Il baricentro dell’intelligenza artificiale si è spostato. Per la prima volta, il carico di lavoro dei data center è dominato dall’inferenza – il momento in cui un modello già addestrato risponde alle richieste degli utenti – che secondo i dati presentati da AMD a San Francisco rappresenta ora il 60% della domanda, contro il 40% dell’addestramento. Solo due anni fa le proporzioni erano invertite. Il consumo complessivo di IA è cresciuto di 158 volte in ventiquattro mesi, e la metrica che sta ridisegnando la competizione non è più la potenza bruta del chip, ma il numero di token generati per ogni dollaro speso in infrastruttura. AMD ha annunciato la piattaforma Helios e la GPU MI455X, sostenendo di poter offrire fino al 30% di token in più per dollaro rispetto alla piattaforma NVIDIA Vera Rubin in determinate configurazioni, mentre aziende come OpenAI, Meta e Oracle iniziano ad adottare queste soluzioni.

La rincorsa all’efficienza si scontra però con un tessuto produttivo che fatica a tenere il passo. In Italia, secondo i dati Istat, l’adozione di IA tra le imprese con almeno dieci addetti è raddoppiata in un anno, raggiungendo il 16,4% nel 2025, ma il divario tra grandi aziende (53,1%) e PMI (15,7%) si è allargato a trentasette punti. Le barriere principali restano la mancanza di competenze (segnalata da quasi il 60% delle imprese), l’incertezza normativa (47,3%) e i costi elevati (43%). A livello globale, un’indagine Microsoft su ventimila utenti in dieci paesi rivela che solo il 26% dei lavoratori ritiene che la propria leadership abbia una visione chiara e coerente sull’uso dell’IA, mentre il 65% teme di restare indietro. McKinsey conferma che il 71% delle organizzazioni utilizza ormai l’IA generativa in almeno una funzione, ma appena il 21% ha ridisegnato in modo significativo i flussi di lavoro, proprio il fattore statisticamente più correlato all’impatto sui risultati finanziari.

Sul fronte occupazionale, i dati dell’OCSE analizzati da Adecco, la maggiore agenzia europea per il lavoro, mostrano tassi di occupazione ai massimi storici e disoccupazione vicina ai minimi, smentendo l’ipotesi di una distruzione di massa di posti di lavoro. Il World Economic Forum stima che entro il 2030 si creeranno 170 milioni di nuovi ruoli e se ne perderanno 92 milioni, con un saldo netto positivo di 78 milioni. La trasformazione non cancella le professioni ma ne modifica i compiti: i ruoli amministrativi e creativi vengono già ridisegnati dall’automazione di attività ripetitive, mentre cresce la domanda di pensiero critico, supervisione e capacità di collaborare con i sistemi. Parallelamente, uno studio globale di Accenture indica che il 74% dei consumatori si fiderebbe più di un agente IA che di un amico per effettuare un acquisto, spostando la competizione delle marche dal punto vendita alla capacità di essere valutate favorevolmente da algoritmi che confrontano prezzi e caratteristiche in tempo reale.

Anche il settore pubblico accelera. In Brasile, il 59% degli organi federali e statali utilizza già IA, con il Potere giudiziario al 94%, mentre tra i comuni l’adozione scende al 27% ma raggiunge l’85% nelle città con oltre mezzo milione di abitanti. L’applicazione più frequente è l’automazione dei processi, e il 65% degli organi federali impiega IA generativa per attività interne. La mancanza di formazione è indicata come l’ostacolo principale. Il prossimo banco di prova sarà la diffusione su larga scala degli agenti di IA, sistemi capaci di coordinare strumenti, accedere a basi dati e compiere azioni in autonomia, che moltiplicheranno le richieste di inferenza e metteranno alla prova tanto la capacità dei data center quanto la prontezza delle organizzazioni nel ridisegnare processi e competenze.