Calcolatore ROI dell’IA: l’IA si ripaga?

Il risultato ha quattro righe. Le prime tre danno ciascuna una stima bassa e una stima alta, e insieme si sommano nel risultato. La quarta elenca cosa è andato storto in altre organizzazioni. Non viene mai sommata.

• Una quota di tempo risparmiato che “diventa valore”, presa da uno studio. Nessuno studio la fornisce. La quota la inserisce lei. Le cifre pubblicate accanto misurano altre cose: cosa le persone hanno detto di aver fatto con il tempo, o cosa è arrivato nella loro busta paga.
• Un numero per l’effetto di obiettivi di utilizzo, quote o classifiche. Nessuno l’ha misurato. Trova i casi riportati. Trova anche cosa ha rilevato un’indagine su circa 25.000 lavoratori danesi: dove i datori di lavoro incoraggiavano l’uso dei chatbot, li usava l’83% dei lavoratori, contro il 47% altrove (Humlum e Vestergaard, 2025).
• I “tassi di fallimento” dei progetti pilota nelle somme. Quattro sono citati spesso, e nessuno misura la probabilità che il suo progetto fallisca.
  • 95%. La quota di organizzazioni senza un ritorno misurabile sul conto economico, in un rapporto basato su interviste in 52 organizzazioni. Il successo significava che utenti o dirigenti avevano “remarked” [“osservato”] un effetto duraturo (Rapporto MIT NANDA, 2025).
  • 42%. La quota dei 1.006 partecipanti a un’indagine che hanno detto che la loro azienda aveva abbandonato la maggior parte delle iniziative di IA prima della messa in produzione (Indagine S&P Global, 2025).
  • 30%. Una previsione fatta nel 2024, senza un metodo pubblicato (Gartner, 2024).
  • 80%. Spesso attribuita a RAND, il cui rapporto la introduce con “By some estimates” [“Secondo alcune stime”]. RAND ha intervistato 65 data scientist e ingegneri sul perché i progetti falliscono e non ha contato i fallimenti (RAND, 2024).
• La probabilità o il costo atteso che qualcosa vada storto. Veda la quarta riga, Rischio: quanto è costato ad altri. Elenca cosa è andato storto in altre organizzazioni e spiega perché nulla di tutto ciò entra nel risultato.
• Un unico guadagno per “tutto il personale”. Ogni guadagno misurato vale per un tipo di lavoro e un gruppo di persone. La cifra sugli operatori dell’assistenza clienti non dice nulla sui suoi contabili.
• Un ritorno che dipende dalla dimensione aziendale. Veda la nota sotto i pulsanti della dimensione in Le sue cifre.
• Una previsione sull’intera economia presentata come il suo ritorno. Veda la sezione successiva.

Nel 2024 l’economista Daron Acemoglu ha stimato quanto l’IA aggiungerà alla produttività degli Stati Uniti in dieci anni. Il suo calcolo ha quattro numeri.

1. 20% delle attività × 23% = 4,6% delle attività L’IA potrebbe svolgere o aiutare il 20% delle attività lavorative, contate in base alla retribuzione legata a ciascuna. Il 23% di queste conviene automatizzarlo entro dieci anni. Acemoglu prende il 23% da uno studio sui costi dei sistemi di visione artificiale (Svanberg e altri, 2024) e definisce quel passaggio “not an innocuous step” [“non un passaggio innocuo”].
2. 27% di risparmio sul lavoro × 0,535 = 14,4% di risparmio sui costi Il 27% è la media di due esperimenti: quello sulla scrittura di testi e quello sull’assistenza clienti usati in questo strumento. Il lavoro rappresenta il 53,5% del costo di quelle attività. Aggiungendo un esperimento con un assistente alla programmazione, il 27% sale al 36%.
3. 4,6% × 14,4% = 0,66% La produttività in più in totale su dieci anni. Acemoglu la definisce un limite massimo. Se le attività più difficili fanno risparmiare il 7% e non il 27%, si scende allo 0,53%. In termini di PIL: dallo 0,93% all’1,16% in più su dieci anni. Aggiunge che il calcolo non tiene conto del costo di riorganizzare il lavoro, quindi potrebbe essere ancora troppo alto.

Calcolata dagli autori dello studio Fonte: Acemoglu, 2024. È una cifra su dieci anni per un’intera economia, non il ritorno di un’azienda. Un’azienda che sceglie bene le sue attività può stare molto sopra, e un’azienda che non ne sceglie nessuna è a zero.

Aghion e Bunel hanno usato la formula dello stesso Acemoglu con la loro lettura delle prove e hanno ottenuto circa dieci volte la sua cifra. La risposta dipende dai primi due numeri del calcolo. Altri due numeri molto citati misurano qualcos’altro. Il “quasi 40%” dell’IMF è la quota di posti di lavoro esposti all’IA (Blog dell’IMF, 2024). I 2,6–4,4 mila miliardi di dollari all’anno di McKinsey sono il valore di 63 usi che ha scelto di studiare (McKinsey Global Institute, 2023).

