In questo punto di vista pubblicato su sfeir.com (24 giugno 2026), Didier Girard (Managing Director di SFEIR) sostiene una tesi: il ribaltamento AI4IT contro AI4Business. Nel 2024 il consenso vedeva nell'AI4Business — l'IA riversata nei processi aziendali (vendite, supporto, finanza) — il grande giacimento di produttività; l'AI4IT (l'IA per produrre il sistema informativo) era considerata un tema da ingegneri. Due anni dopo, "i numeri hanno deciso, e nella direzione opposta."
La delusione dell'AI4Business: lo studio del MIT del 2025 ("95% dei pilot GenAI senza ROI") è, per stessa ammissione di Girard che ne contesta il metodo, discutibile — ma la sua persistenza è il vero segnale di un'insoddisfazione reale: molti dirigenti non vedono nei propri processi il valore promesso. "Il sintomo è vero anche quando la cifra è falsa." Il blocco è organizzativo (il problema hayekiano di Mollick), non tecnico.
Il ribaltamento dell'AI4IT poggia su evidenze quantificate: Salesforce (+151% Effective Output, migrazione 18 volte più rapida, −5% di incidenti), Intercom (produttività R&D 3 volte superiore, −50% di costo per PR), Raiffeisen Bank Ukraine (−8% di organico ma 7 nuovi prodotti, −70% di incidenti bloccanti), AWS (Bedrock ricostruito da 6 persone in 72 giorni), Atlassian (da +19 a +87% di PR), DORA × Google Cloud (39% di ROI, ritorno sull'investimento in 8 mesi). Perché? Il codice si verifica da solo (compilazione, test, CI); i processi aziendali no. "Stiamo equipaggiando chi già sa equipaggiarsi."
La conseguenza sui budget 2027 si traduce in tre spostamenti contabili. (1) CapEx→OpEx: il token diventa un onere OpEx variabile — Arthur Mensch (Mistral) lo stima intorno al 10% del budget salariale in token tra gli adottanti avanzati. (2) Prezzo del token, una doppia trappola: a parità di capacità, l'inferenza si è divisa per circa 280 in due anni, ma il picco sale (Fable 5 a $10/$50 = 2× Opus 4.8), mentre i modelli aperti (GLM-5.2) e l'inferenza desktop spingono i costi verso il basso; il paradosso di Jevons fa crescere il consumo più rapidamente di quanto il prezzo scenda. (3) AI FinOps: ragionare in termini di costo per risultato, allocare per regole, trattare l'attribuzione token-risultato come un asset.
Quattro raccomandazioni per il COMEX: finanziare prima l'AI4IT (ritorno sull'investimento < 1 anno), preventivare la curva a J, installare un FinOps sui token prima che la deriva si instauri, ridefinire la contabilità dell'organico (umani + agenti). Conclusione: "la prossima battaglia di budget non riguarderà il prezzo del token, ma il costo per risultato."