Il 28 ottobre 2026, TechSpot ha citato una ricerca di Gartner secondo cui solo il 3% delle organizzazioni ha superato i propri obiettivi di riduzione dei costi grazie agli incrementi di produttività guidati dall’IA, mentre il 97% non è riuscito a raggiungere risparmi superiori alle aspettative secondo questo criterio.
Fino al 77% dei membri dei consigli di amministrazione si aspetta che l’IA generi valore attraverso l’aumento della produttività e la riduzione dei costi, riflettendo un divario tra le aspettative della leadership e i risultati effettivi.
Quasi il 40% delle aziende ha speso più del budget previsto per l’IA, ma l’85% prevede comunque di aumentare gli investimenti nell’anno successivo.
Un sondaggio condotto da Gartner su 297 direttori delle risorse umane ha rilevato che il 78% ha affermato che i team di leadership non sono allineati su dove l’IA crei valore.
Solo il 21% del tempo di lavoro risparmiato grazie all’IA viene reindirizzato verso attività di innovazione, indicando che le aziende non hanno sfruttato efficacemente la produttività liberata.
Un sondaggio PwC su 4.454 CEO in 95 paesi ha mostrato che il 56% non ha ancora registrato benefici in termini di costi o ricavi derivanti dall’IA.
Un rapporto del MIT del 2025 ha inoltre rilevato che il 95% dei progetti di implementazione dell’IA non ha generato profitti aggiuntivi, secondo l’interpretazione di TechSpot.
Gartner raccomanda alle aziende di definire chiaramente gli obiettivi di investimento, riprogettare i flussi di lavoro,valorizzare le capacità di IA esistenti e reindirizzare il tempo risparmiato verso attività di creazione di valore.
📌 Conclusione: Il paradosso dell’IA non risiede nella mancanza di potenziale tecnologico, ma nel divario tra i guadagni di produttività individuale e l’efficienza finanziaria aziendale. Solo il 3% delle organizzazioni ha superato gli obiettivi di riduzione dei costi, mentre l’85% continua ad aumentare gli investimenti. Gartner suggerisce di spostare l’attenzione dalla riduzione dei costi alla costruzione di capacità, prodotti e nuovi driver di crescita. L’implicazione chiave è che l’IA deve essere misurata in base ai risultati di business effettivi, e non solo in base al tempo risparmiato o al numero di strumenti implementati.
