L’intelligenza artificiale è già entrata nelle imprese italiane, ma il passaggio dalla sperimentazione all’industrializzazione resta incompiuto. È quanto emerge dalla prima edizione di “Atlante AI”, l’osservatorio sull’adozione industriale dell’intelligenza artificiale realizzato da Bain & Company e AI4I e presentato oggi alle OGR di Torino. L’indagine, condotta su 320 imprese italiane, appartenenti a 12 settori e di dimensioni diverse, restituisce una fotografia netta: l’86% delle aziende ha già adottato l’AI almeno in una certa misura, ma soltanto il 19% dichiara di stare implementando le soluzioni su larga scala. La maggioranza si trova ancora nelle fasi di valutazione, proof of concept o progetto pilota: il 9% è nella fase iniziale di esplorazione, il 21% sta conducendo proof of concept e il 29% ha avviato progetti pilota in ambiente reale. Un ulteriore 23% ha portato le soluzioni in produzione su scala limitata.
Il settore Tech si distingue per un’adozione del 100%, seguito da Financial Services, Media & Entertainment e Servizi Professionali, che registrano livelli di adozione superiori alla media di oltre 5 punti percentuali. Inoltre, nei settori Financial Services e Media & Entertainment, circa un’azienda su due (50%) ha già implementato soluzioni su larga scala, una quota significativamente superiore alla media complessiva di circa un’azienda su cinque (19%).
Dalla sperimentazione alla scala: il divario italiano è anche una questione di mandato
Il ritardo nell’adozione dell’intelligenza artificiale non dipende dalla mancanza di risultati. Il 95% delle aziende che ha già adottato l’AI raggiunge o supera le aspettative iniziali. Tra le imprese che l’hanno portata in produzione su larga scala, oltre il 90% registra risultati superiori alle aspettative. I benefici più rilevanti riguardano l’efficienza e la produttività del personale, la crescita dei ricavi e l’accelerazione del time-to-market. La sfida, dunque, non è dimostrare che l’AI funziona, ma creare le condizioni per adottarla su larga scala in modo sostenibile ed integrato con i processi aziendali. Il divario rispetto al benchmark globale di Bain & Company emerge con chiarezza: in Italia, solo il 47% delle imprese considera l’AI tra le prime tre priorità strategiche per i prossimi due-quattro anni, contro l’84% a livello globale. Anche sul fronte della pianificazione strategica il rallentamento è evidente: appena il 48% delle aziende italiane dichiara di avere una visione definita e una roadmap strutturata, contro il 61% del benchmark globale.
La dimensione aziendale condiziona la capacità di scalare
Il vero spartiacque è la scala. Le imprese con ricavi fino a 500 milioni di euro investono in genere tra lo 0,1% e l’1% del fatturato, con budget spesso compresi tra 100.000 e 500.000 euro, e si concentrano soprattutto su sperimentazioni e progetti pilota. Nelle aziende più grandi, gli investimenti superano più frequentemente il milione di euro e cresce la capacità di portare le soluzioni in produzione su larga scala.
Il divario è netto: circa tre imprese su quattro con ricavi inferiori ai 100 milioni di euro sono ancora in fase di esplorazione, sperimentazione o pilota. Sopra questa soglia, invece, circa un’azienda su due ha già portato soluzioni di AI su larga scala.
«Il tema non è più capire se l’AI produca valore: i dati mostrano che, quando viene adottata, nella grande maggioranza dei casi raggiunge o addirittura supera le aspettative», afferma Emanuele Veratti, Senior Partner e Digital Practice Leader Italia di Bain & Company. «La vera differenza sta nella capacità di trasformare singoli casi d’uso in una capacità industriale: servono una visione chiara, un mandato forte, l’integrazione dell’AI nei processi e una governance che coinvolga il business, non soltanto l’IT».
