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È questo il cuore del Report ‘The AI paradox in Europe’s consumer industries: More spending, elusive impact’ firmato da Holger Harreis, Holger Hürtgen, Kim Baroudy e Marcus Keutel.
Perché il settore consumer europeo è in difficoltà
Il problema riguarda soprattutto il mondo consumer: retail, fashion, food, beauty e largo consumo. Settori dove le aziende europee stanno investendo in IA per marketing, customer care, supply chain, forecasting e personalizzazione, ma senza ancora riuscire a scalare davvero le soluzioni.
McKinsey evidenzia come molte organizzazioni siano ancora bloccate in una fase di sperimentazione permanente: tanti proof of concept, pochi modelli industrializzati.
A rallentare la trasformazione contribuiscono diversi fattori: infrastrutture dati frammentate; difficoltà di integrazione tecnologica; governance poco chiara; carenza di competenze; approccio troppo tattico.
In molti casi manca soprattutto una strategia precisa su dove l’Intelligenza Artificiale possa realmente generare vantaggio competitivo.
Dall’efficienza alla trasformazione
Uno dei punti centrali del report riguarda proprio il cambio di paradigma necessario, perché l’errore più comune è usare l’IA soltanto per aumentare la produttività individuale.
Il vero valore arriverà invece quando le aziende riprogetteranno interi workflow, modelli decisionali e customer experience attorno all’intelligenza artificiale. Non basta automatizzare un processo esistente: occorre ripensarlo.
Questo passaggio implica anche una trasformazione culturale. Le aziende più avanzate non distribuiscono investimenti in modo uniforme, ma concentrano risorse su pochi use case ad alto impatto, capaci di produrre risultati misurabili.
L’Europa corre, ma resta indietro rispetto agli Usa
Il report si inserisce in un contesto più ampio che vede l’Europa accelerare sull’IA, ma con ritmi ancora differenti rispetto agli Stati Uniti.
Secondo diverse analisi citate da McKinsey, le imprese europee tendono ad avere un approccio più prudente e frammentato, spesso frenato da complessità regolatorie, governance distribuite e minore disponibilità di capitali rispetto ai big tech americani. Allo stesso tempo, però, il mercato europeo presenta un’opportunità specifica: utilizzare l’IA non solo per tagliare costi, ma per costruire nuovi modelli di relazione con il consumatore, soprattutto nei settori premium e ad alto valore esperienziale.
La conclusione è che il problema dell’IA oggi non è più tecnologico, ma manageriale. Gli strumenti esistono, i modelli migliorano rapidamente e l’adozione cresce. Quello che manca è la capacità organizzativa di trasformare l’IA in processi scalabili e risultati economici concreti.