L’intelligenza artificiale entra più rapidamente nei processi delle imprese italiane, ma la distanza tra chi sperimenta e chi trasforma davvero il proprio modello di business resta ampia. È il punto centrale di “Unlocking Italy’s AI Potential 2026”, studio realizzato dal team di ricerca di Strand Partners per Amazon Web Services su 1.000 cittadini e 1.000 business leader in Italia. Secondo il report, il 40% delle aziende italiane dichiara di avere già adottato soluzioni di AI, in aumento dal 30% dell’anno precedente. Tra le imprese che la usano, il 66% segnala guadagni di produttività e il 91% prevede un impatto positivo sulla crescita nei dodici mesi successivi.
Il dato, letto da solo, suggerisce un’accelerazione netta. Ma il documento racconta anche un’altra storia: quella di un sistema economico che si muove, senza però riuscire ancora a portare l’AI dal livello degli strumenti di supporto a quello della trasformazione industriale. Solo il 13% delle imprese che hanno adottato l’intelligenza artificiale dice di essere arrivato agli usi più avanzati, quelli che combinano modelli, dati proprietari, automazione e sistemi agentici.
Il report stima che, mantenendo l’attuale velocità, servirebbe fino al 2034 perché metà delle aziende adottanti raggiunga questo stadio.
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Cresce l’adozione, ma soprattutto nelle forme più semplici
La fotografia del 2026 mostra un’Italia più aperta all’AI rispetto a un anno prima. Il 62% delle imprese considera ormai l’intelligenza artificiale una priorità strategica alta o molto alta, mentre il 58% la collega direttamente alla strategia complessiva dell’azienda. Anche tra le pmi l’adozione si avvicina alla media nazionale, con il 38% delle imprese che dichiara di usare già tecnologie di AI.
Il nodo sta però nella qualità dell’adozione. Il 58% delle imprese resta fermo a impieghi di base: chatbot pubblici per attività ordinarie, strumenti standard acquistati da terzi, automazioni limitate all’efficienza interna. Un altro 24% si colloca a un livello intermedio, con integrazioni su più funzioni aziendali. La quota trasformativa resta minoritaria. Ed è proprio qui che il confronto europeo si fa meno favorevole: il report colloca l’Italia sotto la media continentale, dove la quota di imprese in fase trasformativa arriva al 22%.
Per un’economia composta in larga parte da piccole e medie imprese, questo scarto pesa più che altrove. Le pmi guidano la media nazionale e, secondo il rapporto, il 60% di quelle che hanno adottato l’AI si trova ancora al livello più elementare.
In altre parole, l’Italia sta diffondendo l’uso dell’intelligenza artificiale, ma non ancora la sua applicazione più profonda, quella che cambia prodotti, mercati e modelli operativi.
Il digital divide nelle imprese italiane
Adozione di base: il 58% delle imprese resta concentrato soprattutto su usi più semplici dell’ai e su miglioramenti incrementali, come l’aumento dell’efficienza e la semplificazione dei processi, più che sull’innovazione, per esempio lo sviluppo di nuovi prodotti o la trasformazione dei settori. Queste aziende usano chatbot pubblicamente disponibili per attività di routine oppure acquistano soluzioni di ai già pronte.
Adozione intermedia: il 24% è passato a una fase intermedia di adozione dell’ai. Si tratta di aziende che integrano l’ai in più funzioni aziendali, ottenendo miglioramenti di efficienza ed esperienze cliente più innovative.
Adozione trasformativa: il 13% delle imprese ha raggiunto la fase più avanzata di integrazione dell’ai, utilizzando sistemi avanzati, combinando più modelli, creando sistemi personalizzati o impiegando AI agentica o autonoma, in aumento dall’11% dell’anno precedente. Al ritmo attuale di crescita, servirebbe fino al 2034 perché metà delle imprese italiane che hanno adottato l’AI arrivi a questo livello di utilizzo avanzato. È qui che si concentra il valore più alto in termini di produttività e che si alimentano crescita e competitività. L’AI trasformativa non serve solo a svolgere più in fretta il lavoro esistente: permette anche nuovi prodotti e servizi, nuovi canali di mercato e nuovi modelli operativi.
