“L’IA ridurrà i nostri costi” è una delle frasi più ripetute nei consigli di amministrazione. A volte è vero: ci sono casi ben documentati in cui l’IA svolge lavoro su una scala che cambia i numeri.
Ma il quadro complessivo è più sobrio. Questo articolo mette a confronto un caso di successo molto citato con i dati del sondaggio McKinsey, spiega perché un’IA più economica può comunque significare una bolletta più alta e si chiude con ciò che distingue il piccolo gruppo di aziende che riesce davvero a catturare valore. Le opinioni sono indicate come “Il punto di vista di Andrea d’Agostini” o “La visione di Monarchy”.
01L’economia dell’IA: un costo da gestire, non un risparmio da dare per scontato
“L’IA ridurrà i nostri costi” è una delle frasi più ripetute nei consigli di amministrazione. Merita domande scomode.
La promessa è reale. Nel febbraio 2024 Klarna ha riferito che il suo assistente di IA aveva gestito 2,3 milioni di conversazioni nel primo mese, due terzi delle sue chat di assistenza clienti, svolgendo il lavoro equivalente di 700 operatori a tempo pieno, con un miglioramento dell’utile stimato in 40 milioni di dollari per il 2024 1. I costi unitari dell’IA sono scesi drasticamente 2.
Fonte: Klarna, febbraio 2024 1
Ma il quadro complessivo è più sobrio. Nel sondaggio McKinsey 2026 State of AI 3:
- Quasi nove intervistati su dieci dichiarano un uso regolare dell’IA in almeno una funzione aziendale.
- Solo il 37% attribuisce all’IA un qualsiasi impatto sull’EBIT, un dato sostanzialmente invariato rispetto all’anno precedente.
- Circa il 6% si qualifica come “AI high performer” (almeno il 5% dell’EBIT attribuito all’IA e un valore “significativo”).
- Circa il 20% dice che i costi operativi dell’IA, compresi i costi dei token, ne limitano l’uso.
- L’80% degli intervistati dice che l’IA ha migliorato la propria produttività individuale, un guadagno che non si è ancora tradotto in un impatto finanziario diffuso.
“Quasi 9 su 10” è rappresentato al 90% solo a scopo illustrativo. Fonte: McKinsey & Company, 2026 3
Perché questo divario?
Che cosa distingue i pochi che catturano valore
Gli high performer di McKinsey si distinguono meno per gli strumenti che per l’intenzione e la disciplina. Perseguono crescita e innovazione oltre all’efficienza. Quasi tre su quattro dichiarano di aver riprogettato a fondo i flussi di lavoro grazie all’IA, contro uno su quattro tra gli altri intervistati. Hanno il doppio delle probabilità di avere vertici visibilmente impegnati e processi definiti per misurarne l’impatto 3.
Adattato dal white paper Monarchy “You are not talking to a human” (2026) di Andrea d’Agostini. Le fonti sono elencate qui sotto; le citazioni sono riportate nella lingua originale, con la traduzione tra parentesi quadre. Le affermazioni indicate come punti di vista sono opinioni.
Fonti
- Klarna, “Klarna AI assistant handles two-thirds of customer service chats in its first month,” press release, 27 February 2024. https://www.klarna.com/international/press/klarna-ai-assistant-handles-two-thirds-of-customer-service-chats-in-its-first-month/
- Stanford HAI, AI Index Report 2025 (inference cost at GPT-3.5 level fell over 280-fold, Nov 2022 to Oct 2024). https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report
- McKinsey & Company, “The state of AI in 2026: On the road to ROI,” 25 August 2026 (survey of 1,719 participants, fielded 4 May-8 June 2026). https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
- Moffatt v. Air Canada, 2024 BCCRT 149 (Civil Resolution Tribunal of British Columbia). https://www.canlii.org/en/bc/bccrt/doc/2024/2024bccrt149/2024bccrt149.html
