ANALISI DEL MERCATO DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE NELLE AZIENDE
ITALIANE: TREND, SFIDE E OPPORTUNITÀ

Un post che ho letto qualche giorno fa mi ha spinto a pormi alcune domande; il post metteva in evidenza che nonostante si pensi che la AI andrà a sostituire molti lavoratori in quelle che sono attività ripetitive la vera minaccia per l’occupazione è determinata dalla mancata o scarsa adozione della AI nelle micro e piccole imprese. 

La mancanza o l'uso errato dell'AI potrebbe tradursi in una significativa perdita di produttività rispetto ai concorrenti che adottano questa tecnologia, portando potenzialmente alla chiusura di molte di queste aziende e alla perdita di posti di lavoro. 

Questa prospettiva mi ha spinto a indagare ulteriormente, utilizzando anche strumenti di AI per trovare delle risposte. Ecco i risultati di questa ricerca.

LE 10 DOMANDE A CUI HO CERCATO DI DARE RISPOSTA:

• Quali sono le dimensioni e i trend di crescita del mercato della AI in Italia?
  
  
• Come avviene l'adozione dell'IA nel tessuto imprenditoriale italiano?
  
  
• Qual è la distribuzione geografica delle aziende nell'utilizzo di queste tecnologie?
  
  
• Esiste una disparità nell'uso dell'IA tra grandi imprese e PMI?
  
  
• Quali settori guidano e quali sono le principali applicazioni dell'IA?
  
  
• Quali ostacoli si incontrano nell'adozione dell'IA?
  
  
• Quali strategie possono essere adottate per integrare l'IA in azienda?
  
  
• Come possono le aziende italiane superare la carenza di competenze tecniche?
  
  

QUALI SONO LE DIMENSIONI E I TREND DI CRESCITA DEL MERCATO DELLA AI IN ITALIA?

L'Intelligenza Artificiale (IA) in Italia si trova in una fase di notevole espansione, con un aumento degli investimenti e un potenziale di sviluppo significativo. Tuttavia, esistono disparità strutturali nel tessuto imprenditoriale e, nonostante le previsioni indichino un'accelerazione nei prossimi anni, l'adozione di queste tecnologie è ancora limitata rispetto ad altri paesi europei.

Dimensioni e trend di crescita del mercato.

Il mercato italiano dell'Intelligenza Artificiale (IA) sta mostrando una crescita impressionante. Secondo l'Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, nel 2024 il mercato ha raggiunto 1,2 miliardi di euro, segnando un incremento del 58% rispetto all'anno precedente. Questo trend evidenzia un crescente interesse per le tecnologie di IA, anche se l'adozione in Italia è ancora sotto la media europea.

Una disamina più approfondita rivela che la Generative AI costituisce il 43% del mercato, includendo soluzioni esclusive e progetti ibridi che integrano IA generativa con approcci tradizionali. 

L'IA tradizionale, che include machine learning, riconoscimento vocale e visivo, e sistemi di raccomandazione, rappresenta il restante 57% e continua a espandersi grazie alla maturità e affidabilità delle applicazioni.

Le prospettive future sono altrettanto ottimistiche. Un report di Anitec-Assinform vede dopo una crescita del 34,8% nel 2024, che ha portando il valore del mercato a 909 milioni di euro, con stime che proiettano un aumento fino a 1,802 miliardi di euro entro il 2025. Questi dati sottolineano una traiettoria di crescita sostenuta che potrebbe avere un impatto significativo sul contesto tecnologico e competitivo delle imprese italiane.

Adozione dell'IA nel tessuto imprenditoriale italiano

Nonostante la crescita del mercato, l'adozione dell'IA nelle imprese italiane rimane relativamente contenuta. I dati indicano che solo l'11,4% delle imprese italiane utilizza tecnologie di IA, sebbene questo rappresenti un aumento rispetto al 5,7% registrato nel 2021. Al contempo, le aziende hanno concentrato i loro investimenti su altre tecnologie digitali, come il Cloud (44,4%), i sistemi di pagamento digitali (41,3%) e la cybersicurezza (41,2%).

Disparità tra grandi imprese e PMI ( e ancor di più se si tratta di micro e piccole imprese).

Un punto critico nel panorama dell'Intelligenza Artificiale in Italia è la notevole disomogeneità strutturale nell'adozione tra le aziende di diverse dimensioni. Mentre le grandi imprese registrano un tasso di adozione del 32,5%, le PMI rimangono notevolmente indietro con solo l'8,2%. Questa differenza si spiega attraverso le variazioni in capacità di investimento, competenze tecniche e visione strategica, contribuendo a un divario tecnologico che rischia di aggravare le disuguaglianze competitive a medio e lungo termine.

Distribuzione geografica dell'adozione

La diffusione dell'IA in Italia mostra una marcata variazione geografica, con un'enfasi prevalente nelle regioni del Centro-Nord. Lombardia, Piemonte, Lazio, Emilia-Romagna e Veneto costituiscono il 67,8% delle imprese italiane che adottano l'IA, con città come Milano, Roma, Torino, Verona e Reggio Emilia che si affermano come fulcri principali di innovazione. Questa distribuzione solleva questioni riguardo alla capacità del Paese di promuovere uno sviluppo equilibrato dell'ecosistema IA su tutto il territorio nazionale.

