La tesi dello studio
QuantumBlack, la unit di McKinsey dedicata all'intelligenza artificiale, ha pubblicato il 14 ottobre 2026 lo studio The AI value curve, che secondo la fonte calcola, compito per compito, dove l'AI costa meno del lavoro che affianca o sostituisce a parità di qualità del risultato. L'opportunità globale viene stimata in 2.520 miliardi di dollari l'anno.
La premessa degli autori è che molte organizzazioni continuano a misurare l'adozione invece del valore, contando utenti e token consumati: indicatori che dicono quanto l'AI viene usata, ma non quanto rende. Lo studio sposta quindi l'attenzione dal volume d'uso al confronto economico tra il costo della tecnologia e quello del lavoro su cui interviene.
Perché il calcolo cambia in Italia
Il punto rilevante per chi decide nelle aziende italiane, secondo quanto riportato dalla fonte, è che il valore dell'AI dipende dal costo del lavoro locale. Di conseguenza la soglia di convenienza non è universale: si sposta in base ai salari del Paese in cui la tecnologia viene adottata.
Ne deriva un avvertimento metodologico: un business case costruito su benchmark americani tende a sovrastimare il ritorno per le imprese italiane. Il ragionamento vale nella misura in cui i salari statunitensi sono più alti di quelli italiani, circostanza che il materiale dà per implicita ma non quantifica. Manca infatti nella fonte qualsiasi dato sul divario retributivo tra i due mercati.
Cosa resta da verificare
Il materiale non rende noti i compiti analizzati, i settori coperti, i salari di riferimento usati per l'Italia né il metodo con cui è stata calcolata la cifra globale di 2.520 miliardi. Non è quindi possibile stabilire quali attività risultino convenienti nel contesto italiano e quali no, né di quanto i business case basati su parametri statunitensi sovrastimino effettivamente il ritorno.
La fonte è inoltre un articolo firmato da Fabio Lalli, consulente in innovazione e AI con oltre venticinque anni di esperienza, fondatore di Iconico e di ZeroFive.ai, studio di consulenza focalizzato sull'adozione dell'AI. Si tratta dunque di un commento esperto che interpreta lo studio, non di una ricerca originale: le valutazioni sul caso italiano vanno attribuite all'autore e verificate sul documento integrale di QuantumBlack prima di essere usate come base per decisioni di investimento.
