L’AI nel 2025: più intelligente, più economica, più rischiosa… e ovunque

Il nuovo AI Index Report 2025 pubblicato da Stanford è un campanello d’allarme per i leader aziendali: l’intelligenza artificiale è diventata drammaticamente più capace, decisamente più accessibile e pericolosamente poco regolamentata. Il report si estende per oltre 400 pagine di analisi e grafici basati sui dati, offrendo la panoramica più chiara finora sulle forze che stanno ridefinendo business, produttività e concorrenza.

Principali evidenze del report 2025

1. Le performance dell’AI sono esplose

I sistemi di AI hanno mostrato miglioramenti enormi nel 2024. Su compiti come la programmazione avanzata, i modelli sono passati dal risolvere il 4,4% dei problemi SWE-bench al 71,7% in un solo anno. Alcuni hanno persino superato gli esseri umani in competizioni matematiche. Tuttavia, l’hype ha i suoi limiti: i modelli di punta hanno fallito in test di ragionamento complesso come Humanity’s Last Exam, ottenendo appena l’8,8%—un promemoria che, nonostante i rapidi progressi, l’intelligenza generale resta ancora lontana.

2. Il costo d’uso è crollato

Il costo per eseguire modelli ad alte prestazioni come equivalenti di GPT-3.5 è sceso di oltre 280 volte dal 2022—da 20 dollari a 0,07 dollari per milione di token. Questa accessibilità sta alimentando una diffusione sperimentale e trasversale dell’AI in vari settori, generando quello che molti definiscono un vero boom di adozione.

3. L’adozione nelle imprese è esplosa

Secondo il report, il 78% delle aziende utilizza oggi l’AI in qualche forma, rispetto al 55% dell’anno precedente. L’uso della generative AI è raddoppiato, raggiungendo il 71%, con benefici tangibili—soprattutto nell’assistenza clienti, dove la produttività è cresciuta di oltre il 14%. Tuttavia, per la maggior parte delle aziende, l’AI genera ancora ritorni contenuti: meno del 10% di risparmio sui costi o il 5% di aumento dei ricavi.

4. La competizione globale si intensifica

Gli Stati Uniti mantengono la leadership nello sviluppo dei migliori modelli AI, ma la Cina sta rapidamente colmando il divario, riducendo una differenza di benchmark del 9% a solo l’1,7%. Anche i modelli open-weight stanno raggiungendo quelli closed-source, offrendo alle aziende più scelta e mettendo pressione sugli attori dominanti.

5. I costi di training stanno esplodendo

Mentre i costi d’uso calano, quelli di training stanno aumentando vertiginosamente. Ad esempio, il modello Llama 3.1 405B è costato oltre 170 milioni di dollari per essere addestrato, e si prevede che i futuri frontier models supereranno il miliardo di dollari. Le esigenze di compute raddoppiano ogni cinque mesi, e con esse aumentano anche i consumi energetici. Si segnala che alcune aziende stanno investendo in energia nucleare o riattivando infrastrutture a carbone per soddisfare la domanda energetica dell’AI.

Contemporaneamente, il web inizia a resistere: il 48% dei principali domini blocca ora i crawler AI, minacciando l’accesso ai dati di training di alta qualità.

6. Sicurezza e regolamentazione restano indietro

Forse il dato più preoccupante: gli incidenti legati all’AI sono aumentati del 56% nell’ultimo anno. I test di sicurezza standardizzati sono rari, i bias persistono e gli sforzi di mitigazione sono in ritardo. L’UE ha intrapreso azioni attraverso nuove regolamentazioni, ma negli USA solo 4 delle 221 leggi proposte sull’AI sono state approvate nel 2024. Senza una governance più forte, il rischio di abusi o di fallimenti sistemici cresce rapidamente.

Implicazioni strategiche per i leader aziendali

Il panorama competitivo dell’AI nel 2025 è al tempo stesso un’opportunità e un avvertimento. Da un lato, strumenti AI potenti e accessibili sono ormai alla portata di quasi tutte le organizzazioni—democratizzando automazione, produttività e innovazione. Dall’altro, scalare l’adozione dell’AI senza adeguate misure di sicurezza è rischioso, costoso e impattante per l’ambiente.

Cosa significa per te:

• Inizia a testare gli strumenti di AI ora. Costano meno e sono sempre più efficaci. Usali per automatizzare, analizzare, interagire con i clienti—ma monitora attentamente il loro impatto.
• Preparati a rendimenti infrastrutturali decrescenti. Sviluppare modelli proprietari all’avanguardia potrebbe non essere sostenibile finanziariamente. Punta sull’integrazione di modelli open source o con licenza e forte ROI.
• Segui da vicino la competizione globale. L’ascesa della Cina nei benchmark di performance suggerisce importanti considerazioni future su regolamentazione, sicurezza e proprietà intellettuale per le imprese internazionali.
• Pretendi responsabilità e trasparenza. Assicurati che i tuoi fornitori adottino pratiche di AI responsabile. Spingi per standard nei test e audit dell’AI.

Perché è importante

L’AI è ormai infrastruttura—come l’elettricità o internet. Alimenta processi in modo invisibile e pervasivo, in quasi ogni settore. Il report di Stanford conferma che, se da un lato gli strumenti stanno diventando migliori e più economici, la fiducia nell’AI deve essere conquistata—attraverso pratiche trasparenti, validazione della sicurezza e deployment responsabile.

Stiamo ancora “costruendo questo aereo mentre è in volo” e le turbolenze all’orizzonte—che si tratti di consumo energetico, fallimenti dei modelli o vuoti normativi—impongono ai leader di bilanciare la sperimentazione rapida con la cautela.