Ogni cifra che questo strumento usa o mostra, con il tipo di cifra. Un link a questo sito porta a una pagina che dice cosa ha fatto e trovato lo studio o il caso.

Cifre usate nelle somme

Ognuna entra nella somma quando spunta la sua casella o sceglie il suo tipo di lavoro.

1. Noy, S. and Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Science, 381(6654), 187-192 (peer-reviewed). doi.org Misurata in uno studio In un esperimento su brevi testi professionali, ChatGPT ha ridotto il tempo impiegato del 40% e migliorato la qualità del 18%. Su questo sito.
2. Brynjolfsson, E., Li, D. and Raymond, L. (2025). Generative AI at Work. The Quarterly Journal of Economics, 140(2), 889-942 (peer-reviewed). Abstract read on arXiv:2304.11771. arxiv.org Misurata in uno studio In un grande servizio di assistenza clienti, gli operatori dotati di un assistente di IA hanno risolto in media il 15% di richieste in più all’ora. Su questo sito.
3. Dell’Acqua, F. et al. (2026). Navigating the Jagged Technological Frontier. Organization Science, 37(2), 403-423 (peer-reviewed). doi.org Misurata in uno studio I consulenti che usavano GPT-4 hanno svolto il 12,2% di attività in più e il 25,1% più velocemente sul lavoro che l’IA svolge bene, e avevano 19 punti percentuali di probabilità in meno di dare la risposta giusta su un’attività che l’IA non sapeva svolgere bene. Su questo sito.
4. Cui, K. Z., Demirer, M., Jaffe, S., Musolff, L., Peng, S. and Salz, T. (February 2025 version). The Effects of Generative AI on High-Skilled Work: Evidence from Three Field Experiments with Software Developers. Working paper (version hosted by MIT Economics; not peer-reviewed at that version). economics.mit.edu Misurata in uno studio In tre sperimentazioni randomizzate condotte da aziende, gli sviluppatori dotati di un assistente di IA alla programmazione hanno completato circa il 26% di attività in più.
5. Becker, J., Rush, N., Barnes, B. and Rein, D. (2025). Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity. arXiv:2507.09089v2 (preprint, not peer-reviewed). arxiv.org Misurata in uno studio In una sperimentazione randomizzata, sviluppatori open source esperti hanno impiegato il 19% di tempo in più sulle proprie attività reali quando potevano usare strumenti di IA.
6. Humlum, A. and Vestergaard, E. (2025). Large Language Models, Small Labor Market Effects. Becker Friedman Institute Working Paper 2025-56, May 2025 (working paper). bfi.uchicago.edu Dichiarata dagli interessati In un intero mercato del lavoro, gli utenti di chatbot hanno dichiarato di risparmiare in media il 2,8% delle ore di lavoro. Su questo sito.
7. Bick, A., Blandin, A. and Deming, D. (27 February 2025). The Impact of Generative AI on Work Productivity. Federal Reserve Bank of St. Louis, On the Economy blog. stlouisfed.org Dichiarata dagli interessati In un’indagine nazionale negli Stati Uniti, gli utenti di IA generativa hanno detto che fa risparmiare loro il 5,4% delle ore di lavoro; su tutti i lavoratori corrisponde all’1,4%.
8. Humlum, A. and Vestergaard, E. (2025). Large Language Models, Small Labor Market Effects. Becker Friedman Institute Working Paper 2025-56 (May 2025 version). bfi.uchicago.edu Dichiarata dagli interessati Dove i datori di lavoro danesi incoraggiavano l’uso dei chatbot, la quota di lavoratori che li usava è quasi raddoppiata, dal 47% all’83%, e il tempo risparmiato dichiarato era maggiore.
9. Workday (14 January 2026). New Workday Research: Companies Are Leaving AI Gains on the Table. Press release for 'Beyond Productivity: Measuring the Real Value of AI', fielded by Hanover Research (vendor survey). newsroom.workday.com Dichiarata dagli interessati In un’indagine di un fornitore, i dipendenti hanno detto che quasi il 40% del tempo risparmiato con l’IA è andato perso a correggere e controllare i suoi risultati.
10. Anthropic. Claude pricing page (vendor price list), checked 13 October 2026. claude.com Prezzo di listino del fornitore Anthropic indica il piano Claude Team a $20 per utente al mese con fatturazione annuale, o $25 con fatturazione mensile, con un posto premium a $100.

