Il report del MIT The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 mette in evidenza un dato sorprendente: il 95% dei progetti pilota di Intelligenza Artificiale non genera alcun ritorno misurabile nei primi sei mesi. Un risultato che segnala un divario profondo, definito appunto GenAI Divide: da un lato un’adozione entusiasta, con il proliferare di progetti pilota in quasi tutti i settori; dall’altro una scarsissima capacità di tradurre tali iniziative in trasformazione strutturale e in valore economico. L’AI viene spesso percepita come una leva immediata di vantaggio competitivo, ma senza un’attenta valutazione della compatibilità con i processi aziendali e delle condizioni necessarie alla scalabilità, le iniziative rischiano di rimanere confinati a sperimentazioni prive di un impatto concreto sul business.
Analizzando oltre 300 casi, il MIT e le testimonianze degli addetti ai lavori convergono su alcune barriere ricorrenti. La più evidente è la sovrastima delle capacità tecnologiche rispetto alle esigenze reali: algoritmi all’avanguardia non bastano se non risolvono problemi specifici e quotidiani del business. A questa si aggiunge la carenza di dati di qualità, spesso frammentati o non governati correttamente, che impedisce ai modelli di esprimere il loro potenziale. Cruciale è anche la difficoltà di integrazione con i processi esistenti: sistemi statici e rigidi non dialogano con la complessità operativa, generando costi e tempi insostenibili. Non meno rilevanti sono le barriere normative, in particolare nei settori ad alta regolamentazione come sanità e finanza, e la mancanza di competenze trasversali: senza team che uniscano tecnologia, business, etica e operations, le iniziative perdono la possibilità di portare vantaggi reali all’azienda e vengono abbandonate.
In seguito a queste considerazioni, il MIT propone raccomandazioni concrete per superare il GenAI Divide. In primo luogo, adottare una mentalità sperimentale, sostituendo la logica della “scommessa unica” (ovvero di investire tutto il budget disponibile in un unico progetto pilota molto costoso) con una serie di esperimenti più piccoli e agili, capaci di generare apprendimento incrementale e graduale. In secondo luogo, investire nella qualità dei dati, riducendo il cosiddetto debito dei dati (cioè l’accumulo di dati destrutturati e di bassa qualità) e creando invece basi informative affidabili e unificate. Altra indicazione chiave è misurare ciò che conta davvero: non solo ROI immediato, ma anche la capacità di apprendimento organizzativo, la crescita delle competenze AI e GenAI tra i dipendenti e la flessibilità strategica aziendale che viene acquisita in seguito all’adozione delle tecnologie intelligenti. Infine, è fondamentale favorire partnership esterne: i progetti co-sviluppati con vendor e partner tecnologici hanno dimostrato un tasso di successo doppio rispetto a quelli realizzati in-house, esclusivamente con le forze interne. Queste pratiche delineano un approccio pragmatico, che riduce il rischio e aumenta le probabilità di trasformare i piloti in iniziative di valore.
Affrontare con successo queste sfide richiede non solo nuove competenze e modelli organizzativi, ma anche infrastrutture digitali solide e scalabili.
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La disponibilità di risorse affidabili per gestire grandi volumi di dati, garantire continuità operativa e rispettare normative stringenti rappresenta il presupposto per superare il GenAI Divide. Grazie alla sua rete di Data Center distribuiti sul territorio italiano, TIM Enterprise fornisce alle aziende la piattaforma tecnologica necessaria per portare i progetti di AI oltre la fase pilota, rendendoli realmente integrati nei processi e capaci di generare impatto economico e strategico.
Affrontare con successo queste sfide richiede non solo nuove competenze e modelli organizzativi, ma anche infrastrutture digitali solide e scalabili. È qui che entrano in gioco i Data Center di TIM Enterprise, progettati secondo i più elevati standard internazionali di sicurezza, efficienza e sostenibilità. La disponibilità di risorse affidabili per gestire grandi volumi di dati, garantire continuità operativa e rispettare normative stringenti rappresenta il presupposto per superare il GenAI Divide.
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