In un report di 69 pagine pubblicato l’11 agosto sull’adozione di ChatGPT in ambito enterprise, OpenAI presenta in superficie una narrazione di crescita esponenziale dell’uso dell’IA a tutti i livelli di anzianità e in tutte le funzioni lavorative. Il report mette in evidenza quello che definisce un “frontier gap”, suggerendo che le aziende che usano l’IA stiano superando quelle che non lo fanno. Tuttavia, una lettura più attenta dei risultati offre un quadro più sfumato — e meno conclusivo — dell’impatto dell’IA sulle performance aziendali. I risultati arrivano in un momento in cui acquirenti enterprise e analisti sono sotto crescente pressione per quantificare i ritorni sugli investimenti in IA, che negli ultimi due anni hanno assorbito decine di miliardi di spesa aziendale.

Nessun legame chiaro tra uso dell’IA e ricavi

A pagina 35 del report, i ricercatori riconoscono di non aver trovato alcuna correlazione statisticamente significativa tra i ricavi per dipendente di un’azienda e l’intensità dell’uso dell’IA da parte della forza lavoro, misurata in base ai messaggi inviati o ai token utilizzati. I ricavi per dipendente sono un parametro standard usato da analisti e investitori per valutare la produttività della forza lavoro, quindi rappresentano una lente naturale per capire se gli strumenti di IA si stiano traducendo in risultati aziendali misurabili.

“Revenue per employee is not meaningfully associated with output tokens per employee or messages per active user once other controls are included,” afferma il report.

I ricercatori osservano che le aziende con ricavi per dipendente più elevati tendono a essere early adopter di ChatGPT e che le aziende che usano la tecnologia in modo più intensivo tendono in generale ad avere ricavi per dipendente più alti. In altre parole, le grandi aziende redditizie hanno più probabilità di aver adottato strumenti di IA. Ciò che lo studio non stabilisce, però, è un rapporto causale — cioè che un maggiore utilizzo dell’IA produca direttamente maggiori ricavi. La distinzione tra correlazione e causalità è da tempo una sfida negli studi sull’adozione di tecnologie sul posto di lavoro, e questo report non la risolve.

I dirigenti usano l’IA di meno

Un altro elemento nascosto nel report è che i dipendenti senior sono tra gli utenti meno intensivi dell’IA. Secondo i dati a pagina 29, i dirigenti inviano il minor numero di messaggi settimanali per utente, mentre i dipendenti all’inizio della carriera mostrano di gran lunga i livelli di utilizzo più alti.

La CFO di OpenAI Sarah Friar ha sottolineato questo punto in un post su LinkedIn sul report: “For leaders, that's a reminder that competitive advantage comes from the people closest to the work. Listen to them, learn from them, and help the rest of the organization catch up.”

L’uso enterprise di OpenAI si è appiattito nella seconda metà del 2025

Il report mostra anche che l’utilizzo complessivo di OpenAI nelle aziende è rimasto stagnante da circa ottobre 2025 a dicembre 2025. Un grafico a pagina 26 che descrive la crescita dei token in output mostra la linea del totale quasi perfettamente piatta in quel periodo. In contemporanea, Claude Code di Anthropic stava guadagnando forte trazione nel settore corporate, diventando la piattaforma di riferimento in molte organizzazioni.

A gennaio 2026, la crescita è ripartita bruscamente, con la linea che si impenna in una curva esponenziale. “OpenAI's run rate in 2026 has been pretty incredible,” mi ha detto ieri un venture capitalist. OpenAI attribuisce il rimbalzo sia all’acquisizione di nuovi clienti sia all’aumento dell’uso da parte dei clienti già esistenti. Sappiamo anche che il CEO Sam Altman ha riorganizzato l’azienda attorno alle vendite enterprise e ha eliminato quelle che la società ha definito “side quests”, come l’app video Sora.

Nel tentativo di accelerare questa linea — o, forse, di rimetterla in moto? Chi lo sa, il grafico si ferma a marzo 2026 — OpenAI ha annunciato oggi di aver assunto un nuovo Chief Revenue Officer, Dali Rajic, che sostituirà Denise Dresser. È una mossa aggressiva; Dresser ha ricoperto il ruolo per meno di un anno. Il focus di Rajic sarà accelerare l’adozione da parte dei clienti e aiutare le aziende a misurare l’impatto mentre la società corre verso la sua IPO.

OpenAI ha pagato gli accademici che hanno contribuito al report

Infine, due dei cinque autori sono accademici che OpenAI ha pagato per aiutare con il report. Gli altri tre sono dipendenti OpenAI. Includere accademici in un lavoro di questo tipo implica normalmente maggiore credibilità e l’imparzialità di un’istituzione di ricerca esterna, ma qui la situazione è un po’ più sfumata.

Nella prima pagina, David Holtz e Prasanna Tambe sono affiliati rispettivamente alla Columbia Business School e alla Wharton dell’Università della Pennsylvania. Ma una nota a piè di pagina specifica che entrambi “contributed to this work in their capacity as paid contractors for OpenAI.”

I ricercatori hanno trovato più di quanto abbiano pubblicato, come farebbero di norma in un paper accademico? Non lo sapremo mai, ma è un altro promemoria di ciò che è sempre stato vero: dovrete misurare l’impatto dell’IA in base alla vostra esperienza diretta — non all’hype.

Detto questo, ecco altre notizie sull’IA.

Emily Forlini emily.forlini@fortune.com @emilyforlini

Questo articolo è apparso originariamente su Fortune.com