Il risultato dell’Intelligenza Artificiale in azienda è spesso “invisibile”

Perché molti benefici non compaiono subito nei numeri e come renderli misurabili con semplicità.

di Alberto Montanari

Negli ultimi tempi molte imprese hanno introdotto strumenti di Intelligenza Artificiale (IA) per supportare attività quotidiane: bozze di documenti, riassunti, ricerca di informazioni, risposte a richieste frequenti, supporto a report e analisi. 
Nella pratica, chi li usa spesso, nota miglioramenti concreti: più continuità nel lavoro, meno interruzioni e documenti più ordinati. Tuttavia, quando si chiede “quanto vale” in termini di risultati aziendali, la risposta è spesso prudente.

Questa distanza tra percezione a livello individuale e a livello manageriale non indica necessariamente un fallimento. Più spesso segnala un limite dei metodi con cui ne misuriamo il valore: la contabilità registra bene costi e ricavi, ma fatica a catturare migliaia di piccoli miglioramenti distribuiti nei processi. 
L’IA, in molte situazioni, produce un’efficienza “diffusa”: reale, ma difficile da rendicontare se non si scelgono gli indicatori giusti.

Ing. Alberto Montanari, Consigliere e Coordinatore Commissione Innovazione, ex Industria 4.0

Ing. Alberto Montanari, Consigliere e Coordinatore Commissione Innovazione, ex Industria 4.0

1) Perché ai vertici sembra non succedere nulla

Nei momenti di sintesi (relazioni periodiche, budget, piani industriali) è possibile sentire: “abbiamo investito in IA, ma i margini non cambiano”. Questa percezione nasce perché i benefici si manifestano prima nelle singole attività e solo dopo, se gestiti, diventano risultati complessivi, come abbiamo detto.

Un motivo frequente è che l’adozione cresce anche senza un progetto formale. Le persone iniziano a usare strumenti di IA per rendere più fluido il proprio lavoro, mentre l’organizzazione non ha ancora definito standard, regole e misure. Se mancano dati di partenza (tempi medi, numero di revisioni, arretrati), diventa difficile dimostrare in modo oggettivo che un processo è migliorato. Il valore esiste, ma resta “sommerso”.

2) Il valore tipico: meno attriti e meno lavoro ripetuto

Il contributo più comune dell’IA non è un taglio immediato dei costi, ma la riduzione del lavoro intermedio: quello che assorbe tempo e attenzione, senza essere valorizzato. Esempi pratici sono: sintetizzare documenti lunghi, ordinare note in una struttura chiara, predisporre una prima bozza completa, rendere più coerente il linguaggio, preparare varianti di una comunicazione o di un testo tecnico.

Questi miglioramenti riducono revisioni, chiarimenti e passaggi a vuoto. Ma c’è un punto chiave: il beneficio, all’inizio, resta dentro il processo. Per trasformarsi in “numero” serve una decisione gestionale su come utilizzare la capacità liberata: smaltire arretrati, ridurre straordinari, diminuire consulenze esterne, aumentare le pratiche gestite con lo stesso organico. Senza una scelta esplicita, l’azienda lavora meglio, ma la struttura di costi e ricavi può restare simile nel breve.

3) La “tassa occulta” delle attese: il costo che non compare in bilancio

Molte organizzazioni non sono lente perché le persone lavorano poco, ma perché il lavoro si ferma tra una fase e l’altra: approvazioni, revisioni, controlli, passaggi tra funzioni. Qui nasce una tassa occulta: urgenze, continue interruzioni, solleciti, riunioni di chiarimento e tempo di coordinamento che drenano energia al management e ai gruppi di lavoro.

Quando l’IA migliora la qualità del “primo passaggio” (documenti più chiari e completi, risposte più strutturate, meno errori formali), può ridurre proprio quelle frizioni che alimentano le attese. Il beneficio non è solo “tempo risparmiato”, ma anche maggiore prevedibilità: meno sorprese, più regolarità nei flussi. Ed è questo che spesso sfugge ai KPI (Key Performance Indicator: Indicatori Chiave di Prestazione) tradizionali.

4) Un beneficio strategico: alzare il livello minimo e ridurre la variabilità

Un altro motivo per cui il valore risulta poco visibile è che l’IA può “alzare il livello minimo” dell’organizzazione. In molte attività, la differenza tra un lavoro accettabile e un lavoro buono sta in elementi pratici: struttura, completezza, chiarezza, coerenza terminologica. L’IA può supportare soprattutto chi è meno esperto o chi affronta compiti nuovi, accelerando l’apprendimento e rendendo più omogenea la qualità degli output.

Questo effetto è strategico: riduce i tempi di inserimento, abbassa il numero di correzioni e rende più prevedibile il risultato. Tuttavia, non esiste una voce contabile per la “riduzione della variabilità” o per il "miglioramento della qualità”. Senza indicatori di processo, anche questo valore resta invisibile.

5) Perché molti progetti sperimentali non dimostrano risultati (anche quando ci sono)

Quando si avviano progetti pilota, gli ostacoli principali sono spesso di impostazione, non di tecnologia. Tre errori sono ricorrenti:
  • Mancano misure di partenza: senza un “prima” misurato, il “dopo” è difficile da dimostrare.
  • Si scelgono solo team già eccellenti: scelta prudente, ma i miglioramenti marginali possono essere meno evidenti.
  • Si raccolgono troppi indicatori: si ottiene un quadro confuso. Nelle prime fasi servono poche misure, chiare e ripetibili.

6) Governance: senza regole chiare il valore non si consolida

Per trasformare benefici puntuali in risultati ripetibili servono regole chiare: quali strumenti sono ammessi, quali dati non devono essere inseriti, quali controlli sono necessari e chi è responsabile. 
In Europa la normativa (AI Act) procede con un’applicazione progressiva e richiede attenzione a ruoli, formazione e conformità. In parallelo, standard e linee guida come ISO/IEC 42001 e il NIST AI Risk Management Framework possono aiutare le aziende a strutturare un sistema di gestione: non per “burocratizzare”, ma per rendere l’adozione affidabile e misurabile.

7) Come rendere misurabile il ritorno, senza complicare l’azienda

Per iniziare bene, è utile una regola pratica: pochi processi, poche misure, decisioni conseguenti.
  • Isolare pochi flussi critici (3–5): processi frequenti e ripetuti, con input e output chiari (ad esempio: gestione richieste, offerte e proposte, report e documentazione, procedure di qualità).
  • Misurare pochi indicatori operativi: tempo totale dalla richiesta alla consegna; numero medio di revisioni; percentuale di pratiche respinte per integrazioni; arretrati oltre soglia; urgenze. Sono misure semplici, ma molto vicine alla realtà del lavoro.
  • Tradurre la capacità liberata in scelte: smaltire arretrati, ridurre straordinari e consulenze, aumentare la capacità di risposta, migliorare puntualità e qualità. Senza una decisione, l’efficienza resta diffusa e non emerge.

Conclusione

Il ritorno economico dell’IA è spesso invisibile perché nasce come somma di piccoli miglioramenti quotidiani. Se però misuriamo solo grandi indicatori economici nel breve periodo, rischiamo di non vederlo. 
La strada più efficace è concreta: scegliere pochi processi rilevanti, misurare poche variabili operative, definire regole di utilizzo e trasformare la capacità liberata in decisioni.
Così l’IA smette di essere un aiuto individuale e diventa un miglioramento organizzativo misurabile.

16 febbraio 2026
FM Emilia Romagna