Tre anni dopo ChatGPT: come l’Intelligenza Artificiale generativa ha cambiato il mondo

Era "solo" il 30 novembre 2022, quando OpenAI rilasciò la prima versione pubblica di ChatGPT.

In soli tre anni quello che sembrava — per molti addetti ai lavori — una curiosità tecnologica è diventato un collante tra processi, strumenti e — soprattutto — nuovi modelli di lavoro e business.

Oggi, nel dicembre 2025, se proviamo a ricordare lo stupore, la meraviglia e anche un certo senso di timore provato quando siamo entrati in contatto per la prima volta con un tool di AI, ci sembrano passati molto più che soli 3 anni.

Quanto è cambiato il mondo in questi 3 anni, da tanti punti di vista: politico, sociale, geografico, climatico e soprattutto tecnologico.

Oggi però possiamo guardare indietro con dati concreti e qualche case history pratica: l'utilizzo dell'AI si è diffuso, le aspettative si sono alzate, ma le sfide (governance, dati, competenze) sono rimaste centrali.

1) La diffusione: dal “wow” virale all’infrastruttura di business

All’inizio, uno degli elementi che ha maggiormente stupito di ChatGPT è stata la sua velocità di crescita: due mesi dopo il lancio, secondo alcuni report, circa ~100 milioni di utenti, utilizzavano già mensilmente la piattaforma, un ritmo che pochi prodotti consumer avevano mai visto.

Oggi la penetrazione e l’uso aziendale non sono più fenomeni localizzati ma parte di strategie di prodotto, marketing e operations.

Perché è cambiato tutto

• I modelli foundation e i tool di generative AI hanno abbassato la barriera tecnica per compiti che prima richiedevano skill specialistiche: copywriting, data analysis, generazione di codice, sintesi documentale.

• Le piattaforme SaaS hanno incorporato agenti e assistenti task-specific, facendo emergere workflow “AI-embedded” in app di CRM, ERP, e strumenti collaborativi. Gartner prevede una massiva convergenza app–AI entro il 2026, con una rapida transizione già nel 2025. Gartner

  
  

2) Numeri che contano (breve panoramica)

• McKinsey: nelle ultime indagini, l’uso di AI nelle organizzazioni è cresciuto molto — nel 2024 circa il 78% degli intervistati dichiara che la propria organizzazione usa AI in alcune funzioni. Questo ci indica che l’Intelligenza Artificiale non è più sperimentale ma per molte aziende è già operativa. McKinsey & Company+1

• In Italia la situazione è un pò meno evoluta.

  Fonti nazionali rilevano che nel 2024 solo una quota limitata di imprese (intorno all’8,2% per le aziende con almeno 10 dipendenti, secondo stime ISTAT/AIDIA) ha effettivamente adottato tecnologie AI; tuttavia molte più aziende (AGID indica ~78,2%) dichiarano l’intenzione di usare tecniche di Intelligenza Artificiale Generativa nel breve-medio termine.

  Questo evidenzia ulteriormente il gap tra volontà di innovare e capacità reale di integrazione. McKinsey & Company+2AgID+2

In sintesi: a livello globale l’Intelligenza Artificiale è diffusa come “presenza” nelle aziende; in Italia la diffusione reale è ancora contenuta, mentre l’interesse è altissimo.

3) Tre aneddoti concreti (pratici e utili)

L'AI è stata utilizzata a livello aziendale in tante fasi e settori anche cruciali, e li dove è stata impiegata in maniera professionale, ha portato a risultati davvero importanti per le aziende. Ecco alcuni esempi di impiego reale di AI nelle attività aziendali:

1. Customer care ibrido — Un’agenzia di ecommerce ha introdotto un flusso ibrido umano+AI: l’AI pre-elabora le richieste (tagging, proposta risposta, identificazione incidenti), l’operatore verifica e invia. Risultato: riduzione di TTR (time to respond) e migliore tracciamento delle richieste complesse.

