Perché l'AI in azienda non sta funzionando (e cosa c'entra un romanzo del 1984)

Domenica. Guardo mia figlia di un anno e mezzo, la mia polpetta, vestita con un costume rosa integrale con tanto di cappello abbinato. Con quella tunica sembra che più che giocare sul terrazzo di casa sia partita per una spedizione nel deserto.

La guardo felice mentre passa da una piscina gonfiabile all’altra. La invidio parecchio: sono le 5 del pomeriggio e anche all’ombra si boccheggia dal caldo, e io sono decisamente troppo ingombrante per rinfrescarmi in una delle due piscine. Non mi resta che osservarla seduto sul divano, accontentandomi di immergere i piedi per un minimo di refrigerio. Mi metto le cuffie Bluetooth e faccio partire l’audiolibro. Sto ascoltando “The Goal” di Goldratt.

Ed è lì, mentre guardo mia figlia impegnatissima a travasare l’acqua con dei misurini e ascolto le avventure di Alex Rogo e dei colleghi della sua fabbrica, che avverto una sensazione di déjà vu. Io questa storia l’ho già sentita. E non mi riferisco alla trama: da bravo ingegnere gestionale conosco bene i fondamenti della Theory of Constraints, che è ciò di cui narra il romanzo. È qualcosa di molto più recente, una narrazione che leggo e sento quotidianamente. Finalmente, come un pesce che esausto cede agli sforzi del pescatore, la mia memoria emerge e riesco ad afferrarla.

Mi appare come una domanda:

Perché da quando usiamo l’AI in azienda le cose non sono migliorate?

Ora tutto mi è chiaro, e benedico questo pomeriggio in terrazzo passato con mia figlia di 18 mesi e un audiolibro di pseudo-narrativa degli anni ‘80.

L’elefante nella stanza

È dal primo rilascio di ChatGPT nel 2022 che seguo con attenzione gli LLM (Large Language Model, i modelli come ChatGPT, Claude, Gemini e simili). Da amante della tecnologia, ne sono affascinato. Come fa una macchina a scrivere come un essere umano? È davvero senziente o è solo un’imitazione ben riuscita?

Ma in realtà c’è una domanda molto più importante: cosa fare per tradurre questo avanzamento tecnologico in risultati per le aziende?

Questa domanda, che mi balla in testa da un po’, è la stessa che si pongono tanti imprenditori e dirigenti. La narrazione dominante della Silicon Valley, secondo cui è sufficiente inserire AI a profusione per incrementare esponenzialmente le vendite, minimizzare i costi, scegliere la vacanza ideale e trovare l’anima gemella, ultimamente sta scricchiolando: tutti riconoscono che questi strumenti sono molto utili, ma in pochi riescono a sfruttarli per fare soldi (e quasi nessuno ci trova l’anima gemella). E se si esclude chi lavora nel digitale, i progetti di successo sono autentiche mosche bianche.

È forse perché ChatGPT & Co. sono meno utili di quello che ci vogliono far credere? Sì e no.

• Sì perché chiunque produca o venda questa tecnologia ha tutto l’interesse a sovrastimarne l’impatto. Ad esempio, per accrescere il proprio valore in borsa (vedi IPO di SpaceX appena avvenuta e quelle in arrivo di OpenAI e Anthropic, l’azienda dietro Claude). Esattamente ciò che accadde nella bolla delle dot-com a inizio anni 2000.
• No perché, come per la bolla delle dot-com, la tecnologia sottostante è profondamente trasformativa: basti pensare che oggi una persona da sola è in grado di passare dalla prima idea a un software funzionante, nel giro di qualche mese e con poche centinaia di euro.

E queste capacità vengono già sfruttate con successo in alcuni campi:

• Nella programmazione ormai la metà del codice è scritta con l’aiuto dell’AI (fonte: GitHub; a mio parere la quota reale è anche più alta);
• Nei social media si stima che il 53,7% dei post lunghi su LinkedIn sia stato scritto con l’AI nel 2025, secondo uno studio di Originality.ai (per inciso: questo articolo l’ho scritto a mano, usando l’AI solo per verificare i dati che stai leggendo e correggere i refusi);
• Due terzi delle persone nel mondo usano l’AI regolarmente (fonte: KPMG).

Finché quindi si parla di produttività individuale, liberi professionisti o piccole imprese, i vantaggi emergono in modo lampante.

Quando invece si parla di aziende strutturate, il discorso cambia profondamente:

• In Italia, secondo l’ISTAT, solo il 15,7% delle PMI usa almeno una tecnologia AI (dato 2025, raddoppiato rispetto al 7,7% del 2024, ma ancora lontano dal 53,1% delle grandi aziende);
• Uno studio del MIT evidenzia come il 95% dei progetti di introduzione dell’AI possa considerarsi un autentico fallimento;
• Harvard Business Review e McKinsey sono arrivate a conclusioni simili, indicando tra le cause principali: la scarsa chiarezza strategica da parte della leadership, la bassa qualità dei dati aziendali (secondo Gartner, causa dell’85% dei fallimenti) e la mancanza di un ridisegno dei processi aziendali prima di introdurre la tecnologia.

