Perché l’adozione dell’AI si sta rallentando — e perché il controllo è la funzionalità mancante

Stiamo sentendo la stessa minaccia in ripetizione: la bolla dell’AI scoppierà.

Da mesi, gli esperti stanno prevedendo non se, ma come, il disastro si svilupperà — e ora stiamo vedendo il primo calo nella crescita dell’AI dal 2023. Gli investitori stanno ancora versando capitali record nell’AI, ma il capitale non garantisce l’adozione. L’adozione degli utenti, non il finanziamento, determina la sopravvivenza — e i tassi di adozione dell’AI per le grandi aziende sono in calo.

Anche dove l’adozione rimane costante, stiamo vedendo segnali di allarme. Le piccole aziende e le startup stanno ancora utilizzando costantemente l’AI, ma stanno soffrendo di qualcos’altro: l’uso dell’AI è stato collegato alla fatica.

Quando si tratta dell’adozione dell’AI da parte dei lavoratori della conoscenza, qualcosa non va. I prodotti AI ci stanno deludendo — e il collegamento mancante è un maggiore controllo e personalizzazione.

Apocalisse dell’adozione ora

Gli strumenti AI dovrebbero rimuovere il lavoro noioso, accelerare i processi e migliorare la vita delle persone. Ma ci sono molti modi in cui gli strumenti AI non centrano il bersaglio — sia che si tratti di implementazione o di una mancanza di corrispondenza tra flusso di lavoro e obiettivo.

Analizziamo il motivo per cui gli strumenti AI stanno perdendo il loro fascino per i lavoratori della conoscenza.

Aspirazioni degli esecutivi vs. realtà dei dipendenti

Dall’alto, l’AI sembra trasformativa. Nelle trincee, è una storia diversa.

Gli esecutivi sono entusiasti dei guadagni di produttività promessi dall’implementazione dell’AI, e le aziende stanno sempre più imponendo l’uso dell’AI. Ma i contribuenti individuali sono quelli che sopportano le frizioni, dalle nuove procedure di lavoro e dalla formazione, a potenziali incongruenze tra le aspettative degli esecutivi e la realtà dei dipendenti.

Automazione vs. regolamentazione

L’AI può creare un progetto in pochi secondi, ma le aziende possono impiegare settimane per deliberare. Quindi non è un mistero perché l’adozione sta vacillando nelle grandi aziende.

L’AI è più veloce della velocità del pensiero, ma i processi di una grande azienda non lo sono. Sono costruiti per la mitigazione dei rischi e la conformità legale, e l’AI può essere un fattore di rischio. Di conseguenza, i dipendenti devono creare nuove procedure di lavoro indesiderabili, come nuove fasi di revisione per intercettare le allucinazioni dell’AI, o selezionare i difetti nel codice generato dall’AI.

AI senza limiti vs. esaurimento dei dipendenti

C’è un altro effetto collaterale inquietante: l’esaurimento dell’AI. Secondo uno studio recente pubblicato sulla Harvard Business Review, l’uso dell’AI contribuisce all’espansione dei compiti, alla multitasking distraente e a una peggiore separazione tra lavoro e vita privata.

Le persone sentono il bisogno di raggiungere di più, e di più, con l’AI — e questo è come un treno ad alta velocità verso l’esaurimento. Una parte della pressione è autoimposta, poiché tutti noi collettivamente alziamo le aspettative su ciò che possiamo raggiungere. Ma gli esecutivi possono anche utilizzare la rivoluzione dell’AI come leverage e incolpare l’AI per aspettative di prestazioni più elevate — e persino per i licenziamenti. Non è quindi sorprendente che i dipendenti riferiscano sentimenti di disconnessione e perdita di scopo quando la tecnologia AI viene aggiunta ai loro flussi di lavoro.

AI non allineata

Frizione, procedure di lavoro rotte, dipendenti esausti e demoralizzati… Questi sintomi hanno tutti la stessa causa radice: AI che è troppo inserita e troppo poco personalizzata.

E se un LLM può produrre un rapporto impressionante a prima vista, o generare codice convincente a livello superficiale? Se genera un paio di ore extra di lavoro per la revisione e il fact-checking, sta fallendo nella sua promessa più basilare di semplificare e accelerare il nostro lavoro. Non è quindi sorprendente che la novità sia scomparsa e stiamo ora vedendo un aumento di esitazione nell’AI.

