L’AI rende a chi la misura: quanto costa e quanto torna, con i numeri di ottobre 2026

Livello Medio

Blu7, azienda in corso di riconoscimento MIM per corsi in aula e online. Iscriviti a 7 Pillole Blu.

Due numeri usciti lo stesso giorno, l’8 ottobre 2026. Fra le grandi aziende che usano l’intelligenza artificiale, una su quattro ha tagliato i costi di almeno il 10%. Una su venticinque ha aumentato i ricavi di almeno il 10% (nota 1). Un terzo non misura nessun risparmio, oppure ne misura uno sotto il 2%.

Se decidi tu quanto spendere, questi sono i numeri da avere in testa prima di leggere un preventivo. Non dicono che l’AI non rende. Dicono dove rende, a chi e a quali condizioni.

Cosa misurano davvero quei numeri

Il primo studio è di BearingPoint, società di consulenza: 1.050 dirigenti di aziende sopra il miliardo di fatturato, in 13 paesi, intervistati ad agosto (nota 1). Solo il 13% ha portato l’AI su larga scala come aveva pianificato. Fra le 685 aziende che la usano, il 24% ha ridotto i costi di almeno il 10%. Solo il 4% ha visto i ricavi crescere di almeno il 10%. Eppure l’89% continuerebbe a investire anche con un ritorno limitato.

Traduco: il ritorno c’è, quasi sempre sui costi e quasi mai sui ricavi. In un caso su tre nessuno lo ha misurato.

Il secondo studio guarda le imprese piccole. La Federal Reserve di New York ha interrogato 5.248 piccole imprese americane con dipendenti (nota 2): il 46% usa strumenti di AI. Fra queste, il 31% dice di aver venduto di più grazie all’AI. Gli autori precisano che chi la usa è più ottimista sul futuro, ma che è un’associazione, non un effetto misurato. Due perimetri diversi, la stessa forma: molti la usano, pochi vedono i ricavi muoversi.

Le persone risparmiano tempo, il bilancio non lo vede

McKinsey ha chiesto a 1.719 dirigenti in 97 paesi, fra maggio e giugno 2026 (nota 3). L’80% dice che l’AI ha migliorato la propria produttività personale. Il 37% dice che ha contribuito al risultato operativo dell’azienda, la stessa quota dell’anno prima. Il 6% è quello che McKinsey chiama «high performer», con almeno il 5% del margine operativo che viene dall’AI.

Fra il tempo risparmiato da una persona e l’euro in più in bilancio sta tutto il lavoro di riorganizzare chi fa cosa. Il tempo liberato, se nessuno decide dove metterlo, si disperde.

In Italia lo misura la Banca d’Italia (nota 4). Fra le imprese con almeno venti addetti l’uso dell’AI è salito al 32% all’inizio del 2026, dal 27% dell’anno prima. Ma il 70% di chi la usa dice che finora non ha inciso sulla produttività del lavoro. Su circa novecento imprese seguite dal 2022 gli economisti non trovano effetti sistematici su fatturato per addetto, occupazione e investimenti. La stima per il lungo periodo è positiva, fra 0,2 e 1,1 punti di produttività in più l’anno su dieci anni. Non è un cambio di marcia a sei mesi.

Il token costa meno, il progetto costa di più

Il prezzo per far lavorare un modello è crollato, ne abbiamo scritto: sul lavoro ripetitivo di testo il costo del calcolo conta poco per una piccola impresa. Allora perché una azienda su cinque, nell’indagine di McKinsey, dice che i costi operativi dell’AI, token compresi, ne limitano l’uso (nota 3)?

Perché il conto si fa sul consumo, non sul prezzo unitario. McKinsey lo scrive: il calo del costo per token è stato superato dalla crescita dei token consumati. La fattura del fornitore scende per unità e sale per volume. Ed è la voce piccola. Il Sole 24 Ore, in un pezzo di settembre (nota 5), elenca quello che sta oltre la licenza: le chiamate alle API, l’aggiornamento dei modelli, la manutenzione delle integrazioni, i dati da mettere in ordine, la formazione, la sicurezza, la conformità alle regole, il costo degli errori. E dentro il prezzo di ogni servizio AI c’è un vincolo fisico che decide quasi tutto: non è la potenza di calcolo.

