Использование ChatGPT в компаниях растет, но реальная продуктивность пока не подтверждена

Chi sono e cosa ci faccio qui? Mi chiamo Luciano Ballerano, ho passato 18 anni in NVIDIA, prima nel Marketing, poi nelle Pubbliche Relazioni e infine a occuparmi di contenuti e formazione per i partner in tutta Europa. Ho visto la rivoluzione dellIA nascere dallinterno. Oggi provo a scrivere libri sullimpatto dellIA su tutti noi, costruisco prodotti AI senza saper programmare (si chiama vibe coding, ed una storia che vi racconter), e con questa rubrica settimanale voglio fare una cosa sola: aiutarvi a capire cosa sta succedendo davvero con lIA generativa, senza lhype di chi vende e senza il cinismo di chi nega. L'IA non rende tutte le imprese uguali. Premia quelle già organizzate OpenAI ha analizzato oltre 17 milioni di messaggi scambiati su ChatGPT Enterprise. L'uso cresce in fretta, ma non prova n produttivit n ritorni economici. E il vantaggio sembra andare a chi era gi pronto di Luciano Ballerano pubblicata il 15 Agosto 2026, alle 09:31 nel canale Mercato IA Upgrade In breve. ChatGPT entrato nel lavoro quotidiano e non viene usato soltanto dagli informatici. Ma una licenza non trasforma un'azienda. Il nuovo studio di OpenAI mostra quanto si sta diffondendo lo strumento; non quanto valore stia producendo. Il software si installa in un pomeriggio. Un'organizzazione no. Questa la conclusione pi utile di How Organizations Use AI: Evidence from ChatGPT, working paper aggiornato l'11 agosto 2026. Gli autori hanno collegato i dati di utilizzo di ChatGPT Enterprise alle mansioni dei dipendenti, alle attivit svolte e, per alcune societ quotate statunitensi, ai dati finanziari di Compustat. Per una volta non abbiamo un sondaggio in cui qualcuno cerca di ricordare quante volte ha aperto ChatGPT il mese scorso. Abbiamo dati d'uso: 1.764 organizzazioni e 17,4 milioni di messaggi nel campione dedicato ai lavoratori. Un sottoinsieme di 973 organizzazioni e 8,7 milioni di messaggi serve a classificare le attivit. L'analisi finanziaria copre 417 societ quotate americane collegate a un account Enterprise. un osservatorio formidabile, ma si trova dentro la casa del venditore. I dati sono di OpenAI e riguardano il prodotto di OpenAI. Tutti gli autori dichiarano un'affiliazione con l'azienda; due degli accademici coinvolti hanno lavorato come consulenti retribuiti. La ricerca resta valida. Ne va ricordato il punto di osservazione. Sette volte pi token non sono sette volte pi lavoro Tra giugno 2025 e marzo 2026, i token prodotti da ChatGPT e, in misura molto minore, da Codex negli account Enterprise sono aumentati di circa sette volte. Non dipende soltanto dai nuovi clienti. Nelle aziende che avevano adottato il servizio entro giugno 2025, il volume quasi quadruplicato. Circa met della crescita complessiva arriva quindi da organizzazioni che gi pagavano il prodotto e hanno continuato a usarlo sempre di pi. Fin qui, il segnale chiaro: non si tratta soltanto di licenze vendute e poi dimenticate. Il problema nasce quando si confonde l'uso con il risultato. Un token un pezzo di testo, non un'unit di valore. Pi output pu voler dire pi lavoro svolto, ma anche risposte pi lunghe, tentativi falliti, correzioni o un modello diventato pi verboso. La ricerca non misura ore risparmiate, qualit, errori evitati, ricavi o costi. Il contatore gira. La produttivit, non lo sappiamo. I primi arrivati erano gi avanti Il dato pi interessante non quanto venga usato ChatGPT. chi lo adotta per primo. Nel campione, le societ quotate che hanno scelto ChatGPT Enterprise mostrano ricavi mediani di 2,28 miliardi di dollari, contro 210 milioni tra le non adottanti. Il numero mediano di dipendenti 2.934 contro 424. Il valore