Settori trainanti e applicazioni principali

L'adozione dell'IA varia significativamente tra i diversi settori economici italiani. Il settore bancario è in prima linea con investimenti che hanno totalizzato 173,6 milioni di euro. Qui, l'IA è impiegata per affinare l'analisi del rischio, personalizzare i servizi ai clienti e automatizzare i processi operativi, migliorando notevolmente efficienza e capacità analitica.

Segue il settore delle telecomunicazioni e dei media, con investimenti di 161,6 milioni di euro. In questo ambito, l'IA è utilizzata per ottimizzare le reti, personalizzare i contenuti multimediali e arricchire l'esperienza utente tramite sistemi di raccomandazione avanzati e assistenti virtuali.

Le applicazioni dell'IA si estendono all'automazione dei processi aziendali, all'analisi predittiva e alla personalizzazione dell'esperienza cliente. La Generative AI si sta affermando come un settore di crescente interesse, guidando le scelte di investimento grazie alle sue capacità trasformative in aree come la generazione di contenuti, lo sviluppo software e il supporto al cliente.

Strategia nazionale italiana per l'IA

L'Italia ha recentemente lanciato una nuova strategia nazionale per l'Intelligenza Artificiale, mirata a potenziare la competitività del Paese a livello internazionale. 

Questo piano dettaglia le azioni da attuare nei prossimi due anni per stimolare lo sviluppo e l'utilizzo dell'IA nei settori chiave dell'economia e della società.

Un pilastro fondamentale della strategia è il rafforzamento degli investimenti nella ricerca scientifica fondamentale e nella valorizzazione della ricerca applicata dell'IA.

Speriamo che una parte degli investimenti venga riversata sulle imprese per favorire la conoscenza e di conseguenza l’adozione di Intelligenza Artificiale.

Sfide e ostacoli all'adozione dell'IA

Nonostante le prospettive positive, l'adozione dell'IA in Italia deve affrontare diverse sfide significative:

• Carenza di competenze e talenti

• Divario digitale strutturale

• Infrastrutture inadeguate

• Resistenza al cambiamento

COME POSSONO LE PMI ITALIANE SUPERARE LA MANCANZA DI COMPETENZE TECNICHE

Le PMI italiane possono superare la carenza di competenze tecniche adottando strategie integrate che includono formazione, collaborazioni e metodi innovativi. Di seguito sono riportate alcune delle soluzioni più efficaci identificate:

1. Programmi di upskilling e reskilling strutturati: Il 55% delle PMI che hanno investito in formazione ha notato un incremento significativo della produttività, con miglioramenti del 18-25% nei casi di maggior successo.

Corsi mirati su:

• Sviluppo di algoritmi base per l'analisi dei dati.
• Gestione di strumenti AI preconfigurati.
• Integrazione di sistemi basati sul cloud.

Esempio pratico: La Scuola Imprenditori 4.0 ha supportato un'azienda manifatturiera nell'aumentare la produttività del 25% in un anno, grazie a percorsi formativi su misura.

2. Collaborazione con Competence Center specializzati o con consulenti

• Valutazione readiness aziendale
• Mappatura processi critici
• Identificazione use case prioritari
• Implementazione guidata

Oltre il 60% delle PMI che utilizzano questi servizi riducono i tempi di adozione tecnologica del 30-40%.

3. Partnership con università e incubatori

Progetti pilota in collaborazione con atenei per:

• Accesso a talenti STEM
• Co-progettazione soluzioni su misura
• Sperimentazione tecnologie in ambienti controllati

Nelle regioni con accordi attivi (Lombardia, Emilia-Romagna), il 42% delle PMI ha colmato il gap competenze in 18 mesi.

4. Utilizzo di piattaforme AI "plug-and-play"

Soluzioni preconfigurate per:

• Analisi predittiva (vendite/scorte)
• Automazione processi amministrativi
• Customer service con chatbot

Riducono del 70% la necessità di competenze tecniche avanzate, consentendo l'adozione in 6-8 settimane.

5. Incentivi alla formazione continua

Sfruttare il Piano Transizione 5.0 per:

• Crediti d'imposta fino al 50% sui costi formativi
• Voucher per certificazioni tecniche
• Programmi "on-the-job" con tutor dedicati

Le PMI che utilizzano questi strumenti aumentano del 35% la retention del personale qualificato.

6. Creazione di consorzi tecnologici

Condivisione risorse tra PMI attraverso:

• Pool di esperti condivisi
• Centri dati collettivi
• Acquisizioni tecnologiche congiunte

Nell'area di Brescia, 15 aziende meccaniche hanno ridotto i costi formativi del 40% attraverso questo modello.

Strategia integrata consigliata:

• Avviare un audit delle competenze interne (strumenti gratuiti disponibili su piattaforme MISE)
• Scegliere 1-2 aree prioritarie per formazione intensiva
• Affiancarsi a un Competence Center per implementazione guidata
• Partecipare a bandi per finanziamenti formazione 5.0
• Creare reti locali con altre PMI per condividere costi/risorse.
• Le PMI che adottano questo approccio combinato registrano in media:
• -50% tempi di implementazione tecnologica
• +30% efficienza operativa
• -40% costi di formazione a lungo termine
• +25% capacità di innovazione.