Com’è possibile che aziende multimilionarie non riescano dove gente in pigiama e laptop ha successo? Cos’è che ci stiamo perdendo?

Perché un romanzo degli anni ‘80 ci illumina sul presente

Eliyahu Goldratt è un tipo particolare: un fisico israeliano prestato alle fabbriche. Dopo anni passati ad aiutare i produttori israeliani con il suo software di ottimizzazione della produzione, sbarca negli Stati Uniti. Ed è lì che elabora la sua più famosa teoria, la Teoria dei Vincoli (Theory of Constraints).

Gli assunti base sono semplici:

1. Un’azienda manifatturiera può essere modellizzata come un sistema fisico, che trasforma input in output consumando risorse
2. L’obiettivo di qualsiasi attività aziendale è uno solo: fare soldi (= vendere prodotti o servizi)
3. Stanti le due affermazioni sopra, si può valutare qualsiasi attività aziendale in base alla sua capacità di concorrere o meno a fare soldi per l’azienda nel suo complesso
4. La velocità con cui un’azienda trasforma gli input in output e guadagna è limitata dal “collo di bottiglia”, ovvero l’attività più lenta di tutte, quella che detta il ritmo a tutte le altre (da qui il nome Teoria dei Vincoli)

Il fatto interessante è che, anziché limitarsi a pubblicare un paper scientifico come avrebbero fatto tanti altri suoi colleghi, Eliyahu ebbe un’idea dirompente: scrivere un romanzo. Il suo manoscritto venne rifiutato da oltre 30 editori, che non sapevano bene su quale scaffale metterlo, se tra i libri di business o tra la narrativa. Riuscì finalmente a pubblicarlo nel 1984 insieme a Jeff Cox, con l’altisonante titolo “The Goal”.

In questo romanzo, l’eroe, Alex Rogo, capo di uno stabilimento a rischio chiusura, viene aiutato a salvare la sua azienda da Jonah, professore di fisica israeliano (ti ricorda qualcuno?). Il bello è che l’aiuto non arriva neanche come consulenza precisa, ma tramite domande e insinuazioni, ovvero con un metodo socratico (come si fa a non amarlo?).

Ma quindi cosa c’entra l’AI?

Nella sua fabbrica Alex Rogo ha dei robot nuovi di zecca, messi in funzione appena qualche mese prima. Sono il fiore all’occhiello degli stabilimenti, invidiati in tutta l’azienda. Ovviamente, sono estremamente performanti: riescono a produrre in un minuto un numero di pezzi decine di volte maggiore di quello di un operaio con una macchina tradizionale.

Per questo motivo, tutti in azienda si assicurano che i robot non si fermino mai, in modo che lavorino più pezzi possibile per rientrare dell’investimento, ottimizzando così la produzione. Ma guardando i numeri, Rogo e il suo team si accorgono che la realtà è ben diversa da quella che tutti credono: i robot non hanno aiutato l’azienda a fare più soldi, ma l’esatto contrario. Da quando ci sono i robot, l’azienda ha visto le scorte salire alle stelle e le consegne ai clienti diminuire.

Questo ha una spiegazione molto semplice: non stavano cercando l’ordine delle attività ottimo per massimizzare le consegne e i guadagni, ma quello ottimo per far lavorare i robot il più possibile. Solo che raggiungere un ottimo locale o la combinazione di più ottimi locali non porta necessariamente all’ottimo globale. Anzi, nella maggioranza dei casi ce ne allontana.

Ed è proprio qui che il nostro discorso torna al presente. L’AI è ciò che erano i robot negli anni ‘80-‘90: la shiny new thing, che da sola fa cose straordinarie ma, se inserita in un sistema complesso come un’azienda, rischia di fare più male che bene se non viene governata.

L’AI amplifica il sistema che trova: se trova chiarezza, amplifica la chiarezza. Se trova caos, amplifica il caos.

Tirando le fila: un approccio e un auspicio

Se l’articolo finisse qui, tu che hai letto finora potresti dirmi: “Bravo Lorenzo, bell’esercizio filosofico, che me ne faccio?” Figurati, è da quando i miei genitori mi impedirono di fare il liceo artistico che mi sono allontanato dall’amore per l’arte e per il sapere fini a se stessi, quindi ecco le mie proposte per chi non vede l’ora di sporcarsi le mani. Sentiti libera o libero di applicarle, apprezzarle o anche criticarle.

Un approccio

La maggior parte delle PMI e buona parte delle aziende più grandi soffrono di una malattia che non si cura semplicemente installando nuove tecnologie: la mancanza di chiarezza.

