L’intelligenza artificiale continua a diffondersi nelle imprese, raggiungendo un numero crescente di funzioni aziendali e superando progressivamente la fase della sperimentazione. Tuttavia, alla maggiore diffusione degli strumenti non corrisponde ancora un aumento altrettanto evidente dell’impatto economico complessivo. È questo il principale elemento che emerge da The state of AI in 2026: On the road to ROI, il rapporto pubblicato da McKinsey nell’agosto 2026 sulla base di una survey condotta su 1.719 partecipanti tra il 4 maggio e l’8 giugno dello stesso anno.
Il quadro delineato dalla ricerca mette in evidenza una contraddizione che interessa molte organizzazioni: mentre i dipendenti riconoscono i benefici dell’AI nelle attività quotidiane, le aziende faticano a tradurre questi miglioramenti in risultati finanziari misurabili. La sfida, quindi, non consiste più soltanto nell’adottare nuove tecnologie, ma nel ripensare il modo in cui il lavoro viene organizzato, le decisioni vengono prese e gli investimenti vengono valutati.
L’AI entra nelle imprese, con le grandi organizzazioni in testa
La diffusione dell’intelligenza artificiale è ormai consolidata. Quasi nove intervistati su dieci dichiarano che la propria organizzazione utilizza regolarmente l’AI in almeno una funzione aziendale. Inoltre, il 44% afferma che la tecnologia ha raggiunto una fase di implementazione su scala aziendale, rispetto al 38% rilevato nel 2025.
Anche il numero di funzioni coinvolte è in aumento: il 56% degli intervistati dichiara che la propria organizzazione utilizza l’AI in almeno tre ambiti aziendali, contro il 51% dell’anno precedente.
La dimensione dell’impresa continua tuttavia a rappresentare un fattore determinante. Tra le organizzazioni con ricavi annui superiori a un miliardo di dollari, il 54% ha portato l’AI a una fase di implementazione su scala aziendale, rispetto a circa un terzo delle realtà più piccole.
Il divario è particolarmente evidente nell’adozione dell’AI agentica, cioè di sistemi basati su modelli di intelligenza artificiale capaci di pianificare ed eseguire autonomamente più passaggi di un processo. Tra le grandi aziende, la quota di intervistati che dichiara di aver portato questi agenti almeno in una funzione alla fase di scaling è passata dal 27% del 2025 al 40% del 2026. Nelle organizzazioni più piccole, invece, è rimasta sostanzialmente stabile al 22%.
I chatbot rimangono gli strumenti più diffusi su scala aziendale, ma gli agenti AI e quelli dedicati allo sviluppo software stanno assumendo un ruolo crescente. È soprattutto quest’ultimo ambito a mostrare come l’intelligenza artificiale possa modificare non soltanto i processi interni, ma anche le scelte di acquisto e le strategie di investimento tecnologico.
Gli agenti AI cambiano le strategie di sviluppo software
Uno dei risultati più significativi della ricerca riguarda l’utilizzo degli strumenti di programmazione basati sull’AI per realizzare applicazioni e funzionalità internamente, anziché acquistare soluzioni già disponibili sul mercato.
Il 32% degli intervistati dichiara che la propria organizzazione ha rinunciato ad acquistare almeno un prodotto software o una sua funzionalità perché è stato possibile svilupparla internamente con l’aiuto di strumenti di coding agentico.
Il fenomeno è particolarmente evidente nelle aziende tecnologiche, dove la quota raggiunge il 41%, e nel settore sanitario, con il 39%. Seguono i servizi professionali e l’energia, entrambi al 38%.
Questi dati suggeriscono un cambiamento nella gestione del budget IT. Le imprese possono valutare con maggiore flessibilità quali soluzioni acquistare, quali sviluppare autonomamente e quali competenze interne rafforzare per integrare le nuove tecnologie.
Non significa, tuttavia, che realizzare ogni applicazione internamente sia necessariamente più conveniente. Il rapporto evidenzia piuttosto una maggiore capacità delle organizzazioni di scegliere tra acquisto e sviluppo, tenendo conto dei costi, delle competenze disponibili e della possibilità di integrare le soluzioni nei propri processi.
Produttività individuale in crescita, ma l’impatto economico resta limitato
Il divario tra i benefici percepiti dai lavoratori e quelli rilevati a livello aziendale rappresenta il nodo centrale del rapporto.