Produttività, innovazione, tempi più rapidi: dove l’AI già funziona
Il report registra un beneficio tangibile sui processi aziendali. Tra gli adottanti, il 72% dice che i tempi dell’innovazione si sono accorciati negli ultimi due anni. Nelle startup la quota sale all’88%. L’intelligenza artificiale viene indicata come primo fattore di questa accelerazione dal 40% delle imprese intervistate.
Questo aiuta a capire perché la partita sia economica prima ancora che tecnologica. Nelle aziende che hanno trovato un uso coerente dell’AI, il vantaggio non riguarda solo il taglio dei tempi o dei costi. Riguarda la possibilità di portare prima sul mercato un servizio, automatizzare passaggi prima manuali, usare meglio i dati e comprimere il ciclo tra investimento e ricavo. Il problema è che la stessa dinamica non si distribuisce in modo uniforme: pochi avanzano molto, molti restano in una fase ancora esplorativa.
Il ritardo italiano sulle tecnologie di nuova generazione
Il punto più delicato del rapporto riguarda la cosiddetta “next wave” dell’AI: sistemi agentici, robotica avanzata, physical AI, capacità autonome di pianificazione ed esecuzione. Qui il mercato italiano appare ancora poco preparato. Solo il 18% delle imprese dice di avere familiarità con l’agentic AI. Tra quelle che conoscono la tecnologia, il 2% dichiara una piena implementazione e l’8% si trova in fase di test o pilota. Quando il concetto viene spiegato, il 55% afferma di valutarne l’adozione, ma il dato mostra soprattutto la distanza tra curiosità e messa a terra.
La percezione di prontezza conferma il problema. Appena il 15% delle imprese si definisce molto o pienamente pronta ad adottare tecnologie di nuova generazione. Tra le startup il quadro cambia: il 74% dice di sentirsi pronto. È un divario importante, perché segnala che la frontiera più avanzata dell’AI si concentra in una minoranza di soggetti con maggiore elasticità organizzativa, mentre il grosso del tessuto produttivo resta in affanno.
Competenze, finanza, regole: i tre freni principali
Le barriere individuate dal rapporto hanno una struttura nota all’economia italiana, ma l’AI le rende più urgenti. Il 48% delle imprese cita la scarsità di competenze digitali e di AI come ostacolo all’adozione o all’espansione. Solo il 18% ritiene di avere oggi un forte patrimonio interno di competenze sull’intelligenza artificiale. Il 52% dice di possedere skill solo parziali, da rafforzare; il 26% ammette di essere appena all’inizio.
Il secondo freno è finanziario. Il 26% indica risorse interne insufficienti; il 22% segnala un ritorno economico ancora poco chiaro; il 40% non dispone di un budget dedicato all’ai. C’è anche un tema di priorità: per il 26% delle aziende altri investimenti vengono prima. Eppure l’86% prevede che l’intelligenza artificiale assorbirà una quota crescente della spesa it nei prossimi tre anni, fino a raggiungere in media il 18% del budget tecnologico complessivo.
Il terzo ostacolo è normativo. Le imprese stimano che il 34% della loro spesa tecnologica finisca oggi in attività di compliance legate a regolazioni nazionali e internazionali. Il 76% sostiene che questi costi siano aumentati negli ultimi tre anni e il 72% si aspetta un ulteriore incremento nel prossimo triennio. Le voci di costo più citate sono la gestione dei rapporti con autorità e supervisori, le consulenze legali e la formazione dei dipendenti sulle regole.
Le startup italiane corrono, ma guardano all’estero
La parte più dinamica del rapporto riguarda le startup. Sono loro a mostrare il livello più alto di prontezza sulle tecnologie emergenti e la maggiore capacità di legare l’ai a decisioni più rapide, efficienza e scalabilità. Ma sono anche quelle che più apertamente mettono sul tavolo l’ipotesi di trasferirsi fuori dall’Europa per crescere. Il 34% delle startup italiane intervistate dice che prenderebbe in considerazione questa scelta; il 24% è indeciso.
Le ragioni sono economiche: più disponibilità di finanziamenti, più rapidità nell’internazionalizzazione, accesso migliore ai mercati globali, costi operativi più bassi, ecosistemi di supporto più forti, regole più prevedibili. Il messaggio è semplice: la velocità conta, e i fondatori tendono a spostarsi dove il percorso di scala è meno accidentato.
Su questo sfondo si inseriscono i dati più recenti del mercato del venture capital. Nella relazione finanziaria annuale 2025, Cdp venture capital segnala che gli investimenti vc in Italia sono cresciuti del 17% rispetto al 2024.
