INSIGHT, DATI, TREND: la nostra indagine sull’adozione dell’AI nelle PMI

INSIGHT, DATI, TREND: la nostra indagine sull’adozione dell’AI nelle PMI

INSIGHT, DATI, TREND: la nostra indagine sull’adozione dell’AI nelle PMI

L’Intelligenza Artificiale sta rapidamente trasformando il modo in cui le aziende italiane organizzano i processi, prendono decisioni e creano valore. Per comprendere meglio il livello di maturità del sistema produttivo, abbiamo raccolto e analizzato dati provenienti da fonti nazionali ed europee (ISTAT, Eurostat) e realizzato un questionario rivolto a un campione di imprese, prevalentemente del Nord Est e Centro Italia.

Quello che emerge è un quadro dinamico: l’adozione dell’IA cresce, trainata da esigenze di efficienza e innovazione, ma allo stesso tempo le aziende si confrontano con sfide organizzative e competenziali che richiedono un approccio strutturato.


Familiarità con l’IA e interesse ad approfondire

Alla domanda sull’autovalutazione della familiarità con le tecnologie di IA, la maggior parte delle aziende si colloca nelle fasce “bassa” o “moderata”. Le risposte che indicano un livello “molto” o “estremamente” elevato sono marginali.

Questo non va letto solo come un limite, ma come un elemento positivo:

  • mostra consapevolezza realistica del proprio livello di conoscenza;

  • è coerente con una tecnologia ancora relativamente nuova, che sta entrando solo ora in modo sistematico nei processi aziendali.

In parallelo, però, si nota un interesse crescente ad approfondire:

  • solo una parte minoritaria delle aziende non ha partecipato ad alcun evento su IA nell’ultimo anno;

  • molte hanno seguito uno o due momenti di approfondimento (webinar, convegni, conferenze);

  • una quota non trascurabile ha partecipato a più iniziative formative.

Il quadro complessivo è quello di una fase di apprendimento attivo: la familiarità non è ancora alta, ma le aziende stanno cercando informazioni, esempi e occasioni di confronto.


Utilizzo attuale e progetti nel breve periodo

Sul fronte dell’utilizzo concreto, il dato è significativo:

  • circa il 64% delle imprese del campione dichiara di utilizzare già strumenti o soluzioni di IA in qualche forma, nelle seguenti aree:


L’interesse a sviluppare nuovi progetti nel breve termine è ancora più evidente:

  • circa il 71% ha già in programma iniziative di IA nei prossimi 12 mesi;

  • solo il 29% non prevede nuove progettualità nel prossimo anno.

Analizzando il dato per dimensione aziendale emerge una tendenza chiara:

  • nelle microimprese, solo una parte limitata ha progetti di IA a breve termine;

  • nelle piccole imprese, la quota di chi intende attivarsi cresce in modo deciso;

  • nelle medie imprese, l’orientamento verso nuovi progetti arriva quasi al 100%.

In sintesi: quanto più l’azienda è strutturata, tanto più è forte l’intenzione di sviluppare progetti di IA.


Motivazioni principali: efficienza e innovazione

Le motivazioni che spingono a investire in IA sono sostanzialmente allineate tra le diverse classi dimensionali. In ordine di importanza, emergono:

  1. miglioramento dell’efficienza
    L’IA è percepita come strumento per:

    • ridurre attività manuali,

    • velocizzare le operazioni,

    • rendere i processi più fluidi e controllabili.

  2. innovazione
    Le aziende vedono l’IA come leva per:

    • introdurre nuovi modi di lavorare,

    • sviluppare nuovi servizi,

    • abilitare, nel medio periodo, nuovi modelli di business.

  3. riduzione dei costi
    Rimane una motivazione importante, ma non è né l’unica né la principale:
    l’obiettivo non è “solo spendere meno”, ma rendere l’organizzazione più efficiente e più capace di innovare.


Le sfide: integrazione, competenze, dati e strategia

Il questionario mette in evidenza una serie di ostacoli percepiti, più organizzativi che economici:

  • integrazione con i sistemi esistenti
    L’IA non viene vista come qualcosa a sé stante, ma deve dialogare con gestionali, ERP, sistemi di produzione e infrastrutture già in uso.

  • competenze interne
    Serve personale preparato, in grado di capire possibilità e limiti degli strumenti, di tradurre i bisogni di business in progetti concreti e di valutarne i risultati.

  • qualità dei dati e visione strategica
    Molte aziende riconoscono che senza dati affidabili e senza una direzione chiara, si rischia di fare solo “prove sparse”, senza impatto reale.

