Viaggio al centro del 23%: l’IA nelle imprese italiane

Nel 1987 Robert Solow osservava che l’era dei computer si vedeva ovunque tranne che nelle statistiche sulla produttività. Paul David (1990) trovò una spiegazione nella storia dell’elettrificazione: le fabbriche che sostituirono il motore a vapore con quello elettrico, lasciando gli impianti com’erano, guadagnarono poco. I benefici comparvero solo all’inizio degli anni Venti, circa quattro decenni dopo l’apertura della prima centrale elettrica, quando la produzione fu ripensata attorno alla nuova fonte di energia.

Per l’Italia quella lezione ha già avuto un prezzo. Tra il 1995 e il 2008 le imprese italiane hanno adottato l’informatica senza cambiare il modo in cui erano gestite. Nel modello di Schivardi e Schmitz (2020) l’inefficienza delle pratiche manageriali, combinata con la rivoluzione informatica, rende conto del 35% della divergenza di produttività dalla Germania in quegli anni, e i sussidi all’adozione dell’informatica non riducono il divario: lo chiude solo un intervento sulla qualità della gestione. Bloom, Sadun e Van Reenen (2012), studiando le multinazionali americane in Europa, erano arrivati a una conclusione vicina: il vantaggio americano nell’uso dell’IT dipendeva soprattutto dalle pratiche di gestione del personale.

Il programma del Decennio digitale fissa per il 2030 l’obiettivo del 75% di imprese che usano il cloud, l’analisi dei dati o l’IA. Secondo il rapporto 2026 della Commissione europea, sull’indicatore che li combina l’Italia è già al 77,9%, contro il 63,2% della media UE. Ci arriva però quasi solo grazie al cloud, 68,1% contro il 46,7% europeo, e per rientrare nell’indicatore basta un servizio di livello intermedio, per esempio un software di contabilità. Calvino e Ughi (2026) mostrano, settore per settore, che il cloud è l’unica condizione abilitante in cui l’Italia supera la media europea: nelle altre, come i sistemi CRM e gli specialisti ICT, è quasi sempre sotto. Per fare un esempio, l’IA da sola è al 16,4%, contro il 20% europeo, lontana dall’obiettivo del 60% che il Paese si è dato per il 2030. La stessa Commissione segnala una debole integrazione strategica dell’IA nelle imprese italiane. Il traguardo raggiunto, quindi, dice poco su quanto sia cambiato il modo di produrre.

Prima di entrare nel dato, conviene chiarire perché circolano tre numeri diversi, guardando ai metadati. Il 16,4% viene dalla rilevazione Imprese e ICT, armonizzata con Eurostat e condotta tra maggio e luglio 2025: è la base corretta per i confronti europei, ma se guardiamo solo all’Italia possiamo andare più a fondo. Il 23,2%, sempre prodotto dall’Istat, viene dal Censimento, rilevato tra ottobre 2025 e marzo 2026 su un campione dieci volte più ampio, e riguarda la stessa classe dimensionale. Il 32% è la stima dell’indagine Invind della Banca d’Italia sulle imprese con almeno 20 addetti, riferita all’inizio del 2026. Anche il raddoppio rispetto all’8,2% del 2024 va letto con cautela, perché nel 2025 Eurostat ha aggiunto all’elenco la generazione di immagini, video e audio.

Adesso che abbiamo chiarito, possiamo proseguire.

Il Censimento permette di scomporre il 23,2%. Il 18,8% delle imprese con almeno 10 addetti usa l’IA per analizzare testi, cioè circa quattro utilizzatori su cinque; seguono la generazione di immagini e audio (10,3%), il riconoscimento vocale (9,2%) e la generazione di testo e codice (8,8%). L’Istat definisce l’analisi del testo un’attività general purpose, che dice poco sul profilo di chi la usa. Le voci del questionario, inoltre, descrivono funzioni e non strumenti, e un solo abbonamento a un assistente generativo può bastare per rispondere sì a quattro domande su otto.

Le tecnologie che toccano i processi restano tra l’1,2% della robotica e il 4,3% del riconoscimento di immagini, con il machine learning al 3,9% e l’automazione dei flussi di lavoro al 3,4%. Sono anche quelle che, secondo l’Istat, vengono adottate insieme, come componenti di configurazioni tecnologiche complesse.