Tempo liberato: mostrate per confronto

1. METR (24 February 2026). We are Changing our Developer Productivity Experiment Design. METR blog. metr.org Misurata in uno studio Il seguito di METR ha trovato rallentamenti minori e dice che i suoi nuovi dati non sono affidabili, perché gli sviluppatori non vogliono più svolgere attività senza l’IA.
2. UK Government Digital Service (2 June 2025). Microsoft 365 Copilot experiment: cross-government findings report. gov.uk Dichiarata dagli interessati Nella sperimentazione di Copilot del governo del Regno Unito, gli utenti hanno dichiarato di risparmiare in media 26 minuti al giorno. Su questo sito.
3. Dillon, E. W., Jaffe, S., Immorlica, N. and Stanton, C. T. (2025). Shifting Work Patterns with Generative AI. NBER Working Paper 33795 (working paper; three authors work at Microsoft Research). nber.org Misurata in uno studio In una sperimentazione randomizzata in 66 aziende, i lavoratori che usavano un assistente di IA nel loro software d’ufficio hanno passato due ore a settimana in meno sulla posta elettronica.
4. Digital Transformation Agency (October 2024). Evaluation of the whole-of-government trial of Microsoft 365 Copilot: Summary of evaluation findings. digital.gov.au Dichiarata dagli interessati La stessa sperimentazione ha rilevato che il risparmio percepito, circa un’ora al giorno, si limitava a tre attività: riassumere, scrivere prime bozze e cercare informazioni.

Tempo messo a frutto: mostrate per confronto

1. Dillon, E. W., Jaffe, S., Immorlica, N. and Stanton, C. T. (2025). Shifting Work Patterns with Generative AI. NBER Working Paper 33795. nber.org Misurata in uno studio La stessa sperimentazione non ha trovato alcun cambiamento nella quantità o nel tipo di lavoro svolto: il tempo risparmiato non si è tradotto in più produzione.
2. Humlum, A. and Vestergaard, E. (2025, revised March 2026). Still Waters, Rapid Currents: Early Labor Market Transformation under Generative AI. NBER Working Paper 33777 (working paper). nber.org Misurata in uno studio Due anni dopo l’arrivo di ChatGPT, uno studio danese che collega indagini e dati delle buste paga non ha trovato effetti su guadagni o ore registrate, ed esclude effetti superiori al 2%. Su questo sito.
3. Humlum, A. and Vestergaard, E. (2025). Large Language Models, Small Labor Market Effects. Becker Friedman Institute Working Paper 2025-56 (May 2025 version). bfi.uchicago.edu Misurata in uno studio Nello studio danese, solo dal 3% al 7% del tempo risparmiato dichiarato dai lavoratori si è tradotto in guadagni più alti. Su questo sito.
4. Humlum, A. and Vestergaard, E. (2025). Large Language Models, Small Labor Market Effects. Becker Friedman Institute Working Paper 2025-56 (May 2025 version). bfi.uchicago.edu Dichiarata dagli interessati Alla domanda su cosa avessero fatto con il tempo risparmiato grazie ai chatbot, l’80% degli utenti danesi ha risposto altre attività di lavoro, meno del 10% pause o tempo libero, e il 25% più lavoro dello stesso tipo.
5. Yotzov, I., Barrero, J. M., Bloom, N., Bunn, P., Davis, S. J. et al. (2026). Firm Data on AI. NBER Working Paper 34836, February 2026, revised March 2026 (working paper). nber.org Dichiarata dagli interessati In un’indagine su quasi 6.000 dirigenti in quattro paesi, l’89% ha detto che l’IA non aveva avuto effetti sulla produttività del lavoro della propria azienda negli ultimi tre anni.
6. Yotzov, I., Barrero, J. M., Bloom, N. et al. (2026). Firm Data on AI. NBER Working Paper 34836. nber.org Dichiarata dagli interessati Gli stessi dirigenti si aspettano che l’IA aumenti la produttività delle loro aziende in media dell’1,4% nei prossimi tre anni.
7. UK Department for Business and Trade (August 2025). The evaluation of the M365 Copilot pilot in the Department for Business and Trade. assets.publishing.service.gov.uk Misurata in uno studio Un ministero del Regno Unito che ha misurato il suo progetto pilota di Copilot ha trovato risparmi di tempo su alcune attività e nessuna prova che abbiano portato a una produttività più alta. Su questo sito.
8. Digital Transformation Agency (October 2024). Evaluation of the whole-of-government trial of Microsoft 365 Copilot: Summary of evaluation findings. Evaluation by Nous Group. digital.gov.au Dichiarata dagli interessati Nella sperimentazione di Copilot del governo australiano, circa il 40% dei partecipanti ha detto di essere riuscito a spostare il tempo risparmiato su lavoro di maggior valore.
9. Australian Centre for Evaluation, The Treasury (February 2025). Evaluation of a trial of generative artificial intelligence (Copilot) in The Department of the Treasury. evaluation.treasury.gov.au Dichiarata dagli interessati Nella sperimentazione di Copilot del Tesoro australiano, l’85% si aspettava prima che lo strumento accelerasse il proprio lavoro e il 49% ha detto dopo che lo aveva fatto.
10. McElheran, K., Yang, M.-J., Kroff, Z. and Brynjolfsson, E. (2025). The Rise of Industrial AI in America: Microfoundations of the Productivity J-curve(s). US Census Bureau, Center for Economic Studies Working Paper CES 25-27, April 2025 (working paper). www2.census.gov Misurata in uno studio Nella manifattura statunitense, gli stabilimenti che hanno adottato l’IA industriale sono diventati prima meno produttivi, poi sono arrivati i guadagni; le perdite hanno colpito soprattutto le imprese più vecchie.
11. Brynjolfsson, E., Rock, D. and Syverson, C. (2018). The Productivity J-Curve: How Intangibles Complement General Purpose Technologies. NBER Working Paper 25148; published in American Economic Journal: Macroeconomics, 13(1), 2021, 333-372 (peer-reviewed). nber.org Calcolata dagli autori dello studio Una nuova tecnologia di uso generale richiede prima investimenti non misurati in processi e competenze, quindi la produttività misurata scende prima di salire: la “productivity J-curve” [“curva a J della produttività”].
12. Babina, T., Fedyk, A., He, A. and Hodson, J. (2024). Artificial intelligence, firm growth, and product innovation. Journal of Financial Economics, 151, 103745 (peer-reviewed). sciencedirect.com Misurata in uno studio Le aziende statunitensi che hanno investito di più nell’IA sono cresciute più in fretta in vendite, occupazione e valore di mercato, soprattutto lanciando nuovi prodotti.
13. Czarnitzki, D., Fernández, G. P. and Rammer, C. (2023). Artificial intelligence and firm-level productivity. Journal of Economic Behavior & Organization, 211, 188-205 (peer-reviewed, open access). sciencedirect.com Misurata in uno studio Le aziende tedesche che usavano l’IA erano più produttive, e il legame ha retto anche quando gli autori hanno corretto per il tipo di aziende che sceglie di adottarla.
14. Aghion, P., Bunel, S., Jaravel, X., Mikaelsen, T., Roulet, A. and Søgaard, J. (2025). How Different Uses of AI Shape Labor Demand: Evidence from France. AEA Papers and Proceedings, 115, 62-67 (lightly reviewed conference volume). ideas.repec.org Misurata in uno studio Le aziende francesi che hanno adottato l’IA hanno visto crescere in seguito occupazione e vendite, con risultati diversi per usi diversi.
15. Jiang, W., Park, J., Xiao, R. and Zhang, S. (2025). AI and the Extended Workday: Productivity, Contracting Efficiency, and Distribution of Rents. NBER Working Paper 33536 (working paper). nber.org Misurata in uno studio Uno studio statunitense basato su diari dell’uso del tempo ha rilevato che le persone con lavori più esposti all’IA lavoravano più ore e avevano meno tempo libero, non di più.
16. McKinsey & Company (5 November 2025). The State of AI: Global Survey 2025 (consultancy survey). web.archive.org Dichiarata dagli interessati Nell’indagine 2025 di McKinsey, circa il 6% delle organizzazioni attribuiva all’IA il 5% o più dell’utile operativo, e queste avevano quasi tre volte più probabilità di aver riprogettato i flussi di lavoro. Su questo sito.

