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Per anni abbiamo raccontato la sanità come un settore prudente, regolato, inevitabilmente lento. Poi è arrivata l’intelligenza artificiale. Non come promessa futuristica, ma come leva operativa. Oggi non si parla più di “sperimentare l’AI”, ma di metterla a budget.
Il secondo report “State of AI in Healthcare and Life Sciences” di NVIDIA fotografa esattamente questo passaggio: dalla fase esplorativa all’esecuzione. E, soprattutto, misura il ritorno economico.
In 10 secondi
• Il 70% delle organizzazioni sanitarie usa attivamente l’AI (era il 63% nel 2024).
• Il 69% utilizza AI generativa e large language models.
• L’82% considera l’open source centrale nella strategia AI.
• L’85% dei manager dichiara aumento dei ricavi, l’80% riduzione dei costi.
• L’impatto più visibile nel breve periodo sarà su logistica e processi amministrativi.
Dall’AI come progetto all’AI come infrastruttura
Il dato più interessante del report non è l’adozione in sé, ma la distribuzione trasversale. L’AI cresce in ogni segmento: digital healthcare (78%), medical technology (74%), pharma e biotech, payer e provider.
Le applicazioni principali non sono più marginali. Il 69% degli intervistati indica l’AI generativa e i large language models come workload prioritari, seguiti da data analytics e predictive analytics. Il 47% sta già utilizzando o valutando l’agentic AI.
Non siamo più nella fase “vediamo cosa può fare”. Siamo nella fase “dove la integriamo nei workflow esistenti?”. Come osserva la dottoressa Annabelle Painter di Visiba U.K.:
“Scalare l’AI generativa in sanità significa concentrarsi su problemi clinici e operativi reali, non sulla tecnologia in sé. Le organizzazioni che vedono impatto sono quelle che integrano l’AI nei flussi esistenti invece di sovrapporla come strumento separato.”
È una distinzione cruciale: l’AI non funziona come layer esterno, ma come parte dell’architettura operativa.
Dove si genera davvero il ROI
Il report è chiaro su un punto: l’AI non è solo efficienza, è ritorno economico misurabile.
Nel medical technology, il 57% segnala ROI nell’imaging medico. In ambito pharma e biotech, il 46% indica la drug discovery e lo sviluppo come principale area di ritorno. Tra payer e provider (ospedali, assicurazioni, primary care), il 39% vede ROI nell’ottimizzazione amministrativa e dei workflow. Nel digital healthcare, il 37% cita assistenti virtuali e chatbot.
Complessivamente, l’85% dei dirigenti afferma che l’AI sta contribuendo ad aumentare i ricavi, mentre l’80% segnala una riduzione dei costi. Non è un dettaglio: il 46% prevede un aumento significativo della spesa AI (oltre il 10%) nel prossimo anno.
L’impatto più immediato, come sottolinea John Nosta di NostaLab, sarà su logistica, documentazione, coding, gestione dell’utilizzo e coordinamento delle cure. Prima ancora che rivoluzionare la clinica, l’AI sta riscrivendo il back office sanitario.
Open source e modelli proprietari: una convivenza necessaria
L’82% degli intervistati considera l’open source moderatamente o estremamente importante nella propria strategia AI. Non è solo una scelta ideologica, ma una questione di flessibilità e specializzazione: modelli aperti permettono di costruire applicazioni verticali, adattate ai contesti clinici specifici.
Tuttavia, come osserva Nosta:
“I modelli aperti plasmeranno il campo intellettuale. Sono essenziali per l’esplorazione e per mantenere il settore trasparente. Ma negli ambienti clinici, dove sicurezza e responsabilità non sono negoziabili, i sistemi proprietari resteranno necessari per validazione, integrazione e fiducia.”
Il punto non è open contro closed. È scoperta aperta, implementazione governata. In sanità, la fiducia è un asset regolato.
Le domande che contano
L’AI generativa è davvero prioritaria in sanità?
Sì, ma solo quando risolve problemi clinici o operativi concreti. L’adozione cresce dove l’impatto è misurabile.
Il ROI è sostenibile o iniziale?
I dati suggeriscono sostenibilità, visto l’aumento dei budget e l’integrazione nei processi core.
Open source significa meno controllo?
Non necessariamente. La scoperta può essere open, ma l’implementazione richiede governance e validazione proprietaria.
L’agentic AI è già matura?
È in fase di valutazione (47%), con potenziale soprattutto in ricerca e gestione della conoscenza.
La sanità non è diventata più “tech”. È diventata più strutturalmente intelligente. L’AI non è più un layer futuristico, ma un’infrastruttura che ottimizza imaging, ricerca, amministrazione e relazione con il paziente.
Per chi si occupa di marketing, comunicazione e branding nel settore healthcare, il messaggio è chiaro: l’innovazione non è nel claim tecnologico, ma nella capacità di dimostrare impatto misurabile e integrazione reale nei processi.
Chi saprà raccontare questa maturità, e non solo la promessa, costruirà fiducia di lungo periodo.
Parola di Eufemia.
