In Italia il dibattito sull’adozione delle tecnologie digitali e, più di recente, sull’intelligenza artificiale generativa, ha assunto un rilievo crescente, perché mette in luce un problema che non è solo tecnologico ma profondamente economico e culturale. Secondo i dati emersi da una recente analisi pubblicata da AI4Business, su fonti della Banca europea per gli investimenti, soltanto circa una azienda italiana su cinque utilizza l’intelligenza artificiale generativa in modo sistematico, con applicazioni soprattutto nei processi interni e nelle attività di vendita. Questo dato, apparentemente semplice, nasconde però un divario profondo rispetto ad altri paesi europei, dove l’integrazione di strumenti basati su modelli generativi – come quelli che aiutano a creare contenuti, analizzare dati o automatizzare funzioni complesse – è significativamente più diffusa e radicata nelle strategie di molte imprese.
La generative AI, che comprende tecnologie come i grandi modelli linguistici e strumenti di creazione automatica di testo, immagini e altre forme di contenuti, è ormai vista in molte economie avanzate come un elemento chiave per aumentare produttività, agilità e innovazione. In realtà, mentre le grandi imprese italiane e alcuni comparti come quello manifatturiero mostrano performance più elevate nell’adozione di queste tecnologie, le piccole e medie imprese — vero cuore pulsante dell’economia nazionale — restano in gran parte ai margini di questo cambiamento. In settori come le costruzioni e i servizi, l’uso di strumenti generativi è ancora limitato o addirittura residuale, a fronte di un panorama europeo più dinamico.
La ragione di questo ritardo non è solo una questione di accesso alla tecnologia. Riflette piuttosto un insieme di fattori strutturali: la dimensione media delle imprese italiane, la scarsa disponibilità di competenze interne orientate al digitale, l’assenza di investimenti stabili in formazione e infrastrutture, e una cultura d’impresa che, in molti casi, interpreta l’innovazione come una spesa più che come un investimento strategico. Questo scenario è coerente con altre ricerche e analisi comparative, secondo le quali il tasso di adozione di strumenti di IA nel nostro Paese, pur crescendo, rimane inferiore alla media europea, specialmente se si considera la percentuale di aziende che ha piani concreti di trasformazione digitale o strategie di adozione di AI ben definite.
Il ritardo sulle tecnologie generative ha conseguenze concrete sulla competitività delle imprese italiane. In un mercato globale sempre più accelerato, dove i concorrenti sfruttano algoritmi per analizzare dati in tempo reale, personalizzare offerte, automatizzare processi e prevedere trend di consumo, chi non integra strumenti di intelligenza artificiale rischia di perdere terreno. La generative AI, in particolare, sta ridefinendo ambiti come il marketing digitale, il customer service, la gestione documentale e le funzioni di supporto decisionale: aree in cui l’automazione intelligente non solo aumenta l’efficienza, ma può generare nuove opportunità di crescita e di innovazione dei modelli di business stessi.
Allo stesso tempo, il divario non è omogeneo su tutto il territorio nazionale, né tra tutte le tipologie di impresa. Le grandi aziende, con maggiore capacità di investimento e accesso a competenze specializzate, tendono a sperimentare e integrare soluzioni avanzate con maggiore rapidità. Le PMI, invece, soffrono non solo per mancanza di risorse tecnologiche, ma anche per una carenza di alfabetizzazione digitale e per l’assenza di modelli replicabili di adozione che possano adattarsi alle loro specificità. Questo contribuisce a creare un’Italia “a due velocità” sul fronte dell’innovazione, con alcune realtà che abbracciano la trasformazione digitale e altre che arrancano, incapaci di spostare l’ago della bussola verso una piena integrazione dell’AI nei processi core.
Un altro aspetto critico riguarda la formazione e la cultura aziendale. L’intelligenza artificiale, e in particolare la generative AI, richiede non solo strumenti tecnologici ma anche competenze trasversali: capacità di interpretare i risultati prodotti dagli algoritmi, di gestire dati in modo responsabile e di ripensare i processi organizzativi in funzione delle potenzialità offerte dalla tecnologia. In molte imprese italiane, la mancanza di figure con competenze digitali avanzate costituisce un vero e proprio collo di bottiglia, limitando l’efficacia degli investimenti tecnologici e rallentando la trasformazione.
Tuttavia, nonostante le difficoltà, ci sono segnali di cambiamento. Crescono gli investimenti in soluzioni di AI, aumentano le collaborazioni tra imprese, istituzioni e centri di ricerca, e si sviluppano iniziative volte a promuovere l’adozione più ampia dell’AI nei settori industriali e dei servizi. La sfida, per le aziende italiane, non è solo tecnologica: è soprattutto culturale e organizzativa, e richiede una visione chiara che vada oltre l’adozione di strumenti isolati per abbracciare un percorso di innovazione integrato che valorizzi competenze, dati e processi.