C’è un’onda di entusiasmo sull’intelligenza artificiale che merita più attenzione critica di quanta gliene venga normalmente dedicata. L’editoriale di questo numero argomenta che le aziende devono strutturare la propria governance dell’AI. Ma vale la pena chiedersi se il modo in cui questo messaggio circola — adottate l’AI o resterete indietro — non stia producendo danni propri, distinti da quelli che vorrebbe prevenire.
I dati raccontano una storia più complicata. Secondo la Ricerca 2025-2026 dell’Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI del Politecnico di Milano, il 76% delle PMI italiane non ha investito né prevede investimenti nell’intelligenza artificiale, e solo il 7% ha avviato programmi strutturati di formazione. Questi numeri vengono presentati come prova di un ritardo da colmare d’urgenza. C’è però un’altra lettura: quella di imprenditori con risorse limitate che preferiscono aspettare che la tecnologia maturi. Non è necessariamente una scelta sbagliata.
Il problema dell’adozione prematura è reale quanto quello dell’adozione tardiva. Un’azienda che usa AI generativa senza aver verificato la qualità degli output nel proprio contesto specifico, senza aver formato il personale a riconoscere gli errori del modello, senza aver definito chi controlla e chi risponde delle decisioni, ha aggiunto un nuovo vettore di rischio alla propria operatività. I casi di errori gravi in documenti legali, analisi finanziarie e comunicazioni prodotti da AI non supervisionata colpiscono più spesso chi ha adottato questi strumenti in fretta, senza un’infrastruttura critica adeguata a gestirne le conseguenze.
Ci sono poi costi nascosti che vengono raramente discussi: licenze enterprise, ore di formazione sottratte alla produzione, revisione obbligatoria degli output con valore legale o contrattuale, gestione della sicurezza dei dati in ambienti con strumenti cloud di terze parti. Sommate queste voci e chiedetevi se il risparmio promesso rimane reale nei bilanci di fine anno. Le imprese che ottengono risultati concreti dall’AI non sono quelle che l’hanno adottata prima: sono quelle che l’hanno adottata con più metodo, scegliendo casi d’uso precisi. Il 2026 non ha bisogno di più aziende che usano l’AI. Ha bisogno di più aziende che la usano bene.
