Mentre c'è un'Europa che corre lungo la traiettoria dell'innovazione digitale, l'Italia si muove a un ritmo incerto, fatto di slanci e rallentamenti, in quella che si sta rivelando una delle rivoluzioni tecnologiche più pervasive e trasformative del nostro tempo: l'intelligenza artificiale. Ad evidenziarlo è il report AI Adoption in 2024: Italy compared to Europe dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, che fotografa un settore in forte espansione, con una crescita del 58% rispetto all’anno precedente e un valore di mercato che ha toccato 1,2 miliardi di euro nel 2024. Una dinamica che, tuttavia, convive con limiti strutturali ancora marcati, in particolare nel mondo delle piccole e medie imprese e nella capacità del Paese di valorizzare e trattenere i propri talenti.
Una crescita che però non basta a colmare il divario con gli altri grandi Paesi europei, dove l’adozione dell’intelligenza artificiale è ormai una direttrice consolidata. Germania, Francia e Paesi Bassi mostrano, infatti, tassi di adozione ben al di sopra della media, con il 94% delle aziende olandesi che ha almeno preso in considerazione l'introduzione di soluzioni di intelligenza artificiale. L'Italia, invece, si ferma all'81%, il dato più basso nel campione di otto Paesi analizzati, anche se proprio all’interno del tessuto produttivo nazionale si distingue una parte consistente di imprese che, dopo aver investito in progetti di intelligenza artificiale, ha già raggiunto una piena integrazione operativa, con il 25% che utilizza queste tecnologie in modo sistematico nei propri processi interni.
Il mercato italiano dell’IA è comunque cresciuto del 58% rispetto all’anno precedente, segnando un’accelerazione netta che conferma una tendenza già in atto. A guidare gli investimenti sono le grandi imprese, che coprono l’88% della spesa, mentre la pubblica amministrazione si ferma al 6%, le piccole e medie imprese al 5% e l’1% riguarda strumenti destinati ai consumatori.
La distribuzione degli investimenti rivela una netta concentrazione sulle soluzioni dedicate all'esplorazione dei dati e all'ottimizzazione predittiva, che da sole rappresentano il 34% del mercato, seguite dai sistemi di analisi testuale, classificazione e conversazione, che rappresentano un ulteriore 32% e si basano in larga parte su modelli generativi sempre più diffusi. I sistemi di raccomandazione rappresentano il 17%, i sistemi di analisi di immagini e video il 10%, mentre i sistemi di orchestrazione dei processi rappresentano solo il 7%, pur mostrando un potenziale di crescita grazie alla capacità di generare codice e automatizzare i flussi decisionali a partire da semplici comandi in linguaggio naturale.
I settori più attivi sono quelli dell’energia, della finanza e della manifattura, con quote di mercato simili attorno al 15–16%. Seguono telecomunicazioni, media, assicurazioni, GDO, sanità e farmaceutico. In questi ambiti l'IA viene usata per ottimizzare consumi, migliorare la manutenzione degli asset, prevedere la domanda, gestire reclami o personalizzare offerte commerciali. La sanità, nonostante l’attenzione mediatica e il potenziale trasformativo, cresce a un ritmo più lento rispetto alla media del mercato.
L'adozione dell'IA da parte delle grandi imprese è diffusa ma disomogenea: l'81% delle aziende con più di 250 dipendenti ha almeno iniziato a esplorare le potenzialità della tecnologia, mentre solo il 59% ha effettivamente avviato un progetto e una quota ancora più piccola è riuscita a portarlo su larga scala. Tuttavia, laddove si è deciso di procedere con decisione, i risultati iniziano a emergere con chiarezza, con un'azienda su quattro che ha raggiunto la piena operatività, una performance che colloca l'Italia davanti a Paesi come Francia, Regno Unito e Germania in termini di maturità applicativa.
“L’Italia mostra una crescente maturità nell’approccio all’intelligenza artificiale, ma paga ancora il prezzo di ritardi strutturali sul fronte organizzativo e culturale - spiega Alessandro Piva, direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence del politecnico di Milano -. Mancano figure professionali ibride, in grado di dialogare tra IT, strategia e operations, e spesso manca anche il coraggio di investire in una trasformazione profonda anziché in soluzioni spot. La diffusione di strumenti di Generative AI ‘pronti all’uso’ come Copilot o ChatGPT dimostra, comunque, quanto sia forte la spinta alla sperimentazione da parte delle aziende, anche in assenza di una strategia strutturata. Tuttavia, la vera sfida è passare dalla sperimentazione all’adozione sistemica, superando le difficoltà legate a governance, costi e integrazione nei processi”.
Il report mostra, infatti, che circa il 65% delle grandi aziende che impiegano l'intelligenza artificiale integra modelli tradizionali con soluzioni generative, mentre il 30% continua a concentrarsi esclusivamente su progetti discriminanti. Tra i casi d’uso più frequenti ci sono i chatbot interni, che restano lo strumento più diffuso, ma stanno guadagnando terreno anche applicazioni per la generazione automatica di testi, la traduzione, la sintesi e l’analisi di documenti. In molti casi, le aziende scelgono la strada più diretta e immediata, acquistando licenze di strumenti già pronti all’uso. Il 53% ha già, appunto, introdotto soluzioni come Microsoft Copilot o ChatGPT, anche in assenza di un progetto formalizzato, a conferma di una spinta alla sperimentazione che spesso supera la rigidità delle procedure e la lentezza dei processi decisionali.