Costo di gestione: mostrate per confronto

1. BetterUp Labs and Stanford Social Media Lab (2025). Workslop: The Hidden Cost of AI-Generated Busywork. Reported in Niederhoffer, K., Kellerman, G. R., Lee, A., Liebscher, A., Rapuano, K. and Hancock, J. T. (22 September 2025). AI-Generated “Workslop” Is Destroying Productivity. Harvard Business Review (vendor survey; magazine article, not peer-reviewed). betterup.com Dichiarata dagli interessati In un’indagine di BetterUp e Stanford, il 40% degli impiegati statunitensi ha detto di aver ricevuto nell’ultimo mese “workslop” [“lavoro scadente”], risultati dell’IA dall’aspetto curato che lasciano il vero lavoro a chi li riceve.
2. UK Department for Business and Trade (August 2025). The evaluation of the M365 Copilot pilot in the Department for Business and Trade. assets.publishing.service.gov.uk Dichiarata dagli interessati Nel progetto pilota di Copilot del ministero del Regno Unito, il 22% di chi teneva un diario aveva notato contenuti inventati; i controlli erano discontinui. Su questo sito.
3. UK Department for Business and Trade (August 2025). The evaluation of the M365 Copilot pilot in the Department for Business and Trade. assets.publishing.service.gov.uk Dichiarata dagli interessati Alcune attività hanno richiesto più tempo con Copilot: pianificare appuntamenti 0,6 ore in più per attività e generare immagini 0,5 ore in più, secondo i diari degli utenti. Su questo sito.
4. Humlum, A. and Vestergaard, E. (2025). Large Language Models, Small Labor Market Effects. Becker Friedman Institute Working Paper 2025-56 (May 2025 version). bfi.uchicago.edu Dichiarata dagli interessati Nello studio danese i chatbot hanno creato nuove attività di lavoro per l’8,4% dei lavoratori, comprese persone che non usano gli strumenti. Su questo sito.
5. Australian Centre for Evaluation, The Treasury (February 2025). Evaluation of a trial of generative artificial intelligence (Copilot) in The Department of the Treasury. evaluation.treasury.gov.au Calcolata dagli autori dello studio Il Tesoro australiano ha calcolato che un funzionario di livello intermedio deve spostare circa 13 minuti a settimana su lavoro di maggior valore per coprire la licenza di Copilot.
6. Microsoft. Microsoft 365 Copilot pricing page (vendor price list), checked 13 October 2026. microsoft.com Prezzo di listino del fornitore Microsoft indica il suo componente aggiuntivo Copilot per le piccole e medie imprese a $18 per utente al mese con pagamento annuale (presentato come ridotto da $21), in aggiunta a un piano Microsoft 365.
7. France Num (French government). Case page on SAM, a retirement advisory firm that automated its client files with AI. francenum.gouv.fr Riportata, non misurata Una società di consulenza francese di due persone riporta quanto le è costata la configurazione dell’IA: circa 3.000 € per un server, quasi 650 € al mese di licenze e circa 60 ore di lavoro di configurazione. Su questo sito.
8. Fortune (9 April 2026). Report on Meta's 'Claudeonomics' employee token leaderboard and its removal, citing The Information and a Meta statement. fortune.com Riportata, non misurata Una classifica creata da un dipendente di Meta ordinava il personale per token di IA usati; Fortune ha calcolato che il totale di 30 giorni del primo utente poteva costare più di 1,4 milioni di dollari a prezzi di listino.
9. heise online (29 May 2026). Too much tokenmaxxing? Amazon stops internal AI ranking. Summary of a Financial Times report, quoting Amazon senior vice-president Dave Treadwell. heise.de Riportata, non misurata Amazon ha abbandonato una classifica interna dell’uso dell’IA dopo che i dipendenti avevano fatto girare agenti di IA su attività inutili per scalarla, secondo un articolo del Financial Times.

