{"id":11148,"date":"2025-09-03T10:35:00","date_gmt":"2025-09-03T08:35:00","guid":{"rendered":"https:\/\/neodatagroup.ai\/?p=11148"},"modified":"2025-09-11T15:30:13","modified_gmt":"2025-09-11T13:30:13","slug":"the-genai-divide-why-95-of-companies-fail-to-capture-ais-value","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/neodatagroup.ai\/it\/the-genai-divide-why-95-of-companies-fail-to-capture-ais-value\/","title":{"rendered":"The GenAI Divide: Perch\u00e8 il 95% delle Aziende fallisce ad estrarre il vero valore"},"content":{"rendered":"<h2 class=\"simpletoc-title\">Indice<\/h2>\n<ul class=\"simpletoc-list\">\n<li><a href=\"#superficial-adoption-high-experimentation-low-transformation\">Un\u2019adozione superficiale: alta sperimentazione, bassa trasformazione<\/a>\n\n<\/li>\n<li><a href=\"#the-real-obstacle-the-learning-gap\">Il vero ostacolo \u00e8 il learning gap<\/a>\n\n<\/li>\n<li><a href=\"#the-shadow-ai-economy-informal-use-outpaces-official-adoption\">La Shadow AI Economy: l\u2019AI informale funziona meglio di quella ufficiale<\/a>\n\n<\/li>\n<li><a href=\"#investment-bias-frontoffice-cannibalizes-backoffice\">Bias negli investimenti: il front-office cannibalizza il back-office<\/a>\n\n<\/li>\n<li><a href=\"#closing-the-genai-divide-strategies-for-buyers-and-builders\">Superare il Gen AI Divide: strategie per buyer e builder<\/a>\n\n<\/li>\n<li><a href=\"#toward-the-agentic-web-a-new-paradigm-of-autonomous-intelligence\">Verso l\u2019Agentic Web: il nuovo paradigma dell\u2019intelligenza autonoma<\/a>\n\n<\/li>\n<li><a href=\"#roi-and-workforce-a-silent-but-radical-shift\">ROI e workforce: un cambiamento silenzioso ma radicale<\/a>\n\n<\/li>\n<li><a href=\"#the-window-is-closing\">La finestra si sta chiudendo<\/a>\n<\/li><\/ul>\n\n\n<p>Nonostante gli investimenti in GenAI superino <strong>i 30 miliardi di dollari<\/strong>, <strong>, il 95% delle organizzazioni non registra alcun ritorno concreto<\/strong>. \u00c8 quanto emerge dallo studio <em>\u201cThe GenAI Divide: State of AI in Business 2025\u201d<\/em>, pubblicato dal <strong>MIT Project NANDA<\/strong>, che ha analizzato oltre <strong>300 iniziative AI<\/strong> tra interviste, survey e casi d\u2019uso aziendali.<\/p>\n\n\n\n<p>Il rapporto individua una <strong>frattura crescente<\/strong>: tra una minoranza di aziende che estraggono <strong>valore reale<\/strong> dall\u2019AI e la maggioranza che resta bloccata in <strong>progetti pilota senza impatto sul business<\/strong>. Alla base del problema: sistemi che <strong>non apprendono<\/strong>, <strong>si integrano male nei workflow<\/strong>, <strong>si adattano<\/strong> al contesto operativo.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"superficial-adoption-high-experimentation-low-transformation\"><strong>Un\u2019adozione superficiale: alta sperimentazione, bassa trasformazione<\/strong><\/h2>\n\n\n<p>Secondo il report, oltre <strong>l\u201980% delle aziende<\/strong> ha esplorato o testato strumenti GenAI, spesso attraverso piattaforme note come <strong>ChatGPT<\/strong> o <strong>Copilot<\/strong>. Di queste, quasi il <strong>40%<\/strong> ha avviato una fase di deployment. Tuttavia, i benefici registrati restano <strong>marginali<\/strong>, perlopi\u00f9 limitati <strong>all\u2019aumento di produttivit\u00e0 individuale<\/strong>, senza <strong>un impatto sistemico sul business<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>I sistemi enterprise, invece, soffrono una profonda <strong>crisi di fiducia<\/strong>: <strong>: il 60% viene valutato<\/strong>, <strong>il 20% arriva alla fase pilota<\/strong>, e appena <strong>il 5% raggiunge la produzione<\/strong>. Le cause? <strong>Workflow troppo rigidi<\/strong>, <strong>incapacit\u00e0 di adattarsi<\/strong> al contesto aziendale e <strong>mancanza di apprendimento continuo<\/strong>.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"the-real-obstacle-the-learning-gap\"><strong>Il vero ostacolo \u00e8 il learning gap<\/strong><\/h2>\n\n\n<p>Alla radice del GenAI Divide c\u2019\u00e8 un problema pi\u00f9 profondo: <strong>la maggior parte dei sistemi attuali non impara<\/strong>. Non conservano <strong>feedback<\/strong>, non <strong>si adattano ai comportamenti degli utenti<\/strong>, e non <strong>migliorano nel tempo<\/strong>. Sono strumenti <strong>\u201cstateless\u201d<\/strong>, incapaci di evolvere con l\u2019azienda.