L'intelligenza artificiale corre. La verifica delle decisioni no.

I professionisti stanno adottando l'AI molto più rapidamente di quanto stiano imparando a misurarne il risultato. Il problema potrebbe non essere tecnologico. Potrebbe essere decisionale.

Nel 2025 il 22% delle organizzazioni professionali considerate da Thomson Reuters dichiarava di utilizzare intelligenza artificiale generativa.

Nel 2026 siamo al 40%.

Quasi il doppio in un anno.

Ma nello stesso studio compare un numero molto meno spettacolare:

solo il 18% dichiara che la propria organizzazione misura il ritorno sull'investimento dell'AI.

Il 40% degli intervistati non sa neppure se quel ritorno venga misurato.

La ricerca ha coinvolto oltre 1.500 professionisti di 27 Paesi nei settori legale, fiscale, contabile, risk, fraud e government. Non descrive quindi l'intero universo professionale. Ma descrive abbastanza bene un fenomeno che merita attenzione: la velocità dell'adozione sembra essere molto superiore alla velocità della verifica.

Stiamo discutendo troppo dell'AI e troppo poco della decisione

Il dibattito è quasi sempre costruito intorno alla tecnologia.

Quale strumento utilizzare?

Quale modello è migliore?

Quanto tempo permette di risparmiare?

Quali attività può automatizzare?

Sono domande legittime.

Ma vengono dopo una domanda più semplice:

che cosa vogliamo ottenere?

Se questa domanda non ha una risposta sufficientemente precisa, l'intelligenza artificiale può rendere più efficiente qualcosa che non avremmo dovuto fare.

Può farlo più velocemente.

Può farlo a minor costo.

Può persino farlo meglio.

Resta però una decisione sbagliata eseguita molto bene.

La velocità non corregge la direzione

Questa distinzione diventerà probabilmente sempre più importante.

L'82% di chi utilizza GenAI nei settori esaminati da Thomson Reuters dichiara infatti di usarla almeno settimanalmente; l'87% dei professionisti intervistati prevede che diventerà centrale nel proprio workflow entro cinque anni.

Non stiamo quindi parlando di uno strumento marginale.

Stiamo parlando di qualcosa che sta entrando nell'infrastruttura stessa del lavoro professionale.

Ed è proprio qui che compare il paradosso.

Più diventa economico eseguire una decisione, più diventa costoso non aver verificato prima se fosse la decisione giusta.

Perché l'AI riduce una delle frizioni che storicamente proteggevano dalle cattive decisioni: la fatica di realizzarle.

Prima dell'automazione viene la scelta

Un professionista può utilizzare l'intelligenza artificiale per produrre più contenuti.

Ma prima dovrebbe sapere se produrre più contenuti è ciò di cui ha bisogno.

Può costruire più velocemente una nuova offerta.

Ma prima dovrebbe sapere se quell'offerta occupa uno spazio riconoscibile.

Può rifare il sito in pochi giorni.

Ma prima dovrebbe sapere se il problema è davvero il sito.

Può analizzare rapidamente decine di alternative.

Ma prima dovrebbe sapere quali criteri userà per scegliere.

Questa non è una critica all'intelligenza artificiale.

È quasi il contrario.

Più potente diventa lo strumento, più importante diventa la qualità della decisione che gli consegniamo.

Il vero rischio non è usare l'AI

Il rischio è utilizzarla per trasformare rapidamente un'ipotesi in un investimento.

Ipotesi.

Decisione.

Esecuzione.

Questi tre passaggi vengono spesso trattati come se fossero la stessa cosa.

Non lo sono.

Tra un'ipotesi e una decisione dovrebbe esserci una verifica.

E tra una decisione e un investimento dovrebbe esserci almeno la ragionevole certezza che ciò che stiamo per accelerare meriti davvero di essere accelerato.

L'intelligenza artificiale ci permette di arrivare prima.

Resta da stabilire se prima di partire abbiamo scelto dove andare.