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Nel dicembre 2025, Anthropic ha avviato una discussione pubblica su larga scala sull’intelligenza artificiale - una discussione che si è deliberatamente allontanata dalla speculazione astratta su rischi e benefici, per concentrarsi invece sulle esperienze vissute delle persone che già utilizzano l’IA nella loro vita quotidiana. Attraverso uno studio basato su interviste, condotto tramite Anthropic Interviewer (una versione specializzata di Claude), l’organizzazione ha raccolto le prospettive di 80.508 partecipanti in 159 paesi e 70 lingue, rendendolo, secondo la loro stessa definizione, il più grande studio multilingue nel suo genere. L’obiettivo della ricerca era ambizioso: comprendere ciò che le persone cercano, sperano e temono riguardo all’IA, non in teoria, ma radicato nell’interazione pratica con la tecnologia stessa. Ciò che è in gran parte mancato finora nel dibattito pubblico, sostiene Anthropic, è una visione condivisa di che cosa significhi davvero, per gli individui e per la società, che “l’IA funzioni bene”. In questo articolo analizzo i risultati di Anthropic attraverso la lente della Business Analysis, per interpretare le aspirazioni individuali come segnali di bisogni organizzativi, cambiamento sistemico e opportunità di creazione di valore. |
Secondo l’International Institute of Business Analysis (IIBA), la Business Analysis è la disciplina che abilita il cambiamento all’interno di un’organizzazione definendo i bisogni e raccomandando soluzioni che generano valore per gli stakeholder. Da questa prospettiva, le domande essenziali sono sempre le stesse: In quale contesto? Per quali stakeholder? Per rispondere a quali bisogni? Attraverso quali soluzioni? Producenti quale cambiamento e quale valore?
I dati di Anthropic forniscono un materiale insolitamente ricco per rispondere a queste domande.
La prima parte della ricerca di Anthropic mostra ciò che le persone sperano (in relazione all’IA). Si tratta di prospettive individuali, che mostrano la percentuale di rispondenti:
1. Eccellenza professionale 18,8% (IA a supporto di un lavoro più strategico, meno attività di routine)
2. Trasformazione personale 13,7% (IA come guida, coach)
3. Gestione della vita 13,5% (IA che gestisce le agende, riduce il carico mentale)
4. Libertà di tempo 11,1% (l’IA per liberare tempo)
5. Indipendenza finanziaria 9,7% (IA per la generazione di reddito e la sicurezza economica)
6. Trasformazione sociale 9,4% (IA per risolvere i grandi problemi sociali)
7. Imprenditorialità 8,7% (IA per costruire un’impresa)
8. Apprendimento e crescita 8,4% (IA per accelerare l’apprendimento)
9. Espressione creativa 5,6% (IA per la creatività).
Dalle aspettative individuali ai segnali organizzativi. I partecipanti allo studio hanno descritto le loro aspettative verso l’IA attraverso nove grandi temi. Sebbene queste aspettative siano espresse a livello individuale, ciascuna di esse si mappa direttamente su implicazioni più profonde a livello organizzativo e di impresa.
1. Dall’eccellenza professionale all’efficacia organizzativa e alla velocità decisionale
L'aspettativa espressa con maggiore frequenza - l’eccellenza professionale (18,8%) - riflette il desiderio di dedicare meno tempo alle attività di routine e più tempo a un lavoro strategico e significativo. Da una prospettiva organizzativa, ciò segnala un cambiamento nel modo stesso in cui il lavoro viene progettato. L’IA non è più soltanto uno strumento di produttività; diventa un partecipante attivo nella creazione di valore.
Le organizzazioni si muovono verso:
- processi end‑to‑end, orchestrati dall’IA
- IA agentica che gestisce flussi di lavoro multi‑step (procure‑to‑pay, order‑to‑cash, risoluzione di incidenti, etc.)
- supporto decisionale incorporato direttamente nei processi operativi, non in dashboard isolate.
Il cambiamento chiave è la transizione da un lavoro basato sui ruoli a un lavoro basato sui risultati e da lunghe catene di approvazione umana a un’esecuzione guidata dall’IA regolata da policy. Governance e sicurezza sono chiave.
