L’Italia è terzultima nell’Unione europea per uso dell’intelligenza artificiale generativa nelle imprese. La utilizza il 48% delle aziende, contro il 67% della media Ue e il 71% degli Stati Uniti. Soltanto Grecia (45%) e Bulgaria (40%) registrano una diffusione inferiore. Ancora più rilevante è il dato sulle prospettive: un’impresa italiana su tre, il 33%, non prevede di adottarla nei prossimi 12 mesi, quasi il doppio della quota europea, ferma al 17%.
Sono i risultati del rapporto EIB Group Investment Survey 2026 – European Union overview, pubblicato dalla Banca europea per gli investimenti (BEI) il 9 novembre. L’indagine ha intervistato all’inizio dell’estate 2026 circa 12.000 imprese nei 27 Paesi Ue e 800 negli Stati Uniti, con dati ponderati per valore aggiunto. La domanda riguarda l’uso sistematico di strumenti come ChatGPT, Gemini, Claude, Mistral o Copilot in attività aziendali: è una misura dell’adozione dichiarata dalle imprese, non dei loro investimenti complessivi in AI.
AI generativa in azienda: il confronto internazionale
Il confronto segnala due questioni distinte per chi guida un’azienda: quante organizzazioni hanno iniziato a usare l’AI e quante riescono a sfruttarla per migliorare i risultati. Su entrambe l’Italia ha margini di crescita, ma le ragioni non coincidono.
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AI, utilizzo dal 20% al 48% in un anno: ma la crescita italiana non chiude il divario europeo
La diffusione è avanzata rapidamente. Nella rilevazione BEI pubblicata nel dicembre 2025 per l’Italia, il 20% delle imprese dichiarava di usare AI generativa, contro il 37% europeo. L’edizione 2026 indica il 48% per l’Italia e il 67% per l’Ue. Il confronto fra le due edizioni mostra un aumento di 28 punti in Italia e di 30 nell’Ue, mentre la distanza dalla media passa da 17 a 19 punti.
Il confronto annuale va letto come indicazione di tendenza: il rapporto 2026 ha aggiornato i pesi statistici delle rilevazioni recenti e la formulazione delle domande non è perfettamente identica a quella del 2025. Rimane chiaro il dato del 2026: l’Italia partecipa alla diffusione dell’AI, ma resta in fondo alla classifica europea.
A rendere più difficile colmare il ritardo è il bacino delle aziende che ancora non intendono sperimentare. In Italia il 16% sta valutando o programmando l’utilizzo entro un anno, contro il 13% europeo. Il gruppo di chi non ha alcun piano a 12 mesi, però, resta molto più ampio. Nell’insieme dell’Ue questo comportamento è particolarmente diffuso tra le imprese di dimensioni minori: il 27% delle Pmi non ha piani di adozione, contro il 9% delle grandi aziende.
Per il 52% di chi non la usa, l’AI non serve all’azienda in Italia
La BEI ha chiesto anche alle imprese che non utilizzano l’AI generativa quale sia il principale ostacolo. La risposta più frequente in Italia è la mancanza di una necessità percepita: 52% degli intervistati non utilizzatori, contro il 43% europeo. Un ulteriore 30% degli italiani che non la usano indica l’incertezza sui possibili benefici, a fronte del 28% nell’Ue.
Questi numeri suggeriscono che il problema italiano riguarda anche la capacità di riconoscere applicazioni convenienti per il proprio lavoro. Un’impresa può conoscere gli strumenti generativi e non vedere un processo nel quale possano far risparmiare tempo, aumentare la qualità o generare nuovi ricavi. Per questo i programmi di adozione hanno bisogno di casi d’uso verificabili, responsabilità operative e misure dei risultati, non soltanto di licenze software o dimostrazioni.
L’Europa usa l’AI per i processi, gli Usa di più per crescere
Il problema cambia quando l’AI è già entrata in azienda. La survey mostra che nell’Ue il 50% delle imprese impiega strumenti generativi nei processi interni, contro il 56% statunitense. La differenza si allarga nelle attività direttamente collegate al mercato: marketing e vendite coinvolgono il 34% delle imprese europee e il 50% di quelle Usa; lo sviluppo dei prodotti il 17% contro il 23%.
La distanza emerge anche negli altri reparti: nel servizio clienti l’AI è utilizzata dal 22% delle aziende europee contro il 29% americane; nelle risorse umane dal 15% contro il 31%. Inoltre, il 44% delle imprese Ue la usa in almeno due aree aziendali, contro il 58% Usa. L’Europa ha raggiunto gli Stati Uniti nella diffusione generale della tecnologia, ma la impiega ancora in un numero più ristretto di funzioni.
