Secondo il report McKinsey “The Economic Potential of Generative AI”, il potenziale economico dell’AI generativa si conferma tra i 2,6 e i 4,4 trilioni di dollari annui, equivalenti a circa il 4 – 8 % del PIL mondiale.
Rispetto alle stime precedenti, l’impatto globale dell’AI sull’economia sta crescendo del 15–40 %, grazie all’integrazione della gen‑AI nei software usati quotidianamente.
Data di aggiornamento: 14 luglio 2025
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Indice
L’impatto dell’AI generativa
Secondo McKinsey, lo sviluppo dell’AI generativa avrebbe un significativo impatto sulla produzione di diversi settori industriali (tra cui banche, high tech, biotecnologie) e contribuirebbe ad aumentare la produttività del lavoro, parzialmente compensando la diminuzione dell’occupazione e contribuendo alla crescita economica.
In particolare, saranno 4 funzioni aziendali a beneficiare dell’incremento in termini di produttività, favorito dall’automazione: Customer Operations, Marketing e Vendite, Software Engineering e Ricerca e Sviluppo.
In ambito Customer Operations, ad esempio, l’AI generativa potrebbe ridurre del 50% la presa in carico delle richieste di assistenza a carico degli agenti, mentre in ambito Sales e Marketing, il contributo dell’AI generativa nella creazione di contenuti contribuirebbe ad aumentare la produttività tra il 5 e il 15%.
Nel campo del Software Engineering, l’ausilio della Generative AI nelle attività di sviluppo, correzione e re-factoring del codice aumenterebbe la produttività tra il 20% e il 45%.
Esempi di impatto previsti
- Customer operations – automazione fino al 50 % delle interazioni, già oggi automatizzate in molte banche, telecom e utility
- Marketing & Vendite – aumento della produttività tra il 5 % e 15 %, con un +3 –5 % focalizzato sulle vendite globali .
- Software Engineering – boost tra il 20 % e il 45 % grazie a generazione, refactoring e debugging del codice mediati da AI .
- R&D – ottimizzazioni nella progettazione e selezione dei materiali, così come nella produzione, con un impatto indiretto sui costi.
Nel complesso, McKinsey stima che la produttività del lavoro possa crescere tra lo 0,1 % e 0,6 % all’anno fino al 2040, e con l’effetto cumulativo di tutte le tecnologie l’incremento produttivo potrebbe arrivare a 0,5 – 3,4 punti percentuali annui.
Rischi e limiti dell’AI generativa
La ricerca IDC “Generative AI in EMEA: Opportunities, Risks, and Futures” identifica tre aspetti principali dell’IA generativa in cui si concentrano sfide e rischi: le capacità intrinseche (e i limiti) dei sistemi, i processi con cui vengono creati e i modi in cui sono potenzialmente utilizzati.
Ad esempio, in termini di “Capabilities” vengono identificati i rischi legati alle “allucinazioni” dei sistemi di AI, bias e produzione di contenuti generici, mentre in termini di utilizzo è evidenziata l’esposizione al rischio di plagio, di disinformazione, frode e comportamenti non pianificati.
L’importanza del controllo
L’AI basata su modelli linguistici di grandi dimensioni “sa come parlare, ma non sa cosa dice”.
In gergo tecnico si parla di “allucinazioni”, quando l’AI restituisce un’informazione distorta o completamente inventata, nel momento in cui non riesce a trovare risposte.
Per questo è importante mantenere il controllo umano non solo in fase di addestramento dei modelli, ma anche di verifica dell’output generato.
Tra i principali limiti di ChatGPT, ad esempio, troviamo:
- Il rischio di bias: ChatGPT è addestrato su un ampio set di dati di testo e tali dati possono contenere distorsioni o pregiudizi. Ciò significa che l’intelligenza artificiale a volte può generare risposte che sono involontariamente distorte o discriminatorie.
- La conoscenza limitata: sebbene ChatGPT abbia accesso a una grande quantità di informazioni, non è in grado di accedere a tutta la conoscenza che abbiamo noi umani. Potrebbe non essere in grado di rispondere a domande su argomenti molto specifici o di nicchia e potrebbe non essere a conoscenza di recenti sviluppi o cambiamenti in determinati campi.
Tuttavia, per quanto “rischioso”, l’uso dei Large Language Models nelle interazioni di business diventerà rapidamente inevitabile.