Un dato italiano dice la stessa cosa da un’altra angolazione. InfoCamere e l’Università di Padova hanno contato 14.840 imprese italiane specializzate in AI a fine 2025, dieci volte quelle del 2015 (nota 6). Producono circa il 50% di valore aggiunto in più delle imprese comparabili, come valore mediano. Ma il loro costo del lavoro è più alto del 74%. Le persone che sanno far rendere l’AI costano: sono la voce che nessun listino per token mostra. Un preventivo AI va letto come un preventivo edile: il materiale è la parte piccola, le ore di chi mette in opera e controlla sono la parte grande. Lo abbiamo visto anche sul confronto fra AI in casa e a consumo.

In Italia l’AI entra dalla porta del marketing

L’Istat ha misurato le imprese con almeno dieci addetti (nota 7): nel 2025 il 16,4% usa almeno una tecnologia di AI, il doppio dell’anno prima. Le grandi imprese sono al 53,1%, le PMI al 15,7%. Il primo ambito d’uso è il marketing e le vendite, per il 33,1% di chi la adotta, davanti all’amministrazione. È il posto dove il risultato si vede subito: un testo, una scheda prodotto, una risposta a un cliente. È anche il posto dove è più facile confondere «fatto più in fretta» con «rende di più».

Fra chi non usa l’AI il primo ostacolo è la mancanza di competenze, per il 58,6%. I costi stanno al quinto posto, al 43%. L’Osservatorio del Politecnico di Milano aggiunge il dato più citato di queste settimane, rilanciato al Senato il 9 ottobre: il 76% delle PMI non ha investito in AI e non prevede di farlo. Solo il 7% ha avviato una formazione strutturata (nota 8). L’impresa italiana media, quindi, o non la usa, o la usa nel marketing senza una persona formata a dire se stia rendendo.

E il marketing, quanto costa e quanto rende

Per Gartner, su 401 responsabili marketing di grandi aziende, il budget vale il 7,8% del fatturato, come l’anno prima. Dentro quel budget il 15,3% va già all’AI (nota 9). La quota non cresce, l’AI dentro la quota sì.

Nel frattempo lo stesso euro compra meno attenzione. Meta ha dichiarato che nel secondo trimestre 2026 il prezzo medio per inserzione è salito del 12% rispetto a un anno prima, con le impression cresciute del 14% (nota 10). Su Google, quando compare il riquadro di risposta dell’AI, apre un risultato l’8% delle persone invece del 15%, come ha misurato il Pew Research Center su quasi 69.000 ricerche: lo spieghiamo nel glossario. Secondo SparkToro su dati Similarweb, negli Stati Uniti il 68% delle ricerche si chiude senza nessun clic (nota 11).

L’AI produce contenuti a un prezzo per pezzo che prima non esisteva. Ma il pezzo in più non è un cliente in più: lo diventa solo se qualcuno misura cosa succede dopo, dalla visita alla richiesta di preventivo. Le previsioni sull’AI si valutano allo stesso modo: con una misura, non con una promessa.

Il conto da fare prima di firmare

Chi vede un ritorno dall’AI ha fatto tre cose che si possono fare anche in un’azienda di dodici persone.

1. Ha scelto un costo da tagliare, uno solo, scritto in cifre. Non «essere più efficienti»: le ore che il back office passa a riscrivere preventivi, il tempo di risposta alle richieste dal sito. Il 24% di BearingPoint sta lì.

1. Ha deciso prima come misurarlo e quando. Sei mesi è un orizzonte onesto. Il terzo di aziende che «non misura» non ha un problema di AI, ha un problema di cronometro.

1. Ha messo in conto le persone. Chi controlla quello che esce, chi aggiorna, chi si forma. È la voce che fa il 74% in più di costo del lavoro nelle imprese che di AI vivono, ed è la stessa che manca nel 58,6% delle imprese che non partono.