2. Marketing as code — Una PMI ha automatizzato la generazione di varianti di creatività + copy per test A/B su canali social: prima servivano giorni e un copywriter, ora sono cicli giornalieri con metriche che convergono più rapidamente verso ciò che funziona.

3. Risk & compliance discovery — In un gruppo industriale, l’IA è stata usata per scannerizzare contratti e individuare clausole a rischio (scadenze, penali, SLA). L’output è stato una lista prioritaria per revisione legale, molto apprezzata dal management per i risparmi di tempo.

Questi esempi non sono “casi isolati”: rispecchiano trend confermati da report di settore che vedono un aumento di automazione e di applicazioni agent-based. Financial Times+1

4) L'Intelligenza Artificiale e l'impatto sul lavoro: non solo perdita ma riqualificazione

I timori che tutti noi abbiamo avuto sin da subito, circa il rischio di automazione e di job displacement, con conseguente perdita di posti di lavoro, sono dati che ad oggi si mostrano in tutta la loro cruda verità, evidenziando però un quadro sfaccettato e di complessa interpretazione: l’AI migliora la produttività, cambia compiti e richiede nuove competenze. Non può esere vista come una nemica, piuttosto deve essere percepita come una preziosa alleata.

Sondaggi recenti indicano un aumento significativo dell’uso di AI sul posto di lavoro in Europa e nel mondo (per es. survey UE: ~1 lavoratore su 3 usa AI tools in azienda). Le imprese che investono in formazione e governance ottengono più valore e tassi di crescita costanti. Employment, Social Affairs and Inclusion+1

5) I principali freni che condizionano le aziende italiane (e come superarli)

1. Dati e qualità — senza dati puliti l’AI rema a vuoto. Investire in dataOps e data governance è prioritario.

2. Competenze — la formazione continua e i ruoli “AI translator” (figure di collegamento tra business e data science) sono determinanti.

3. Governance & compliance — privacy, sicurezza e responsabilità sono temi che richiedono policy chiare (e, dove necessario, controlli umani obbligatori).

4. Integrazione IT — non basta un proof-of-concept: servono API, pipeline e monitoraggio dei modelli in produzione.

   
   

6) Cosa misurare per capire se l’AI “funziona” in azienda

• Metriche di business: uplift nelle conversioni, riduzione costo per lead, riduzione tempo medio di risposta, NPS.

• Metriche operative: accuratezza/recall dei modelli, drift dei dati, tempo medio per retraining.

• Metrics di rischio: percentuale di output che richiedono intervento umano, incidenti di bias/errata informazione.

7) Raccomandazioni pratiche per le aziende (roadmap rapida)

Alla luce di quanto detto finora, ci sentiamo di dare alcuni suggerimenti e consigli alle aziende che si trovano a dover affrontare queste sfide cosi impegnative ma anche, come abbiamo visto, cosi ineludibili:

1. Audit rapido dei casi d’uso (2 settimane): mappare in che modo i processi creano valore e dove l’AI può ridurre frizione.

2. Proof-of-value (6–10 settimane): piccolo test pilota con KPI chiari e controllo umano.

3. Scaler con governance (3–6 mesi): integrazione in sistemi core, monitoraggio e processi di retraining.

4. Formazione continua: microlearning per team (legal, marketing, customer care, IT).

   
   

Conclusione

In tre anni l’IA generativa ha smesso di essere un “esperimento” e sta diventando un’infrastruttura di produttività — tuttavia il salto qualitativo per molte aziende (soprattutto in Italia) richiede investimenti in dati, competenze e governance.

Per chi lavora in digital marketing e comunicazione, la sfida è doppia: integrare strumenti che velocizzino e migliorino rendimento, ma farlo mantenendo controllo qualitativo e responsabilità sulla customer experience.

La formazione e l'acquisizione di nuove competenze è oggi piu che mai una necessità per tutte le aziende e per tutte le professioni.

Investire in questa direzione è una scelta cruciale.

Per maggiori informazioni o consigli in questo ambito, potete consultare il nostro sitoweb alla sezione corsi (Corsi di formazione digitale), oppure potete contattarci nella sezione contatti.

Autore: Valentina Ancona