Gli investimenti economici compaiono come criticità, ma con un peso inferiore rispetto a questi temi.

Anche qui la dimensione aziendale fa la differenza:

  • nelle microimprese, il problema dominante sono le competenze (quasi tutti indicano la preparazione delle persone come primo punto critico);

  • nelle piccole imprese, competenze e integrazione restano centrali, ma cresce l’attenzione a dati e visione;

  • nelle medie imprese, al centro troviamo soprattutto qualità dei dati e strategia: il tema non è tanto “da dove cominciare”, ma come strutturare progetti coerenti e basati su informazioni solide.


Sicurezza: misure ancora agli inizi, ma percorso avviato

Sul tema della sicurezza legata all’IA, i dati mostrano un quadro misto:

  • solo il 36% delle aziende ha adottato misure specifiche per mitigare i rischi associati all’IA;

  • il 64% non ha ancora introdotto interventi dedicati.

Questo è coerente con una fase in cui molte imprese sono ancora agli inizi del percorso: prima si sperimenta, poi si strutturano regole e controlli.

Tra quelle che si sono già mosse, le azioni più diffuse sono:

  • formazione del personale (circa due terzi delle aziende che hanno misure attive);

  • protocolli di sicurezza interni;

  • collaborazione con esperti esterni.

L’attenzione, quindi, non è solo sulla tecnologia, ma anche su persone, regole e competenze, per evitare fughe di dati, usi impropri o risultati non attendibili.


Bisogni formativi: dati, applicazioni e uso degli strumenti

Alla domanda sui principali bisogni formativi, emergono con chiarezza alcune priorità:

  1. organizzazione e gestione dei dati
    È il tema più sentito: senza dati ben strutturati, l’IA non può esprimere il proprio potenziale.

  2. sviluppo di applicativi personalizzati
    Non solo utilizzo di strumenti “pronti all’uso”, ma capacità di costruire soluzioni su misura per i propri processi.

  3. uso sistematico degli strumenti generici
    Le piattaforme di base sono già disponibili, ma spesso usate in modo sporadico, non integrato nei processi.

Seguono poi:

  • formazione di base sull’IA (per dare un linguaggio comune a tutte le funzioni);

  • aspetti etici e normativi, oggi percepiti come meno urgenti rispetto ai temi operativi, ma destinati a diventare sempre più importanti.


Il legame tra IA e produttività

Un dato richiamato dall’ISTAT aiuta a mettere in prospettiva i risultati del questionario:

  • tra le aziende con produttività più bassa, circa il 6,5% utilizza strumenti di IA;

  • tra quelle con produttività più alta, la quota sale al 9,2%;

  • lo stesso trend è rilevato anche nelle grandi imprese.

Non significa che l’IA sia l’unico fattore di alta produttività, ma indica che le aziende più produttive:

  • da un lato beneficiano degli strumenti di automazione e supporto decisionale;

  • dall’altro sono più aperte alle innovazioni e alle nuove tecnologie.


Sintesi: un interesse maturo, con bisogni molto concreti

Nel complesso, i risultati del questionario mostrano:

  • un livello di conoscenza ancora limitato, ma realistico;

  • un utilizzo già diffuso dell’IA (circa due aziende su tre);

  • un forte interesse a sviluppare nuovi progetti nel breve periodo (71%);

  • ostacoli concentrati su integrazione, competenze, dati e strategia, più che sui costi;

  • un tema sicurezza ancora da strutturare, ma già presente dove l’IA è più utilizzata;

  • bisogni formativi chiari e molto operativi.

Le aziende non vedono l’IA come un rischio in sé, ma come un percorso da governare.
La sfida principale, oggi, è trasformare curiosità e sperimentazione in progetti strutturati, sostenuti da competenze, dati di qualità e regole chiare.


L’IA non è un fenomeno passeggero né una minaccia. È un’opportunità concreta per migliorare produttività, qualità dei processi, competitività e innovazione. Le aziende italiane stanno iniziando a coglierla, ma la sfida principale riguarda la capacità di organizzare, formare, integrare e misurare. l’IA funziona quando le persone e l’organizzazione sono pronte a farla funzionare.


Il nostro obiettivo è monitorare costantemente l’evoluzione dell’IA nelle imprese italiane. Aggiorneremo il sondaggio ogni sei mesi, integrando: nuove compilazioni, dati ISTAT aggiornati, indicatori Eurostat.

Le aziende potranno partecipare tramite questo link.

 

 

 

 

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