❓ Perché il 95% dei progetti di AI fallisce?
Lo dice il nuovo studio del NANDA (MIT Media Lab) guidata da Ramesh Raskar: miliardi investiti, pochissimi ritorni.
Ma aspetta: non è l’AI a non funzionare.
👉 Siamo noi a non saperla far funzionare.
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🧪 I dati ci dicono che i progetti di Gen AI in granzi aziende hanno portato più Pilots che Profitti:
- solo il 5% dei progetti arriva a profitto;
- l’80% dei dipendenti usa la sua AI privatamente e snobba i tool aziendali;
- il 50% del budget va in Sales & Marketing, ignorando il Back Office (dove il valore sarebbe massimo).
Come già successo con altri studi del MIT, i media ci sono andati giù pesante con titoli sensazionalistici. Ma la sostanza del Report è un’altra.
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⚠️ Quello che emerge è che l’AI non ripara le crepe aziendali, come molti Leader si aspettano. Anzi, le amplifica.
La GenAI porta a galla quello che nelle aziende non funziona già oggi: rigidità, processi inefficienti, resistenze culturali.
Lo aveva detto anche Bill Gates: “Automatizzare un processo inefficiente significa amplificare l’inefficienza.”
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📊 Il report parla di learning gap:
i sistemi privati non apprendono, non si adattano, non diventano più affidabili.
Così i dipendenti, che non sono abituati ad aggiornare la KB di una AI e non saprebbero come fare, preferiscono usare ChatGPT privatamente piuttosto che i tool aziendali.
È la cosiddetta #ShadowAI: valore creato ai margini, non al centro.
Il risultato? Progetti in stand-by, hype senza trasformazione, miliardi spesi senza ROI.
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💡 La lezione è chiara:
- mappare e ridisegnare i processi prima di applicare l’AI;
- lavorare con le Persone;
- sperimentare in piccolo e scalare solo ciò che funziona.
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📢 Questo report è chiamata pragmatica all’azione. Serve passare:
-> da sperimentazione a trasformazione;
-> da pilot flessibili a sistemi che apprendono e restano rilevanti;
-> da tool generici a workflow profondamente integrati.
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👉 Il mio personale pov come messaggio ai Leader:
Non è l’AI che non funziona. È il vostro modo di adottarla senza cambiare davvero. Per riuscirci è necessario, come diceva Toffler, imparare a disimparare e reimparare velocemente... E quindi:
- trattate la GenAI come parte delle Operations, non come demo
- chiedete ai Vendor risultati concreti sui vostri dati e KPI
- lasciate che chi già vive la Shadow AI guidi il cambiamento, contestualizzando il tutto con un processo di Change Management - è necessario passare dal dal concetto di Adoption alla CO-Evoluzione.
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Non è l’AI che deve dimostrare di funzionare.
Siamo noi!
La mappa Calculating Empires rivela come comunicazione e tecnologia siano state forze intrecciate per 500 anni, modellando cultura, potere e identità. Guardarla significa vedere che l’AI non è solo tecnica: è architettura di futuro. Le nostre scelte — modelli, parole, sistemi — costruiscono nuovi poteri. La tecnologia non è neutrale: può diventare consapevole, se lo siamo anche noi.
Gemini 3 segna una svolta: omnimodalità fluida, memoria condivisa, “vibe coding” e capacità ingegneristiche da senior. Non è solo un modello più potente, ma una vera estensione cognitiva che cambia il ruolo umano: meno esecuzione, più interpretazione, decisione e progettazione. Una soglia che ridefinisce il futuro dell’IA.
Il down di Cloudflare mostra quanto ormai deleghiamo memoria, ragionamento e decisioni ai sistemi di AI. Se questi “cervelli esterni” si fermano, rischiamo una vera amnesia digitale. La sfida del futuro non è solo sviluppare l’AI, ma costruire resilienza e salvaguardare la nostra sovranità cognitiva.
In molti parlano di adozione della tecnologia. Noi la rendiamo naturale. Semplice. Fluida. Intelligente.