Rischio: quanto è costato ad altri

1. Customer Experience Dive (9 May 2025). Report on Klarna reinvesting in human customer-service staff, quoting chief executive Sebastian Siemiatkowski's remarks to Bloomberg. customerexperiencedive.com Riportata, non misurata L’amministratore delegato di Klarna ha detto che l’azienda aveva dato troppo peso al costo nell’assistenza clienti e aveva ottenuto una qualità più bassa; ha ricominciato ad assumere operatori umani. Su questo sito.
2. Moffatt v. Air Canada, 2024 BCCRT 149. British Columbia Civil Resolution Tribunal. decisions.civilresolutionbc.ca Atto di un tribunale o di un’autorità di controllo Un tribunale canadese ha ordinato ad Air Canada di pagare 812,02 dollari canadesi a un cliente dopo che il chatbot del suo sito aveva dato informazioni sbagliate sulle tariffe. Su questo sito.
3. Mata v. Avianca, Inc., No. 22-cv-1461 (S.D.N.Y. 22 June 2023). Opinion and order on sanctions. storage.courtlistener.com Atto di un tribunale o di un’autorità di controllo Un tribunale di New York ha multato uno studio legale e due avvocati per $5.000 per aver depositato sei sentenze inventate da ChatGPT. Su questo sito.
4. Wadsworth v. Walmart Inc., No. 2:23-cv-118 (D. Wyo. 2025). Order on sanctions. storage.courtlistener.com Atto di un tribunale o di un’autorità di controllo Un tribunale del Wyoming ha multato tre avvocati per $5.000 in totale ($3.000 e due multe da $1.000) per otto casi inventati dallo strumento di IA interno del loro studio. Su questo sito.
5. Johnson v. Dunn, No. 2:21-cv-1701 (N.D. Ala. 23 July 2025). Sanctions order. storage.courtlistener.com Atto di un tribunale o di un’autorità di controllo Dopo cinque citazioni inventate, uno studio legale statunitense ha pagato 28 avvocati di un altro studio per controllare più di 2.400 citazioni in 330 atti. Su questo sito.
6. Ayinde v London Borough of Haringey and Al-Haroun v Qatar National Bank [2025] EWHC 1383 (Admin). judiciary.uk Atto di un tribunale o di un’autorità di controllo In un caso inglese esaminato insieme a quello di Primus Solicitors, un centro di assistenza legale e un barrister sono stati condannati a pagare ciascuno £2.000 di spese inutili per cinque casi inesistenti; l’atto di Primus ne conteneva 18. Su questo sito.
7. US Federal Trade Commission (22 April 2025). FTC approves final order requiring accessiBe to pay $1 million. Press release. ftc.gov Atto di un tribunale o di un’autorità di controllo L’autorità statunitense per la tutela dei consumatori ha ordinato ad accessiBe di pagare 1 milione di dollari per aver sostenuto che il suo plug-in di IA rendeva accessibile qualsiasi sito web. Su questo sito.
8. US Federal Trade Commission (February 2025). FTC finalizes order with DoNotPay that prohibits deceptive ‘AI lawyer’ claims, imposes monetary relief. Press release. ftc.gov Atto di un tribunale o di un’autorità di controllo L’autorità statunitense per la tutela dei consumatori ha ordinato a DoNotPay di pagare $193.000 per aver venduto un “robot avvocato” mai testato. Su questo sito.
9. US Securities and Exchange Commission (March 2024). SEC Charges Two Investment Advisers with Making False and Misleading Statements About Their Use of Artificial Intelligence. Press release 2024-36. sec.gov Atto di un tribunale o di un’autorità di controllo L’autorità statunitense di controllo sui mercati finanziari ha multato due consulenti d’investimento per $225.000 e $175.000 per aver pubblicizzato un’IA che non avevano. Su questo sito.
10. US Federal Trade Commission (19 December 2023). Rite Aid banned from using AI facial recognition after FTC says retailer deployed technology without reasonable safeguards. Press release. ftc.gov Atto di un tribunale o di un’autorità di controllo A Rite Aid è stato vietato per cinque anni l’uso del riconoscimento facciale per la sorveglianza, dopo averlo introdotto senza verificarne l’accuratezza. Su questo sito.
11. Office of the Victorian Information Commissioner (September 2024). Investigation into the use of ChatGPT by a Child Protection worker. ovic.vic.gov.au Atto di un tribunale o di un’autorità di controllo Dopo che un operatore della tutela dei minori aveva usato ChatGPT per una relazione al tribunale, l’autorità di controllo ha rilevato che quasi 900 dipendenti avevano aperto il sito e ha ordinato al dipartimento di bloccare questi strumenti. Su questo sito.
12. WPP plc (30 October 2025). Third Quarter Trading Update 2025; and WPP Annual Report on Form 20-F for 2024. wpp.com Riportata, non misurata WPP ha portato la spesa per la sua piattaforma di IA a £300 milioni all’anno; i suoi ricavi del 2025 sono comunque scesi e ha rivisto la previsione a un calo dal 5,5% al 6,0%. Su questo sito.

