L'IA Come Motore di Crescita: Andare Oltre il Risparmio sui Costi

L'Intelligenza Artificiale (IA) viene spesso inquadrata come uno strumento per l'efficienza in termini di riduzione dei tempi delle attività, automazione di compiti ripetitivi, riduzione del personale e, in generale, taglio dei costi operativi. Sebbene questi benefici siano reali ed economicamente vantaggiosi, questa visione ristretta rischia di sottoutilizzare il potenziale trasformativo dell'IA per la crescita. 

L'IA dovrebbe essere vista non solo come un meccanismo di risparmio sui costi ma essenzialmente come un motore di crescita che può guidare l'innovazione, creare nuovi mercati e ridefinire il vantaggio competitivo. Nel rapporto State of AI 2025 di McKinsey, è stato identificato che il cambiamento fondamentale nella leadership nel 2025 è considerare l'IA come una capacità di creazione di mercato.

Questo cambiamento è cruciale per i responsabili politici, gli investitori e i leader aziendali che mirano a sfruttare l'IA per la creazione di valore a lungo termine.

La narrativa del risparmio sui costi posiziona l'IA come una strategia difensiva che può generare guadagni a breve termine ma raramente crea una differenziazione sostenibile. I concorrenti possono replicare le efficienze di costo, erodendo il vantaggio.

Inoltre, concentrarsi esclusivamente sui risparmi porta spesso a sottoinvestimenti nelle capacità di IA che potrebbero sbloccare nuovi flussi di entrate. Le aziende ad alte prestazioni che vogliono avere un vantaggio di mercato devono puntare alla crescita e all'innovazione insieme alla riduzione dei costi.

Con l'IA, l'opportunità di crescita è enorme. MGI stima che l'IA generativa potrebbe aggiungere 2,6-4,4 trilioni di dollari di valore annuale in casi d'uso come operazioni con i clienti, marketing, ingegneria del software e R&D, che possono espandere direttamente la capacità di generare entrate. Questo approccio si allinea con i modelli storici di disruption tecnologica come l'elettricità, internet e il cloud computing, poiché tutti hanno guidato una crescita esponenziale abilitando possibilità completamente nuove piuttosto che semplicemente ridurre i costi.

In termini pratici, l'IA può essere utilizzata per guidare la crescita creando domanda di mercato, che sposta la ricerca su internet verso la scoperta, aumentando così il valore medio dell'ordine e la conversione. Si riporta che i sistemi di raccomandazione di Amazon guidano il 35% delle vendite, un segnale di come la personalizzazione crei domanda piuttosto che ottimizzare semplicemente i funnel.

Le piattaforme di personalizzazione cloud-native (ad esempio, Amazon Personalise con Bedrock) ora permettono alle aziende di riclassificare i contenuti per obiettivi di crescita espliciti.

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Netflix utilizza motori di raccomandazione basati su IA non solo per migliorare l'esperienza dell'utente ma per espandere la portata globale. Analizzando i modelli di visualizzazione, Netflix identifica le preferenze di contenuto regionali, alimentando investimenti nelle produzioni locali. Questa strategia ha trasformato Netflix da un servizio incentrato sugli Stati Uniti in una potenza globale dell'intrattenimento. L'IA consente alle aziende di entrare in nuovi mercati abbassando le barriere alla personalizzazione e alla localizzazione. 

In termini di innovazione di prodotto, l'IA consente alle aziende di lanciare più rapidamente nuove offerte.  Durante la pandemia di COVID-19, Moderna ha sfruttato l'IA per accelerare lo sviluppo del vaccino. I modelli di machine learning hanno previsto sequenze di mRNA con alta efficacia, riducendo i tempi di R&D da anni a mesi. Questo non era un risparmio sui costi; era creazione di mercato e rivoluzionario, permettendo a Moderna di catturare una crescita senza precedenti.

Un altro esempio è come l'evoluzione di AlphaFold (AF2→AF3) sia passata da strutture proteiche singole a interazioni complesse, ampliando la progettazione di farmaci e la bioingegneria. Attraverso l'IA, la produzione e la commercializzazione trasformano la flessibilità in entrate. BMW utilizza l'IA industriale in tutti gli stabilimenti per la garanzia di qualità, la logistica e la manutenzione predittiva, contribuendo a una rete di produzione altamente flessibile che può cambiare i sistemi di propulsione su linee condivise; una chiave per soddisfare la domanda dinamica di veicoli elettrici senza sacrificare la produttività.

