L’Italia è seconda in Europa per accelerazione nell’uso degli agenti AI nelle piccole e medie imprese. Tra maggio e l’inizio di ottobre 2026, gli utenti attivi settimanali degli strumenti agentici nelle aziende italiane osservate da OpenAI sono aumentati di 10,8 volte: solo il Belgio, con 12,1 volte, ha fatto meglio. Il risultato emerge dal rapporto Europe’s Agentic Opportunity: Moving from Breadth to Depth with AI Agents, pubblicato da OpenAI Economic Research nell’ottobre 2026. È il segnale di un cambiamento che interessa i processi operativi, non soltanto le conversazioni con un chatbot.
La stessa ricerca colloca l’Italia al 65% nella quota di token di output agentici prodotti dagli account aziendali esaminati, sopra Germania (51%) e Francia (55%). In Europa, a fine settembre, la quota complessiva riferita agli agenti Codex e ChatGPT Work ha raggiunto il 55%.
Ma l’espansione non basta a certificare un aumento della produttività: il numero di token generati misura l’intensità di utilizzo dei prodotti OpenAI, non il valore economico dei risultati ottenuti.
Indice degli argomenti:
Dai chatbot agli agenti AI: il cambiamento nei processi aziendali
La distinzione decisiva è quella tra usare l’intelligenza artificiale per ricevere una risposta e affidarle una sequenza di azioni fino al completamento di un incarico. Un agente può organizzare passaggi successivi, impiegare strumenti informatici, elaborare file e verificare l’avanzamento di un’attività. Questo non significa autonomia illimitata: permessi, disponibilità degli strumenti e supervisione delle persone determinano ciò che il sistema può effettivamente fare.
Per un’impresa, la posta in gioco è l’integrazione nel flusso di lavoro. Una risposta generata può accelerare la prima bozza di un documento; una procedura agentica, quando funziona, può invece coordinare la raccolta di informazioni, le trasformazioni dei dati e i controlli preliminari.
È il passaggio dall’assistenza puntuale all’esecuzione di parti del processo. I potenziali benefici, tuttavia, vanno misurati sul lavoro finito e corretto, non soltanto sulla quantità di attività affidate alla macchina.
Il 55% dell’output aziendale europeo è ormai agentico
Secondo il rapporto, negli account ChatGPT Enterprise e Business dell’UE, nel periodo mobile di 28 giorni terminato il 30 settembre 2026, Codex valeva il 34% dei token di testo generati e ChatGPT Work il 21%; ChatGPT rappresentava il restante 45% del perimetro analizzato. Il debutto di ChatGPT Work, avvenuto in luglio, ha contribuito alla crescita della componente agentica.
Le quote si riferiscono all’output di testo incluso nell’analisi, con la categoria residuale «Other» esclusa: non equivalgono alla percentuale di imprese che usano agenti.
Il dato aiuta a interpretare la velocità del cambiamento. Quando un sistema esegue più passaggi, può produrre molto più testo di una singola interazione: di conseguenza, una quota elevata di token non significa che una quota analoga dei dipendenti utilizzi agenti. Il rapporto osserva il comportamento di clienti e utenti OpenAI, non l’intera popolazione delle imprese europee. È quindi utile per studiare la direzione dell’uso, ma non per assegnare una penetrazione di mercato a livello nazionale.
Italia al 65%: davanti a Francia e Germania
La distribuzione geografica mostra differenze profonde. La Lituania guida con l’85% di token agentici, seguita da Cipro all’81%, Ungheria al 79% e Polonia al 76%. L’Italia occupa il decimo posto fra i 27 Paesi dell’UE, con il 65%, davanti a Slovacchia, Belgio, Danimarca, Francia e Germania. Agli ultimi posti figurano Austria (26%) e Slovenia (22%).
Gli ordinamenti non riflettono la dimensione dell’economia nazionale, ma la composizione dell’utilizzo misurato all’interno degli account osservati.
Il vantaggio italiano sulla componente agentica non significa che il Paese abbia superato i principali partner nella diffusione dell’AI fra tutte le aziende. È un confronto fra due fenomeni e due basi statistiche differenti: l’adozione nell’universo delle imprese, da una parte, e l’intensità di utilizzo di specifici strumenti dentro gli account OpenAI, dall’altra.
