Le aziende non vedono ancora risultati dall’AI

L’industria spinge protocolli agentici, ma i dati reali mostrano un impatto produttivo ancora impercettibile

Nel 2025, l’industria pubblicitaria ha speso miliardi in protocolli agentici e infrastrutture AI, mentre dirigenti di aziende come Uber ammettono che l’impatto sulla produttività è ancora impercettibile. Questo divario tra aspettative e realtà è il perfetto terreno di coltura per una bolla speculativa, simile a quella del 2000. Se l’agentic advertising non dimostrerà un ROI concreto nei prossimi 12 mesi, il settore rischia un tracollo di fiducia e finanziamenti.

Protocolli a raffica, risultati in gocce

L’ecosistema sta vivendo un’esplosione di standard tecnici pensati per far comunicare agenti AI tra loro e con gli inserzionisti. Yahoo, PubMatic e Optable hanno creato a ottobre 2025 il Ad Context Protocol (AdCP), un tentativo di uniformare il contesto pubblicitario nei flussi agentici. Poche settimane dopo, l’IAB Tech Lab ha rilasciato l’Agentic RTB Framework (ARTF), che adatta il vecchio real-time bidding alle decisioni automatizzate degli agenti. Nel frattempo OpenAI e Stripe hanno introdotto il Agentic Commerce Protocol (ACP), pensato per transazioni dirette tra agenti e store.

Anche i grandi walled garden si muovono: Roku ha appena lanciato una schermata iniziale Roku personalizzata, che include una sezione “Top Picks for You” basata su AI e una “For You” sugli interessi. Il meccanismo è chiaro: il controllo della viewability e dell’attribuzione passa sempre più da decisioni umane a scelte algoritmiche di un agente. Chi ci guadagna per primo? I venditori di infrastruttura AI e i consorzi che definiscono gli standard, non ancora gli inserzionisti finali.

Chi perde? I DSP e SSP tradizionali che non si adatteranno in tempo al dialogo agente-agente.

Lo zero concreto della produttività

Mentre la supply chain si ingegnerizza, i dati reali dipingono un quadro opposto. Un accordo Meta-X per monetizzare AI è citato in uno studio del National Bureau of Economic Research che, su quasi 6.000 CEO e CFO, ha rilevato che la stragrande maggioranza non vede alcun impatto delle AI sulla produttività operativa. Nove dirigenti su dieci dichiarano scarsa produttività da AI secondo dirigenti negli ultimi tre anni: nessuna variazione su occupazione o efficienza.

Le ammissioni arrivano anche dall’interno del tech. Andrew Macdonald, Chief Operations Officer di Uber, ha ammesso che Uber fatica a giustificare costi AI, segnalando che il rapporto costo-beneficio delle implementazioni interne si sta assottigliando. Più esplicita la diagnosi di Alexandr Wang, capo dell’AI Superintelligence di Meta: ha riconosciuto che c’è una reazione negativa all’AI in atto, e che gli sviluppatori devono ancora dimostrare il valore reale dei loro modelli. Wang ha aggiunto che, sebbene molti utenti trovino gli strumenti AI utili, la user experience AI non è nettamente migliorata.

L’incognita: chi assorbirà il costo della bolla?

Il paradosso è servito: da un lato si scrivono protocolli per un futuro agentico che promette automazione e precisione, dall’altro i numeri mostrano che l’AI non ha ancora spostato l’ago della produttività aziendale. Le infrastrutture investite – server, clean room adattate, data lake per allenare modelli – sono costi fissi che, se non ripagati da un incremento reale di efficienza o revenue, diventeranno macigni per i bilanci di DSP e editori.

La tensione irrisolta è questa: l’agentic advertising ha bisogno di un ROI misurabile in termini di CPM più alti, conversioni incrementali o riduzione di sprechi. Se nei prossimi due trimestri non arriveranno dati solidi da campagne reali (non da pilot controllati), il sentiment degli investitori e dei CMO potrebbe invertirsi bruscamente. Il mercato sta scommettendo su un salto di paradigma, ma le prove finora sono deboli. Ciò che resta aperto è se i nuovi standard diventeranno il fondamento di una pubblicità più efficiente o l’ennesima bolla che scoppia quando i bilanci si stringono.