MIT NANDA: il 95% delle aziende non ha ottenuto i risultati sperati dall’intelligenza artificiale
L’entusiasmo che negli ultimi anni ha accompagnato la diffusione dell’intelligenza artificiale generativa non sempre si è tradotto in benefici concreti per le imprese. È quanto emerge dal rapporto preliminare pubblicato dai ricercatori del progetto MIT NANDA, iniziativa del Massachusetts Institute of Technology (MIT) dedicata all’analisi dell’impatto dell’IA nel mondo del lavoro.
Secondo lo studio, la maggior parte delle organizzazioni coinvolte non ha registrato un ritorno proporzionato agli investimenti effettuati nell’adozione di queste tecnologie. Un dato che evidenzia come il successo dell’IA dipenda non solo dalla qualità dei modelli, ma soprattutto dalla loro integrazione nei processi aziendali.
La ricerca: oltre 300 iniziative analizzate
Per realizzare l’indagine, i ricercatori hanno esaminato oltre 300 iniziative pubbliche, raccogliendo inoltre le opinioni di rappresentanti di 52 organizzazioni e di 153 dirigenti di alto livello.
I risultati mostrano che circa il 95% delle aziende coinvolte non ha ottenuto benefici tali da giustificare pienamente l’introduzione dell’intelligenza artificiale generativa. Solo il 5% dei progetti pilota è riuscito a generare ritorni economici nell’ordine di milioni di dollari.
Secondo gli autori dello studio, il divario tra le aspettative iniziali e i risultati effettivi non sarebbe imputabile principalmente ai limiti tecnologici dei modelli o agli aspetti normativi, bensì alle difficoltà incontrate durante la fase di implementazione.
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Le principali cause degli insuccessi
L’analisi individua diversi fattori che hanno limitato l’efficacia dei progetti basati sull’IA. Tra questi figurano processi di lavoro poco affidabili, la difficoltà dei sistemi nel mantenere il contesto e gestire il feedback, oltre a prestazioni ritenute insufficienti nelle attività operative quotidiane.
Il rapporto evidenzia inoltre che oltre l’80% delle organizzazioni ha sperimentato o avviato progetti pilota con strumenti diffusi come ChatGPT e Microsoft Copilot. Tuttavia, soltanto una minima parte di queste sperimentazioni, pari a circa il 5%, è riuscita a trasformarsi in un’implementazione stabile all’interno dei processi produttivi.
Un ulteriore elemento emerso riguarda la provenienza delle soluzioni adottate. Gli strumenti sviluppati da fornitori esterni hanno raggiunto una diffusione in produzione in circa il 67% dei casi, mentre quelli realizzati internamente dalle aziende si sono fermati intorno al 33%.
Gli autori del progetto sottolineano infine che il concetto di “successo” nell’adozione dell’intelligenza artificiale non può essere definito in modo universale. La valutazione dipende infatti dagli obiettivi specifici, dal contesto operativo e dai criteri utilizzati da ciascuna organizzazione per misurare i risultati ottenuti.
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