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OpenAI mostra un ritorno del 553%, ma il 79% dei dirigenti non sa misurare i guadagni.
OpenAI promuove Codex citando un ritorno del 553% e 0,8 milioni di dollari di valore annuo, ma le cifre arrivano da clienti e da una pagina curata dall'azienda stessa. Il dato conta perché sposta la gara dei fornitori sulla misurazione del valore; il 79% dei dirigenti vede guadagni, solo il 29% sa dimostrarli.
Il 553% è un numero che promette più di quanto spieghi. Lo stima 1Password parlando di Codex, lo strumento di OpenAI per lo sviluppo del software: un ritorno sull’investimento del 553% e 0,8 milioni di dollari di valore annuo in capacità ingegneristica, costruendo con Codex funzionalità pronte per la produzione e strumenti interni più velocemente, mantenendo politiche di sicurezza rigorose. Il dato arriva da una pagina pubblicata ieri da OpenAI su come collegare l’uso dell’AI al valore di business. Suona come una promessa, ma apre una domanda più scomoda: cosa significa davvero misurare il valore dell’intelligenza artificiale in azienda?
Il 553% che OpenAI mette in vetrina
E non è il solo numero che l’azienda porta come prova. ATV Big Air Tour ha visto le revisioni degli annunci passare da otto ore a un’ora a settimana e il lavoro di inventario ridursi da due o tre giorni a due o tre ore, secondo quanto riportato nella stessa pagina. Il team di Playco ha creato tre prototipi a tema da una sola base e ha riportato il 50% in meno di correzioni manuali rispetto al modello precedente.
L’integrazione con Datadog fa capire dove sta andando il progetto. Bharadwaj Tanikella, AI Product Manager di Datadog, racconta che l’analisi di OpenAI aiuta a capire come i team usano l’AI e che Datadog sta già usando le categorie di attività di OpenAI in Agent Console, il suo prodotto per il monitoraggio degli agenti AI, per mostrare ai clienti che tipo di lavoro fanno i loro agenti. OpenAI, dal canto suo, precisa che non addestra i suoi modelli sui dati aziendali dell’organizzazione per impostazione predefinita.
Ma questi numeri raccontano solo metà della storia: chi li ha verificati? 1Password, ATV Big Air Tour e Playco sono clienti che parlano di sé stessi. Le cifre arrivano da una pagina curata da OpenAI, che ha tutto l’interesse a mostrarle.
Il paradosso: l’AI funziona, ma non si può dimostrare
Dietro la vetrina dei case study, però, c’è un problema più profondo. I dati più scomodi arrivano da Think Circle: secondo i dati di Think Circle, il 79% dei dirigenti riscontra guadagni di produttività dall’IA, ma solo circa il 29% afferma di poter misurare con sicurezza il ritorno sull’investimento. In altre parole: quasi tutti vedono che l’AI funziona, ma meno di un terzo sa dimostrarlo.
Il paradosso lo sintetizza bene Biswajeet Mahapatra su CIO: l’AI non è più un problema di adozione ma di misurazione e credibilità, con guadagni di produttività presenti ma frammentati e difficili da collegare ai risultati finanziari. Gli analisti di CIO hanno anche osservato che ChatGPT Enterprise non riesce ancora a mostrare come i costi si traducano in benefici aziendali.
OpenAI ha provato a rispondere con strumenti di analisi. Ha introdotto l’analisi sull’utilizzo dei crediti e controlli aggiornati sulla spesa per ChatGPT Enterprise, funzionalità che aiutano le aziende a monitorare l’utilizzo dei crediti, comprendere i modelli di adozione e prendere decisioni più informate sull’implementazione dell’AI. Ma monitorare i costi non equivale a dimostrare il valore. Se tutti vedono i guadagni ma pochi li misurano, cosa faranno i concorrenti per accreditarsi?
La corsa a chi garantisce il ritorno
La risposta è già arrivata, e non viene solo da OpenAI. Microsoft ha introdotto il nuovo Business Impact Report in anteprima pubblica, progettato per aiutare le organizzazioni a capire come l’uso di Microsoft 365 Copilot si relazioni ai KPI, gli indicatori chiave di performance. È un modo diretto per rispondere alla stessa domanda: quanto rende Copilot rispetto a quanto costa?
Anche Anthropic, il rivale più diretto di OpenAI, si muove sulla stessa linea. L’azienda offre già un’API Enterprise Analytics che riporta dati su engagement, adozione e costi sui suoi prodotti, tra cui Claude Code. In pratica, ogni grande fornitore di AI aziendale sta costruendo lo stesso tipo di strumento: il cruscotto che promette di tradurre l’uso in valore verificabile.
La partita, a questo punto, si sposta sul terreno della fiducia. Per chi vende strumenti AI alle imprese, il problema non è più convincere a usare l’AI: è dimostrare che ogni dollaro speso torna indietro misurabile. Chi non lo farà resterà fuori dal budget.