Altre fonti descrivono la stessa adozione, larga ma poco profonda. Secondo la Banca d’Italia usa l’IA il 32% delle imprese con almeno 20 addetti, ma solo il 5% in modo intensivo. Nella rilevazione Imprese e ICT gli utilizzatori che non indicano alcuna finalità aziendale passano dal 15,5% del 2024 al 33,4% del 2025. Il problema non è solo italiano: nell’indagine 2025 della Banca europea per gli investimenti le imprese europee usano l’IA generativa quanto quelle americane (37% contro 36%), ma tra chi usa l’IA l’81% delle americane la applica in più di due attività, contro il 55% delle europee. Il ritardo si misura quindi nella profondità d’uso più che nella diffusione.

Una lettura ottimistica vuole che l’IA generativa, economica, facile da usare e senza bisogno di dati propri, avvicini le piccole imprese alle grandi. Si immagina un mondo di agenti che compensano la mancanza di competenze e di personale, con costi marginali decrescenti che permettono a ogni PMI e a ogni singolo professionista di agire come un’impresa completa.

I dati del Censimento lo confermano solo in parte. Nel complesso, le imprese con almeno 250 addetti usano l’IA 3,5 volte più spesso di quelle da 3 a 9, ma il rapporto cambia molto da una tecnologia all’altra. La Figura 1 guarda allo stesso fenomeno dal lato di chi usa l’IA. Tra micro e grandi imprese utilizzatrici, la generazione di immagini e audio pesa allo stesso modo (48,4% e 49,9%), mentre il machine learning passa dal 12% al 38,4% e l’automazione dei processi dal 10,5% al 30%.

FIGURA 1. Imprese che usano ciascuna tecnologia di IA, in percentuale delle imprese che ne usano almeno una. Totale imprese con almeno 3 addetti, imprese con 3-9 addetti e con 250 addetti e oltre. Anno 2025.

La letteratura aiuta a capire perché i guadagni di produttività dipendono da ciò che accompagna la tecnologia più che dalla tecnologia stessa. Su oltre 12.000 imprese europee e americane, Aldasoro et al. (2026) stimano che l’adozione dell’IA aumenti la produttività del lavoro del 4%, con effetti concentrati nelle medie e grandi imprese e legati agli investimenti in software, dati e formazione. Sulle imprese francesi, Calvino e Fontanelli trovano che il legame con la produttività resiste alla selezione solo per chi sviluppa l’IA al proprio interno, non per chi la acquista.

L’evidenza successiva alla diffusione dell’IA generativa è ancora mista. Su circa 900 imprese italiane la Banca d’Italia non trova effetti sistematici dell’adozione sul fatturato per addetto, e il 70% degli utilizzatori dichiara che l’IA non ha finora inciso sulla produttività; un altro lavoro della stessa Banca, sulle imprese con almeno 50 addetti, stima invece effetti positivi. Campioni e metodi sono diversi e consentono solo una lettura prudente: gli effetti non sono ancora sistematici e i segnali positivi riguardano le imprese più grandi.

Ritorna quindi utile citare la curva a J di Brynjolfsson, Rock e Syverson (2021): senza investimenti in organizzazione e competenze, una tecnologia di uso generale resta sotto il suo potenziale e all’inizio la produttività misurata può persino scendere.

Che la differenza la faccia la gestione, oggi come ai tempi dell’informatica, lo suggerisce il confronto tra Europa e Stati Uniti di Bick et al. (2026). Pur premettendo che si tratta di correlazioni e non di nessi causali, nella loro scomposizione statistica l’incoraggiamento esplicito del datore di lavoro rende conto, in media, dell’80% del divario di adozione tra i lavoratori europei e quelli americani. In Italia il 70% degli occupati non riceve dall’azienda né incoraggiamento, né strumenti, né formazione, contro il 44% negli Stati Uniti.

Tra i paesi, inoltre, l’adozione dell’IA nelle imprese è fortemente correlata con la qualità delle pratiche manageriali misurata dal World Management Survey, riproponendo per l’IA il risultato di Bloom, Sadun e Van Reenen sull’informatica.

Continuando a esplorare i dati del Censimento, emerge proprio un rallentamento su organizzazione e competenze. Le imprese con attività di innovazione scendono dal 38,2% del 2016-2018 al 37,3% del 2024-2025. Le competenze del personale come punto di forza perdono 6,9 punti rispetto al 2022, e fa formazione oltre gli obblighi di legge il 19,5% delle microimprese, contro l’80,1% delle grandi. L’84,6% delle imprese è controllato da una famiglia e la gestione è affidata a manager nell’1,6% dei casi.

Con queste premesse non stupisce che nel 2023-2025 il 29,6% delle imprese abbia modernizzato la tecnologia delle attività esistenti, mentre solo il 6% abbia introdotto trasformazioni più profonde.