Contesto: obiettivi di utilizzo, cosa dicono gli utenti e controlli

1. Becker, J., Rush, N., Barnes, B. and Rein, D. (2025). Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity. arXiv:2507.09089v2. arxiv.org Misurata in uno studio Gli sviluppatori della sperimentazione METR si aspettavano che l’IA li rendesse più veloci del 24%, e dopo credevano che li avesse resi più veloci del 20%, mentre il risultato misurato era più lento del 19%.
2. Yu, S., Cheng, M., Jabbar, A., Sucholutsky, I., Collins, K. M., Jurafsky, D. and Hawkins, R. D. (2026). The efficiency-gain illusion: People underestimate the rate of AI use and overestimate its benefits on simple tasks. arXiv:2605.22687 (preprint, not peer-reviewed). arxiv.org Misurata in uno studio In tre esperimenti preregistrati su attività semplici, le persone si aspettavano che l’IA facesse risparmiare 55,7 secondi e ne ha fatti risparmiare 7,5.
3. UK Department for Business and Trade (August 2025). The evaluation of the M365 Copilot pilot in the Department for Business and Trade. assets.publishing.service.gov.uk Misurata in uno studio Nel progetto pilota del ministero del Regno Unito, i diari degli utenti riportavano tempo risparmiato sull’analisi dei dati, mentre un test cronometrato ha rilevato che chi usava Copilot svolgeva le analisi in Excel più lentamente e peggio. Su questo sito.
4. Fortune (25 August 2025). Report on Coinbase chief executive Brian Armstrong's AI coding mandate, quoting his remarks on the Cheeky Pint podcast. fortune.com Riportata, non misurata L’amministratore delegato di Coinbase ha detto di aver dato agli ingegneri una settimana per iniziare a usare strumenti di IA per la programmazione e di aver licenziato alcuni che non l’avevano fatto.
5. CNBC (7 April 2025). Shopify CEO says staffers need to prove jobs can't be done by AI before asking for more headcount. Report on Tobi Lütke's memo, which he posted on X. cnbc.com Riportata, non misurata L’amministratore delegato di Shopify ha comunicato al personale che l’uso dell’IA sarebbe entrato nelle valutazioni delle prestazioni e che i gruppi di lavoro devono dimostrare che l’IA non può fare un lavoro prima di chiedere più persone.
6. Fortune (18 August 2025). Duolingo CEO admits his controversial AI memo ‘did not give enough context’ and insists the company never laid off full-time employees. fortune.com Riportata, non misurata L’amministratore delegato di Duolingo ha detto mesi dopo che la sua comunicazione interna “AI-first” “did not give enough context” [“non dava abbastanza contesto”]. Su questo sito.
7. Holmström, B. and Milgrom, P. (1991). Multitask Principal-Agent Analyses: Incentive Contracts, Asset Ownership, and Job Design. The Journal of Law, Economics, and Organization, 7 (special issue), 24-52 (peer-reviewed). econpapers.repec.org Calcolata dagli autori dello studio Il risultato economico classico sul misurare la cosa sbagliata: quando solo una parte di un lavoro è misurata e premiata, l’impegno si sposta sulla parte misurata.
8. Vaccaro, M., Almaatouq, A. and Malone, T. (2024). When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis. Nature Human Behaviour, 8(12), 2293-2303 (peer-reviewed). doi.org Misurata in uno studio In 106 esperimenti, una persona che lavorava con l’IA ha fatto in media peggio della migliore delle due da sola. Su questo sito.

