Il divario AI
delle PMI italiane
non è tecnologico.
Le imprese italiane che usano l'intelligenza artificiale sono passate dall'8,2% al 16,4% in un anno. Ma la media nasconde una spaccatura: 53,1% tra le grandi, 15,7% tra le piccole e medie. La barriera che le PMI dichiarano per prima non è il costo del software.
Raddoppiate, ma partendo da poco.
Secondo l'Osservatorio IIA, nel 2025 il 16,4% delle imprese italiane ha usato in qualche forma l'intelligenza artificiale, contro l'8,2% dell'anno precedente. Su carta è un raddoppio, e in effetti la crescita è reale. Ma vale la pena girare il numero: significa che più di otto imprese italiane su dieci, a oggi, non hanno ancora messo mano a questi strumenti.
Il raddoppio racconta l'entusiasmo del mercato. La quota assoluta racconta quanto lavoro resta.
37,4 punti di distanza.
La media nazionale è una media di due popolazioni diverse. Tra le grandi imprese l'adozione è al 53,1%, cioè più di una su due. Tra le piccole e medie è al 15,7%. La distanza è di 37,4 punti percentuali.
È il tipo di divario che non si chiude da solo. Chi è già dentro accumula esperienza, sbaglia, corregge e la volta dopo parte più avanti. Chi è fuori non solo non ha lo strumento: non ha nemmeno la base di confronto per capire se gli servirebbe.
Il 58,6% dice: non sappiamo come.
Alla domanda su cosa le fermi, il 58,6% delle PMI risponde: la mancanza di competenze. Non il prezzo delle licenze, non l'hardware, non l'incertezza normativa. Le competenze.
Il dato ha senso se si guarda il mercato per quello che è diventato. Gli strumenti costano poche decine di euro al mese, funzionano dal browser, non richiedono un server in azienda. La barriera d'ingresso tecnica, quella che dieci anni fa esisteva davvero, si è quasi azzerata. Quello che è rimasto in piedi è tutto dal lato di chi deve usarli: sapere quale attività vale la pena delegare, saperla descrivere, saper riconoscere quando la risposta che arriva è sbagliata.
Dal pilota alla produzione.
Lo stesso schema si vede fuori dai confini, su un altro livello di maturità. A livello internazionale solo circa l'8,6% delle aziende dichiara di avere agenti AI davvero in produzione, cioè che lavorano su processi reali e non in un progetto pilota. La quota è in crescita rapida, ma resta piccola.
E quando si chiede cosa blocchi il passaggio dal pilota alla produzione, la risposta che torna più spesso non riguarda la qualità dei modelli, che nel frattempo è migliorata parecchio. Riguarda la governance: chi risponde di cosa, come si controlla l'output, cosa succede quando il sistema sbaglia, dove finiscono i dati. Sono domande organizzative, non tecniche.
Grandi imprese e PMI, alla fine, sono ferme davanti a due versioni dello stesso ostacolo.
Un processo alla volta.
Nelle aziende dove questa roba attecchisce ricorrono quattro cose, e nessuna è un investimento importante.
- Partono da un processo che conoscono a memoria. Quello che si ripete ogni settimana da anni, di cui sanno dire quante volte al mese capita e quanti minuti costa ogni volta.
- Misurano prima. Senza il numero di partenza, a fine progetto nessuno sa dire se è servito, e la discussione diventa una questione di opinioni.
- Ci mettono una persona interna. Non un consulente che passa: qualcuno che in azienda ci lavora e che diventa il punto di riferimento quando qualcosa non torna.
- Accettano che il primo tentativo vada storto. E lo mettono in conto nel tempo, invece di trattarlo come un fallimento del progetto.
Sono abitudini, non tecnologia. Ed è esattamente per questo che il 58,6% ha ragione a dire che il problema sono le competenze: non le competenze di programmazione, quelle di descrizione del proprio lavoro.