È proprio questa distanza a rendere interessante la fotografia: un gruppo di imprese può accelerare più rapidamente del sistema produttivo nel suo complesso.
PMI: l’Italia cresce 10,8 volte, seconda dopo il Belgio
La crescita più vistosa riguarda le realtà di minori dimensioni. Il rapporto definisce piccole e medie imprese, per questa specifica analisi, gli account aziendali associati a non più di 200 utenti: una classificazione di prodotto, non la definizione legale europea di PMI basata anche su addetti, fatturato e bilancio.
Fra la settimana del 1–7 maggio e quella del 29 settembre–5 ottobre 2026, gli utenti agentici attivi ogni settimana in questo gruppo sono aumentati di 8,1 volte nell’UE.
Il Belgio apre la classifica con una moltiplicazione per 12,1; seguono Italia (10,8), Lussemburgo (10), Danimarca (9,9) e Grecia (9,8). Anche il Paese meno dinamico, la Finlandia, ha raggiunto 5,1 volte il livello iniziale. Si tratta di variazioni relative a una base di maggio che il documento non quantifica in valori assoluti: una forte crescita percentuale può dipendere anche da un punto di partenza ridotto.
Non è quindi possibile ricavare da questi moltiplicatori né il numero delle imprese italiane coinvolte né la loro quota sul totale nazionale.
La crescita delle PMI conta per la struttura economica europea, in cui le piccole aziende assorbono una parte sostanziale dell’occupazione privata. Agenti capaci di automatizzare preparazione di offerte, analisi documentale, verifiche o assistenza interna potrebbero portare capacità operative aggiuntive a organizzazioni che non possiedono grandi reparti IT.
Perché questa possibilità si traduca in un vantaggio economico servono però dati aziendali ordinati, procedure stabili, personale formato e controlli sui risultati.
Eurostat: l’adozione dell’AI continua a essere disomogenea
Per capire la portata del fenomeno occorre affiancare agli utilizzi agentici un indicatore di diffusione generale.
Secondo Eurostat, nel 2025 il 20% delle imprese dell’UE con almeno dieci addetti utilizzava tecnologie di intelligenza artificiale, rispetto al 13,5% del 2024. L’adozione cresceva quindi di 6,5 punti percentuali in un anno, ma restava concentrata nelle organizzazioni più attrezzate. Le statistiche Eurostat riguardano diverse famiglie di tecnologie AI e non sono direttamente confrontabili con i token osservati da OpenAI.
La fotografia europea mette in luce anche un evidente divario dimensionale: nel 2025 utilizzava almeno una tecnologia AI il 55% delle grandi imprese, il 30,4% di quelle medie e il 17% delle piccole. Il salto verso processi agentici potrebbe ridurre alcune barriere organizzative, ma potrebbe anche amplificare le differenze fra chi possiede dati, competenze e capacità di integrazione e chi utilizza servizi isolati senza ripensare il lavoro.
Per l’Italia, la relazione sul decennio digitale 2025 della Commissione europea riportava un tasso di adozione dell’AI dell’8,2% riferito al periodo precedente. È un indicatore storico su una popolazione molto più ampia degli utenti OpenAI analizzati nell’ottobre 2026. Non smentisce il 65% di output agentico: segnala invece che la vitalità degli utilizzatori più attivi convive con il problema della diffusione delle tecnologie nel tessuto produttivo.
Le applicazioni cambiano da Paese a Paese
Non tutte le attività assistite dall’AI hanno lo stesso peso nei diversi mercati. Attraverso OpenAI Signals, il rapporto classifica un campione casuale di messaggi di utenti dei piani Free, Go, Plus e Pro nel terzo trimestre 2026, isolando le richieste legate al lavoro. Per l’Italia emerge come attività relativamente distintiva l’esame di materiali o documentazione per verificarne accuratezza o conformità, una categoria condivisa con Repubblica Ceca e Grecia.
Altrove prevalgono profili diversi: in Austria la ricerca di leggi e precedenti, in Germania l’insegnamento accademico o professionale, nei Paesi Bassi lo sviluppo di piani commerciali o di marketing; in Polonia e Romania la preparazione di documenti legali o regolatori.
