L’intelligenza artificiale è entrata in quasi nove aziende su dieci, ma solo il 5,5% di esse vede un reale impatto economico. Nel frattempo OpenAI, Anthropic e Google si contendono lo stesso mercato enterprise, alzando la posta prima degli IPO previsti.
Quasi nove aziende su dieci usano l’intelligenza artificiale in almeno una funzione di business. Solo il 5,5% di esse riporta un impatto finanziario reale. Questo è il dato che emerge dal McKinsey State of AI 2025, basato su 1.993 aziende intervistate in 105 paesi, e che descrive quello che la società di consulenza chiama il “gen AI paradox”: adozione diffusa, valore eluso.
Il problema non è l’accesso alla tecnologia
Due terzi delle organizzazioni sono bloccate in quella che gli analisti definiscono “pilot purgatory”: sperimentano, avviano prove pilota, ma non riescono a portare l’AI a scala enterprise. McKinsey segnala che solo un terzo delle aziende ha esteso l’uso dell’AI oltre i singoli progetti isolati. Il restante 69% applica strumenti orizzontali — chatbot, copilot aziendali — che generano benefici diffusi ma difficili da misurare, senza mai toccare i processi che contano davvero per il conto economico. Solo il 39% degli intervistati attribuisce all’AI un qualsiasi impatto sull’EBIT, e in quasi tutti i casi si tratta di meno del 5%.
Come le aziende di successo si differenziano
Le aziende che invece ottengono risultati tangibili condividono una caratteristica: non hanno aggiunto l’AI sopra ai processi esistenti, li hanno riscritti. Secondo i dati McKinsey, i cosiddetti “high performer” — quel 6% che riporta un impatto significativo — sono 2,8 volte più propensi ad aver ridisegnato i flussi di lavoro rispetto agli altri. Non contano i modelli scelti, contano le pratiche organizzative: governance, KPI definiti, leadership coinvolta. Il confronto storico con l’introduzione dell’elettricità nelle fabbriche regge ancora: molte imprese si limitarono a sostituire il motore a vapore con uno elettrico, lasciando invariata la struttura della catena di montaggio. Stesso errore, scala diversa.
Una guerra tra le principali piattaforme AI
Sullo sfondo di questi dati aziendali si muove una guerra commerciale tra i principali fornitori di modelli. Anthropic, OpenAI e Google controllano insieme quasi il 90% del mercato enterprise da 37 miliardi di dollari, secondo Menlo Ventures. Anthropic guida con il 40% della quota, seguita da OpenAI al 27% e Google al 21%. La competizione si è spostata sul coding: Claude Code di Anthropic ha ridefinito il segmento degli strumenti per sviluppatori, spingendo OpenAI a un cambio di strategia — più enterprise, meno consumer — e Google a puntare su modelli più veloci e meno costosi come Gemini 3.5 Flash, privilegiando distribuzione e scala rispetto alla supremazia nei benchmark.
Il mercato degli strumenti AI per il codice vale oggi 9,3 miliardi di dollari e secondo Mordor Intelligence crescerà del 26% annuo fino al 2031.
Quotare l’AI: la prossima fase
La pressione si fa più intensa perché entrambe le aziende puntano alla quotazione in borsa. Anthropic ha presentato la domanda di IPO in modo riservato e viene valutata oltre 900 miliardi di dollari, con un percorso verso il pareggio previsto entro il 2028. OpenAI punta al quarto trimestre del 2026, con una valutazione analoga. La prospettiva dell’IPO amplifica ogni mossa: le quote di mercato enterprise diventano argomenti per i prospetti, ogni cliente perso o conquistato conta più del solito. Anthropic ha portato l’80% dei suoi ricavi dal segmento business; OpenAI, partita come prodotto consumer, deve ancora dimostrare di poter reggere il confronto su quel terreno.
Quando il valore economico non colma il gap
Il risultato finale di questa doppia dinamica — aziende che non riescono a estrarre valore dall’AI e fornitori che si cannibalizzano a vicenda — è un mercato sotto pressione da entrambe le parti. La Federal Reserve di St. Louis ha misurato una crescita cumulativa della produttività dell’1,9% dall’uscita di ChatGPT a novembre 2022: reale, ma largamente insufficiente a giustificare gli investimenti in infrastruttura. JPMorgan ha stimato che servirebbero 650 miliardi di dollari di ricavi annui “a tempo indeterminato” per ottenere un rendimento del 10% sui capitali impegnati oggi. Chi riscriverà davvero i propri processi intorno all’AI nei prossimi 18 mesi avrà un vantaggio strutturale difficile da colmare. Chi aspetta, probabilmente lo saprà quando sarà troppo tardi.