Uno studio del 2025 di persone in 47 paesi rivela che solo il 46% delle persone si fida della capacità tecnica degli strumenti AI, mentre un rapporto separato del 2025 mostra che l’82% non trova modi efficaci per utilizzare l’AI nella loro vita quotidiana. Se stai mettendo lavoro per adattare l’AI al tuo flusso di lavoro, o patchando le tue procedure con passaggi di revisione extra, allora stai lavorando per l’AI — non il contrario.

Ritornare al volante dell’AI

Cosa stiamo perdendo è una maggiore scelta e una migliore personalizzazione.

Sembra semplice, vero? Scegliere quando e come utilizzare l’AI la trasforma da un potenziale ariete nelle procedure di lavoro aziendali in un missile che stai utilizzando proprio nel bersaglio. E gli strumenti che consentono una migliore personalizzazione consentono alle persone di adattare l’AI ai loro flussi di lavoro in modo più fluido.

Eppure, i controlli utente non sono sempre stati al centro dell’attenzione per le aziende Big Tech. Come molti commentatori stanno notando, da qualche parte lungo la strada l’AI ha smesso di essere opzionale e si è integrata nei prodotti come impostazione predefinita, anziché opzione. Potrebbe essere il momento in cui gli utenti hanno iniziato a disimpegnarsi e l’adozione ha iniziato a rallentare?

La gara della personalizzazione

Le persone continueranno a rifiutare strumenti che non si adattano a loro e procedure di lavoro AI implementate frettolosamente. E ora stiamo vedendo i leader dell’AI iniziare a rispondere.

Alcuni dei grandi giocatori stanno migliorando la personalizzazione, come l’introduzione di funzionalità di personalizzazione di ChatGPT che ci consentono di giocare con il tono, il livello di energia e persino il volume degli emoji dei nostri chatbot AI. Alcuni commentatori pensano che vedremo strumenti AI niche down e vincere l’adozione diventando più granulari, supportando compiti iper-specifici.

AI che si adatta a te

Sta diventando chiaro che nella prossima fase di sviluppo dell’AI, gli strumenti più adattabili vinceranno. Gli strumenti che fanno cose come questa:

• Adattarsi ai flussi di lavoro esistenti, anziché costringerti a crearne di nuovi. Zoom AI Companion 3.0 ha ricevuto questo messaggio e ha lanciato aggiornamenti, tra cui uno strumento di note agnostico della piattaforma — incontrando gli utenti negli strumenti che già utilizzano.
• Consentire ai dipendenti di scegliere quando l’AI partecipa, e quando si ritira. Come GitLab Duo, dove gli utenti scelgono quali gruppi e progetti possono utilizzare le funzionalità AI.
• Ridurre il carico cognitivo, anziché aggiungere un nuovo flusso di lavoro per i controlli. ClickUp Brain, ad esempio, opera all’interno dei flussi di lavoro, non accanto a essi, incorporando l’AI nelle visualizzazioni dei compiti — come riassunti di thread, aggiornamenti e passaggi successivi suggeriti.
• Fornire trasparenza su come vengono generati gli output, anziché porre il carico sui dipendenti per capirlo. Gli strumenti come WorkflowGen si concentrano sulla responsabilità dell’AI costruendo tracce di audit direttamente nelle azioni AI, in modo che i revisori umani non debbano invertire l’ingegneria degli output.

Il nuovo standard dell’AI

La prima ondata di AI è stata guidata dalla possibilità. C’erano dimostrazioni sorprendenti, investimenti record e aspettative altissime… ma ora la novità si è esaurita e il mercato si sta ricalibrando.

La prossima ondata sarà guidata da qualcosa di molto più potente: l’usabilità. Abbiamo visto cosa succede quando l’AI supera l’integrazione: esaurimento, frizioni nei flussi di lavoro e, inevitabilmente, adozione più lenta. Questi non sono segni che la bolla dell’AI sta scoppiando, ma che l’AI senza personalizzazione sufficiente è più un peso che un aiuto.

La prossima barriera competitiva per i costruttori di AI sarà la fiducia — e la fiducia deriva dal lasciare che gli utenti guidino.