Focus della Business Analysis:
- ridisegnare i value stream con l’IA come attore primario
- chiarire i punti decisionali: cosa decide l’IA e cosa no
- misurare ciclo di attraversamento, latenza decisionale e tassi di eccezione.
2. Dalla trasformazione personale all’intelligenza organizzativa e alla leadership aumentata
Il secondo grande tema - la trasformazione personale (13,7%) - descrive l’IA come guida, coach o partner di pensiero. Su larga scala, ciò si traduce in intelligenza organizzativa: l’IA come capability cognitiva collettiva che aumenta la leadership anziché sostituirla.
Le organizzazioni iniziano ad adottare:
- pianificazione strategica e analisi di scenari supportate dall’IA
- esperti di IA per il management, per il rilevamento dei segnali di mercato e dei rischi
- cicli di apprendimento che catturano decisioni, risultati e contesti.
Qui il cambiamento chiave è culturale: passare da una leadership guidata dall’intuizione a una leadership aumentata dalle evidenze, e accettare che l’IA possa mettere in discussione assunzioni consolidate.
Focus della Business Analysis:
- integrare l’IA nei flussi decisionali (budgeting, portfolio management)
- garantire la tracciabilità delle decisioni (perché è stata presa una decisione? che effetti?)
- misurare l'accuratezza decisionale, varianza delle previsioni e anticipazione dei rischi.
3. Dalla gestione della vita alla produttività operativa e alla riduzione del carico cognitivo
Il 13,5% dei partecipanti alla ricerca ha espresso il desiderio che l’IA gestisca la complessità e riduca il carico mentale. Nelle organizzazioni, ciò si manifesta come un’IA che gestisce il coordinamento (fra dipartimenti, sistemi, processi, persone), non solo le attività.
Questo include:
- coordinamento automatizzato tra team e sistemi
- gestione da parte dell’IA di dipendenze, colli di bottiglia e allocazione delle risorse
- individuazione proattiva dei problemi prima che diventino visibili.
Il cambiamento chiave è il passaggio da un coordinamento manuale e riunioni costanti a operazioni mediate dall’IA, e dalla gestione reattiva delle emergenze alla gestione preventiva.
Focus della Business Analysis:
- mappare le interdipendenze di processo e di team
- identificare il “lavoro invisibile” adatto all’automazione
- tracciare le attività in corso, i livelli di rilavorazione e effort di coordinamento.
4. Dalla libertà di tempo alla riallocazione della capacità organizzativa
Le aspettative su libertà di tempo (11,1%) evidenzia un fraintendimento comune: liberare tempo crea automaticamente valore. In realtà, la capacità liberata crea valore solo se viene deliberatamente reinvestita.
In termini di risparmio di tempi, l’IA consente:
- time‑to‑market più rapido
- cicli di feedback più brevi
- riallocazione dell'effort verso innovazione, esperienza dei clienti e resilienza.
Il cambiamento chiave consiste nel saper riformulare il guadagno di efficienza da mero esercizio di taglio dei costi a gestione strategica della capacità.
Focus della Business Analysis:
- quantificare la capacità liberata dall’IA
- definire scenari espliciti di reinvestimento
- misurare throughput, velocità di innovazione e mix di utilizzo.
5. Dall’indipendenza finanziaria alla creazione di valore sostenibile e alla resilienza economica
Quando i partecipanti associano l’IA all’indipendenza finanziaria (9,7%), le organizzazioni dovrebbero cogliere un segnale di durabilità economica. Questo si traduce in:
- nuovi flussi di ricavo abilitati dall’IA
- miglioramenti dei margini attraverso strutture di costo intelligenti
- migliore allocazione del capitale tramite analisi predittive.
Il cambiamento chiave è passare da progetti pilota isolati di IA all’IA come motore economico centrale, e da una focalizzazione sui costi di breve termine a un portafoglio di valore.
Focus della Business Analysis:
- collegare i casi d’uso dell’IA a indicatori di valore espliciti
- modellare e gestire il ROI in condizioni di incertezza
- misurare realizzazione del valore, impatto sui margini e rendimenti corretti con il livello di rischio.