di mercato sfiora i 5 miliardi contro 316 milioni; la spesa mediana in ricerca e sviluppo 113 milioni contro meno di 10. Non sono imprese medie un po' pi innovative. Giocano in un altro campionato. Le aziende nel 25 per cento pi alto della distribuzione dei ricavi hanno una probabilit di adozione superiore di 6,9 punti percentuali. Nel 5 per cento pi grande il vantaggio sale a 9,8 punti. Anche confrontando imprese dello stesso settore, i divari restano: 7,2 e 11,3 punti. La scala, per, aiuta a entrare e non necessariamente a diffondere lo strumento. Dopo l'adozione, le imprese pi grandi registrano meno utenti attivi, messaggi e token per dipendente. Comprare per migliaia di persone facile. Far cambiare davvero il modo in cui lavorano lo molto meno. L'adozione legata anche agli investimenti accumulati negli anni precedenti in ricerca, software, organizzazione e amministrazione. Gli autori li chiamano "complementi organizzativi": competenze, processi, infrastrutture e capacit manageriali che permettono di inserire una tecnologia nel lavoro quotidiano. una lettura convincente, non una prova causale. Le grandi aziende hanno pi denaro, sistemi di sicurezza, uffici legali, gestione delle identit e potere d'acquisto. Sono anche il bersaglio naturale di un prodotto che si chiama, con scarsa ambiguit, Enterprise. I dati mostrano una correlazione tra certe caratteristiche e l'adozione; non dimostrano che ChatGPT abbia prodotto i risultati finanziari osservati. Resta un punto scomodo. L'accesso all'intelligenza pu diventare economico, ma la capacit di assorbirla resta costosa. L'IA non cancella il debito organizzativo. Lo mette in luce. Non una legge scritta a favore dei giganti. Un working paper di Harvard Business School sulle imprese "AI-native" trova startup pi piccole e gerarchie pi piatte rispetto alle loro pari. Ma costruire un'azienda attorno all'IA fin dal primo giorno diverso dall'innestarla nei processi di un'organizzazione nata decenni prima. I junior premono "Invio" pi dei capi L'uso non confinato ai reparti tecnici. Sei mesi dopo l'adozione, nell'impresa media gli ingegneri e i tecnici rappresentano circa l'11 per cento degli utenti attivi settimanali. Dirigenti, fondatori e partner sono il 9 per cento; finanza e contabilit il 5; marketing e comunicazione un altro 5. La differenza emerge nel ritmo d'uso. Tra chi attivo, i lavoratori all'inizio della carriera e i tirocinanti inviano ogni settimana da otto a nove messaggi in pi rispetto alla media della stessa azienda. Manager, direttori ed executive ne inviano meno. Il risultato ricorda quanto osservato in Generative AI at Work: l'assistenza dell'IA aumentava del 15 per cento la produttivit media di 5.172 operatori di customer service, con benefici maggiori per i meno esperti. Quel lavoro, per, misurava problemi risolti, velocit e qualit. Qui si contano messaggi. Non la stessa cosa. Manca un denominatore decisivo: gli autori non conoscono la composizione completa della forza lavoro per ruolo. Non possono dire se i junior adottino ChatGPT pi spesso; soltanto che i junior gi attivi lo usano di pi. Nella figura sulle mansioni, circa il 40 per cento degli utenti finisce nella categoria "altro o sconosciuto". La fotografia grande. Una parte resta fuori fuoco. La domanda vera un'altra. Se un giovane usa l'IA per scrivere, analizzare e programmare, sta imparando pi in fretta o sta saltando la gavetta che costruisce il giudizio professionale? La ricerca non lo dice. Per ora, non lo sappiamo neppure noi. La killer application, per ora, ancora il testo Le attivit osservate sono molto meno fantascientifiche delle presentazioni sugli agenti autonomi. In una settimana tipo, il 56,3 per cento degli utenti attivi impiega ChatGPT