La classificazione misura l’incidenza relativa di un’attività rispetto alla media europea, non l’occupazione più frequente in assoluto né il peso degli agenti nelle singole professioni. Inoltre la base dei piani individuali è diversa da quella degli account aziendali usata per gli altri grafici.
La distanza dalle imprese di frontiera resta elevata
La sfida non riguarda soltanto il numero di persone che sperimentano gli agenti. OpenAI definisce imprese di frontiera il 10% delle aziende con più token di output per utente attivo nel proprio campione Enterprise e Business.
A settembre 2026, circa il 10% delle imprese di frontiera globali aveva sede nell’UE, contro il 65% in Nord America e il 13% nell’area Asia-Pacifico. Questa distribuzione dipende dal campione della piattaforma e non identifica la quota mondiale di imprese tecnologicamente più avanzate.
Ancora più significativo è il confronto sull’intensità. In settembre, gli output per utente delle imprese europee di frontiera erano pari a 6,1 volte il livello delle imprese tipiche osservato a maggio, contro 1,5 volte nelle imprese tipiche europee. Per le imprese di frontiera fuori dall’UE, il moltiplicatore arrivava a 12,9, mentre le imprese tipiche extra-UE si fermavano a 1,6. La distanza fra frontiera globale ed europea supera dunque il doppio sulla misura adottata dal report.
Un utilizzo più intenso può indicare integrazione profonda nei processi, maggiore accesso agli strumenti o mansioni che generano grandi volumi di testo. Non dice da solo se i progetti abbiano prodotto più ricavi, meno errori o maggiore soddisfazione dei clienti.
Per le imprese europee la domanda corretta non è quindi «quanti token produciamo?», ma quale risultato aggiuntivo otteniamo per euro speso e per ora di lavoro?
Come tradurre l’accelerazione in produttività misurabile
Il primo passaggio è individuare processi sufficientemente ripetibili da essere valutati: analisi di contratti, controllo di documenti, predisposizione di report, supporto agli sviluppatori e gestione di richieste interne. A ogni progetto andrebbero associati indicatori di costo, qualità, durata e frequenza di intervento umano, confrontando la procedura con quella precedente. La sola adozione di un agente non certifica il ritorno sull’investimento.
Conta anche il perimetro delle responsabilità. Un agente che consulta documenti riservati, scrive codice o aggiorna dati operativi richiede permessi limitati, registri delle azioni, verifiche dei risultati e possibilità di interrompere il flusso.
La governance deve entrare nella progettazione del processo, non essere aggiunta quando l’automazione è già distribuita. Nei casi ad alto impatto, una revisione umana resta indispensabile per gestire errori e conseguenze non recuperabili.
Per le PMI italiane la questione è particolarmente concreta: gli strumenti più accessibili possono abbassare la soglia di ingresso, ma servono formazione, qualità del dato e capacità di scegliere le attività appropriate. Una piccola azienda con procedure frammentate rischia di ottenere un sistema che ripete inefficienze più rapidamente. Il vantaggio competitivo nasce dalla riprogettazione del lavoro, non dalla semplice aggiunta di un’interfaccia conversazionale.
Europa, la vera partita è passare dalla diffusione alla profondità
Il rapporto si chiude con un invito a trasformare una base crescente di utilizzatori in benefici per aziende e lavoratori. Sarah Friar, chief financial officer di OpenAI, sottolinea che gli strumenti capaci di eseguire attività per conto delle persone rappresentano una nuova fase per il mercato europeo e che competenze e fiducia saranno decisive. È una posizione dell’azienda che produce gli strumenti analizzati, da leggere insieme ai limiti metodologici dello studio.
La notizia italiana è una forte accelerazione dell’uso agentico presso gli account aziendali osservati, non la dimostrazione che l’intero sistema delle PMI abbia completato la transizione. Il 10,8 volte nella crescita degli utenti, il 65% dei token agentici e il divario con le imprese di frontiera compongono un quadro coerente: alcuni utilizzatori stanno cambiando rapidamente modo di lavorare, mentre la diffusione generale e la verifica del valore prodotto restano questioni aperte.
Il prossimo indicatore decisivo sarà la capacità di collegare questi utilizzi a produttività, qualità e risultati economici documentati.
Partecipa alla community