La crescita in tempo reale può essere favorita dall'IA attraverso la personalizzazione che aumenta il valore del ciclo di vita del cliente e apre opportunità di cross-selling. Gli strumenti di prova virtuale e i chatbot basati su IA di Sephora migliorano il coinvolgimento dei clienti, guidando tassi di conversione più elevati e fedeltà. Queste innovazioni creano cicli di crescita, dove esperienze migliori portano a più dati, che a loro volta migliorano la personalizzazione.

Sarebbe giusto considerare anche come PepsiCo, tra i numerosi esempi di come l'IA è stata utilizzata per guidare la crescita, si sia associata con AWS/Salesforce per costruire PepGenX, trasformando le intuizioni in lanci di prodotti più rapidi e un'esecuzione di vendita scalata. Questa è una tesi di crescita: pochi progetti pilota, più capacità di piattaforma.

Implementare l'IA come strumento per la crescita avrebbe innegabilmente implicazioni politiche, di investimento e di implementazione per i governi, le grandi aziende con colli di bottiglia amministrativi e strutture organizzative complesse e, di fatto, molti attori nello spazio aziendale. 

I governi dovrebbero incentivare l'adozione dell'IA per l'innovazione, non solo per l'automazione. I crediti d'imposta e le sovvenzioni dovrebbero dare priorità ai progetti che creano nuove capacità o mercati. I quadri normativi devono bilanciare il rischio con la flessibilità, consentendo la sperimentazione in settori come la sanità, la tecnologia e la finanza.

Le linee guida aggiornate dell'OCSE sull'IA (e i relativi quadri del G7) incorporano la gestione del rischio per i modelli di uso generale, mirando all'interoperabilità e alla diffusione oltre i settori early-adopter. I regolatori dovrebbero generalmente incoraggiare politiche che finanziano set di dati condivisi e aumentano la capacità di scoperta tra le piccole e medie imprese.

In termini di investimento, le strategie di venture capital e di investimento aziendale dovrebbero passare dal ROI basato sulla riduzione dei costi a metriche di crescita che coprono l'espansione della quota di mercato, nuovi flussi di entrate e acquisizione di clienti. Gli investitori dovrebbero valutare le iniziative di IA sul loro potenziale di creare una crescita non lineare, non solo risparmi incrementali.

Per l'IA sul posto di lavoro, gli studi su Microsoft 365 Copilot mostrano scenari di ROI che includono guadagni netti di entrate e tempi più rapidi per il lancio sul mercato; un riflesso della commercializzazione, non solo "ore risparmiate". I proprietari di aziende sono incoraggiati a pubblicare un impatto sulla crescita, profitti e perdite per tenere traccia dell'impatto degli investimenti in IA sulla crescita. Una grande IA dipende da grandi dati, quindi i dirigenti devono considerare un serio investimento nella qualità dei dati.

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Per l'implementazione, ai dirigenti si consiglia di integrare l'IA nella pianificazione strategica, non solo nell'efficienza operativa. Questo comporta:

• creare team di IA interfunzionali che includano sviluppo del prodotto, marketing e strategia.
• misurare il successo attraverso KPI di crescita piuttosto che metriche di costo; e
• costruire un'infrastruttura IA scalabile per supportare la sperimentazione rapida.

Infine, operazionalizzare l'IA come motore di crescita richiede un cambiamento culturale. I leader devono promuovere l'alfabetizzazione all'IA in tutta l'organizzazione, favorendo una mentalità che vede l'IA come un partner creativo piuttosto che una minaccia per i posti di lavoro. 

Le nazioni che abbracciano l'IA per la crescita supereranno quelle che si concentrano sull'automazione. L'IA può guidare l'espansione del PIL attraverso nuove industrie, guadagni di produttività in settori ad alto valore e dominio dei mercati emergenti.

L'IA guida la crescita quando i leader finanziano nuovi modelli di consegna con una governance responsabile come precondizione, non come postscriptum. La domanda non è "Quanto costo possiamo risparmiare?" È "In quali mercati possiamo ora entrare, quali prodotti possiamo ora progettare e quanto velocemente possiamo scalarli?" Le organizzazioni che rispondono a queste domande con fondamenta di dati, telemetria di crescita e guardrail politici convertiranno l'IA in un volano per una crescita duratura e composta.