PMI italiane e Intelligenza Artificiale: a che punto siamo davvero?

GET Italia srl
21 mag
Tempo di lettura: 3 min

Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (IA) è diventata uno dei principali driver di innovazione e competitività per le imprese. Tuttavia, l’adozione dell’IA da parte delle piccole e medie imprese (PMI) rimane ancora limitata rispetto alle grandi aziende. Quali sono i fattori che favoriscono o ostacolano questo processo? In questo articolo esploriamo le principali barriere e leve che condizionano l’integrazione dell’IA nelle PMI, con uno sguardo aggiornato sui trend di adozione in Italia, supportandoci con fonti autorevoli italiane e internazionali.

Trend 2025: l’adozione dell’Intelligenza Artificiale tra le PMI italiane

L’interesse verso l’intelligenza artificiale tra le PMI è in crescita, ma il tasso di adozione effettiva rimane contenuto. Secondo il Rapporto COTEC 2023, solo il 6,6% delle PMI italiane utilizza sistemi di IA, anche se oltre il 30% si dichiara intenzionato a esplorarne l’uso.

A livello europeo, dati della Digital SME Alliance e della Commissione Europea mostrano un aumento del 25% anno su anno nell’adozione dell’IA da parte delle PMI, con particolare attenzione a settori come manifattura, logistica e servizi professionali.

Il Government AI Readiness Index 2023 di Oxford Insights posiziona l’Italia al 22° posto globale per prontezza nell’adozione dell’IA, con miglioramenti legati alle politiche del PNRR e ai fondi per la transizione digitale.

Carenza di cultura digitale e conoscenza dell’IA

Uno dei primi ostacoli all’adozione dell’IA nelle PMI è la scarsa conoscenza delle sue potenzialità concrete. Molti imprenditori associano ancora l’intelligenza artificiale a soluzioni complesse e costose, destinate solo alle grandi aziende.

Il report Unioncamere 2023 evidenzia che solo il 12% delle PMI ha una strategia digitale che contempla l’adozione dell’IA, mentre il 40% ne riconosce il potenziale ma non sa come iniziare.

Accessibilità economica e investimenti ancora limitati

L’adozione dell’IA comporta costi iniziali per consulenze, acquisizione software, formazione e talvolta anche infrastrutture. Questo spaventa molte PMI, soprattutto quelle di piccole dimensioni.

Tuttavia, il mercato delle soluzioni AI-as-a-Service (AIaaS) sta crescendo. Secondo PwC Italia, molte PMI potrebbero accedere a tecnologie IA attraverso modelli a canone, cloud o modulari, senza investimenti infrastrutturali eccessivi.

Il nuovo Piano Transizione 5.0 (in fase di attuazione) offre incentivi fiscali fino al 45% per investimenti in tecnologie come IA, IoT e big data.

Competenze digitali: la mancanza di personale qualificato

Anche in presenza di fondi e strumenti, molte PMI non hanno figure professionali capaci di implementare e gestire soluzioni IA: mancano data analyst, AI specialist, ingegneri digitali.

Secondo l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, solo il 9% delle PMI ha personale con competenze specifiche sull’IA. I percorsi di formazione digitale sono attivi solo nel 18% delle aziende.

Per colmare il divario, iniziative come i Digital Innovation Hub e i Competence Center italiani come MADE offrono supporto gratuito o co-finanziato alle imprese che vogliono sperimentare l’IA in modo guidato.

Etica, fiducia e normativa: il ruolo dell’AI Act

La fiducia nell’IA è un elemento fondamentale. Le PMI, spesso più vicine al cliente finale, temono implicazioni etiche, problemi di sicurezza e reputazione.

L’AI Act dell’Unione Europea, entrato in vigore nel 2024, impone obblighi chiari in termini di trasparenza, gestione del rischio e conformità etica, soprattutto per sistemi considerati ad alto rischio (es. IA in ambito sanitario o finanziario). Questo quadro normativo, se ben compreso, può rafforzare la fiducia nei sistemi IA.

Benefici concreti dell’IA: settori e casi d’uso nelle PMI

Quando adottata correttamente, l’IA può generare benefici rilevanti per le PMI:

Customer care: chatbot, risposte automatiche, gestione richieste 24/7
Produzione: manutenzione predittiva, controllo qualità automatizzato
Marketing: analisi comportamentale e personalizzazione delle offerte
Logistica: ottimizzazione dei percorsi, previsioni di domanda

Nel progetto europeo AI REGIO, decine di PMI italiane ed europee stanno sperimentando applicazioni concrete di IA nei propri processi produttivi.

Conclusione: come possono le PMI colmare il divario nell’adozione dell’IA?

Per accelerare l’adozione dell’IA nelle PMI italiane, è fondamentale agire su più fronti:

Diffondere cultura digitale e consapevolezza delle potenzialità dell’IA
Incentivare l’accesso a soluzioni modulari e cloud-based
Sostenere la formazione del personale, anche attraverso fondi pubblici
Promuovere casi d’uso concreti e replicabili nel contesto italiano
Garantire un quadro normativo chiaro e incentivante, come previsto dall’AI Act e dalla Transizione 5.0