
La sfida non è solo tecnica, ma come diciamo spesso è culturale , formare persone capaci di collaborare efficacemente con l’AI e di ripensare il lavoro insieme ad essa.
Written by Neodata’s Marketing Team — experts in AI, data, and digital transformation.