Gli ostacoli dichiarati, per paradosso, vanno nella stessa direzione: tra le imprese che hanno valutato l’IA senza adottarla, il primo è la mancanza di competenze (58,6%), mentre i costi sono al quinto posto.

Usare l’IA generativa senza formare chi la usa espone l’impresa anche a rischi nuovi. Chi incolla contratti o dati dei clienti in un assistente in cloud, magari con un account personale, li porta fuori dal controllo dell’impresa, e chi costruisce con l’IA un applicativo in poche ore rischia di saltare i controlli di sicurezza. E il punto di partenza è debole: nel 2024 il 32,2% delle imprese con almeno 10 addetti adottava almeno 7 delle 11 misure di sicurezza informatica rilevate dall’Istat, contro il 38,5% della media UE.

La distanza tra imprese passa anche dalle relazioni. Tra le imprese con 10-49 addetti, usa l’IA il 26,1% di chi ha relazioni produttive stabili con altre imprese o istituzioni, contro il 14,7% di chi non ne ha. Sono quasi sempre relazioni di filiera, commessa e subfornitura, e una parte del divario è con ogni probabilità selezione: le imprese migliori hanno sia le relazioni sia l’IA. Restano però fuori da questo canale il 41% delle piccole imprese e quasi il 60% delle micro.

Anche chi si rivolge agli intermediari dell’innovazione è, in media, già più strutturato. Secondo il JRC, tra i clienti della rete degli European Digital Innovation Hub l’impresa mediana ha 14 addetti, contro una media di 9,6 nelle imprese comparabili.

Positivi però i risultati che emergono da queste relazioni: in uno studio sui Competence Center presentato al MIMIT a settembre, il 34% delle imprese beneficiarie ha adottato l’IA con il supporto di un Centro, contro il 28,5% che ha proceduto da sola.

Opportuno ricordare anche che i Competence Center hanno ricevuto 186 milioni in sette anni, tra il 2019 e il 2025, e la rete dei Digital Innovation Hub di Confindustria rimane non direttamente finanziata da risorse pubbliche, mentre il solo Fraunhofer tedesco ha entrate pubbliche per 2,2 miliardi l’anno.

Gli incentivi, intanto, continuano a sostenere soprattutto i beni materiali: circa l’80% dei crediti di Transizione 4.0 secondo la valutazione finale di MEF, MIMIT e Banca d’Italia, con effetti sulla produttività solo per le micro e piccole imprese. Con il nuovo iperammortamento il quadro non cambia: a metà agosto il 98% degli investimenti prenotati riguardava beni materiali (Il Sole 24 Ore).

Il disegno di legge di bilancio 2027 prevede un credito d’imposta sui canoni cloud, ma entro 30 milioni l’anno. Per la Banca d’Italia gli incentivi generici alla digitalizzazione hanno effetti diffusi ma poco profondi, mentre i voucher per applicazioni verticali e i progetti pilota incidono di più sui processi.

Un indicatore che conta le imprese che usano almeno uno strumento registra gli abbonamenti più che la trasformazione, e un obiettivo già raggiunto sulla carta rischia di diventare un alibi. Conviene seguire anche la quota di imprese che usano l’IA nei processi, che il Censimento già misura.

Per le piccole imprese la leva potrebbe essere relazionale oltre che fiscale: portare dentro filiere e reti chi oggi ne è fuori e dare a quelle reti contenuti di dati, R&S e competenze. È il campo degli intermediari dell’innovazione, che la strategia europea Apply AI vuole trasformare in centri di esperienza per l’IA e che la Banca d’Italia propone di rafforzare e razionalizzare.

Come ho già scritto in altri articoli, serve però andare a cercare le imprese isolate invece di aspettarle, perché ciò che tiene un’impresa lontana dalla trasformazione digitale è spesso ciò che la tiene lontana da chi potrebbe accompagnarla.

Nel primo semestre del 2027 l’Istat renderà disponibili ulteriori dati del Censimento. Permetteranno di verificare quante imprese usano l’IA nei processi e con quali investimenti. Sarebbe utile poter distinguere anche le imprese che hanno lavorato con Competence Center e Digital Innovation Hub, per capire se abbiano cambiato traiettoria. Fino ad allora il 23% misura la diffusione di uno strumento più che la trasformazione delle imprese e tra qualche anno vedremo l’intelligenza artificiale ovunque, anche nelle statistiche sull’adozione, tranne che in quelle sulla produttività.