Valore dell'intelligenza artificiale: quando conviene

La curva del valore di McKinsey sposta la domanda: non che cosa l’IA sa fare, ma dove conviene davvero. E chiama in causa il lavoro pubblico.

Da qualche anno ci chiediamo che cosa l’intelligenza artificiale sa fare. Scrive una nota, riassume un fascicolo, risponde a un cittadino, prepara una bozza di provvedimento. Ma c’è una domanda che ci siamo fatti molto meno: conviene adottare l’IA?

Sembra una domanda da ragionieri. È invece la domanda da cui dipende il valore dell’intelligenza artificiale: quanta ne entrerà davvero negli uffici, pubblici e privati e, soprattutto, che effetto avrà sui costi.

Se lo chiede, con numeri alla mano, un lavoro appena pubblicato da QuantumBlack, la divisione di McKinsey dedicata all’IA: The AI value curve: the economics of applying AI to existing work. Vale la pena leggerlo con attenzione, perché sposta il discorso dalla tecnologia all’economia del lavoro.

Misuriamo l’uso, non il valore

Il punto di partenza è una constatazione che ho già fatto su questo blog: molte organizzazioni misurano l’adozione, non il valore. Contano gli utenti, le licenze attivate, i token consumati. Numeri che dicono quanto si usa l’IA, non se l’IA sta producendo qualcosa che valga il suo costo.

E il costo, nel frattempo, cresce. Secondo una stima citata nel rapporto, la spesa delle imprese per i grandi modelli linguistici è triplicata in dodici mesi, fino alla fine del 2025. Il prezzo unitario scende, ma l’uso cresce più in fretta. Ogni nuovo caso d’uso aggiunge una voce alla bolletta.

Come si misura il valore dell’intelligenza artificiale

La curva del valore confronta, attività per attività, il costo del lavoro svolto oggi dalle persone con il costo pieno dello stesso lavoro svolto con l’IA, compreso il tempo umano di verifica.

L’idea è semplice. Si prende un’attività, non un intero mestiere, e si confrontano due costi: quanto costa oggi farla svolgere a una persona e quanto costa farla svolgere con l’IA. Ma il secondo costo va calcolato per intero (una sorta di lordo): non solo il modello e i token, anche il tempo umano necessario per controllare, correggere e rifare ciò che la macchina sbaglia.

È un dettaglio che cambia tutto. Il rapporto cita una regola efficace di David Tepper, amministratore delegato di Ascerta: un agente di AI crea valore quando la sua probabilità di successo supera il rapporto tra il tempo necessario a verificarne il lavoro e il tempo che servirebbe a una persona per farlo direttamente. Detto in altri termini: se per controllare una bozza mi serve quasi lo stesso tempo che per scriverla, l’IA non mi ha fatto risparmiare nulla.

Applicando questa logica su scala globale, McKinsey stima il valore annuo dell’IA applicata al lavoro esistente in 2.520 miliardi di dollari. Una cifra enorme. Ma, come vedremo, fragile.

Prima sorpresa: conviene potenziare chi sa di più

Ci si aspetterebbe che l’IA convenga soprattutto dove il lavoro è ripetitivo e poco pagato. Il rapporto dice il contrario. I vantaggi più alti per ora di lavoro si concentrano nelle professioni qualificate: dirigenti, giuristi, professionisti sanitari, tecnici, esperti di dati e di finanza.

Non perché l’IA li sostituisca. Perché li libera dalla parte routinaria del loro lavoro: preparare riunioni, gestire la posta, sintetizzare documenti, rileggere materiali. Il valore sta in come vengono usate le ore recuperate. Decidere, valutare, tenere relazioni. Cose che non si delegano.

Al contrario, per molte attività di supporto amministrativo l’IA, ai salari attuali, conviene meno di quanto si pensi. E in alcuni casi costa più del lavoro umano.

Seconda sorpresa: l’IA in sanità, istruzione e pubblica amministrazione

Il secondo dato riguarda i settori. In testa ci sono, come prevedibile, i servizi finanziari (530 miliardi) e tecnologia, media e telecomunicazioni (360 miliardi). Ma subito dopo compaiono l’istruzione, con 410 miliardi, e la sanità, con 310. E il rapporto colloca la pubblica amministrazione nello stesso gruppo: settori con un vantaggio per singola attività moderato, ma con un potenziale complessivo paragonabile a quello della finanza.

