Un ritardo che non è tecnologico

A dispetto dell’entusiasmo generale e degli investimenti annunciati, l’adozione della tecnologia dell’AI generativa nelle imprese italiane rimane estremamente limitata. Un dato specifico mette in evidenza questa contraddizione: soltanto una percentuale molto bassa dei Ceo italiani utilizza strumenti di AI generativa nel loro lavoro quotidiano.
Non si parla di visioni future o di presentazioni strategiche, ma dell’uso concreto di queste nuove tecnologie da parte dei dirigenti. È una distanza che non solo ritarda la trasformazione reale delle imprese, ma che ne mette in discussione l’abilità di stare al passo con le mutate condizioni competitive a livello globale.

L’AI non è una tecnologia come le altre

L’intelligenza artificiale, ed in particolare la generativa, non è una tecnologia tradizionale che può essere introdotta come un semplice aggiornamento di un software o l’acquisto di una piattaforma IT. L’AI introduce un cambiamento cognitivo nella struttura dell’organizzazione.
Per funzionare davvero, essa richiede che i comportamenti di chi comanda — il vertice aziendale — si modifichino in maniera significativa. Non basta parlare della tecnologia: servono azioni concrete, quotidiane e una mentalità aperta al cambiamento.

Discontinuità tra disponibilità tecnologica e trasformazione reale

Negli ultimi due anni è stata registrata una crescita esponenziale nella disponibilità di tecnologie di AI generativa. I costi di accesso a questi strumenti si sono ridotti, le piattaforme si sono democratizzate e i modelli si aggiornano praticamente in tempo reale.
Eppure la produttività media non accompagna questa accelerazione tecnica. La contraddizione sta nel fatto che il collo di bottiglia non è più la tecnologia in sé, ma le strutture culturali e organizzative che hanno dominato il Novecento.

Strutture organizzative obsolete

Molte aziende italiane continuano a operare seguendo logiche nate da contesti industriali completamente diversi: struttura verticale, informazione chiusa, cultura del controllo, decisioni lente e forme di leadership fondate sull’autorità.
L’AI tende a comprimere tutti questi schemi ormai obsoleti. Riduce la distanza tra informazione e decisione, abbassa la barriera alla mediazione intermedia e premia quelli che imparano più velocemente.

Un paradosso italiano: ottimismo e inerzia

Secondo la ricerca “Ceo Survey 2025” di PwC, i leader italiani si dichiarano mediamente più ottimisti della media europea sugli effetti economici dell’AI. Sei Ceo su dieci ritennero che gli investimenti in GenAI aumenterebbero la redditività nel breve periodo. Tuttavia, quando si passa alla fase di attuazione, i dati parlano chiaro:
Secondo i dati Istat, nel 2025 soltanto il 16,4% delle imprese italiane con almeno 10 dipendenti utilizzava strumenti di AI. Cifra in crescita, certamente, ma con margini di miglioramento significativi.

Il ruolo cruciale della cultura manageriale

Il tema del ritardo non è legato solamente alle dimensioni o alla struttura aziendale, bensì alla cultura manageriale. In contropartita con molti Paesi europei, in cui l’AI è stata abbracciata insieme a politiche di managerializzazione diffusa e di formazione continua, in Italia persiste una separazione tra “business” e “tecnologia”.
Questa divisione non tiene più. Ogni introduzione di una tecnologia cognitiva nella struttura aziendale modifica non solo gli strumenti operativi, ma il modo in cui si struttura il workfare.

Dal cambiamento digitale al cambiamento organizzativo

Per anni abbiamo parlato della trasformazione digitale come se fosse soprattutto questione tecnologica. L’AI rende questa idea non più sostenibile. La sfida non è implementare un nuovo software, ma ridefinire il modello organizzativo.
Un management tradizionale che basa il ruolo sull’informazione esclusiva o sulla gerarchia oggi si trova esposto. Un’azienda che premia la fidelizzazione invece del learning-by-doing si trova in ritardo. E una leadership che resiste all’apprendimento continuo si trasforma in un collo di bottiglia.

Formazione continua: la chiave strategica

Il paradigma competitivo si è spostato: non è più l’accesso a informazioni esclusive a rendere agile un'azienda, ma la sua capacità di apprendere rapidamente dagli eventi e dagli errori. La formazione aziendale non è più una funzione secondaria: è essenziale.
Il World Economic Forum ha evidenziato che più del 40% delle competenze attuali subirà un forte impatto entro breve da parte dell’AI. Cambierà poco il lavoro manuale, ma moltissimo il valore delle nuove competenze: pensiero critico, capacità di sintesi, gestione dell’incertezza e lavoro di squadra uomo-macchina.

Caso di studio: Bracco e l’apprendimento autonomo

Un esempio concreto di innovazione culturale è rappresentato da Bracco, che insieme a Edflex ha sviluppato un Learning Hub distribuito in più Paesi. Questo ecosistema permette agli employee di accedere al sapere sempre, a seconda delle esigenze, favorendo un modello di crescita organizzativa basato sull’autodidatta.
Il modello non si limita a un insieme di risorse online. Si fonda su una cultura in cui ogni persona è responsabile della propria crescita professionale. Una svolta rispetto al vecchio schema di formazione “obbligatorio-catalogo”.

Il teatro dell’AI

Molte aziende continuano ad investire sulla visibilità — hackathon, task force, sperimentazioni a basso impatto — pur non affrontando la questione fondamentale: sono davvero organizzate per cambiare? L’AI produce valore solo quando ridefinisce modelli decisionali, quando redistribuisce il potere del sapere all’interno dell’organizzazione.
In caso contrario, si rischia di ridurre l’applicazione dell’AI a una tecnologia decorativa, simile al motore elettrico installato su un carro appiccicato ai cavalli.

L’apprendimento del futuro: chi è il leader?

Alla fine, l'intelligenza artificiale obbliga l’organizzazione a rivedere il rapporto con la conoscenza. Per secoli, i dirigenti erano considerati depositari dell’esperienza. Oggi, questo modello entra in crisi.
I nuovi leader non saranno quelli che sanno tutto, ma quelli che riescono a generare cultura e apprendimento continuo. Quelli che sanno gestire l’incertezza, stimolare la collaborazione, interpretare i dati in modo critico e creare spazio per l’autonomia.