AI washing: come distinguere l'adozione reale dalla comunicazione

I dati presentati dall'Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano (ricerca 2025, febbraio 2026) contengono una coppia di numeri che, letti insieme, descrivono un fenomeno di cui si parla poco: l'84% delle grandi imprese italiane ha licenze di Generative AI, e solo una su cinque usa l'AI in modo pervasivo su più funzioni. Tra le due percentuali abita la versione aziendale di quello che i mercati chiamano AI washing, la distanza tra ciò che si racconta di fare con l'intelligenza artificiale e ciò che accade davvero nei processi.

Il termine è nato per i casi estremi, e almeno lì la giurisprudenza si è già mossa: la SEC americana ha sanzionato nel marzo 2024 due società di investimento per dichiarazioni ingannevoli sull'uso dell'AI nei propri prodotti, aprendo un filone che chi comunica con investitori e clienti farebbe bene a conoscere. La versione che incontriamo più spesso nei nostri assessment, però, è meno dolosa e più insidiosa: aziende che raccontano a se stesse, in buona fede, un'adozione che i numeri interni non confermano.

Dalla comunicazione esterna al teatro interno

La prima forma guarda all'esterno ed è la più nota: comunicati, bilanci e pitch che descrivono capacità AI sovradimensionate rispetto al reale, per attrarre capitali, clienti o talenti. Qui il rischio ha smesso di essere solo reputazionale, perché tra enforcement dei regolatori finanziari, obblighi di trasparenza dell'AI Act in arrivo e due diligence sempre più tecniche nelle operazioni M&A, la distanza tra dichiarato e verificabile è diventata una passività misurabile.

La seconda forma guarda all'interno, ed è quella che costa di più senza finire mai su un giornale: il teatro dell'attività. Task force, hackathon, licenze distribuite a pioggia, un "responsabile AI" nominato senza mandato né budget, decine di PoC celebrati e mai portati in produzione. Ogni elemento, preso da solo, è legittimo, ma l'insieme produce l'illusione del movimento, e l'illusione è più pericolosa dell'immobilità dichiarata perché disattiva l'urgenza di fare sul serio.

La terza forma è la più recente e arriva dai fornitori: prodotti tradizionali ribattezzati "AI-powered" per una funzione marginale, roadmap che promettono capacità future come se fossero presenti. Per chi compra, saperla riconoscere è diventata una competenza di procurement.

I test che non mentono

Distinguere l'adozione reale dalla sua rappresentazione richiede domande a cui la comunicazione non può rispondere al posto dei sistemi. Il primo test è contabile: esiste una riga di conto economico, un KPI operativo o una metrica di processo che sia cambiata in modo attribuibile a un sistema AI? L'adozione reale lascia tracce nei numeri che l'azienda già misura, quella raccontata vive solo in numeri creati apposta per raccontarla (persone formate, prompt scritti, workshop tenuti).

Il secondo test riguarda la produzione: quanti sistemi AI sono integrati nei processi core, con utenti che li usano perché il flusso di lavoro passa da lì, e non perché è stato chiesto di provarli? Le licenze misurano la spesa, l'integrazione misura l'adozione, e i due numeri dell'Osservatorio citati in apertura mostrano quanto possano divergere.

Il terzo test riguarda la governance, ed è il più rapido da somministrare: esiste un registro dei sistemi, una classificazione per rischio, un owner con mandato, un processo per decidere cosa parte e cosa si ferma? Nella stessa ricerca del Politecnico, solo il 9% delle grandi imprese dichiara una gestione strutturata dell'AI. Un'organizzazione che comunica leadership nell'AI e non supera questo terzo test sta descrivendo un'aspirazione, il che è legittimo purché lo sappia lei per prima.

Smontarlo da soli costa meno

L'AI washing interno ha una proprietà scomoda: prima o poi lo smonta qualcuno, e conviene molto che sia l'azienda stessa a farlo. Se lo smonta un investitore in due diligence, il conto si paga in valutazione. Se lo smonta un cliente enterprise con un capitolato che chiede evidenze di governance, si paga in commesse. Se lo smonta un'autorità, si paga in sanzioni e tempo del vertice. Se lo smontano i dipendenti, che sono sempre i primi ad accorgersi della distanza tra i comunicati e i loro strumenti di lavoro, si paga nella valuta più difficile da riacquistare, la credibilità delle prossime iniziative.

L'auto-smontaggio ha un nome meno drammatico, si chiama misurazione. Un rating di maturità condotto con metodo, su evidenze e interviste a più livelli, produce esattamente la fotografia che separa il reale dal raccontato, e la produce in un contesto dove la scoperta dei gap è l'inizio di una roadmap invece che di una crisi. È il lavoro che facciamo con l'AI Rating, e l'effetto più frequente sui clienti non è la delusione, è il sollievo: sapere dove si è davvero libera energie che il mantenimento della narrazione consumava.

La comunicazione, sia chiaro, resta legittima e persino doverosa, a una condizione: che insegua i fatti invece di precederli di troppo. Se voleste verificare oggi da che parte sta la vostra organizzazione, i tre test di sopra si somministrano in una riunione, e la versione completa in quattro-sei settimane: calendly.com/fabiolalli/zerofive, oppure hello@zerofive.ai. La domanda scomoda con cui chiudere ve la suggeriamo noi: se domani doveste dimostrare, evidenze alla mano, l'ultima affermazione pubblica della vostra azienda sull'AI, con cosa lo fareste?