“Con Atlante AI vogliamo offrire una base conoscitiva solida per comprendere come l’intelligenza artificiale stia trasformando il sistema produttivo italiano e quali siano le condizioni per accelerarne l’adozione. La collaborazione con Bain & Company rafforza la capacità di AI4I di intercettare i fabbisogni delle imprese e orientare ricerca, sviluppo tecnologico e servizi verso applicazioni concrete. Il nostro obiettivo è accompagnare le aziende, a partire dalle PMI, nell’integrazione dell’AI nei processi produttivi, contribuendo alla competitività e alla crescita del sistema produttivo italiano”, dichiara Laura Morgagni, Responsabile Servizi alle Imprese di AI4I.
Gli ostacoli (non) sono tecnologici
Le principali difficoltà non sono tecnologiche: la sicurezza dei dati e la privacy rappresentano la prima barriera per il 30% delle imprese, seguite dalla mancanza di competenze e risorse interne. Seguono la necessità di garantire qualità e accuratezza degli output, i rischi legali, normativi e di compliance, l’inadeguatezza delle infrastrutture tecnologiche, l’assenza di una strategia chiara e dati aziendali non ancora pronti.
Sul piano operativo, il 44% delle aziende indica nel coordinamento tra team e stakeholder la principale fonte di frizione nell’adozione delle soluzioni AI. Seguono la definizione e stabilizzazione dei requisiti progettuali, le attività di testing e validazione e l’integrazione con sistemi e processi esistenti. La responsabilità dei programmi AI fa capo alla funzione IT nel 36% delle aziende, un dato che segnala una governance ancora prevalentemente tecnologica, ma anche l’opportunità di evolvere verso un modello più integrato, capace di superare la logica dei singoli casi d’uso per guidare una trasformazione più ampia dei processi.
L’approccio ibrido delle imprese italiane per accelerare l’adozione
Per superare la fase sperimentale, le imprese italiane puntano soprattutto su un approccio ibrido, una combinazione di soluzioni acquistate sul mercato e sviluppate internamente. È
la scelta del 59% delle aziende, mentre il 25% preferisce costruire soluzioni proprietarie e il 16% si affida soprattutto a strumenti già pronti all’uso. Una strategia che consente di adottare più rapidamente le tecnologie disponibili sul mercato per trasformare processi standardizzati e manuali, sviluppando al contempo competenze interne per le applicazioni più strategiche, valorizzando dati e conoscenze proprietarie per costruire un vantaggio competitivo duraturo. Si rafforza anche il legame con il mondo della ricerca: circa l’82% delle aziende ha già avviato, o prevede di avviare nei prossimi 12-24 mesi, collaborazioni strutturate con università, centri di ricerca e centri di eccellenza.
Le aziende che scalano l’AI
Dall’analisi emergono alcuni tratti comuni tra le imprese più mature: una visione strategica definita, un mandato chiaro del vertice, una maggiore diffusione dell’AI tra le funzioni aziendali, investimenti più intensi, un modello Buy & Build e collaborazioni strutturate con il mondo della ricerca.
Il messaggio dell’“Atlante AI” è quindi chiaro: l’Italia non è ferma sull’intelligenza artificiale, ma deve ancora trasformare l’adozione in industrializzazione. La prossima fase non si giocherà soltanto sulla qualità delle tecnologie disponibili, ma sulla capacità delle imprese di ripensare processi, competenze e modelli di governance.
“L’Italia non deve limitarsi ad adottare l’intelligenza artificiale, ma deve creare le condizioni perché diventi una capacità industriale diffusa e una leva concreta di competitività”, sottolinea Antonio Barin, Partner di Bain & Company. “Per riuscirci, è necessario accompagnare le soluzioni dalla sperimentazione all’industrializzazione, orientare gli incentivi verso la messa in produzione, rafforzare le competenze tecnologiche e di business e garantire regole chiare, tecnologie sicure e un adeguato accesso alla potenza di calcolo. Solo così sarà possibile trasformare il potenziale dell’AI in valore concreto per le imprese, la Pubblica Amministrazione e l’intero Sistema Paese”.
