La quota di imprese italiane che adottano tecnologie di intelligenza artificiale è in crescita, ma rimane significativamente inferiore alla media europea. Le stime di lungo periodo suggeriscono che una diffusione ampia della tecnologia potrebbe aumentare la produttività nel prossimo decennio da 0,2 a 1,1 punti percentuali annui. Questo a seconda della velocità e della profondità di adozione. Nel breve periodo, tuttavia, non emergono ancora effetti significativi sulla produttività. E sono ancora tante le barriere all’adozione.
Sono queste le principali tematiche trattate nell’ultimo studio della Banca d’Italia, dove è stata analizzata la diffusione dell’Intelligenza artificiale nelle imprese italiane ed europee, i possibili effetti della nuova tecnologia sulla produttività e le condizioni che ne possono favorire l’adozione. Noi della redazione di Info Data abbiamo studiato i risultati della ricerca e ve li riportiamo, insieme ad alcuni grafici, per garantire a tutte le lettrici e ai lettori de Il Sole 24 Ore una maggiore comprensione dei fenomeni, come già fatto in precedenti articoli.
I numeri italiani
Nel giro di un anno, l’intelligenza artificiale ha consolidato la sua presenza nel tessuto produttivo italiano. Secondo l’indagine Invind della Banca d’Italia sulle imprese con almeno 20 addetti, la quota di aziende che utilizzano strumenti di IA — già raddoppiata nel 2025 fino al 27% — ha continuato a crescere, raggiungendo il 32% all’inizio del 2026.
Ancora marginale l’adozione più avanzata: solo il 5% delle imprese dichiara un utilizzo intensivo della tecnologia. L’impiego dell’IA, infatti, si concentra soprattutto sull’ottimizzazione dei processi esistenti, mentre rimane limitato il ricorso a queste soluzioni per lo sviluppo di nuovi prodotti o servizi
I vincoli delle aziende
Secondo le rilevazioni Eurostat sulle aziende con almeno 10 addetti, nel 2025 circa il 10% delle imprese non aveva adottato l’IA pur dopo averne valutato l’introduzione. Residuale, invece, la quota di chi la considera inutile per i propri processi produttivi.
Il vero nodo sembra essere altrove: analizzando tutte le classi dimensionali, dalle aziende con almeno 10 dipendenti, fino a quelle da 250 addetti o più, la principale barriera resta la carenza di competenze. Ma non è l’unico ostacolo. Più che un singolo freno, emerge un insieme di criticità, dalla preparazione tecnologica insufficiente ai limiti organizzativi, fino all’incertezza normativa e ai rischi percepiti, che rallentano in modo sistemico la diffusione dell’IA nel tessuto produttivo.
Come correre, senza inseguire
Lo studio, inoltre, definisce quali posso essere gli interventi per pareggiare la velocità di miglioramento rispetto a chi, in Europa e nel mondo, realizza ottimi risultati in termini di utilizzo dell’AI. Nell’analisi, ad esempio, si legge: “le politiche volte a sostenere l’adozione dell’intelligenza artificiale non possono basarsi su interventi isolati, ma richiedono un insieme coerente di azioni complementari; è questo l’approccio seguito anche dai paesi più avanzati nella diffusione della tecnologia”.
Allo stesso tempo, un altro punto importante, riguarda la necessità di adottare politiche stabili e prevedibili da parte delle imprese: le piccole e medie imprese italiane, secondo quanto riportato nella ricerca della Banca d’Italia, hanno bisogno di tempi lunghi per usufruire di programmi di innovazione o incentivi. Inoltre, molte aziende, soprattutto quelle di minori dimensioni, non dispongono di competenze o di risorse necessarie per valutare le opportunità offerte dall’Intelligenza artificiale. L’incertezza riguarda non solo i possibili ritorni economici, ma anche le modalità di integrazione delle soluzioni nei processi produttivi e organizzativi e l’evoluzione della frontiera tecnologica. Anche questo, secondo lo studio, complica le scelte di adozione.