6. Dalla trasformazione sociale allo scopo aziendale e all’impatto a livello di sistema
Circa il 9,4% dei rispondenti vede l’IA come un motore di trasformazione sociale. Per le organizzazioni, ciò implica un ruolo di “costruttori di sistemi”, non di semplici adottanti passivi di tecnologia. Questo comprende:
- applicazione dell’IA a interventi a sostegno di sostenibilità, sicurezza, salute e inclusione
- collaborazione a livello di ecosistema tra settore pubblico e privato
- IA responsabile come principio fondante dell'operatività.
Il cambiamento chiave è il passaggio da un’etica basata sulla compliance a sistemi "etici‑by‑design" e da imprese isolate a ecosistemi interconnessi.
Focus della Business Analysis:
- definire risultati sociali misurabili
- bilanciare KPI economico/finanziari e KPI di impatto sociale
- tracciare l'impatto ESG (Ambientale, Sociale e di Governance), definire metriche di fiducia e resilienza regolatoria.
7. Dall’imprenditorialità all’agilità organizzativa e al venture building interno
La speranza imprenditoriale (8,7%) prevede che l’IA abbassi il costo della sperimentazione. All’interno delle imprese, ciò consente:
- test rapidi di prodotti, servizi e modelli di business
- l'avvio di startup interne alimentate dall’IA
- scalabilità più rapida dall’idea all’esecuzione.
Il cambiamento chiave consiste nel passare dall’avversione al rischio alla sperimentazione gestita, e da una pianificazione annuale rigida a un riequilibrio continuo del portafoglio di iniziative.
Focus della Business Analysis:
- progettare una governance leggera per favorire la sperimentazione
- tracciare i cicli da ipotesi a realizzazione del valore
- misurare la velocità degli esperimenti, il tasso di interruzione e successo della scalabilità.
8. Dall’apprendimento e crescita all’apprendimento organizzativo su larga scala
Con l’8,4% delle risposte focalizzate su apprendimento e crescita, l’IA emerge come meccanismo per l’aggiornamento continuo delle capacità.
Le organizzazioni evolvono verso:
- upskilling dinamico che volve in modo collegato ai processi e ai risultati
- ecosistemi di competenze che sostituiscono descrizioni di ruolo "statiche"
- conoscenza catturata dall’esecuzione piuttosto che elaborata da manuali.
Il cambiamento chiave è passare da organigrammi statici a organizzazioni basate sulle competenze e da eventi formativi legati all’apprendimento incorporato nel lavoro quotidiano.
Focus della Business Analysis:
- collegare le competenze ai value stream
- prevedere la domanda futura di competenze usando l’IA
- misurare la copertura delle competenze e il gap tra apprendimento e performance.
9. Dall’espressione creativa all’innovazione organizzativa e al cambiamento culturale
Infine, l’espressione creativa (5,6%) evidenzia il potenziale dell’IA di moltiplicare la creatività - se la cultura lo consente. Le organizzazioni possono abilitare:
- ideazione e design assistiti dall’IA
- iterazioni più rapide su prodotti ed esperienze
- una partecipazione più ampia all’innovazione.
Il cambiamento chiave è culturale: da “la creatività appartiene agli esperti” alla sicurezza psicologica per sperimentare con l’IA.
Focus della Business Analysis:
- integrare l’IA nei sistemi di innovazione
- misurare diversità e throughput delle idee
- tracciare il tasso di passaggio da idea a impatto e il ciclo di innovazione.
Da una prospettiva di Business Analysis, queste nove speranze convergono in un unico e profondo cambiamento: le organizzazioni stanno passando da un’esecuzione centrata sull’essere umano a sistemi co‑governati da esseri umani e IA.
Questa trasformazione comporta chiare implicazioni per la Business Analysis:
- i processi diventano sistemi adattivi
- i ruoli evolvono in capacità fluide
- la governance passa da regole rigide a policy e guardrail
- la strategia diventa un’attività continua di rilevamento (sensing) e risposta (responding).
La ricerca di Anthropic non ci dice semplicemente che cosa le persone vogliono dall’IA. Interpretata attraverso la Business Analysis, rivela come le organizzazioni devono evolvere affinché l’IA possa davvero “funzionare bene”.
Questo articolo rappresenta una prima parte dell'analisi delle ricerca di Anthropic attraverso la lente della Business Analysis. Altri risultati della ricerca saranno oggetto di articoli futuri.