<\/p>\n\n\n\n<p>Nel frattempo, gli utenti si affidano ogni giorno a tool come <strong>ChatGPT<\/strong> per risolvere problemi semplici. Ma per attivit\u00e0 <strong>mission-critical<\/strong> o <strong>o ad alto rischio<\/strong>, <strong>il 90% continua a preferire l\u2019intervento umano<\/strong>, proprio perch\u00e9 questi strumenti generici non offrono <strong>memoria, contestualizzazione n\u00e9 specializzazione<\/strong>.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"the-shadow-ai-economy-informal-use-outpaces-official-adoption\"><strong>La Shadow AI Economy: l\u2019AI informale funziona meglio di quella ufficiale<\/strong><\/h2>\n\n\n<p>Lo studio del MIT mette in evidenza un fenomeno in rapida crescita: la <strong>Shadow AI Economy<\/strong>. Oltre il <strong>90% dei dipendenti<\/strong> usa AI generativa per il lavoro, ma <strong>in modo non ufficiale<\/strong>, aggirando i canali IT. Questo significa <strong>che l\u2019adozione reale<\/strong> \u00e8 molto pi\u00f9 alta di quanto indicano i progetti \u201cufficiali\u201d <strong>, ma avviene in modo disorganico<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Paradossalmente, sono proprio queste pratiche \u201combra\u201d a rivelare cosa funziona davvero: <strong>strumenti agili, personalizzabili<\/strong> insieme <strong>interfacce familiari<\/strong> e <strong>capacit\u00e0 di apprendimento rapido<\/strong>. Le aziende pi\u00f9 lungimiranti stanno monitorando questi <strong>usi non autorizzati<\/strong> per modellare le <strong>proprie strategie GenAI future<\/strong>.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"investment-bias-frontoffice-cannibalizes-backoffice\"><strong>Bias negli investimenti: il front-office cannibalizza il back-office<\/strong><\/h2>\n\n\n<p>Il report evidenzia un forte <strong>squilibrio nella distribuzione degli investimenti<\/strong>: circa il <strong>70% del budget GenAI<\/strong> viene destinato <strong>a vendite e marketing<\/strong>, settori dove <strong>i risultati sono facilmente misurabili e legati a KPI visibili a livello board<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Tuttavia, le maggiori opportunit\u00e0 <strong>di ROI<\/strong> spesso si <strong>trovano nelle funzioni di supporto<\/strong> : legale <strong>, operations, procurement, contabilit\u00e0<\/strong>. Qui, la GenAI <strong>pu\u00f2 generare valore eliminando BPO<\/strong>, <strong>riducendo errori di compliance<\/strong>, <strong>o velocizzando processi interni<\/strong>\u2014 benefici <strong>che sfuggono ai radar tradizionali ma<\/strong> producono risultati economici reali e duraturi.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"closing-the-genai-divide-strategies-for-buyers-and-builders\"><strong>Superare il Gen AI Divide: strategie per buyer e builder<\/strong><\/h2>\n\n\n<p>Lo studio MIT offre <strong>una serie di raccomandazioni<\/strong> concrete per aiutare aziende e fornitori a superare il GenAI Divide.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Per le aziende (buyer):<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Comportarsi come clienti BPO, non SaaS<\/strong>: esigere soluzioni su misura, radicate nei propri dati e processi.<br><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Valutare gli strumenti sull\u2019impatto operativo<\/strong>, non su benchmark tecnici.<br><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Affidarsi a partner esterni<\/strong>: le iniziative GenAI co-sviluppate con fornitori esterni hanno <strong>il doppio delle probabilit\u00e0 di successo<\/strong> rispetto agli sviluppi interni.<br><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Dare potere ai prosumer interni<\/strong>: manager e utenti avanzati sono spesso gli agenti del cambiamento <strong>, capaci di guidare l\u2019adozione bottom-up<\/strong>.<br><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Investire in sistemi che apprendono nel tempo<\/strong>, si integrano senza soluzione di continuit\u00e0 e <strong>migliorano con l\u2019uso<\/strong>.