Le imprese accelerano sull’intelligenza artificiale, ma i risultati economici non tengono il passo. Secondo un report della Digital Skills and Jobs Platform della Commissione europea, basato su 3.700 dirigenti in 21 Paesi e su dati operativi di oltre 1.200 aziende, il 68% delle organizzazioni dichiara investimenti significativi in AI. Solo il 54% registra però un ritorno positivo.
Il dato segna un miglioramento di 12 punti percentuali rispetto al 2024, ma resta distante dalle aspettative. Più della metà delle aziende incontra difficoltà operative: il 57% segnala ritardi nell’innovazione legati a limiti dello stack tecnologico.
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I nodi strutturali: integrazione, competenze, regole
Le criticità emergono su tre fronti.
Il primo riguarda l’integrazione con sistemi IT esistenti, spesso frammentati o obsoleti.
Il secondo è la carenza di competenze specialistiche, che rallenta l’adozione e limita l’uso efficace delle tecnologie.
Il terzo è rappresentato dai vincoli normativi, in un contesto europeo in cui la regolazione dell’AI è in fase di consolidamento.
Il risultato è una distanza tra l’urgenza di innovare e la capacità di farlo in modo sostenibile. Le aziende investono, ma senza una strategia coerente rischiano di trasformare la spesa tecnologica in un costo non recuperato.
Il ruolo della strategia: oltre la tecnologia
“Il problema non è solo tecnologico: è culturale, organizzativo e strategico”, afferma Ernesto Di Iorio, amministratore delegato di QuestIT by Vection Technologies, società attiva nello sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale applicata al linguaggio naturale. L’obiettivo è trasformare l’AI in un investimento documentabile, con effetti su fatturato, marginalità e qualità del servizio.
Il modello prevede analisi iniziale, co-progettazione e implementazione mirata, evitando interventi invasivi e valorizzando le infrastrutture già presenti.
Il mercato italiano e la leva dei fondi pubblici
In Italia il contesto offre margini di crescita. Secondo il rapporto “Il Digitale in Italia 2025” di Anitec-Assinform, il mercato digitale ha raggiunto 84,2 miliardi di euro nel 2025 e dovrebbe arrivare a 91,4 miliardi entro il 2028, trainato da servizi ICT, software e contenuti digitali.
Sul fronte degli incentivi, il Piano nazionale di ripresa e resilienza resta centrale. Al Digital Italy Summit 2025, il 90% degli enti ha riconosciuto la rilevanza dei fondi PNRR per la digitalizzazione, con una percezione di efficacia in aumento.
Tra gli strumenti disponibili figurano il Piano Transizione 5.0, i crediti d’imposta per beni 4.0, le misure dedicate alle PMI e iniziative come PID Next. Si tratta di leve finanziarie che possono ridurre il rischio degli investimenti, a condizione che i progetti siano strutturati in modo coerente con i requisiti dei bandi.
Dalla teoria alla pratica: il vademecum operativo
Il percorso proposto da QuestIT e Centro Studi Area 12 si articola in cinque passaggi. Si parte dalla valutazione della maturità digitale, per individuare priorità e margini di intervento. Segue la definizione di una roadmap strategica, con obiettivi e tempi allineati anche alle finestre dei finanziamenti pubblici.
Un ruolo centrale è attribuito alla formazione del personale, per integrare l’AI nei processi aziendali. L’implementazione tecnologica punta su soluzioni scalabili e integrate, evitando progetti isolati. Infine, la pianificazione finanziaria collega gli investimenti agli incentivi disponibili, con l’obiettivo di massimizzare il ritorno e ridurre l’impiego di capitale proprio.
Centro Studi Area 12 opera come intermediario tra impresa, tecnologia e strumenti di finanza agevolata, seguendo l’intero iter: dalla progettazione alla rendicontazione.
Una transizione che richiede metodo
L’adozione dell’intelligenza artificiale nelle imprese procede a velocità sostenuta, ma senza un allineamento tra strategia, competenze e strumenti finanziari il rischio di inefficienza resta elevato. I dati mostrano che investire non basta.
La combinazione tra innovazione tecnologica e accesso ai fondi pubblici rappresenta una delle condizioni per trasformare la spesa in crescita. Il passaggio decisivo riguarda la capacità delle imprese di tradurre l’AI in risultati economici misurabili.
