Il ritorno sull’investimento in intelligenza artificiale è la domanda che molti Imprenditori e Manager si sentiranno fare nei prossimi mesi, e i dati più recenti dicono che la risposta è scomoda.
Nella survey globale di McKinsey The state of AI in 2026 (agosto 2026), l’80% di chi ha risposto sostiene che l’AI ha migliorato la propria produttività. Ma solo il 37% delle Aziende indicano un impatto positivo sull’EBIT della propria azienda. È la stessa quota dell’anno scorso, anche se le aziende che scalano l’AI su tutta l’impresa sono passate dal 38% al 44%.
Sulle singole scrivanie l’AI sembra funzionare. Sul conto economico, per ora, si vede poco. Qui sotto proviamo a spiegare perché e a dire cosa può fare l’HR, che in questa storia ha più peso di quanto si pensi.
Produttività e utili: dove si apre il divario
Partiamo dai numeri, perché il divario sta tutto dentro la stessa ricerca.
Quando si chiede alle persone, l’80% dice di essere più produttivo e metà dice di decidere meglio. I risultati sono simili a ogni livello, dal C-level ai singoli collaboratori.
Quando si chiede all’azienda, il 37% vede un contributo all’EBIT (il risultato operativo), la stessa percentuale dell’ano scorso. Gli high performer, che attribuiscono all’AI almeno il 5% dell’EBIT e parlano di valore significativo, restano il 6% dei rispondenti.
Il campione non è fatto di ritardatari. Il 40% di queste grandi aziende scala gli agenti AI, un anno fa era il 27%. Il problema è per chi lavora in un’azienda medio-grande, che sono quelle che hanno investito di più, e a cui verrà chiesto per primo dove sia il ritorno.
Cosa fanno oggi le aziende e perché non basta
Tra le aziende che usano l’AI, il 56% è ancora in fase di sperimentazione (22%) o di pilot (34%). Gli autori dello studio mettono in guardia proprio da questo: accumulare strumenti e progetti pilota senza trasformarli in modi di lavorare diversi.
Solo circa il 25% dei rispondenti che non sono high performer dice di aver ridisegnato in modo sostanziale i flussi di lavoro grazie all’AI. Negli altri casi l’AI è entrata in processi rimasti uguali a prima. Se il processo non cambia, il miglioramento della produttività che una persona sperimenta resta a quella persona: un lavoro fatto meglio, un po’ più di margine, meno fatica. Sono benefici reali, ma nessun bilancio li registra.
Cosa fa il 6% che ottiene risultati
Cosa fa il 6% che ottiene risultati
I partner McKinsey che commentano lo studio sono chiari su un punto: il vantaggio degli high performer sta nella coerenza dell’approccio, e il budget da solo non lo spiega, anche se spendono di più. Rispetto agli altri:
- ridisegnano i flussi di lavoro: quasi tre quarti lo dichiarano, un anno fa erano il 55%
- hanno leader che si espongono in prima persona per portare avanti iniziative AI
- hanno processi definiti per misurare l’impatto, due volte più spesso
- stabiliscono dove e quando una persona deve validare l’output dell’AI
- aggiornano più frequntemente il strategic workforce planning
- tengono conto dell’uso dell’AI nella gestione della performance.
Gli autori indicano anche il freno principale: l’adozione va più lenta della tecnologia perché l’organizzazione fa fatica ad assorbire il cambiamento. La direzione è la stessa in tutti i dati.
A ridisegnare il lavoro devono essere le persone che lo svolgono
Ridisegnare un flusso di lavoro vuol dire decidere quali passaggi fa l’AI, quali restano a una persona, dove si controlla il risultato e con quali criteri. Per farlo bisogna conoscere il lavoro "da dentro": le eccezioni, le scorciatoie che funzionano, gli errori che un esperto vede al primo sguardo. Quella conoscenza sta in chi svolge le attività, in particolare per professioni ad alta qualificazione. Pensiamo a un analista, a un legale, a un ingegnere di processo, a un recruiter senior. Un gruppo di progetto centrale può disegnare il flusso su carta, ma non sa cosa è importante, quali sono le situazioni più critiche, etc.
Vale anche per il controllo umano sull’AI - richiesto anche dall’AI Act - che gli high performer definiscono più spesso degli altri. Per validare un output bisogna saper riconoscere un errore che sembra giusto, e questa capacità ce l’ha l’esperto.
Questo apre ad un punto chiave nel coinvolgimento delle persone nell’implementazione dell’AI. Se chiediamo a una persona di spiegare nel dettaglio come lavora, cioè che cosa si può automatizzare, e intanto il 39% dei rispondenti si aspetta riduzioni di organico, quella persona ha poche ragioni per essere generosa con quello che sa. Prima di avviare un ridisegno bisogna dire con chiarezza che cosa succede a ruoli, carichi di lavoro e sviluppo di chi libera tempo.
Trasformazione organizzativa con l’AI: perché è un tema HR
Il ridisegno parte dal lavoro, ma passa da leve che stanno in HR:
- pianificazione della forza lavoro
- valutazione e sviluppo delle competenze
- sistemi di performance
- capacità di change management
Se queste leve restano ferme mentre i processi si muovono, ruoli, competenze e obiettivi si disallineano. Le Aziende high performer, infatti, le trattano insieme alla tecnologia, e lo studio lo conferma.
Come lavoriamo in Base 9
Lavoriamo su tre domande che un HR si trova davanti:
- dove l’AI cambia il lavoro?
- chi è in grado di lavorarci?
- come si costruiscono le nuove capacità interne?
Mappare il lavoro con chi lo svolge. Con gruppi di esperti di processo scomponiamo le attività, individuiamo cosa si può affidare all’AI e dove serve il giudizio umano. Il ridisegno nasce dalla loro conoscenza e porta il loro nome.
Misurare come le persone lavorano con l’AI. AI Based Challenge© valuta le competenze con casi di business simulati. Per l’HR significa avere dati su come ciascuno integra l’AI nel proprio lavoro, al posto di opinioni e autovalutazioni.
Costruire capacità interna. In AI Workspace, manager e specialisti sperimentano costruendo chatbot e agenti sul proprio lavoro. Chi ha costruito uno strumento sa dove funziona e dove no, e porta questa esperienza nel ridisegno dei processi.
Domande frequenti
Perché il guadagno resta al singolo finché il processo non cambia. Nello studio McKinsey 2026 l’80% dei rispondenti dichiara più produttività personale, ma solo il 37% vede un impatto sull’EBIT. Le Aziende high performer, il 6% del campione, hanno ridisegnato i flussi di lavoro in quasi tre quarti dei casi, contro circa un quarto degli altri. Lo studio non prova il nesso di causa, ma indica dove guardare: il processo, prima dello strumento.
I dati dicono che finora le previsioni hanno superato i fatti. Nel 2025 il 32% dei rispondenti prevedeva riduzioni di organico per effetto dell’AI, nel 2026 il 14% dichiara che ci sono state e due terzi non vedono cambiamenti rilevanti. Il 39% si aspetta un calo nel prossimo anno e il 43% nessuna variazione. Sono opinioni raccolte in una survey e non misurano quello che accadrà, e variano molto da una funzione all’altra.
Perché coinvolge competenze, ruoli, carichi di lavoro e performance, cioè le leve dell’HR, e perché la conoscenza per ridisegnare i processi sta in chi li svolge. Un punto di partenza pratico è scegliere un processo con un gruppo di esperti, scomporlo in attività, decidere con loro cosa affidare all’AI e dove serve il controllo umano, e dichiarare in anticipo cosa succede al tempo liberato.