La notizia in sintesi
- Banca d’Italia: il 32% delle grandi imprese usa strumenti avanzati di AI.
- L’adozione intensiva resta limitata al 5% delle aziende italiane.
- Piccole imprese frenate da fondi, infrastrutture, competenze e incertezza normativa.
- Entro il 2030 l’automazione potrebbe sbloccare 196 miliardi di dollari.
Riassunto generato con AI
Intelligenza artificiale, crescita diseguale nelle imprese italiane
L’intelligenza artificiale sta ridisegnando il sistema produttivo italiano, ma l’adozione procede con ritmi molto diversi tra grandi gruppi e piccole aziende. Secondo un’analisi della Banca d’Italia, richiamata anche da ANSA e nell’approfondimento di Fabrizio Goria per La Stampa, la quota delle imprese che utilizza strumenti avanzati è arrivata al 32% all’inizio del 2026. L’impiego intensivo degli algoritmi nei processi aziendali, tuttavia, riguarda soltanto il 5% delle realtà considerate.
Il divario dipende dalla capacità di investire in tecnologie, dati, sicurezza e personale qualificato. Le grandi società possono creare strutture interne dedicate ai modelli predittivi e generativi, mentre molte imprese minori incontrano ostacoli finanziari e organizzativi. La questione riguarda produttività, competitività e tenuta del patrimonio imprenditoriale italiano, composto in larga misura da aziende di dimensione contenuta.
La modernizzazione offre prospettive economiche rilevanti, ma rischia di ampliare diseguaglianze già presenti nel tessuto produttivo. Il confronto non è soltanto tecnologico: riguarda la disponibilità di competenze, il coordinamento tra soggetti pubblici e privati e la capacità di tradurre l’efficienza digitale in risultati concreti. Per questo la diffusione dell’AI viene considerata un passaggio decisivo per la crescita, ma anche un banco di prova per le politiche industriali.
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Dati, lavoro e ostacoli alla diffusione
Il potenziale economico dell’automazione spiega l’accelerazione degli investimenti. Il McKinsey Global Institute stima in 196 miliardi di dollari il valore che l’automazione potrebbe sbloccare in Italia entro il 2030, mentre il 60% delle ore di lavoro attuali risulta teoricamente automatizzabile. Questi dati non equivalgono a una sostituzione integrale delle persone, ma indicano l’ampiezza delle attività che possono essere trasformate dagli strumenti digitali.
La Banca d’Italia ha calcolato circa 15 milioni di lavoratori esposti all’impatto dell’intelligenza artificiale, precisando che «solo 4,75 milioni siano soggetti al rischio potenziale di spiazzamento». Il quadro delineato da McKinsey segnala inoltre che l’87% delle competenze umane attuali sopravvivrà ai cambiamenti prodotti dalle macchine. La trasformazione del lavoro appare quindi legata soprattutto alla modifica delle mansioni e alla richiesta di nuove abilità digitali.
I ruoli che richiedono competenze connesse all’AI sono passati da 320 mila nel 2023 a 720 mila nel 2025. La crescita della domanda, però, mette in evidenza una carenza di specialisti capace di rallentare progetti e investimenti. La dirigenza di Natuzzi, nel rapporto Anitec-Assinform realizzato con il Politecnico di Torino, rileva che «una grande professionalità che in questo momento sento molto che manca in azienda e di cui l’azienda ha bisogno è proprio quella dei data scientist».
Le difficoltà non riguardano soltanto il personale. I dirigenti del gruppo Kuvera descrivono «molto scollamento in termini di stakeholder», con soggetti diversi che operano come piccole isole prive di collegamento. La lettura evidenzia un limite di sistema: l’adozione dell’AI richiede collaborazione tra imprese, fornitori tecnologici, formazione e istituzioni, non la sola disponibilità di software.
Nei comparti più regolati, il problema assume una dimensione ulteriore. Un’indagine dell’Ocse indica che «l’incertezza normativa e il potenziale disallineamento delle regole sono i vincoli più citati» nell’implementazione dell’AI nei servizi bancari e assicurativi italiani. Finanza e credito devono infatti conciliare innovazione, protocolli di sicurezza e rispetto delle norme.
Anche manifattura, industria pesante e filiere strategiche registrano criticità legate alla flessibilità fisica dei processi e alla gestione dei dati. I dirigenti di Fincantieri richiamano, per il settore navale e militare, il tema della protezione delle informazioni e della proprietà intellettuale. La loro sintesi è netta: «l’elefante nella stanza è il tema della sicurezza e della protezione della proprietà intellettuale».
La sfida delle politiche pubbliche
La dimensione aziendale resta il principale fattore che separa chi riesce a sperimentare dall’impresa costretta a rinviare. I grandi gruppi del credito e dell’industria dispongono di risorse per costruire centri di competenza e addestrare modelli, mentre le realtà minori devono affrontare contemporaneamente carenza di fondi, infrastrutture e figure professionali. Gli analisti di Morgan Stanley definiscono questa condizione «un problema di breve, medio e lungo periodo».
Per il Gruppo Veronesi, il percorso utile deve portare «l’efficienza che diventa efficacia, che diventa valore», evitando che i benefici restino concentrati in pochi grandi operatori. Gli economisti della Banca d’Italia ritengono giustificato l’intervento pubblico quando serve a rimuovere ostacoli informativi e organizzativi. La prospettiva richiamata dal governatore Fabio Panetta è integrare capitale umano e innovazione senza disperdere la base imprenditoriale nazionale.
Il risultato della transizione dipenderà quindi dalla possibilità di rendere accessibili competenze, reti e strumenti anche alle imprese che non possiedono strutture digitali interne. Senza questo passaggio, la crescita dell’AI potrebbe rafforzare la distanza tra aziende già attrezzate e realtà tradizionali. La tecnologia può aumentare la produttività, ma il suo impatto sarà determinato dalle condizioni concrete della sua diffusione.
FAQ
Quante imprese italiane usano strumenti avanzati di AI?
Il 32% delle imprese italiane considerate dalla Banca d’Italia utilizzava strumenti avanzati all’inizio del 2026.
Quanto è diffuso l’uso intensivo degli algoritmi?
Il 5% delle imprese adotta algoritmi in modo intensivo nei propri processi aziendali, secondo l’analisi della Banca d’Italia.
Quanti lavoratori sono esposti all’intelligenza artificiale?
Circa 15 milioni di lavoratori risultano esposti all’impatto dell’AI; 4,75 milioni sono soggetti a potenziale rischio di spiazzamento.
Quali competenze mancano maggiormente alle imprese?
I data scientist sono indicati da Natuzzi come professionalità necessarie e difficili da reperire per sostenere la transizione operativa.
Come è stato verificato questo contenuto?
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