Solo il 5% delle aziende vede l’ia aumentare i profitti, dice Joe Ngai di McKinsey a Consensus

Negli ultimi anni quasi tutte le grandi aziende mondiali hanno sperimentato con AI, ma poche hanno registrato cambiamenti sostanziali nei loro modelli operativi, ha osservato Joe Ngai, presidente per la regione Greater China di McKinsey, intervenendo a Consensus Hong Kong.

Adozione diffusa ma impiego su larga scala limitato

Secondo indagini interne citate da Ngai, il 98% dei dirigenti dichiara di aver introdotto almeno una forma di AI nelle proprie organizzazioni, ma la diffusione su larga scala è molto più contenuta e l’impatto misurabile sui profitti è ancora marginale.

Joe Ngai said:

“Il 98% implementa forme di AI, ma quando si chiede quanto sia effettivamente scalata quell’adozione il numero scende drasticamente, sotto il 20%. Se parliamo di impatto sui profitti misurabile, arriviamo circa al 5%.”

Il vero collo di bottiglia: la struttura organizzativa

Ngai sottolinea che il problema principale non è quasi mai tecnologico, bensì legato al design organizzativo: molte imprese sono costruite su strati gerarchici, ruoli e linee di reporting che creano attrito quando si cerca di integrare sistemi AI in modo profondo.

Joe Ngai said:

“Il collo di bottiglia dell’implementazione dell’AI è in realtà rappresentato dalle persone.”

In pratica, invece di ripensare i modelli di business, molte aziende sovrappongono sperimentazioni di AI a processi legacy: si cercano approvazioni, si testano piccoli casi d’uso e si preservano gli attuali assetti organizzativi. Questo approccio limita i benefici potenziali dell’automazione e dell’ottimizzazione end-to-end.

Joe Ngai said:

“Sovrapporre pilot e progetti all’esistente non è dove si ottiene il massimo valore dall’AI.”

Un approccio diverso dalla Cina

Dal punto di vista osservato da Ngai, le aziende in China hanno seguito una traiettoria diversa: un decennio di digitalizzazione incentrata su mobile e dati ha creato un terreno più fertile per applicazioni agentiche di AI, con minori resistenze derivanti da strutture del lavoro e governance tradizionali.

Joe Ngai said:

“C’è molta meno discussione teorica sui modelli; c’è invece molta più attenzione all’uso concreto.”

Intelligenza incarnata e il ruolo della robotica

Ngai ha evidenziato inoltre l’importanza dell’AI incarnata — robotica, automazione industriale e guida autonoma — come frontiera rilevante. Grazie all’ampiezza delle catene di fornitura e alla scala produttiva, China potrebbe beneficiare di un’accelerazione nella sostituzione o integrazione di attività umane con robot.

Joe Ngai said:

“Un dividenti dei robot è alle porte: la scala della supply chain potrebbe portare a una diffusione di robot che compensi il calo demografico e trasformi la produttività industriale.”

Implicazioni strategiche e politiche per il 2026

Secondo Ngai, il 2026 sarà segnato da due forze contrapposte: da un lato l’incertezza geopolitica — con barriere commerciali, tariffe e frammentazione tecnologica — dall’altro un’accelerazione tecnologica guidata dall’AI. I CEO dovranno bilanciare la gestione dei rischi legati alle catene globali con investimenti per capitalizzare le opportunità offerte dall’automazione e dall’analisi avanzata dei dati.

Questo contesto ha ricadute su istituzioni pubbliche e mercati: i policymaker sono chiamati a definire regole per governance, sicurezza e mercato del lavoro, mentre le imprese devono riprogettare ruoli, processi e metriche di performance per trarre valore dall’AI in modo sostenibile e inclusivo.

Nonostante le tensioni geopolitiche e le sfide organizzative, i risultati aziendali mostrano ancora resilienza, suggerendo che molte imprese stanno trovando il modo di adattarsi pur senza aver compiuto trasformazioni radicali su larga scala.