• Quanto è chiaro ad ognuno in azienda che l’obiettivo è quello di vendere prodotti/servizi e fare soldi? Rispondi francamente: qualsiasi altro obiettivo dipende dalla capacità dell’azienda di generare flussi di cassa positivi e profitti in modo stabile e sostenibile.
• E quanto è chiaro qual è la missione aziendale, ovvero la vera ragione di esistere dell’azienda, per cui ha senso che i clienti diano i loro soldi e i dipendenti il loro tempo?

PS: se la tua missione aziendale sembra uscita da un Bacio Perugina, ammetti che non ce l’hai.

Se le risposte a entrambe le domande sono soddisfacenti, possiamo parlare di progetti AI. Se almeno imprenditori e dirigenti hanno le risposte e sono concordi, allora possiamo lavorare su comunicazione e AI. Se neanche imprenditori e dirigenti hanno le idee chiare, allora scordati che qualsiasi tecnologia possa salvarti.

Se hai le fondamenta pronte e puoi procedere con l’AI in azienda, congratulazioni! La parte più importante l’hai già fatta. A questo punto, il primo passo è usare l’AI per valorizzare le conoscenze già presenti in azienda: tutte le aziende, grandi e piccole, hanno una miniera d’oro seppellita tra documenti, email e canali di vario tipo, e se c’è una cosa in cui ChatGPT e amici danno la paga agli umani dieci a zero è proprio la velocità e l’accuratezza nel reperire informazioni.

Un’unica accortezza: chiedi sempre le fonti e controllale personalmente. Non vorrai mica far la figura di quell’avvocato americano che ha citato in tribunale precedenti inventati di sana pianta dall’AI?

L’altro punto semplice ed efficace è sfruttare l’AI per automatizzare analisi dei dati e reportistica: anche su questo fronte si possono ottenere facilmente e velocemente risultati al limite dell’incredibile, cose per cui pochi anni fa società di consulenza come quella in cui lavoravo avrebbero chiesto decine di migliaia di euro.

Queste due attività permettono di fluidificare il flusso di informazioni dai singoli reparti e dipendenti fino ai piani alti e viceversa. Questo, avendo chiari obiettivi e missione aziendali, permette di ottenere due risultati degni di nota:

• il primo è che la gente rema tutta nella stessa direzione;
• il secondo è che le persone fanno pratica con l’AI su attività semplici e progetti piccoli, e prendono confidenza velocemente e senza gravi rischi.

Nota: qui sto supponendo per semplicità che non ci siano resistenze forti al cambiamento. Di questo tema parlerò in futuro.

Se riesci a fare questo in azienda, non ti posso promettere che ti divertirai come mia figlia a sguazzare tra due piscine, ma ti posso garantire che avrai le tue soddisfazioni.

Un auspicio

Ora possiamo passare al vero punto, il premio grosso della pesca di beneficenza, la mountain bike a 30 marce (mai capito a cosa servano tutte quelle marce): “ripensare il proprio business grazie all’AI.” Visto che è un’espressione talmente consulentese che nessuno capisce cosa significhi, useremo termini più semplici e pratici: sfruttare ChatGPT e simili per trovare nuove opportunità di aumentare i ricavi e/o ridurre i costi. Facciamo un esempio pratico con cui mi spiego: una bella azienda di piscine gonfiabili per bambini (lo so, oggi è il mio chiodo fisso).

Pensandoci qualche minuto, ecco alcune opportunità:

• trovare una nicchia di piscine gonfiabili per bambini fascia premium
• noleggiare piscine gonfiabili
• fare partnership con marchi del fashion (ad esempio Adidas, Gucci…)
• espandersi in altri mercati geografici
• trovare nuovi canali, o sfruttare alcuni canali per vendere direttamente al dettaglio ai clienti finali
• usare nuovi materiali

Queste sono solo alcune delle idee che mi sono venute in mente senza usare l’AI, ma si può usare l’AI stessa per farsene suggerire altre.

Mettiamo caso che tra tutte queste idee ce ne siano tre che mi interessano particolarmente: le piscine per bambini fascia premium, la partnership con un marchio fashion e i nuovi materiali. Attraverso una serie di prompt posso identificare i marchi che possono fare al caso mio, fare una ricerca di mercato mirata su fonti specializzate o più generaliste come Reddit, passare al vaglio i vari materiali costruttivi, trovare i contatti dei marchi selezionati e persino preparare la bozza dell’email e la scaletta della telefonata.

Tutto ciò permette di passare dallo 0, ovvero “che bella questa idea”, all’1, ovvero “ho fatto un’azione tangibile verso l’esterno”, in ore o giorni, non mesi.

Questo è il vero cambio di paradigma, e questo è ciò che mi auguro accada in tutte le aziende italiane, piccole e grandi che siano.

Buona innovazione!

Fonti

• Codice scritto da AI (metà del codice): github.blog
• Due terzi usano AI regolarmente: kpmg.com
• PMI italiane 15,7%: istat.it
• MIT (95% progetti falliti): fortune.com
• Harvard: hbr.org
• McKinsey: mckinsey.com
• LinkedIn 53,7%: originality.ai