Diffidenza dei consumatori
Un report Gartner (giugno 2025) evidenzia che il 60 % dei consumatori non si fida della gen-AI, preoccupati da problemi di accuratezza, contesto e trasparenza. Solo il 40 % la ritiene affidabile. Le aziende stanno quindi adottando una doppia strategia: miglioramenti operativi immediati (chatbot, content automation), e sviluppo di nuovi modelli di business.
Anche IDC (2025) continua a segnalare rischi rilevanti: allucinazioni, bias, contenuti generici, plagio, disinformazione, frodi e comportamenti non previsti. Inoltre, l’espansione del “deepfake economy” rende il contenuto generato sempre più difficile da contrastare.
Quali precauzioni adottare?
Secondo Gartner è indispensabile che le organizzazioni adottino le seguenti “best practice”:
- Assicurarsi che le persone (dipendenti, clienti, cittadini) siano consapevoli di interagire con una macchina, etichettando chiaramente l’intera conversazione.
- Attivare strumenti di “due diligence” e controllo della tecnologia per tenere traccia di bias incontrollati e altri problemi di affidabilità nell’uso di LLM.
- Proteggere privacy e sicurezza assicurandosi che i dati sensibili non siano oggetto di prompting né siano derivati dall’utilizzo di LLM, o utilizzati come data set di apprendimento al di fuori dell’organizzazione.
Come implementare l’AI generativa senza rischi
Ecco come implementare l’AI generativa senza rischi:
- Definisci gli obiettivi e i limiti
Prima di tutto, chiarisci dove e perché vuoi usare l’AI generativa: customer service, marketing, HR, sviluppo prodotto? Specifica anche i confini d’uso: cosa può fare l’AI e cosa deve restare sotto supervisione umana.
- Scegli modelli affidabili e tracciabili
Opta per provider che garantiscano trasparenza, documentazione chiara, tracciabilità delle fonti e funzionalità di auditing. Evita soluzioni black-box o prive di controllo sui dati generati e ricevuti.
- Applica la logica del “human-in-the-loop”
L’AI non deve sostituire, ma affiancare l’intelligenza umana. Prevedi sempre un controllo umano sulle decisioni critiche, soprattutto in ambiti regolamentati (sanità, finanza, legale, ecc.).
- Integra strumenti di governance e monitoraggio
Implementa dashboard e metriche per monitorare l’accuratezza, l’efficienza, l’uso dei dati e l’eventuale presenza di bias. Adotta policy di validazione continua, aggiornamenti regolari e test di qualità.
- Forma il team e comunica con trasparenza
Investi nella formazione interna: le persone devono capire cosa fa l’AI, come interagire con essa e come riconoscerne i limiti. E nei confronti di clienti e stakeholder, sii trasparente: dichiara sempre quando un contenuto è stato generato dall’AI.
Conclusioni:
L’AI generativa rappresenta una rivoluzione tecnologica e produttiva, ma richiede una forte spinta verso responsabilità, trasparenza e governance. Solo un approccio strutturato – che includa fiducia del consumatore, adeguata supervisione e protezione dei dati – potrà trasformare il potenziale in valore reale e sostenibile.
L’adozione di misure etiche, una cittadinanza digitale consapevole e una governance robusta non sono più complementari: sono fondamentali per gestire al meglio questa nuova era.
Faq suLL’AI generativa
L’AI generativa è una branca dell’intelligenza artificiale che crea contenuti nuovi, come testi, immagini, audio, codice o video, partendo da input testuali o altri dati. A differenza dell’AI tradizionale, che si limita ad analizzare dati o fare previsioni, l’AI generativa produce output originali, simulando la creatività umana. È basata su modelli come i Large Language Models (LLM), tra cui ChatGPT.
Modelli come ChatGPT sono addestrati su vasti volumi di testi per imparare strutture linguistiche, significati e contesti. Quando ricevi un prompt (una domanda o istruzione), l’AI calcola la probabilità statistica delle parole che possono seguire, generando risposte coerenti e contestualmente appropriate. Tuttavia, non “comprende” davvero il significato, ma simula la comprensione grazie a correlazioni apprese nei dati.
Dipende da cosa intendiamo per “intelligenza”. L’AI generativa non ha consapevolezza, emozioni o intenzioni. È molto brava a imitare il linguaggio e a rispondere a input complessi, ma non ha coscienza né comprende il mondo come un essere umano. È uno strumento potente, utile se usato con criterio, ma ha bisogno di supervisione e contesto umano per essere affidabile.
Data di aggiornamento: 14 luglio 2025