L’80% degli intervistati afferma che l’AI ha migliorato la propria produttività. Circa la metà dichiara inoltre che la tecnologia lo aiuta a prendere decisioni migliori e a sviluppare nuove competenze. I benefici riguardano diversi livelli organizzativi, dai dirigenti ai collaboratori.
Accanto agli effetti positivi emergono però anche alcune criticità. Tra i responsabili intermedi e i singoli collaboratori, il 47% dichiara di aver sperimentato almeno uno degli effetti negativi associati all’utilizzo dell’AI, contro il 31% dei dirigenti e dei senior manager. Tra le difficoltà segnalate figurano l’ansia rispetto alle prospettive professionali, il timore di un indebolimento del pensiero critico, la pressione ad assumere più lavoro e la difficoltà di gestire il volume dei risultati prodotti dagli strumenti.
A livello aziendale, il quadro è meno incoraggiante. Soltanto il 37% degli intervistati attribuisce all’AI un contributo positivo all’EBIT, l’indicatore che misura il risultato operativo prima di interessi e imposte. La percentuale è sostanzialmente invariata rispetto al 2025, nonostante l’espansione dell’utilizzo della tecnologia.
Ciò non significa che l’AI non produca benefici economici. Gli intervistati segnalano riduzioni dei costi in diverse funzioni, in particolare nella gestione della supply chain, nelle operations dei servizi e nella produzione. Gli incrementi dei ricavi sono invece segnalati più frequentemente nel marketing e nelle vendite, nello sviluppo di prodotti e servizi e nell’ingegneria del software.
Il problema è quindi distinguere i miglioramenti locali dall’impatto complessivo sul conto economico. Un dipendente che completa più rapidamente un’attività genera un potenziale beneficio, ma questo non si traduce automaticamente in una riduzione dei costi, in maggiori ricavi o in un miglioramento dei margini. Perché ciò avvenga, l’organizzazione deve essere in grado di utilizzare la capacità liberata, ridisegnare le attività e collegare i risultati dei singoli progetti agli obiettivi aziendali.
I costi dell’AI entrano nelle valutazioni dei CIO e dei CFO
Un altro elemento che emerge dalla ricerca riguarda il peso crescente dei costi operativi dell’intelligenza artificiale. Circa un intervistato su cinque dichiara che la propria organizzazione ha limitato l’utilizzo dell’AI a causa dei costi, compresi quelli legati al consumo di token.
Il fenomeno interessa trasversalmente diversi settori. Le maggiori incidenze si registrano nella tecnologia, con il 25%, e nelle istituzioni finanziarie, con il 24%. Per gli strumenti di AI agentica e di sviluppo software, il controllo dei consumi assume particolare importanza perché le attività più complesse possono richiedere un numero elevato di interazioni e operazioni.
Come osserva Michael Chui, senior fellow di McKinsey, il calo del costo per singolo token non implica necessariamente una diminuzione della spesa complessiva: il numero di token utilizzati e generati può aumentare ancora più rapidamente, soprattutto nei casi d’uso che richiedono ragionamenti complessi e processi agentici.
La gestione economica dell’AI richiede quindi nuove competenze di controllo e ottimizzazione. Non basta valutare il prezzo di accesso a un modello o a una piattaforma: occorre considerare il costo complessivo dei processi, la frequenza di utilizzo, le risorse computazionali e i benefici effettivamente ottenuti.
Nonostante queste pressioni, le imprese non sembrano intenzionate a rallentare gli investimenti. Il 60% degli intervistati prevede un aumento della spesa per l’AI nel corso del prossimo anno. Inoltre, il 28% dichiara che la propria organizzazione destina già oltre il 10% del budget aziendale per le tecnologie dell’informazione e della comunicazione a queste soluzioni.
Le aziende che ottengono risultati ridisegnano i processi
Se la diffusione dell’AI non è sufficiente a garantire un ritorno economico, che cosa distingue le organizzazioni che riescono a ottenere risultati significativi?
McKinsey identifica un gruppo ristretto di imprese ad alte prestazioni, pari a circa il 6% degli intervistati. Si tratta di organizzazioni che attribuiscono all’AI almeno il 5% del proprio EBIT e dichiarano di averne ricavato un valore significativo.