<br><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Per i fornitori (builder):<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Progettare sistemi agentici e adattivi,<\/strong> con capacit\u00e0 di memoria <strong>feedback e personalizzazione nativa<\/strong>.<br><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Concentrarsi su use case ristretti ma ad alto impatto<\/strong> , integrati profondamente nei flussi di lavoro.<br><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ridurre al minimo la configurazione iniziale<\/strong>, offrendo soluzioni <strong>a rapido time-to-value<\/strong>.<br><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Superare il gap di fiducia attraverso canali consolidati<\/strong>: referral, marketplace enterprise, integrazioni plug-and-play.<br><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"toward-the-agentic-web-a-new-paradigm-of-autonomous-intelligence\"><strong>Verso l\u2019Agentic Web: il nuovo paradigma dell\u2019intelligenza autonoma<\/strong><\/h2>\n\n\n<p>Il report conclude con una visione strategica del futuro: i sistemi AI che imparano <strong>, ricordano e agiscono in autonomia diventeranno lo standard<\/strong>. \u00c8 l\u2019inizio dell\u2019 <strong>Agentic Web<\/strong>, un ecosistema in cui <strong>agenti intelligenti cooperano<\/strong>, <strong>, si scambiano dati<\/strong>, <strong>e orchestrano processi complessi<\/strong> in modo fluido.<\/p>\n\n\n\n<p>Protocolli emergenti come <strong>Model Context Protocol (MCP)<\/strong>, <strong>Agent-to-Agent (A2A)<\/strong>, <strong>NANDA<\/strong> saranno le fondamenta <strong>di questa nuova architettura digitale<\/strong>. Le aziende che si muoveranno ora verso <strong>sistemi agentici<\/strong> potranno costruire <strong>vantaggi<\/strong> competitivi <strong>difficilmente replicabili<\/strong> nei prossimi anni.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"roi-and-workforce-a-silent-but-radical-shift\"><strong>ROI e workforce: un cambiamento silenzioso ma radicale<\/strong><\/h2>\n\n\n<p>I benefici economici pi\u00f9 significativi <strong>derivano dalla<\/strong> sostituzione dei fornitori esterni <strong>, non dal taglio del personale<\/strong>. Aziende che hanno implementato GenAI nelle operations riportano <strong>risparmi tra i 2 e i 10 milioni di dollari annui<\/strong> riducendo BPO e <strong>fino al 30% di riduzione nei costi di agenzia<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Allo stesso tempo, cambia <strong>la composizione del workforce<\/strong>: <strong>: meno assunzioni<\/strong> in ruoli standardizzati, pi\u00f9 enfasi su <strong>AI literacy<\/strong> e <strong>e competenze digitali avanzate<\/strong> come <strong>requisito di base<\/strong> per nuove assunzioni.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"the-window-is-closing\"><strong>La finestra si sta chiudendo<\/strong><\/h2>\n\n\n<p>Il tempo per agire \u00e8 limitato. Le aziende che oggi adottano <strong>sistemi con apprendimento continuo<\/strong> stanno gi\u00e0 creando <strong>barriere all\u2019ingresso strutturali<\/strong>, con <strong>costi di switching che aumentano di mese in mese<\/strong>. Chi non investe ora in <strong>strumenti adattivi e agentici<\/strong> rischia di restare bloccato sul lato <strong>sbagliato del GenAI Divide<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Neodata<\/strong> \u00e8 pronta ad accompagnare le imprese nell\u2019adozione <strong>di soluzioni GenAI realmente trasformative<\/strong>, progettate per <strong>apprendere e migliorare nel tempo<\/strong>, <strong>con integrazione nativa<\/strong> nei processi e focus sul <strong>ROI concreto.<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Vuoi scoprire come progettare la tua strategia GenAI per il 2026?<\/strong> Contattaci per scoprire i nostri servizi e le <strong>le nostre soluzioni<\/strong>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Despite GenAI investments surpassing $30 billion, 95% of organizations are seeing no tangible returns. 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