La bolla dell’AI scoppierà nel 2026? – Navigare nelle realtà degli investimenti in AI

Essere o non essere – questa è la questione riguardante la bolla dell’AI che scoppierà nel 2026.

Vado dritto al punto – non lo farà. Ecco, quindi hai bisogno di continuare a leggere?

Sì, hai bisogno di sapere i motivi dietro questa convinzione, cosa potrebbe accadere per cambiare la mia mente e, più importante ancora, come guidare la tua azienda lontano da qualsiasi impatto potenziale.

Ma prima, analizziamo i motivi dietro questa speculazione di massa di un’imminente esplosione che ha fatto titoli sui giornali quotidiani per mesi.

Smontare la paura: panico degli investitori e aumento degli investimenti in AI

Probabilmente la più grande paura che guida questo hype è il panico degli investitori. Milioni e milioni di dollari vengono pompato in quel palloncino dell’AI ogni giorno con ogni investitore e venture capitalist che spera di atterrare sul prossimo grande giacimento d’oro. Gli investimenti privati in AI sono cresciuti di più di tredici volte dal 2014, raggiungendo 252,3 miliardi di dollari nel 2024, con una parte significativa (oltre 33 miliardi) concentrata sull’AI generativa. Ogni leggero sussurro che i soldi potrebbero essere persi invia rapidamente onde d’urto intorno alla comunità degli investitori e al mondo degli affari, con startup e altre entità aziendali preoccupate per il loro budget annuale o da dove verrà il prossimo round di finanziamenti. Appena recentemente, quando il grande investitore miliardario Peter Thiel ha annunciato di stare uscendo dalle azioni dell’AI Nvidia, ha alimentato ulteriori nervosismi su un palloncino dell’AI che si sgonfia.

Il dilemma del ROI: le difficoltà del GenAI e l’esperimentazione aziendale dell’AI

Il GenAI è stato sicuramente il catalizzatore dell’hype e del boom per gli investimenti, ma a parte le preoccupazioni sui margini di profitto e le valutazioni gonfiate, ora le campane d’allarme hanno iniziato a suonare tra i funzionari di conformità, sicurezza e giuridici delle imprese che sostengono un’AI responsabile e attendibile e politiche per la gestione del rischio dei modelli.

Inoltre, è arrivato uno studio del MIT che riporta che il 95% degli investimenti in GenAI non stanno restituendo alcun ROI con la maggior parte bloccata nella fase di pilotaggio o sperimentazione, lasciando molte organizzazioni a mettere in discussione il loro investimento in AI nel complesso.

Ciò mi porta al vero problema dietro l’ansia per un’imminente esplosione della bolla – le aziende che si tuffano a capofitto senza valutare adeguatamente le loro vere esigenze e come affrontarle meglio.

La paura di perdere l’opportunità e le sue conseguenze: come i deploy di AI affrettati causano il caos operativo

Abbiamo già visto cosa può accadere quando le aziende si buttano dentro senza una strategia – caos tra il personale e l’IT. In effetti, il 60% dei responsabili IT che abbiamo sondaggiato nel 2024 ha ammesso che il loro fattore trainante per investire in AI era la paura di perdere l’opportunità. Sì, la paura di perdere l’opportunità di essere il prossimo grande affare e permettere ai rivali di fare un passo avanti ha causato reazioni knee-jerk per molti responsabili decisionali.

Saltando in avanti di un anno allo studio più recente di ABBYY – condotto da Opinium Research a luglio – che mostra come i leader aziendali abbiano aumentato la spesa per la tecnologia più recente, il GenAI, eppure la maggior parte sta faticando a lavorare con essa. Quasi un terzo (31%) ha scoperto che addestrare i modelli del GenAI è più difficile del previsto, mentre il 28% afferma che gli strumenti erano difficili da integrare a causa delle sfide con i dati e i processi attuali. Inoltre, il 26% non aveva una governance adeguata e, preoccupantemente, un quinto (21%) afferma che il personale sta utilizzando male gli strumenti del GenAI e lo stesso numero sta soffrendo di allucinazioni potenzialmente dannose.

Ma ecco il punto chiave. La maggioranza dei rispondenti ha ammesso di aver bisogno di altre tecnologie per salvare la situazione. 1 su 4 (40%) delle aziende statunitensi ha introdotto agenti di AI, oltre un terzo (36%) si è rivolto all’intelligenza dei processi, il 31% ha aumentato con l’AI dei documenti e il 23% ha aggiunto la generazione aumentata di recupero (RAG).

L’approccio multi-strumento: combinare il GenAI con tecnologie complementari

Migliorare il GenAI con queste altre tecnologie ha portato i leader aziendali a vedere una migliore coerenza dei risultati (58%), una migliore integrazione nei flussi di lavoro esistenti (50%), risultati più precisi e affidabili (48%), una maggiore efficienza dei costi e risparmi (44%) e un aumento della fiducia degli utenti (42%).

La lezione è chiara, la spesa indiscriminata sul GenAI spesso non riesce a fornire valore. Le aziende stanno spendendo denaro per strumenti che promettono più di quanto possano fornire. In alcuni casi, non ne hanno nemmeno bisogno. Sono azioni come queste che alimentano le paure di una bolla dell’AI mentre le aziende riflettono sui loro fallimenti, con un ROI potenzialmente basso che inizia a suonare le campane d’allarme. Quando i leader smettono di seguire la massa continuando a buttare soldi nella tecnologia più recente, la bolla dell’AI smetterà di gonfiarsi.

Passi strategici in avanti

Prima di procedere con l’utilizzo degli strumenti del GenAI o dell’AI agente, le aziende devono prima valutare i processi attuali e creare una mappa di visibilità del flusso di lavoro utilizzando strumenti di analisi dei dati sofisticati che segnalano problemi, individuano opportunità di automazione e monitorano le prestazioni.

Le OpenAI del mondo continueranno a disruptare, portando nuovi modi per risolvere problemi del mondo reale – ma non saranno mai un’unica soluzione. Altri vendor e tecnologie saranno sempre necessari per arrivare là. Il Wall Street Journal ha recentemente notato che i LLM possono ottenere l’hype, ma i modelli più piccoli sono necessari per ottenere il valore che le aziende hanno bisogno dai loro strumenti. Cita uno studio di Nvidia e del Georgia Institute of Technology che ha notato che gli agenti di AI vengono utilizzati per compiti stretti e ripetitivi che i modelli linguistici più piccoli sono molto più adatti a fare. Le persone inizieranno a riconoscere come possono tenere i costi bassi, realizzando che non c’è bisogno di addestrare un modello su 30.000 documenti e bruciare il calcolo per qualcosa che una semplice espressione regolare potrebbe fare altrettanto bene. Inoltre, la comunità open-source sta avanzando rapidamente, dando ai clienti più opzioni da cui scegliere e sperimentare.

Quindi, per riassumere, ci saranno ancora molti investimenti in AI nel 2026, ma su strumenti più mirati e focalizzati sul risolvere un reale problema aziendale, mentre la dirigenza d’azienda riorganizza le priorità e prende atto dell’impatto necessario rispetto alle promesse fino ad ora. I vendor che definiscono un percorso verso il successo e utilizzano la tecnologia con senso comune prevarranno – e quel boom dell’AI continuerà a espandersi, guidato dalla strategia, dal fatturato tangibile e dalla domanda, non dall’hype.