Negli ultimi anni, mentre l’intelligenza artificiale generativa ha dominato titoli, conferenze e budget aziendali, una realtà sorprendentemente meno raccontata è emersa in molte grandi organizzazioni: nonostante ingenti investimenti e una crescente adozione di tecnologie AI, la maggior parte dei progetti di AI nelle imprese non riesce a produrre risultati significativi. Questo fenomeno non è una mera statistica astratta, ma un problema concreto che ha iniziato a segnare profondamente il modo in cui le aziende affrontano la trasformazione digitale e le aspettative legate all’AI.
La narrazione dominante degli ultimi anni ha spesso ritratto l’intelligenza artificiale come una forza dirompente pronta a rivoluzionare ogni aspetto del business, dalla customer experience alla supply chain, dall’analisi predittiva alla gestione delle risorse umane. I leader aziendali hanno ascoltato queste promesse e, spinti dalla pressione competitiva, hanno deciso di fare grandi scommesse tecnologiche, allocando risorse ingenti e lanciando progetti “AI-first” con grande entusiasmo. Tuttavia, questi sforzi spesso si arenano prima ancora di raggiungere la fase di produzione o di creare valore tangibile, bloccandosi nei laboratori di innovazione o nei “proof of concept” senza mai tradursi in soluzioni effettive per il business.
Le ragioni di questo fallimento non sono semplicemente tecnologiche. I modelli di intelligenza artificiale di per sé funzionano, e strumenti come i grandi modelli linguistici o gli algoritmi predittivi offrono capacità impressionanti. Il problema emerge quando questi strumenti vengono integrati nei processi aziendali reali. Spesso manca una chiara strategia che colleghi l’AI a un problema di business specifico, e così progetti ambiziosi vengono avviati senza un obiettivo concreto o senza una comprensione profonda di come la tecnologia debba operare in un contesto complesso e dinamico.
Un’altra causa significativa del fallimento deriva dal tentativo di costruire soluzioni AI internamente, da zero, pensando che questa sia la strada più strategica o più economica. Questa scelta può sembrare coraggiosa sulla carta, ma in pratica si traduce spesso in anni di lavoro, costi crescenti e competenze insufficienti per mantenere il passo con l’evoluzione rapida delle tecnologie AI e degli ecosistemi di sviluppo. Quando le aziende cercano di reinventare l’intera infrastruttura, si trovano a combattere contro toolchain in continuo cambiamento e modelli di riferimento che si evolvono ogni poche settimane, rimanendo inevitabilmente indietro rispetto allo stato dell’arte.
A peggiorare la situazione, molte organizzazioni non sono preparate per affrontare le complessità legate ai dati, che sono il carburante delle applicazioni AI. Migliaia di progetti falliscono perché i dati sono frammentati, inconsistente o difficilmente integrabili nei sistemi esistenti, creando un “debito tecnico” che rallenta o impedisce completamente la scalabilità delle soluzioni. La difficoltà di governare, standardizzare e preparare i dati per carichi di lavoro di intelligenza artificiale è diventata un ostacolo tanto grande quanto la costruzione degli stessi modelli.
Non meno importante è il fattore culturale. All’interno di molte grandi imprese, gli ingegneri e i team IT non usano quotidianamente gli strumenti AI più recenti, e la scarsa familiarità con le tecnologie emergenti rallenta l’adozione e l’iterazione dei progetti. Senza una cultura interna che abbracci davvero l’AI, cresce lo scetticismo, e l’intelligenza artificiale resta confinata a semplici demo o progetti pilota che non riescono mai a evolvere in implementazioni standardizzate e sostenibili.
Un altro elemento decisivo è la mancanza di una visione di governance e di gestione del cambiamento chiara. Le iniziative vengono spesso trattate come progetti tecnologici isolati piuttosto che come trasformazioni organizzative, e così la responsabilità per il successo o il fallimento viene sciolta tra team diversi senza una guida unitaria. Senza una governance solida, molte iniziative languono, incapaci di superare gli ostacoli interni legati alle priorità contrastanti o alla mancanza di sponsorship da parte dei vertici aziendali.
I numeri confermano questo quadro difficile: analisi e studi indipendenti indicano che una percentuale schiacciante di progetti di AI aziendale non raggiunge la produzione, e un’ancora più alta non fornisce impatti misurabili sui ricavi o sull’efficienza operativa. Questo non significa che la tecnologia sia incapace, ma piuttosto che l’integrazione in contesti complessi richiede un livello di preparazione, strategia e allineamento organizzativo ancora troppo spesso sottovalutato.
Eppure, se si guarda oltre questa lista di fallimenti, emerge anche un insegnamento importante: le imprese che non inseguono l’hype, ma cominciano con problemi concreti, misurabili e ben definiti, e che scelgono partner esterni o tecnologie già mature, tendono a ottenere risultati migliori. L’esperienza dimostra che l’AI non è un progetto tecnologico isolato, ma una trasformazione che richiede una cultura di apprendimento continuo, standard di qualità dei dati, governance responsabile e una visione strategica che trascende i singoli reparti