Tuttavia, l'integrazione di questa tecnologia, rivela il rapporto, è ancora complessa: il 56% delle aziende che ha sviluppato progetti generativi personalizzati segnala problemi nel controllo delle spese, mentre quelle che si affidano a strumenti predefiniti incontrano meno difficoltà. Nonostante ciò, il 39% delle aziende segnala un miglioramento della produttività e quasi la metà ne sta ancora valutando l'impatto.
Sul fronte delle piccole e medie imprese, la distanza si allarga. Solo l’8% ha progetti attivi, ma il 58% mostra almeno un interesse dichiarato. Qui il vero discriminante è il grado di digitalizzazione. Le PMI che hanno investito in digitale in modo diffuso hanno una propensione all’adozione AI pari al 36%, mentre tra le meno digitali la percentuale scende al 5%. Anche tra chi adotta strumenti generativi si nota un divario, con le imprese più avanzate che usano ChatGPT nel 71% dei casi, mentre Copilot si ferma al 48%.
“Nel mondo delle PMI italiane, ciò che manca non è la curiosità ma l’infrastruttura - osserva Giovanni Miragliotta, direttore dell’Osservatorio -. Le PMI hanno bisogno di un accompagnamento mirato, che vada oltre gli incentivi economici e includa formazione, supporto consulenziale e strumenti operativi. Solo così potremo evitare che l’AI resti una tecnologia percepita come inaccessibile per una larga parte del nostro sistema produttivo".
Sul fronte delle startup il numero delle realtà attive è salito da 697 a 796 nel 2024. Un ecosistema in movimento, ma ancora fragile perché i ricavi medi restano fermi attorno ai 140 mila euro, una cifra che impallidisce di fronte a una media europea superiore a 1,5 milioni e che rende evidente quanto sia difficile per molte di queste imprese competere davvero a livello internazionale.
A tutto questo si aggiunge la costante emorragia di competenze, con un saldo migratorio che continua a essere negativo e mostra segnali di peggioramento, perché se nel 2024 sono entrati in Italia poco più di 800 professionisti dell’intelligenza artificiale, nello stesso periodo ne sono usciti circa 3.500, con una perdita netta di oltre 2.700 figure qualificate, proprio mentre il sistema avrebbe bisogno di consolidare le proprie risorse. Il 69% delle grandi aziende italiane ritiene che all’estero le opportunità siano più attrattive, e questa percezione trova conferma nei numeri, che raccontano uno squilibrio crescente e difficile da colmare.
La strategia nazionale sull’intelligenza artificiale punta a correggere queste asimmetrie. Le aree d’intervento sono ricerca, imprese, PA ed educazione, con un’area trasversale dedicata al supporto e alle infrastrutture.
Sul fronte accademico, l’Italia mostra un buon posizionamento. Nel 2023 sono state pubblicate 7.740 ricerche sull’AI, con un incremento dell’11% rispetto all’anno precedente, e con un 15,7% classificato come ricerca di alto impatto. Il network FAIR si espande, passando da 47 a 61 partner, con fondi che superano i 23 milioni di euro.
"Il mondo della ricerca accademica italiana è estremamente attivo e produce risultati di rilievo internazionale - commenta Nicola Gatti, direttore dell’Osservatorio -. Tuttavia, è fondamentale che si rafforzino i legami con il tessuto industriale per trasformare le scoperte in soluzioni concrete, capaci di generare valore per il sistema Paese".
Anche le infrastrutture stanno lentamente evolvendo, con segnali incoraggianti sul piano tecnologico. L’ecosistema dei data center italiani è cresciuto del 17% e le previsioni indicano investimenti per oltre 10,1 miliardi di euro entro il 2026, un passo importante per garantire al Paese la capacità di sostenere in modo autonomo la trasformazione digitale in corso. Sul fronte pubblico, intanto, l’Italia ottiene una valutazione positiva nell’indice europeo sulla maturità degli open data, a conferma di un miglioramento progressivo nella gestione e nella condivisione delle informazioni da parte della pubblica amministrazione, un elemento essenziale per alimentare innovazione e trasparenza.
Ma mentre l’Italia lavora sul potenziamento della propria infrastruttura tecnologica, nel mondo l’intelligenza artificiale nel 2024 ha raggiunto traguardi che ne sanciscono il ruolo centrale nella trasformazione scientifica e culturale con due premi Nobel: il primo per la Fisica, assegnato a Pierre Agostini, Ferenc Krausz e Anne L’Huillier, per lo studio degli impulsi luminosi attosecondi, fondamentali per l’evoluzione delle reti neurali profonde e delle tecnologie di imaging ultrarapido; il secondo per la Chimica, invece, ha premiato John Jumper e Demis Hassabis per AlphaFold, il sistema di intelligenza artificiale capace di prevedere con straordinaria precisione la struttura tridimensionale delle proteine.
Traguardi che non riguardano direttamente il contesto italiano, ma che rendono evidente quanto rapidamente stia avanzando la frontiera della ricerca internazionale e quanto sia urgente colmare il divario.