McKinsey & Company ha intervistato 1.993 professionisti in 105 Paesi per capire come l’intelligenza artificiale stia ridefinendo il panorama globale nel 2025. Il verdetto? L’AI è ovunque, ma il valore no. La febbre da automazione ha contagiato il pianeta, eppure la maggior parte delle aziende resta impantanata tra esperimenti e prototipi, incapace di scalare davvero. Quasi due terzi dei rispondenti ammettono di non essere ancora riusciti a integrare l’AI a livello enterprise. È un po’ come avere una Ferrari parcheggiata in garage e non sapere dove sia la chiave.
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One year of agentic AI: Six lessons from the people doing the work
McKinsey ha analizzato oltre 50 implementazioni di AI agentica, scoprendo che un terzo delle aziende ha dovuto riassumere personale a causa di fallimenti nell’adozione efficace di tali tecnologie. Questo fenomeno è stato attribuito a una focalizzazione eccessiva sull’agente stesso, trascurando la necessità di ripensare l’intero flusso di lavoro, che include persone, processi e tecnologia. Le aziende che hanno ottenuto risultati positivi sono quelle che hanno affrontato una trasformazione completa del flusso di lavoro, integrando l’AI agentica in modo sinergico con le risorse umane e i processi esistenti.
Nel 2025, McKinsey ha tracciato una linea netta nel panorama tecnologico con il suo rapporto “Technology Trends Outlook 2025“. Un dato emerge con forza: le assunzioni legate all’Agentic AI sono aumentate del 985% in un anno. Un balzo che segna un punto di non ritorno. L’AI non è più solo uno strumento reattivo; è diventata un agente autonomo, capace di pianificare, decidere e agire. Un nuovo sistema operativo per il lavoro.
Questa trasformazione è alimentata da una serie di innovazioni tecnologiche. I modelli di base (foundation models) forniscono la base, mentre i chip personalizzati (custom silicon) accelerano le prestazioni. La distribuzione a basso costo e i modelli specifici per dominio permettono di affrontare casi complessi. Nel frattempo, i cobot e la robotica reale stanno diventando sempre più intelligenti. La mobilità, la memoria e l’infrastruttura sono state ripensate per l’autonomia. Stiamo assistendo a una ristrutturazione in tempo reale dello stack tecnologico. L’Agentic AI è l’amplificatore di ogni altra tendenza.
McKinsey affronta una crisi esistenziale mentre l’intelligenza artificiale ridefinisce la consulenza
McKinsey, la cassaforte intellettuale della consulenza globale, si ritrova a fare i conti con il paradosso che ha sempre predicato ai suoi clienti ma mai pensato di dover vivere sulla propria pelle: la disruption. La differenza è che questa volta il nemico non è una nuova start-up con idee fresche o un mercato emergente pronto a sgretolare margini, bensì l’intelligenza artificiale, quella stessa tecnologia che la società ha venduto come opportunità trasformativa a governi e multinazionali, e che ora le restituisce il conto con interessi da usuraio. Quando Kate Smaje, senior partner e responsabile globale delle iniziative di AI, ammette candidamente che questa è una minaccia esistenziale per la professione, non sta usando un vezzo retorico per catturare titoli: sta riconoscendo che il core business della consulenza, fatto di slide, modelli finanziari e visioni strategiche, è replicabile da algoritmi a una frazione del costo e con tempi che ridicolizzano i famosi war rooms pieni di giovani brillanti in giacca e cravatta.
Ti sei accorto di quanto suoni quasi comico se lo leggi con un occhio da tecnologo disincantato? “La maggior parte degli investimenti enterprise in AI è bloccata nella GenAI”. Tradotto: miliardi spesi per avere un giocattolo brillante che completa frasi meglio di un assistente stanco. È un paradosso affascinante. Ci riempiamo la bocca di “trasformazione digitale” ma continuiamo a progettare sistemi come se il massimo dell’innovazione fosse un correttore automatico con più RAM. McKinsey ha ragione, ma la vera domanda è se qualcuno ha il coraggio di ammettere che il problema non è tecnico, è culturale.
C’è un elefante nella stanza, e ha la forma di una piattaforma legacy impolverata, circondata da MVP patchwork che fingono di essere innovazione. Mentre le direzioni IT si affannano a dimostrare che l’intelligenza artificiale generativa non è solo una demo ben fatta, McKinsey & Company ha fatto quello che pochi avevano il coraggio (o il cinismo) di fare: ha analizzato oltre 150 deployment GenAI in ambienti enterprise. Non sandbox. Non hackathon. Ambienti reali, con budget veri e KPI spietati. Il risultato? Una verità brutale, ma liberatoria. Il problema non è l’LLM. È la tua piattaforma.
McKinsey, lancia una provocazione che dovrebbe far saltare dalla sedia chiunque occupi una stanza con più di tre monitor: la domanda fondamentale non è se usare l’intelligenza artificiale, ma quanto velocemente sei capace di riscrivere la tua azienda per sopravvivere nel nuovo ordine algoritmico. Sì, perché l’ondata degli AI agents non è solo un’ulteriore moda tecnologica, ma un terremoto operativo e strategico che sta riscrivendo le regole del gioco. E non c’è tempo per i nostalgici.
Qui non si parla di chatbot simpatici o assistenti digitali che rispondono alle email. Stiamo entrando in un’era dove gli agenti AI diventano dirigenti silenziosi, capaci di prendere decisioni, ottimizzare processi, negoziare contratti e, soprattutto, agire in autonomia. La trasformazione non è incrementale. È strutturale. Quindi la vera domanda è: la tua azienda ha il fegato, il codice e la cultura per tenere il passo?
Generative AI rappresenta un’importante evoluzione dell’intelligenza artificiale, in grado di creare contenuti originali come testi, immagini, video e audio in risposta a richieste degli utenti. Questa tecnologia si basa su modelli di apprendimento profondo, noti come modelli fondazionali, che analizzano grandi quantità di dati per identificare schemi e generare risposte pertinenti.
Secondo McKinsey, il potenziale economico di Generative AI è significativo, con stime che indicano un valore annuale compreso tra $6.1 trilioni e $7.9 trilioni se implementato su larga scala nell’economia globale. Questo valore deriva da una combinazione di casi d’uso che potrebbero migliorare la produttività e ridurre i costi in vari settori.