*L’immagine è “Cowboy Kid” di Banksy
Nel dibattito contemporaneo sul futuro delle imprese, l’Intelligenza Artificiale è spesso presentata come la leva definitiva di vantaggio competitivo. Promette efficienza, produttività, nuovi modelli di business e mercati inediti. E in larga misura manterrà queste promesse. Ma c’è un punto che merita di essere affrontato senza illusioni: anche quando una tecnologia è potente e trasformativa, non è detto che produca differenziazione sostenibile.
L’IA trasformerà l’economia nel suo complesso, non le singole imprese in modo distintivo. Automatizzerà processi, aumenterà la produttività, ridefinirà le competenze di valore e libererà il potenziale dei dati. Ma proprio perché è destinata a diventare pervasiva, accessibile ed economicamente sostenibile, non potrà rappresentare un vantaggio esclusivo per nessuna organizzazione. Tutti la vorranno. Tutti l’avranno.
La storia dell’innovazione tecnologica è chiara su questo punto. Ogni grande avanzamento — dai personal computer a Internet, dai semiconduttori alla blockchain, fino al sequenziamento genetico — ha inizialmente creato asimmetrie, per poi diventare rapidamente una commodity. L’IA non fa eccezione. Algoritmi e dati di addestramento si stanno standardizzando, l’hardware è oggetto di competizione feroce, i talenti sono sempre più numerosi e i modelli open source erodono costantemente i vantaggi proprietari.
L’idea che investire prima o di più in IA garantisca rendite durature è fuorviante. Ci saranno vantaggi temporanei, certo. Ma non cambia la natura profonda del vantaggio competitivo sostenibile. Quando una tecnologia diventa ubiqua, livella il campo di gioco invece di inclinarlo. Sposta il mercato nel suo insieme, ma non distingue in modo duraturo un’azienda dalle altre. Per definizione, un vantaggio sostenibile deve essere prezioso, unico e inimitabile. L’IA soddisfa il primo criterio, ma fallisce sugli altri due. Non è unica, perché è accessibile a tutti. Non è inimitabile, perché è digitale: copiabile, scalabile, ripetibile, prevedibile. Anzi, proprio la sua natura digitale la rende un potente fattore di omogeneizzazione.
Anche le fonti di presunta esclusività convergono rapidamente. Il capitale e l’hardware? Le leggi di scala mostrano rendimenti decrescenti, mentre modelli più piccoli diventano sempre più performanti. Gli algoritmi? La cultura dell’open science accelera la diffusione delle innovazioni. I talenti? La formazione in IA cresce più velocemente di qualsiasi altro ambito dell’informatica, e il mercato del lavoro resta altamente fluido. I dati proprietari? Sempre meno decisivi, grazie a modelli generalisti, tecniche di adattamento rapido e all’uso crescente di dati sintetici.
Il risultato è una convergenza tecnologica che riduce drasticamente la possibilità di differenziarsi attraverso l’IA in sé. I costi di implementazione scendono, le architetture si assomigliano, le performance si allineano. A quel punto, continuare a cercare il vantaggio competitivo dentro la tecnologia significa guardare nel posto sbagliato.
È qui che emerge il concetto di “eterogeneità residua”. Quando tutto ciò che è standardizzabile viene standardizzato, il valore si sposta su ciò che non può esserlo. La vera fonte di differenziazione resta la creatività umana al confine del possibile. Non basta usare l’IA: bisogna andare oltre ciò che l’IA rende accessibile a chiunque.
Questo vale in modo evidente nei settori emergenti. Prendiamo i servizi di salute mentale basati su IA generativa. Molte aziende stanno costruendo “terapeuti digitali” a basso costo, scalabili e accessibili. La tecnologia sottostante sarà simile per tutti. Le prestazioni si equivarranno. Il vantaggio iniziale potrà derivare da un prompt migliore o da un fine-tuning più accurato, ma sarà effimero. La differenziazione sostenibile arriverà altrove: nelle relazioni costruite con i pazienti, nelle reti di fiducia, nei canali di accesso, nell’esperienza complessiva.
Lo stesso schema si ripete nel marketing, nella ricerca farmaceutica, nella creazione artistica. L’IA eccelle nell’interpolazione: riconosce pattern, li combina, li rimescola. Ma fatica nell’extrapolazione. Non costruisce nuovi mondi di senso. Non definisce stili primari. Non compie salti concettuali radicali. Qui, l’intelligenza umana resta insostituibile.
La creatività umana — fatta di intuizione, connessioni inattese, immaginazione e coraggio — è la risorsa più difficile da imitare. Ed è anche quella che produce valore nel lungo periodo. Le organizzazioni che prospereranno non saranno quelle che useranno meglio l’IA, ma quelle che sapranno coltivare persone capaci di usarla in modi nuovi, imprevisti, non replicabili.
Questo implica un cambio di priorità strategica. Investire in tecnologia è necessario, ma non sufficiente. Serve investire nel potenziale umano: formazione, upskilling, ricerca, sperimentazione, relazioni, partnership, cultura dell’innovazione. Serve riconoscere che passione, spinta, ingegno e senso sono ancora — e resteranno — profondamente umani.
Le grandi aziende costruite prima dell’era dell’IA lo sanno già, anche se talvolta lo dimenticano. Non sono state le tecnologie, da sole, a portarle dove sono arrivate, ma le persone che hanno saputo immaginare qualcosa che ancora non esisteva. L’IA può amplificare tutto questo. Ma non può sostituirlo. E certamente non può renderlo un vantaggio sostenibile se non viene accompagnato da ciò che la tecnologia, per sua natura, non può replicare.
**La presente sintesi è stata realizzata con l’IA e rivista dai consulenti PRIMATE.
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