Tassi di fallimento che questo strumento esclude

1. Challapally, A., Pease, C., Raskar, R. and Chari, P. (July 2025). The GenAI Divide: State of AI in Business 2025. MIT NANDA (project report, not peer-reviewed; copy hosted by MLQ.ai). mlq.ai Riportata, non misurata Il “95%” del rapporto MIT NANDA è la quota di organizzazioni del suo campione senza un ritorno misurabile sul conto economico dall’IA generativa; il rapporto dice anche che solo il 5% degli strumenti di IA aziendali su misura è arrivato in produzione.
2. Challapally, A. et al. (July 2025). The GenAI Divide: State of AI in Business 2025. MIT NANDA. mlq.ai Riportata, non misurata Lo stesso rapporto definisce il successo come uno strumento di cui utenti o dirigenti hanno “remarked” [“osservato”] un effetto marcato e duraturo, il che è un giudizio e non una misurazione.
3. S&P Global Market Intelligence (30 May 2025). Generative AI experiences rapid adoption, but with mixed outcomes: Highlights from VotE: AI & Machine Learning. Summary of 'Voice of the Enterprise: AI & Machine Learning, Use Cases 2025' (vendor research; full report behind a paywall). spglobal.com Dichiarata dagli interessati Nell’indagine 2025 di S&P Global, il 42% delle aziende ha detto di aver abbandonato la maggior parte delle iniziative di IA prima della messa in produzione, contro il 17% di un anno prima.
4. Gartner (29 July 2024). Gartner Predicts 30% of Generative AI Projects Will Be Abandoned After Proof of Concept By End of 2025. Press release. gartner.com Riportata, non misurata Nel 2024 Gartner ha previsto che almeno il 30% dei progetti di IA generativa sarebbe stato abbandonato dopo la fase di prova di fattibilità entro la fine del 2025.
5. Ryseff, J., De Bruhl, B. F. and Newberry, S. J. (2024). The Root Causes of Failure for Artificial Intelligence Projects and How They Can Succeed. RAND Corporation, RR-A2680-1. rand.org Riportata, non misurata RAND ha intervistato 65 data scientist e ingegneri su progetti di IA falliti; la prima causa che hanno indicato è stata aver frainteso il problema, compresi modelli “optimized for the wrong metrics” [“ottimizzati per le metriche sbagliate”].

