Se i token fanno paura

Secondo l’ultimo report dell’Osservatorio AI del Politecnico di Milano, nel 2025 il mercato italiano dell’IA ha raggiunto 1,8 miliardi di euro, con una crescita su base annua intorno al 50%. Circa il 63% della spesa viene dalle grandi imprese, il 19% dalla Pubblica Amministrazione, e poco più del 18% dalle Pmi, che restano indietro nell’adozione delle nuove tecnologie. Ma la domanda è: di che tipo di intelligenza artificiale stiamo parlando?

Secondo Irene Di Deo, ricercatrice senior dell’Osservatorio, per rispondere a questa domanda bisogna distinguere tra un prima e un dopo: «Prima dell’IA generativa – spiega –, in Italia le grandi e grandissime imprese avevano già in produzione diversi progetti di IA più tradizionale e predittiva: algoritmi di machine learning applicati a processi specifici come l’ottimizzazione dei processi produttivi, l’identificazione delle frodi o ancora la gestione dei portafogli finanziari». Progetti complessi e costosi, praticamente inaccessibili alle piccole e medie imprese italiane.

Le cose cambiano dopo il novembre 2022, quando ChatGpt fa il suo debutto e apre la strada a una nuova generazione di tecnologie IA che, molto rapidamente, hanno ampliato il panorama delle possibili applicazioni in azienda e creato nuove dinamiche organizzative, alcune delle quali anche problematiche: «L’IA generativa registra oggi un’adozione potenzialmente molto più diffusa – spiega Di Deo –, sostenuta sia da tool generalisti sia da funzionalità integrate nei software aziendali come i CRM».

La cosa notevole è che la diffusione e democratizzazione di questi strumenti ha messo le aziende di fronte a un nuovo paradosso: «Anche quando le imprese scelgono di non utilizzare l’IA, sono i singoli dipendenti a farne uso per conto proprio, tramite account personali, esponendo l’azienda a rischi a seconda di quali dati immettono in questi servizi». È il fenomeno della cosiddetta “Shadow AI”: l’uso non autorizzato dell’IA da parte di dipendenti: un fenomeno crescente che – spiega sempre la ricercatrice del Polimi – molte realtà stanno provando a gestire affiancando ai classici team di data science nuovi team di adoption della GenAI, responsabili di definire linee guida ed esaminare l’impatto economico.

E sempre parlando di AI adoption, dagli studi dell’Osservatorio emerge una peculiarità tutta italiana: «L’Italia si posiziona tra gli ultimi posti in Europa per aziende con progettualità IA proprie – svela infatti Di Deo –, ma ai primi posti per licenze attive acquistate».

Insomma, le aziende italiane comprano più IA di quanta ne usino, e invece che pagare a consumo di token «preferiscono andare su licenze fisse a costi prevedibili» con soluzioni come Microsoft Copilot. «L’accesso ai modelli a consumo di token viene così limitato a specifici ruoli IT o di sviluppo software, sui quali vengono comunque applicati rigidi budget di spesa».

L’orientamento a risparmiare giustificherebbe il ricorso ai modelli cinesi, più convenienti di quelli americani, o alle soluzioni Open Source: secondo Di Deo la prima opzione viene meno perché restano dubbi sulla tutela dei dati. Per quanto riguarda invece i modelli open, molte aziende «non avrebbero internamente le competenze per gestire questi modelli aperti e valutarne i risultati sui singoli processi».

Infine, l’IA agentica, che secondo la dottoressa Di Deo desta interesse ma viene vista ancora come una tecnologia in fase sperimentale: «Nelle aziende più avanzate vediamo diverse applicazioni di agenti ma sono agenti con un’autonomia molto limitata a task specifici e verticali, ad esempio l’intelligent document processing, ovvero l’uso dell’IA per automatizzare l’estrazione e la gestione dei dati da documenti cartacei o digitali».