Il punto economico è concreto. Automatizzare la preparazione di documenti, sintesi o attività amministrative può ridurre tempi e costi. Usare la tecnologia per progettare nuove offerte, migliorare un servizio o trasformare il rapporto con i clienti può invece incidere anche sui ricavi. La BEI fotografa soprattutto il primo tipo di impiego nelle imprese europee.
Risultati economici: in Italia i benefici sono già visibili per il 19%
L’indagine chiede alle aziende che usano AI generativa quando si aspettano di vedere i benefici principali. In Italia il 19% riferisce che i risultati sono già visibili; la quota sale al 21% nell’Ue e al 35% negli Stati Uniti. Si tratta di una valutazione delle imprese, non di una misurazione indipendente del ritorno economico sugli investimenti.
Anche le aspettative italiane sono concentrate sul risparmio: il 70% delle utilizzatrici considera la riduzione dei costi e l’efficienza operativa il beneficio maggiore, quasi in linea con il 69% europeo. Nel complesso europeo, soltanto l’11% considera l’aumento di vendite e fatturato il vantaggio principale, contro il 19% delle aziende americane. Sono risposte su quale sia il beneficio più importante, non sul fatto che gli altri benefici siano assenti.
Italia e media Ue: i cinque indicatori chiave
| Indicatore | Italia | Ue | Base del dato |
|---|---|---|---|
| Uso sistematico di AI generativa | 48% | 67% | Tutte le imprese |
| Non prevedono di usarla entro 12 mesi | 33% | 17% | Tutte le imprese |
| La ritengono non necessaria | 52% | 43% | Solo imprese non utilizzatrici |
| Benefici principali già visibili | 19% | 21% | Solo imprese utilizzatrici |
| Efficienza come principale beneficio atteso | 70% | 69% | Solo imprese utilizzatrici |
Fonte: BEI, EIBIS 2026, pagine 31, 33, 34 e 35. Le percentuali hanno basi diverse, indicate nell’ultima colonna: non vanno sommate tra loro.
Il quadro italiano presenta così un doppio limite: molte aziende restano fuori dall’adozione, e fra quelle entrate nell’AI generativa una minoranza dichiara di averne già raccolto i frutti principali. Il passaggio dall’utilizzo ai risultati richiede cambiamenti nei processi, per esempio integrare gli strumenti nei flussi di lavoro, predisporre dati affidabili e controllare qualità, tempi e costi delle attività automatizzate.
Il problema europeo: diffondere innovazione, non soltanto produrla
La BEI colloca questi numeri in un quadro più ampio. Il 10% delle aziende europee e americane dichiara innovazioni destinate al mercato nazionale o globale, ma solo il 20% delle imprese Ue ha introdotto innovazioni nuove per la propria azienda, contro il 44% negli Usa. Il divario più grande riguarda dunque la diffusione delle innovazioni esistenti, secondo l’indagine. Questo indicatore considera prodotti e processi in generale, non soltanto l’intelligenza artificiale.
Le capacità tecnologiche europee restano significative. Nel manifatturiero il 66% delle imprese Ue dichiara l’uso di big data e AI, contro il 50% negli Stati Uniti; nell’automazione con robot avanzati il confronto è 56% contro 28%. Anche qui la categoria «big data e AI» comprende tecnologie diverse dall’AI generativa. Una base industriale capace di adottare soluzioni avanzate esiste già: la sfida è estendere i benefici a più imprese e funzioni aziendali.
AI, cosa cambia per le imprese italiane
Per le aziende italiane i dati suggeriscono una priorità: partire dai problemi di business misurabili. Un progetto di AI dovrebbe individuare un’attività specifica, il risultato da ottenere e i costi dell’integrazione, della verifica umana e della gestione dei dati. Misurare tempi, errori, qualità del servizio e ricavi permette di distinguere i casi in cui l’AI migliora davvero il lavoro da quelli in cui aggiunge complessità.
La BEI invita le istituzioni europee ad accelerare la diffusione tecnologica, sostenere le imprese più piccole, rafforzare competenze e accesso ai capitali e rendere più integrato il mercato unico. Per l’Italia questo obiettivo è particolarmente urgente: la distanza dall’Europa non dipende solo dalla disponibilità degli strumenti, ma anche dalla domanda di applicazioni concrete. Colmare quei 19 punti significa convincere più imprese che l’AI ha un impiego utile e dimostrarlo con risultati verificabili.
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