La cifra
58%
24 casi aziendali di questo sito riportano un risultato dell’uso dell’IA, non un fallimento. In 14 di questi, ogni cifra viene dall’azienda stessa. Negli altri 10, il risultato è stato misurato da ricercatori o risulta da un atto ufficiale.
La cifra che un’azienda dà su sé stessa può essere vera. Il divario delle prove dice chi ha prodotto la cifra, non se è sbagliata. Mostra quanto di ciò che legge sui successi con l’IA nessuno fuori dall’azienda ha verificato.
Come si calcola
- Prenda tutti i casi aziendali di questo sito che riportano un risultato dell’uso dell’IA: un risultato misurato, un risultato dichiarato dall’azienda o un risultato su cui l’azienda ha poi fatto parziale marcia indietro. Sono le storie di successo, così come le presentano le loro fonti. Oggi sono 24 casi.
- Conti i casi le cui cifre vengono solo dall’azienda, senza uno studio, un tribunale o un atto ufficiale alle spalle. Oggi sono 14.
- Divida il secondo numero per il primo e arrotondi a una percentuale intera: 14 ÷ 24 = 58%.
I casi in cui qualcosa è andato male restano fuori, perché riportano un fallimento, non un risultato. Oggi sono 15 dei 39 casi.
Ogni pagina di un caso indica com’è andato il caso e chi ha prodotto le sue cifre (le quattro etichette). La cifra di questa pagina viene ricalcolata da quelle etichette a ogni aggiornamento del sito.
I casi dietro la cifra
Cifre dell’azienda stessa: 14 casi
- Ashurst: prime bozze più veloci del 45–80% nelle prove cronometrate, ma gli avvocati restano più accurati (Risultato dichiarato dall’azienda)
- Commonwealth Bank of Australia ha tagliato 45 posti per un assistente vocale con l’IA, poi ha detto che non erano in esubero (Parziale marcia indietro)
- Duolingo: 148 nuovi corsi di lingua in circa un anno, dopo 12 anni per i primi 100 (Risultato dichiarato dall’azienda)
- EIST: un’officina metalmeccanica di sei persone ha ridotto i tempi dei preventivi da due ore a dieci minuti (Risultato dichiarato dall’azienda)
- Gilberts: uno studio di revisione più piccolo ha cominciato dall’IA nei suoi strumenti e da due regole interne (Risultato dichiarato dall’azienda)
- Klarna: l’IA ha ridotto di un quarto la spesa per i fornitori esterni di marketing (Risultato dichiarato dall’azienda)
- Klarna: un assistente di IA ha gestito due terzi delle chat di assistenza, poi l’azienda è tornata ad assumere persone (Parziale marcia indietro)
- META-Regalbau: sensori e analisi con l’IA del prelievo ordini ripagati in circa un anno (Risultato dichiarato dall’azienda)
- Milkforbubs: un piccolo negozio online ha messo un chatbot già pronto a rispondere ai clienti (Risultato dichiarato dall’azienda)
- Ministry of Clean: un’impresa di pulizie ha spostato i clienti dai fogli di calcolo a un CRM con l’IA integrata (Risultato dichiarato dall’azienda)
- SAM: una società di consulenza di due persone ha ridotto il lavoro amministrativo su ogni cliente da sei ore a due e mezza (Risultato dichiarato dall’azienda)
- Temple & Webster: un negozio di mobili online con circa 200 dipendenti ha introdotto l’IA prima di tutto nel servizio clienti (Risultato dichiarato dall’azienda)
- Walmart: l’IA generativa usata per sistemare 850 milioni di dati di prodotto (Risultato dichiarato dall’azienda)
- WPP: £300 milioni l’anno in una piattaforma di IA, e i ricavi sono scesi lo stesso (Risultato dichiarato dall’azienda)
Cifre verificate fuori dall’azienda: 10 casi
- eBay: la traduzione automatica ha fatto crescere le vendite internazionali di circa l’11% (Misurate da ricercatori)
- Garfield.Law: un’autorità di controllo ha autorizzato uno studio legale gestito dall’IA per piccoli crediti, con dei limiti (Atto ufficiale)
- Herges: un modello di IA ha stimato i tempi di produzione cinque volte meglio degli esperti dell’azienda (Atto ufficiale)
- Hitachi Energy: un modello di IA ha individuato le due fasi di produzione che rovinavano i chip (Misurate da ricercatori)
- HMRC ha assegnato a sorte 3.000 licenze di Copilot: circa un’ora a settimana risparmiata, secondo le stime del personale (Atto ufficiale)
- Procter & Gamble: una persona con l’IA ha eguagliato una squadra di due persone senza IA (Misurate da ricercatori)
- PSG Global Solutions: l’IA ha condotto i colloqui di lavoro, le persone hanno deciso le assunzioni (Misurate da ricercatori)
- Rue La La: prezzi suggeriti dall’apprendimento automatico hanno aumentato i ricavi di circa il 10% in un test (Misurate da ricercatori)
- Siemens: gli ispettori hanno trovato più difetti quando l’IA mostrava che cosa aveva visto (Misurate da ricercatori)
- UK Department for Business and Trade: 1.000 licenze Copilot, utenti soddisfatti, nessun aumento di produttività dimostrato (Atto ufficiale)
Limiti
- L’insieme è piccolo: 39 casi, di cui 24 riportano un risultato. Un caso in più o in meno sposta la cifra di diversi punti percentuali.
- I casi li ha scelti il curatore. Ognuno è un’azienda con un nome e una fonte pubblica. Non sono un campione casuale.
- La cifra descrive questo insieme di casi, non tutte le aziende che usano l’IA. Non la citi come la quota di un settore, di un paese o di una dimensione d’impresa.
- La maggior parte dei casi pubblicati viene da grandi aziende. Le piccole imprese pubblicano raramente cifre.
- Qui una storia di successo è un caso che riporta un risultato, non un fallimento. Alcuni di quei risultati sono piccoli: a volte i ricercatori o un atto ufficiale non hanno trovato alcun guadagno.
- La cifra cambia quando si aggiungono casi o cambia la loro etichetta. La citi con la sua data.
Come citarla
Citi la definizione e il valore con la sua data, e metta un link a questa pagina:
Il divario delle prove è la quota di storie di successo con l’IA le cui cifre vengono solo dall’azienda che le racconta. Nei casi aziendali di ai-first.company è il 58% (ottobre 2026).
Szczęsny, P. “Divario delle prove”. ai-first.company, 18 ottobre 2026. Valore: 58%. https://www.ai-first.company/it/evidence/evidence-gap/
La cifra e l’elenco dei casi che la sostiene sono dati aperti con licenza CC BY 4.0. Può riutilizzarli se cita la fonte: “Data: CC BY 4.0, Paweł Szczęsny, ai-first.company”. L’autore è il dott. Paweł Szczęsny. L’elenco dei casi è anche scaricabile: le colonne outcome e figures_from danno la cifra.
Storia del valore
Il valore ogni volta che un cambiamento nell’elenco dei casi lo ha modificato.
| Data | Casi con un risultato | Solo dall’azienda | Divario delle prove |
|---|---|---|---|
| 24 | 14 | 58% | |
| 21 | 13 | 62% |