Il 91% dei professionisti usa la GenAI almeno una volta a settimana, il 57,5% più volte al giorno. Ma l’uso è superficiale: l’86% ricerca informazioni, il 63% riassume testi e scrive email.
Autore: Redazione InnovationCity
La GenAI è una tecnologia pervasiva, ormai adottata quasi ovunque: 9 professionisti italiani su 10 la usano almeno una volta a settimana, 6 su 10 più volte al giorno. Eppure, spesso non sembra non produrre i risultati sperati. È il cosiddetto GenAI Paradox, per cui secondo un recente studio del MIT, il 95% dei progetti pilota in ambito GenAI non porta valore concreto e solo il 5% genera ritorni misurabili.
Sono alcuni dei risultati della ricerca dell'OsservatorioPlatform Thinking HUB del Politecnico di Milano, uno degli oltre 50 differenti filoni di ricerca degli Osservatori Digital Innovation della POLIMI School of Management che affrontano tutti i temi chiave dell'Innovazione Digitale nelle imprese e nella Pubblica Amministrazione.
Secondo la survey condotta su 419 professionistiitaliani rappresentanti di 162 imprese, emerge che la GenAi è ampiamente diffusa: il 57,5% la usa più volte al giorno, il 10% almeno una al giorno, il 20% più volte a settimana. Ben il 91% degli intervistati la usa almeno una volta a settimana.
Le attività per cui è maggiormente utilizzata la Gen AI è la ricerca di informazioni (85,9%), seguito dalla la generazione di opzioni alternative, il riassunto di testi e la scrittura di email. Gli usi più sofisticati sono poco diffusi: solo il 35% usa la GenAI per riflettere su temi strategici, il 32% simula diversi punti di vista, il 18% usa la GenAI come coach.
Questi numeri sono coerenti con il modello proposto da Elisa Farri e Gabriele Rosani (autori della HBR Guide to Generative AI for managers), che hanno collaborato alla ricerca dell’Osservatorio, e che individuano due approcci diversi all’AI. Il primo, detto “Co-pilot”, è quello di assistente personale, che aiuta a svolgere compiti quotidiani per aumentare l’efficienza, risparmiare tempo e ridurre lo sforzo operativo. Il secondo, detto “Co-Thinking”, è più avanzato: l’AI non solo esegue, ma collabora al pensiero. Aiuta a esplorare alternative, mettere in discussione ipotesi, generare intuizioni e progettare soluzioni. Richiede fiducia e apertura mentale, perché l’AI entra nel processo decisionale e creativo. È pensato per stimolare l’innovazione, non solo per semplificare il lavoro. Oggi in Italia, l’approccio “Co-pilot” è di gran lunga prevalente, ma è il secondo a mostrarsi più promettente sull’efficacia.
Inoltre solo una piccolissima percentuale dei professionisti usa l’IA in team. Il 52% la utilizza esclusivamente da solo, il 43% solo occasionalmente con un partner o un gruppo. Tuttavia, il 69% degli intervistati afferma che l'IA funziona meglio se utilizzata in team. Inoltre, la governance è debole. La maggioranza delle organizzazioni non offre ancora un vero supporto alla diffusione di GenAI. Il 43% delle imprese non ha alcun piano strutturato o linee guida per la Gen Ai, il 35% ha diffuso solo policy d’uso, il 31% ha definito progetti pilota. Solo il 18% permette ai dipendenti di sperimentare direttamente, ad esempio creando agenti o chatbot. Questo avviene perché i professionisti percepiscono incertezza e caos rispetto a cosa l’organizzazione permetta a loro di fare e desideri sulla GenAI.
Tra i diversi modelli di GenAI, a livello individuale ChatGPT domina nettamente: è utilizzato dal 65% dei professionisti, seguito da Microsoft Copilot (39%) e poi Google Gemini (26%), Perplexity (19%), Claude (13%) e Grok (3%). Ma se guardiamo alla diffusione all'interno delle organizzazioni, Microsoft Copilot è il più adottato (quasi 6 aziende su 10). Anche se emerge anche un quarto di dipendenti che si affida a licenze personali, non approvate dall'azienda, con il rischio evidente di dati sensibili che circolano fuori dai confini organizzativi.
La survey dell’Osservatorio ha identificato infine quattro profili di utilizzo della GenAI. La maggioranza è rappresentata da Early Explorer (65%), che sperimentano liberamente, senza pratiche di sviluppo strutturato. Poi ci sono gli Efficiency Seeker (15%), che utilizzano la GenAI per automatizzare compiti ripetitivi e aumentare la produttività, ma con l’unico di scopo di risparmiare tempo. Gli Effectiveness Seeker (8%), invece, utilizzano la GenAI per migliorare la qualità del lavoro, prendere decisioni migliori e generare impatto. Mentre i GenAI Master (12%) integrano l’AI come partner strategico per co-creare valore.