Mentre il mondo ancora si interroga su quanto l’intelligenza artificiale possa cambiare il futuro, alcune aziende hanno smesso di filosofeggiare e hanno iniziato a incassare. Il passaggio da hype a margine operativo è già avvenuto in alcuni dei brand più iconici Morgan Stanley, Klarna, BBVA, tra gli altri che stanno traducendo i modelli linguistici in performance da CFO. Non si parla di “potenzialità” ma di processi industrializzati. È il momento in cui l’AI smette di essere un esperimento di laboratorio e diventa una funzione aziendale stabile, tracciabile e soprattutto: redditizia.
Morgan Stanley, la banca d’affari da sempre ossessionata dal rischio calcolato, ha approcciato l’adozione di modelli linguistici come si affronta una due diligence. Prima test, poi rollout. L’obiettivo? Trovare valore concreto nei flussi di lavoro quotidiani. Il risultato: il 98% dei consulenti finanziari utilizza ogni giorno strumenti AI per la ricerca e la sintesi documentale. Questo non è un esercizio di stile: è efficienza, è compliance, è tempo salvato — quindi denaro.
Indeed ha capito che la vera barriera nel mercato del lavoro è la motivazione dell’utente. Utilizzando GPT-4o mini per spiegare perché una posizione lavorativa è adatta al candidato, ha aumentato del 20% le candidature e del 13% le assunzioni. Ma il vero colpo di genio è stato l’ottimizzazione dei costi: modelli customizzati e token usage ridotti del 60%. Questo è il tipo di ingegneria finanziaria che Wall Street apprezzerebbe.
Klarna, la fintech svedese che sa rendere sexy anche il pagamento rateale, ha messo in produzione un assistente AI che non è solo “conversazionale”: è industriale. Ha abbattuto i tempi di risposta del customer service da 11 minuti a 2, e il 90% dei dipendenti lo usa quotidianamente. Il boost previsto sul profitto? 40 milioni di dollari. Tutto questo mentre il settore bancario tradizionale ancora litiga su quale LLM adottare.
Lowe’s, il colosso americano del bricolage, ha applicato la fine-tuning strategy su GPT-3.5 non per generare contenuti, ma per migliorare i tag nei prodotti ecommerce. Risultato? Ricerca più accurata del 20%, errori ridotti del 60%. Quando dici “AI pragmatica”, questo è l’esempio da incorniciare: non serve reinventare la ruota, basta farla girare meglio.
BBVA, la banca spagnola che non si fa intimidire dalle big tech, ha distribuito ChatGPT Enterprise a 125.000 dipendenti. Il risultato è una proliferazione controllata di oltre 2.900 GPT interni, focalizzati su legal, credito, e customer operations. Qui non si tratta di una demo interna da esibire in un pitch, ma di vera reingegnerizzazione del workflow bancario. Ogni processo che si standardizza, si scala. E ogni punto percentuale di efficienza, si trasforma in ROE.
Mercado Libre, l’amazon latinoamericano, ha fatto un salto quantico. Ha creato una piattaforma dev interna, Verdi, con GPT-4o mini come motore neurale. Gli sviluppatori la usano per lanciare prodotti in tempo record: come il sistema antifrode con 99% di accuratezza, o gli alert personalizzati per gli utenti. Non è solo agilità, è produttività algoritmica.
E poi c’è OpenAI, che ha finalmente fatto quello che tutte le tech company promettono e poche mantengono: usare i propri strumenti. Coordinano calendari, smistano email, generano documenti in modo automatizzato, usando GPT-4o come vero backbone operativo. È l’epitome del “dogfooding”. Se non lo usi tu, come puoi pretendere che lo facciano gli altri?
La morale non è che l’AI sia il futuro. La morale è che per alcuni è già il presente — e produce margine operativo lordo. I casi reali dimostrano che con una governance tecnica, una visione strategica e una volontà di sperimentazione orientata al risultato, l’AI non è solo un assistente virtuale: è una leva economica.
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