AI in azienda: il falso mito del “collaboratore da 20€ al mese”

“Con l’AI avrai un collaboratore che lavorerà 24 ore su 24 a 20 euro al mese”. Ecco, non proprio. Secondo Luca Carta, questa è una delle narrazioni più diffuse – e più fuorvianti – che stanno circolando tra imprenditori e manager. L’idea di un’intelligenza artificiale economica, sempre disponibile e immediatamente produttiva è affascinante, ma nella pratica quotidiana delle aziende la situazione è molto più complessa. Oggi un’impresa non utilizza una singola AI, bensì un insieme di strumenti che coprono diverse funzioni operative. Tra questi ci sono soluzioni come OpenAI, Claude e Google Antigravity, a cui si affiancano piattaforme più verticali dedicate allo sviluppo, alla prototipazione o alla generazione di contenuti. Questo approccio multi-tool è spesso necessario per garantire continuità operativa, ma comporta un effetto collaterale evidente: i costi crescono rapidamente e, nella maggior parte dei casi, senza un reale controllo.

I dati

Se si osserva il costo mensile di alcuni tra i principali strumenti, si scopre che un singolo sviluppatore può arrivare a generare una spesa di diverse centinaia di euro al mese. Quando questi strumenti vengono adottati da più persone all’interno dello stesso team, il totale raggiunge facilmente cifre paragonabili allo stipendio di uno sviluppatore junior. E tutto questo accade senza che l’azienda abbia necessariamente una visione chiara del ritorno sull’investimento.

Un caso emblematico è quello di Lovable, una piattaforma estremamente potente per la creazione rapida di applicazioni. Il suo utilizzo, però, comporta un consumo di crediti molto elevato, tanto che lo sviluppo di un prototipo può arrivare a costare anche migliaia di euro in pochi giorni. In questo scenario, lo strumento si rivela utile soprattutto nelle fasi iniziali, ma introduce un ulteriore elemento critico: il costo di migrazione verso soluzioni più sostenibili nel lungo periodo, che spesso non viene considerato.

L’intervento

Come sottolinea Luca Carta, il vero problema non è che l’intelligenza artificiale sia troppo costosa. Il punto è che, nella maggior parte delle aziende, non è mai stata inserita in un budget strutturato. L’adozione avviene in modo progressivo e disordinato: si parte da un test suggerito dal reparto IT, si passa all’attivazione spontanea di abbonamenti da parte degli sviluppatori e si arriva, a fine anno, a una somma di spese difficili da giustificare. Quando il reparto acquisti si accorge della cifra complessiva, spesso nessuno è in grado di spiegare con precisione quali risultati siano stati ottenuti.

Questo porta a una situazione paradossale in cui strumenti professionali vengono utilizzati senza una strategia, senza formazione e senza un processo definito. Il risultato è che le aziende finiscono per ottenere performance inferiori rispetto al potenziale reale degli strumenti adottati. In altre parole, si paga per tecnologie avanzate ma si lavora come autodidatti.

La differenza tra un utilizzo inefficiente e uno realmente produttivo dell’AI non risiede nella scelta degli strumenti, ma nel metodo. Le organizzazioni che riescono a ottenere valore concreto sono quelle che hanno definito con chiarezza cosa vogliono ottenere, quali strumenti utilizzare per ogni specifica attività e in che modo integrare queste tecnologie nei flussi di lavoro esistenti. Questo richiede anche una definizione precisa dei ruoli e un investimento nella formazione delle persone, affinché l’AI diventi parte integrante del processo e non un’aggiunta caotica.

L’affondo

Luca Carta evidenzia come l’elemento realmente mancante non sia un ulteriore abbonamento, ma la capacità di insegnare ai team a lavorare insieme utilizzando questi strumenti. Gli sviluppatori conoscono già l’azienda, i clienti e il contesto operativo, ma senza una guida chiara tendono a utilizzare l’intelligenza artificiale in modo frammentato, perdendo gran parte del suo potenziale.

Se in passato l’efficienza di un team tecnico dipendeva principalmente da architetture solide, revisione del codice e processi ben definiti, oggi si aggiunge un nuovo livello di complessità rappresentato proprio dall’AI. Senza una governance adeguata, questo livello non semplifica il lavoro, ma amplifica il disordine. Quando invece un’azienda introduce un metodo condiviso, stabilendo chi utilizza cosa, come e quando, i risultati cambiano in modo significativo. I costi diventano più prevedibili, la produttività cresce in maniera concreta e, soprattutto, si ottiene un maggiore controllo su ciò che viene prodotto. L’intelligenza artificiale, quindi, non è un collaboratore da 20 euro al mese, ma una leva strategica che richiede gestione, visione e competenze. Come osserva Luca Carta, le aziende che stanno realmente beneficiando di questa trasformazione non sono quelle che accumulano più strumenti, ma quelle che hanno deciso con precisione come utilizzarli.