AI ovunque, valore bloccato: il paradosso della “middle mile”

Cosa è successo?

Nel 2025 l’adozione dell’AI ha raggiunto una soglia storica: quasi tutte le grandi organizzazioni la utilizzano in almeno una parte delle proprie attività. Secondo The State of AI in 2025 di McKinsey, l’88% delle aziende ha introdotto soluzioni di intelligenza artificiale, spesso in più funzioni. Eppure, il salto verso l’impatto economico resta limitato: solo il 39% registra effetti misurabili sull’EBIT, per lo più inferiori al 5%. Il fenomeno è ricorrente: proliferano use case, pilot e tool, ma il valore si ferma a metà strada. L’AI funziona localmente — riduce costi, velocizza singole attività — ma fatica a trasformarsi in vantaggio sistemico. È questo il paradosso della cosiddetta “middle mile”: l’adozione non è più il problema, la scalabilità organizzativa sì.

Perché è importante?

Il blocco non è tecnologico, ma operativo e manageriale. Il report mostra che molte aziende innestano l’AI su processi esistenti senza ripensarli, trattandola come un layer aggiuntivo anziché come leva di trasformazione. Il risultato è un’AI che ottimizza silos, ma non cambia il funzionamento complessivo dell’organizzazione. Questa dinamica spiega perché l’impatto resti modesto anche in presenza di investimenti significativi. Senza ridisegno dei workflow, integrazione end-to-end e nuove regole di governance, l’AI genera efficienze marginali ma non sblocca crescita. È qui che nasce il divario tra adozione diffusa e valore concentrato in poche aziende: le stesse che affrontano l’AI come progetto organizzativo, non come iniziativa IT. Il rischio sistemico è sottovalutato. Moltiplicare i pilot senza una direzione chiara produce complessità, costi nascosti e disillusione manageriale. Quando l’AI “non mantiene le promesse”, il problema non è la tecnologia, ma l’assenza di una strategia che colleghi use case, processi e risultati economici.

E adesso?

Uscire dalla middle mile richiede un cambio di approccio. Le aziende che stanno sbloccando valore non puntano a “più AI”, ma a meno use case, meglio integrati. Investono nella riprogettazione dei processi core, ridefiniscono ruoli e responsabilità, e misurano l’AI non per output tecnici ma per impatti di business. Nel 2026 il vantaggio competitivo non andrà a chi sperimenta di più, ma a chi scala con disciplina. L’AI non è più una tecnologia emergente: è un test di capacità esecutiva. Superare la middle mile significa trasformare l’AI da somma di iniziative locali a architettura operativa condivisa. Chi non lo farà continuerà ad “avere AI ovunque”, ma valore da nessuna parte.