delle voci di spesa, che vedono le soluzioni di Generative AI e gli strumenti ibridi coprire ormai quasi la metà del valore degli investimenti (il 46% per la precisione), mentre la rimanente fetta resta legata alle applicazioni di machine learning tradizionali. Come conferma anche Giovanni Miragliotta, direttore dell’Osservatorio AI, «l’analisi e l’elaborazione del testo e del linguaggio arrivano a toccare il 40% del valore di mercato, superando per la prima volta gli ambiti legati all’analisi dei dati: si tratta di una svolta quasi epocale, che ci dà una misura precisa dell’impatto dell’intelligenza artificiale generativa sullo sviluppo di questa tecnologia».
Allo stato attuale, sono ancora dominanti i progetti di applicazione “su misura” costruiti intorno alle specificità della singola azienda, che assorbono il 77% della spesa complessiva; per contro, sono servizi e licenze software a mostrare i tassi di crescita più elevati (l’84% delle grandi imprese ha acquistato strumenti di Gen AI, con un incremento del 31% anno su anno), segno di una progressiva maturazione dell’offerta. Se guardiano ai livelli di adozione, la pervasività dell’AI non è però così sostanziale: il 71% delle grandi aziende ha infatti avviato almeno un progetto (rispetto al 59% del 2024), ma solo una su cinque utilizza la tecnologia su più funzioni e solo una minoranza misura in modo strutturato i ritorni stimando ex ante il rapporto tra costi e benefici.
Per non parlare dei tanto “osannati” sistemi di Process Orchestration e Agentic AI, che pesano solo per il 4% della spesa. La trasformazione organizzativa, stando agli indicatori appena citati, sembra procedere ancora lentamente, riflettendosi nel gap che riguarda le Pmi, dove la diffusione dell’AI resta limitata (il comparto pesa per il 18% a valore e il tasso di sperimentazione è del 15% nelle medie imprese e del 7% nelle piccole) pur in presenza di un interesse crescente. «L’AI – ha concluso Miragliotta – ha di fronte a sé almeno tre grandi sfide. La prima è trovare un equilibrio tra aspettative e benefici reali dall’adozione; la seconda è proseguire con programmi di ricerca e formazione una volta esaurite le risorse del Pnrr e la terza, di portata globale, riguarda la sostenibilità finanziaria degli enormi investimenti in atto».
Secondo l’ultimo report di Microsoft, il tasso di adozione in italia è tra i più bassi in EU: https://i.ibb.co/8nJ12FJx/20260206-113251.png
https://www.ilsole24ore.com/art/l-ai-la-maturita-italia-50percento-un-anno-AIC6IhCB
di sr_local
8 commenti
Ci stiamo salvando.
E tutt’ora nessuno sa usarle decentemente.
Dai, cerchiamo di far valere l’acronimo del nostro paese 😛
Il 90% saranno corsi sull’IA per le aziende dove il docente è un incompetente totale
Quello che salverà le PMI sarà sicuramente l’uso di chatbot con deficit mentali
Sono developer per conto di una di queste citate PMI.
Inevitabile il gap, non tanto per competenze o difficoltà d’integrazione ma piuttosto per costi e infrastrutture.
Per quanto riguarda il basso tasso d’adozione, non penso sia ingiustificato, anzi..
> «L’AI – ha concluso Miragliotta – ha di fronte a sé almeno tre grandi sfide. La prima è trovare un equilibrio tra aspettative e benefici reali dall’adozione; la seconda è proseguire con programmi di ricerca e formazione una volta esaurite le risorse del Pnrr e la terza, di portata globale, riguarda la sostenibilità finanziaria degli enormi investimenti in atto».
Questo in corporatese significa che le aziende non hanno ancora trovato un modo di avere un ritorno sull’investimento, confermando altri report sull'(in)utilità dell’AI in ambito aziendale e sui grossi problemi delle aziende AI (OpenAI in primis) di farci soldi.
Magari soffriremo un po’ meno quando questo carrozzone precipiterà in fiamme.
Quanto hai investito in AMZN/GOOG/META da dover continuare a postare articoli sull’AI