Queste aziende non si limitano a utilizzare la tecnologia per aumentare l’efficienza o ridurre i costi. Affiancano a questi obiettivi iniziative orientate alla crescita e all’innovazione: il 74% punta alla crescita e il 65% all’innovazione, rispetto rispettivamente al 47% e al 49% delle altre organizzazioni.
La differenza più rilevante riguarda però il modo in cui viene introdotta l’intelligenza artificiale nei processi. Quasi tre quarti delle imprese ad alte prestazioni dichiarano di aver ridisegnato radicalmente i propri workflow proprio in funzione dell’AI, contro circa un quarto delle altre organizzazioni.
In altre parole, il vantaggio non deriva semplicemente dall’aggiunta di un chatbot o di un agente a un processo esistente. Consiste nella revisione delle attività dall’inizio alla fine, ridefinendo responsabilità, passaggi operativi e modalità di collaborazione tra persone e sistemi automatizzati.
Queste organizzazioni sono inoltre più propense a coinvolgere direttamente il vertice aziendale nelle iniziative di AI, a definire processi per misurarne l’impatto e a stabilire quando sia necessario mantenere la supervisione umana. Risulta più frequente anche l’adozione di pratiche per gestire i rischi, dalle imprecisioni dei modelli alle vulnerabilità di cybersecurity e alle azioni non autorizzate o indesiderate.
La disponibilità di budget più elevati contribuisce a sostenere queste strategie, ma non spiega da sola le differenze. È la coerenza tra obiettivi, processi, governance e misurazione dei risultati a caratterizzare maggiormente le imprese che ottengono valore dall’AI.
Occupazione, le aspettative di riduzione aumentano
L’evoluzione dell’intelligenza artificiale continua a influenzare anche le previsioni sul mercato del lavoro. Nel 2026, il 39% degli intervistati si aspetta che l’utilizzo dell’AI contribuisca a una riduzione del numero complessivo di dipendenti nella propria organizzazione nel corso dei successivi dodici mesi. Nel 2025 la quota era del 32%. Un ulteriore 43% prevede invece pochi cambiamenti o nessun cambiamento.
Le aspettative devono però essere lette alla luce dei risultati effettivamente osservati. Tra le organizzazioni che utilizzano regolarmente l’AI, soltanto il 14% degli intervistati dichiara che la tecnologia ha contribuito a una riduzione complessiva dell’organico nell’ultimo anno. Si tratta di una quota inferiore alla metà di quella che, nella precedente indagine, prevedeva riduzioni nello stesso periodo.
Anche a livello delle singole funzioni, le riduzioni effettivamente riportate risultano inferiori a quelle anticipate l’anno precedente. Le maggiori aspettative di diminuzione riguardano le operations dei servizi e la gestione della supply chain, ma in molte aree prevale ancora la previsione di un organico sostanzialmente stabile.
Il rapporto evidenzia quindi una distanza tra la velocità con cui si sviluppano le capacità tecnologiche e quella con cui le organizzazioni riescono a trasformare strutture, ruoli e competenze. L’AI può automatizzare alcune attività, ma l’impatto sull’occupazione dipende anche dalle decisioni aziendali e dalla capacità di riorganizzare il lavoro.
Dalla sperimentazione al valore: la sfida è organizzativa
Il rapporto McKinsey descrive un mercato in cui l’intelligenza artificiale è ormai ampiamente utilizzata, gli agenti autonomi stanno guadagnando spazio e gli investimenti sono destinati a crescere. Eppure, il ritorno economico rimane concentrato in una minoranza di organizzazioni.
Per le imprese, la prossima fase non consiste necessariamente nell’adottare più strumenti, ma nel costruire un modello operativo capace di trasformare le sperimentazioni in risultati ripetibili e misurabili. Questo richiede il coinvolgimento del management, la revisione dei processi end-to-end, il controllo dei costi e una gestione consapevole dei rischi.
La lezione che emerge dall’indagine è che l’AI non genera valore aziendale in modo automatico. Migliorare la produttività dei singoli rappresenta un punto di partenza importante, ma per incidere sui risultati economici occorre ripensare il modo in cui l’organizzazione lavora e misura le proprie performance.
La distanza tra adozione tecnologica e ritorno sull’investimento resta dunque il principale banco di prova per l’intelligenza artificiale nel 2026. Ed è sempre meno la disponibilità degli strumenti a determinare il successo, quanto la capacità delle imprese di integrarli in una trasformazione concreta del proprio modello operativo.