La visione prudente e le altre previsioni

1. Acemoglu, D. (2024). The Simple Macroeconomics of AI. NBER Working Paper 32487, May 2024. Published as: Economic Policy, 40(121), January 2025, 13-58, doi:10.1093/epolic/eiae042 (peer-reviewed journal; figures below quoted from the NBER text). nber.org Calcolata dagli autori dello studio Secondo il calcolo di Acemoglu, circa il 20% delle attività lavorative negli Stati Uniti, ponderate per le retribuzioni, è esposto all’IA.
2. Acemoglu, D. (2024). The Simple Macroeconomics of AI. NBER Working Paper 32487, May 2024. Published as: Economic Policy, 40(121), January 2025, 13-58, doi:10.1093/epolic/eiae042 (peer-reviewed journal; figures below quoted from the NBER text). nber.org Calcolata dagli autori dello studio Acemoglu assume che convenga automatizzare il 23% delle attività esposte entro dieci anni, una cifra che prende da uno studio sulle attività di visione artificiale.
3. Svanberg, M., Li, W., Fleming, M., Goehring, B. and Thompson, N. (2024). Beyond AI Exposure: Which Tasks are Cost-Effective to Automate with Computer Vision? MIT FutureTech working paper, January 2024 (working paper, not peer-reviewed). futuretech-site.s3.us-east-2.amazonaws.com Calcolata dagli autori dello studio Un modello dei costi delle attività di visione artificiale ha rilevato che conveniva automatizzare, a livello di azienda, solo il 23% delle retribuzioni esposte, a causa dei forti costi iniziali.
4. Acemoglu, D. (2024). The Simple Macroeconomics of AI. NBER Working Paper 32487, May 2024. Published as: Economic Policy, 40(121), January 2025, 13-58, doi:10.1093/epolic/eiae042 (peer-reviewed journal; figures below quoted from the NBER text). nber.org Calcolata dagli autori dello studio Moltiplicando le due quote, Acemoglu stima al 4,6% la parte dell’economia che l’IA cambierà davvero entro dieci anni.
5. Acemoglu, D. (2024). The Simple Macroeconomics of AI. NBER Working Paper 32487, May 2024. Published as: Economic Policy, 40(121), January 2025, 13-58, doi:10.1093/epolic/eiae042 (peer-reviewed journal; figures below quoted from the NBER text). nber.org Calcolata dagli autori dello studio Sulle attività in cui si usa l’IA, Acemoglu fissa il risparmio sul costo del lavoro al 27%, la media di due esperimenti.
6. Acemoglu, D. (2024). The Simple Macroeconomics of AI. NBER Working Paper 32487, May 2024. Published as: Economic Policy, 40(121), January 2025, 13-58, doi:10.1093/epolic/eiae042 (peer-reviewed journal; figures below quoted from the NBER text). nber.org Calcolata dagli autori dello studio Poiché il lavoro è solo una parte del costo di un’attività, Acemoglu converte il 27% di risparmio sul lavoro in un risparmio del 14,4% sul costo totale.
7. Acemoglu, D. (2024). The Simple Macroeconomics of AI. NBER Working Paper 32487, May 2024. Published as: Economic Policy, 40(121), January 2025, 13-58, doi:10.1093/epolic/eiae042 (peer-reviewed journal; figures below quoted from the NBER text). nber.org Calcolata dagli autori dello studio Il risultato principale di Acemoglu: l’IA aumenta la produttività degli Stati Uniti di non più dello 0,66% circa in totale su dieci anni.
8. Acemoglu, D. (2024). The Simple Macroeconomics of AI. NBER Working Paper 32487, May 2024. Published as: Economic Policy, 40(121), January 2025, 13-58, doi:10.1093/epolic/eiae042 (peer-reviewed journal; figures below quoted from the NBER text). nber.org Calcolata dagli autori dello studio Per le attività “hard-to-learn” [“difficili da imparare”], in cui non c’è una risposta giusta chiara da cui imparare, Acemoglu assume un risparmio sul lavoro del 7% invece del 27%, il che abbassa la sua stima della produttività su dieci anni a circa lo 0,53%.
9. Acemoglu, D. (2024). The Simple Macroeconomics of AI. NBER Working Paper 32487, May 2024. Published as: Economic Policy, 40(121), January 2025, 13-58, doi:10.1093/epolic/eiae042 (peer-reviewed journal; figures below quoted from the NBER text). nber.org Calcolata dagli autori dello studio In termini di PIL, la stima di Acemoglu è di circa lo 0,9–1,2% in totale su dieci anni.
10. Acemoglu, D. (2024). The Simple Macroeconomics of AI. NBER Working Paper 32487, May 2024. Published as: Economic Policy, 40(121), January 2025, 13-58, doi:10.1093/epolic/eiae042 (peer-reviewed journal; figures below quoted from the NBER text). nber.org Calcolata dagli autori dello studio Acemoglu osserva che le sue cifre ignorano il costo e i ritardi della riorganizzazione del lavoro, quindi anche la sua stima modesta potrebbe essere troppo alta per i primi dieci anni.
11. Goldman Sachs (5 April 2023). Generative AI could raise global GDP by 7%. Goldman Sachs Research article summarising Briggs and Kodnani (investment-bank research, not peer-reviewed). goldmansachs.com Calcolata dagli autori dello studio Goldman Sachs Research ha previsto che l’IA generativa potrebbe aumentare il PIL mondiale del 7% e la crescita della produttività di 1,5 punti percentuali all’anno su dieci anni.
12. McKinsey Global Institute (14 June 2023). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier (consultancy report, not peer-reviewed). web.archive.org Calcolata dagli autori dello studio Il McKinsey Global Institute ha stimato che l’IA generativa potrebbe aggiungere da 0,1 a 0,6 punti percentuali all’anno alla crescita della produttività del lavoro fino al 2040.
13. McKinsey Global Institute (14 June 2023). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. web.archive.org Calcolata dagli autori dello studio Lo stesso rapporto McKinsey ha stimato il valore di 63 casi d’uso dell’IA generativa in 2,6–4,4 mila miliardi di dollari all’anno.
14. Aghion, P. and Bunel, S. (June 2024). AI and Growth: Where Do We Stand? Note published by the Federal Reserve Bank of San Francisco (not peer-reviewed). frbsf.org Calcolata dagli autori dello studio Aghion e Bunel hanno rifatto il calcolo con la formula di Acemoglu e la loro lettura delle prove, ottenendo 0,68 punti percentuali all’anno di crescita della produttività in più, circa dieci volte la sua cifra.
15. Filippucci, F., Gal, P. and Schief, M. (2024). Miracle or Myth? Assessing the macroeconomic productivity gains from Artificial Intelligence. OECD Artificial Intelligence Papers No. 29, November 2024 (working paper). oecd.org Calcolata dagli autori dello studio Uno studio OECD stima che l’IA aggiunga da 0,25 a 0,6 punti percentuali all’anno alla crescita della produttività su dieci anni.
16. Georgieva, K. (14 January 2024). AI Will Transform the Global Economy. Let’s Make Sure It Benefits Humanity. IMF Blog, summarising IMF Staff Discussion Note SDN/2024/001 (Cazzaniga et al.). imf.org Calcolata dagli autori dello studio La cifra principale dell’IMF riguarda l’esposizione, non la crescita: quasi il 40% dei posti di lavoro nel mondo, e circa il 60% nelle economie avanzate, è esposto all’IA.