(Adnkronos) – L’Intelligenza Artificiale (AI) sta entrando in una fase economica cruciale. Analogamente a quanto accaduto con tecnologie general purpose storiche, dalla macchina a vapore ai semiconduttori, l'AI sta superando la fase di sperimentazione per generare un valore economico significativo attraverso "use case" scalabili in contesti aziendali. L'elevata adozione da parte dei consumatori, con ChatGPT che ora serve oltre 800 milioni di utenti ogni settimana, sta agendo da volano per accelerare la sua integrazione negli ambienti di lavoro professionali. Una nuova analisi, basata su dati di utilizzo reali degli enterprise customer di OpenAI e su un survey condotto su 9.000 lavoratori in quasi 100 aziende, offre un quadro chiaro: l'adozione dell'AI aziendale sta accelerando non solo in termini di ampiezza, ma anche in profondità. I dati dimostrano che le organizzazioni stanno espandendo sia il margin estensivo (più lavoratori che adottano l'AI) sia il margin intensivo (gli utenti esistenti che approfondiscono l'utilizzo). Nell'ultimo anno, i messaggi settimanali in ChatGPT Enterprise sono aumentati di circa 8 volte, con il lavoratore medio che invia il 30% di messaggi in più. Il cambiamento più significativo si riscontra nella complessità dei compiti. L'utilizzo di workflow strutturati come Projects e Custom GPTs è aumentato di 19 volte da inizio anno, segnando un netto passaggio dall'interrogazione occasionale a processi integrati e ripetibili. Parallelamente, il consumo medio di token di reasoning per organizzazione è aumentato di circa 320 volte negli ultimi 12 mesi, suggerendo che modelli più intelligenti vengono sistematicamente integrati in prodotti e servizi in espansione. L'AI sta fornendo un valore quantificabile per i lavoratori: il 75% degli intervistati afferma che l'uso dell'AI ha migliorato la velocità o la qualità del proprio output. In media, i lavoratori dichiarano di risparmiare 40-60 minuti al giorno, con gli utenti più assidui che riportano risparmi superiori alle 10 ore a settimana. Il valore generato si articola in modo trasversale ai dipartimenti:
IT: l'87% riporta una risoluzione più rapida dei problemi.
Marketing & Prodotto: L'85% riporta un'esecuzione più veloce delle campagne.
HR: Il 75% riporta un miglioramento nel coinvolgimento dei dipendenti.
Ingegneria: Il 73% riporta una consegna del codice più rapida. Cruciale è il dato che l'AI non sta semplicemente velocizzando il lavoro esistente, ma sta abilitando nuove tipologie di attività. I messaggi relativi al coding sono aumentati del 36% per i lavoratori al di fuori delle funzioni tecniche, e il 75% degli utenti dichiara di essere in grado di completare nuovi compiti che in precedenza non poteva eseguire, riducendo il divario tra intenzione ed esecuzione. L'adozione è rapida anche a livello geografico. I settori con lo slancio maggiore sono Tecnologia, Sanità e Manifatturiero. A livello globale, i mercati con la crescita più veloce superano il 140% anno su anno e includono Australia, Brasile, Paesi Bassi e Francia. Per quanto riguarda l'API per clienti internazionali, la crescita ha superato il 70% negli ultimi sei mesi, con il Giappone che vanta il maggior numero di clienti corporate al di fuori degli Stati Uniti. I dati rivelano un divario crescente tra gli utenti e le aziende "di frontiera" e la mediana. Gli utenti di frontiera (95o percentile) inviano 6 volte più messaggi rispetto al dipendente mediano e si impegnano in modo più intensivo con le funzionalità avanzate. Le aziende di frontiera, a loro volta, inviano 2 volte più messaggi per utente e mostrano una più profonda integrazione dell'AI tra i team. Questo divario è significativo, poiché il risparmio di tempo aumenta in modo direttamente proporzionale al consumo di token di intelligenza. Con l'ecosistema AI che evolve rapidamente, OpenAI rilascia una nuova feature o capacità all'incirca ogni tre giorni, i vincoli primari per le organizzazioni non sono più le prestazioni dei modelli o gli strumenti disponibili. La sfida principale si sposta sulla prontezza organizzativa e sulla qualità dell'implementazione interna, aspetti che determinano l'effettiva capacità di un'azienda di trarre vantaggio dall'accelerazione tecnologica in corso.
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