per documentazione o scrittura tecnica. Il 49,6 per cento lo usa per attivit digitali e tecniche, il 41,1 per cento per messaggi interpersonali e il 38,9 per cento per farsi spiegare un argomento. Guardando al volume, documentazione e scrittura tecnica valgono il 18,3 per cento dei messaggi; le attivit digitali il 12,7; la redazione di messaggi l'11,9. Il 27,3 per cento si disperde in una lunga coda di altre categorie. Anche le attivit legali, fiscali e finanziarie raggiungono molti utenti, ma generano pochi messaggi rispetto al totale. ChatGPT viene provato un po' ovunque. Non ancora il motore centrale di un processo aziendale. La killer application dell'IA in ufficio, almeno nel periodo osservato, non un esercito di agenti che gestisce l'azienda mentre dormiamo. scrivere, sintetizzare, cercare informazioni, preparare una risposta, risolvere un problema tecnico. Meno spettacolare. Molto pi credibile. Cosa sappiamo. E cosa no Lo studio mostra una crescita rapida dopo l'adozione, un uso distribuito tra funzioni e livelli gerarchici e una notevole variet di attivit. Suggerisce anche che le aziende con pi capacit organizzative partano avvantaggiate. Non dimostra un aumento della produttivit. Non calcola il ritorno sull'investimento. Non misura la qualit dei risultati, gli effetti sull'occupazione o i cambiamenti nei processi. Soprattutto, non distingue il lavoro utile dall'esplorazione e dal semplice traffico. Anche il gruppo dei "non adottanti" va letto con cautela. Pu includere aziende che usano Claude, Gemini, Copilot, strumenti interni, API OpenAI o account personali. Il confronto non tra imprese con e senza IA, ma tra chi risulta cliente di ChatGPT Enterprise e chi non risulta tale. Le attivit vengono classificate automaticamente. una scelta ragionevole per proteggere la riservatezza: nessun ricercatore ha letto a mano i messaggi. Il documento, per, non pubblica metriche dettagliate sull'accuratezza del classificatore. E la tassonomia include categorie personali, dalla cucina alle relazioni, dentro un'analisi presentata come studio del lavoro. un working paper: utile, ricco di dati e ancora soggetto a correzioni. Alcuni valori mediani riportati nel testo non coincidono perfettamente con quelli della Figura 2. La direzione del risultato non cambia. La prudenza s. Cosa fare luned mattina La risposta non comprare altre licenze. - Contare i risultati, non le conversazioni. Tempo di ciclo, errori, qualit, costo per pratica, conversioni e soddisfazione del cliente valgono pi di token e utenti attivi. - Partire da processi reali. Tre flussi di lavoro osservabili valgono pi di cinquanta "casi d'uso" parcheggiati in una presentazione. - Non svuotare la gavetta. L'IA pu accorciare la curva di apprendimento, purch revisione, spiegazione e responsabilit restino nel lavoro. - Fare il lavoro noioso. Dati accessibili, permessi, integrazioni, formazione, valutazioni e responsabilit chiare decidono il risultato. Non faranno una bella demo, ma fanno un'azienda. ChatGPT entrato nel lavoro. La trasformazione ancora da dimostrare. La licenza si compra. La capacit no. Fonti e metodo Ho letto integralmente il working paper OpenAI How Organizations Use AI: Evidence from ChatGPT, comprese tabelle, figure e appendici. Ho separato i risultati osservati dalle interpretazioni degli autori e li ho confrontati con The Productivity J-Curve, Generative AI at Work e AI-Native Firms. Nota di lettura: il testo e la Figura 2 del paper riportano valori leggermente diversi per alcune mediane delle societ adottanti e non adottanti. Nell'articolo ho usato i valori indicati nel corpo del testo; la discrepanza non cambia la direzione dei risultati, ma conferma la natura ancora provvisoria del documento.