La ragione è la scala. Quando la forza lavoro è molto ampia e fatta di servizi alla persona, anche piccoli guadagni di produttività, moltiplicati per milioni di ore, diventano valore rilevante. Meno carico amministrativo per un medico, più tempo per un docente, meno moduli per un funzionario.

Per noi non è un dettaglio. Sanità, istruzione e funzioni pubbliche sono i comparti del lavoro pubblico italiano. Non a caso l’ipotesi di CCNL Sanità 2025-2027 dedica all’intelligenza artificiale un Titolo specifico.

Terza sorpresa: l’IA conviene a seconda di dove ti trovi

Il costo dell’IA è più o meno lo stesso in tutto il mondo. Il costo del lavoro no. Ne segue che lo stesso caso d’uso può essere conveniente negli Stati Uniti e in perdita altrove. Il rapporto lo mostra con un esempio: automatizzare parte delle attività amministrative e di vendita crea valore con i salari americani, ma non necessariamente nei mercati dove il lavoro costa meno dell’IA.

Si dirà: ma allora, con le retribuzioni pubbliche italiane, l’IA nella PA non conviene. È un’obiezione seria, e va presa sul serio. Le stime costruite sui salari americani non si possono trasferire meccanicamente nei nostri uffici. Ma il calcolo di McKinsey misura soltanto il costo del lavoro risparmiato. Non vede le pratiche arretrate, i tempi di attesa di un cittadino, gli errori evitati in un procedimento, le competenze che non riusciamo a reclutare. Nella pubblica amministrazione il valore non coincide con il risparmio. Coincide, quando le cose vanno bene, con il Valore Pubblico.

Una curva che si muove: i costi dell’IA non sono fissi

C’è poi un aspetto che non bisogna trascurare: il prezzo dell’IA non è fisso. McKinsey simula un aumento del 30% dei costi effettivi, un’oscillazione inferiore a quelle già viste negli ultimi anni. Risultato: negli Stati Uniti il valore scende da 960 a 640 miliardi; a livello globale da 2.520 a 1.670 miliardi, un terzo in meno. Domanda di chip superiore all’offerta, energia più cara, modelli più potenti che consumano di più: le ragioni per cui i prezzi potrebbero salire non mancano.

Per un’amministrazione pubblica, che firma contratti pluriennali e lavora su bilanci rigidi, è un avvertimento preciso. Ogni progetto di IA andrebbe valutato in due scenari: costi in calo e costi in aumento.

La riga che riguarda la contrattazione collettiva

Verso la fine, il rapporto contiene una frase che, per il mio lavoro, vale più di tutti i grafici. L’analisi, scrivono gli autori, non considera i vincoli organizzativi, normativi e del lavoro, come il diritto del lavoro e la contrattazione collettiva, che possono incidere sulla capacità di cogliere l’opportunità.

Lo leggo in modo opposto a come forse è stato scritto. Non come un ostacolo, ma come il luogo dove il valore si decide davvero. L’ultima raccomandazione di McKinsey ai leader è infatti questa: pianificare il reimpiego prima dell’impiego. Se l’IA libera tempo, bisogna sapere prima dove e come quelle persone verranno impegnate, e con quale formazione. Altrimenti, avverte il rapporto, la produttività si disperde in tempo non utilizzato e non misurato. È la domanda che mi ponevo qualche mese fa: che cosa faremo del tempo che l’intelligenza artificiale ci restituirà?

Ordinamento professionale, formazione, organizzazione del lavoro, valorizzazione di chi lavora con l’IA: sono esattamente le materie della contrattazione. Il valore dell’IA, nella pubblica amministrazione, non si guadagna con l’acquisto di una licenza. Si guadagna con il ridisegno del lavoro.

Il rapporto chiude dicendo che il valore dell’intelligenza artificiale non andrà alle organizzazioni che ne useranno di più, ma a quelle che sapranno dove conviene usarla. Resta da chiedersi quante amministrazioni oggi conoscano, attività per attività, quanto costa il proprio lavoro. Perché senza quel numero, la curva del valore non si può nemmeno disegnare.

Antonio Naddeo