Il dibattito sull’intelligenza artificiale generativa è quasi sempre associato al concetto di produttività. Molti di noi sono portati a pensare che l’adozione di questi strumenti si traduca alla fine in una maggiore velocità di esecuzione dei compiti, ottenendo così importanti risparmi di tempo e risorse. Non è così secondo Nate Suda, Senior Director Analyst di Gartner, che sostiene come quando si parla di AI e soprattutto di produttività la realtà sia decisamente più complessa: e solo se si riesce a comprendere realmente le diverse “sfumature” di questa complessità si potrà effettivamente trasformare gli investimenti in AI in un reale vantaggio competitivo, anziché cadere in quella che Suda definisce la “trappola della produttività”.
L’ANALISI
L’impatto dell’AI generativa sulla produttività (e no, migliorare la velocità dei task non è tutto)
Pensare che l’AI generativa aumenti la produttività solo perché rende più veloce l’esecuzione dei singoli task è un errore che può costare caro. Secondo Gartner il guadagno di tempo può essere ridotto – se non anche annullato – dall’aumento di altre attività a basso valore aggiunto o da colli di bottiglia nei processi a valle di quello migliorato. La vera sfida sta quindi nel comprendere come convertire l’efficienza in valore reale per l’azienda. La soluzione suggerita? Puntare solo sui ruoli dove l’impatto è massimo: ecco quali sono.
Pubblicato il 21 lug 2025
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