Se il preventivo che hai davanti risponde a queste tre righe, puoi confrontarlo con un altro. Se risponde solo alla prima, stai comprando una licenza.

Quanto rende l’AI nella tua azienda, oggi, lo sai dire in una cifra? Se no, è da lì che conviene partire: prima del fornitore, un foglio con una riga sola.

Domande frequenti

L’AI non rende, quindi conviene aspettare? No. Rende sui costi a una azienda su quattro fra le grandi. La Banca d’Italia stima un effetto positivo nel lungo periodo. Chi parte oggi forma le persone che servono fra due anni. Il punto è partire con una misura, non con un abbonamento.

Quanto costa un progetto AI per una PMI? Non esiste una misura indipendente: i prezzi che circolano sono listini di fornitori, da poche migliaia di euro per un processo a decine di migliaia per un gestionale. La voce che conta è il tempo delle persone: chiedi che sia scritta nel preventivo.

Note

1. BearingPoint, indagine su 1.050 dirigenti di aziende con oltre un miliardo di fatturato in 13 paesi (Europa, Stati Uniti, Asia), rilevazione di agosto 2026, pubblicata l’8 ottobre 2026. Ripresa da Consultancy.eu (letta il 12/10/2026). «Una su quattro» e «una su venticinque» sono gli arrotondamenti di Blu7 del 24% e del 4%.
2. Federal Reserve Bank of New York, Liberty Street Economics, AI Adoption and Employment Expectations: Evidence from a Survey of Small Business Owners, 8 ottobre 2026, su dati Small Business Credit Survey 2025 (5.248 imprese con dipendenti).
3. McKinsey, QuantumBlack, The state of AI in 2026, sondaggio online 4 maggio-8 giugno 2026, 1.719 rispondenti in 97 paesi, pubblicato ad agosto 2026. Cifre lette nella sintesi di BIP Capital (12/10/2026); la pagina McKinsey non era raggiungibile al momento della verifica. Il contributo all’EBIT è autodichiarato.
4. Banca d’Italia, Questioni di economia e finanza n. 1009, L’adozione dell’intelligenza artificiale: effetti su produttività e politiche a sostegno, giugno 2026. Dati dall’indagine Invind su imprese con almeno 20 addetti.
5. Il Sole 24 Ore, Le cinque insidie dell’intelligenza artificiale per le PMI italiane, 16 settembre 2026.
6. InfoCamere e Università di Padova, mappa delle imprese «AI-focused», presentata il 9 ottobre 2026; valori mediani 2024 contro imprese comparabili. Ripresa da Sky TG24 (12/10/2026) e da Il Sole 24 Ore (11/10/2026).
7. Istat, Imprese e ICT, anno 2025, comunicato del 15 dicembre 2025. Universo: imprese con almeno 10 addetti; le imprese più piccole non sono rilevate.
8. Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI, Politecnico di Milano, comunicato del 21 maggio 2026. Dato citato in Senato il 9 ottobre 2026 e ripreso da Sky TG24 il 12 ottobre.
9. Gartner, CMO Spend Survey 2026, 401 CMO e responsabili marketing in Nord America, Regno Unito ed Europa, quasi tutti di aziende con oltre un miliardo di fatturato, rilevazione gennaio-marzo 2026. Ripresa da Marketing Dive, 11 maggio 2026.
10. Meta Platforms, risultati del secondo trimestre 2026, 29 luglio 2026. Cifre lette su relevantaudience.com (12/10/2026).
11. SparkToro su dati Similarweb, ricerche Google negli Stati Uniti gennaio-aprile 2026, giugno 2026; il confronto col 2024 usa un panel diverso, quindi la variazione va presa con cautela. Il dato Pew è del 22 luglio 2025 (900 persone, 68.879 ricerche).

Blu7, azienda in corso di riconoscimento MIM per corsi in aula e online. Iscriviti a 7 Pillole Blu.