Un altro monitor diffuso dalla stessa società indica oltre 630 milioni di euro raccolti dalle startup italiane nel primo semestre 2025, in aumento di oltre un terzo rispetto allo stesso periodo dell’anno precedente. Il capitale cresce, ma resta concentrato e non ancora sufficiente a chiudere il divario con gli ecosistemi più forti. (Fonte: cds.cdpventurecapital.it)
La risposta delle istituzioni: strategia, regole, infrastrutture
Nel 2024 l’Italia ha aggiornato la Strategia italiana per l’intelligenza artificiale 2024-2026, pubblicata da AgID insieme al Dipartimento per la trasformazione digitale. Il documento riconosce il cambiamento introdotto dai modelli generativi e punta su ricerca, pubblica amministrazione, imprese, formazione e uso responsabile delle tecnologie. (Fonte: Agid)
Sul piano europeo, il quadro regolatorio è già entrato in vigore: l’AI Act dell’Unione europea è scattato il 1° agosto 2024 e definisce il sistema di regole comuni per sviluppo e impiego dell’ai nel mercato europeo. Questo passaggio ha dato certezza di fondo, ma ha anche aumentato il lavoro di adattamento per aziende e fornitori, soprattutto nei casi d’uso più sensibili.
Nel frattempo l’Italia si è dotata anche di una legge nazionale. La legge 23 settembre 2025, n. 132, pubblicata in Gazzetta Ufficiale il 25 settembre 2025, fissa principi e deleghe in materia di intelligenza artificiale e affida ad AgID e ACN funzioni nazionali di riferimento nel nuovo assetto. È un tassello che prova a raccordare politica industriale, tutela dei diritti, cybersicurezza e applicazione del quadro europeo.
Cineca, data center, gigafactory: la partita della potenza di calcolo
Il fronte infrastrutturale è quello su cui si misurerà la capacità italiana di non restare soltanto mercato di consumo. Tra il 2024 e il 2026 si sono mossi tre dossier rilevanti. Il primo è IT4LIA, la AI factory italiana ospitata da Cineca al Tecnopolo di Bologna: un’iniziativa europea che prevede un’infrastruttura di nuova generazione per carichi di lavoro AI e Hpc. Ad aprile 2026 EuroHPC ha annunciato la firma del contratto che porta il progetto nella fase operativa successiva.
Il secondo riguarda la spinta europea sugli investimenti. A febbraio 2025 la Commissione ha lanciato InvestAI, iniziativa pensata per mobilitare 200 miliardi di euro in investimenti sull’intelligenza artificiale, con un fondo europeo da 20 miliardi destinato alle gigafactory dell’AI. Per un paese come l’Italia, che soffre di frammentazione dimensionale e scarsità di capitale di crescita, la disponibilità di infrastrutture condivise può ridurre almeno una parte del divario competitivo. (Fonte: Strategia Digitale Europea)
Il terzo dossier è privato. Nell’ottobre 2024 Microsoft ha annunciato un investimento da 4,3 miliardi di euro in due anni per rafforzare infrastrutture cloud e ai in Italia e formare oltre un milione di persone nelle competenze digitali e nell’intelligenza artificiale entro la fine del 2025. È un segnale industriale che conferma l’interesse dei grandi operatori internazionali verso il paese, ma anche la dipendenza italiana da piattaforme globali per la corsa all’AI.
Accesso alle tecnologie e dipendenza dai fornitori globali
Il report di Strand Partners insiste su un altro aspetto spesso trascurato nel dibattito politico: le imprese italiane chiedono prima di tutto scelta e flessibilità. L’80% considera importante l’accesso a tecnologie globali per adottare l’ai; il 78% lo lega alla capacità di innovare; l’81% alla possibilità di crescere rapidamente. Il 90% usa già un mix di fornitori di diverse aree geografiche, scegliendo in base a funzionalità, prezzo, scalabilità, sicurezza e integrazione con i sistemi esistenti.
Questo non elimina il tema della sovranità tecnologica, ma lo ridimensiona in termini industriali. Le imprese non rifiutano investimenti europei in infrastrutture, anzi. Quello che rifiutano è un approccio che aumenti i costi senza migliorare le prestazioni o i tempi di accesso all’innovazione. Nel rapporto, solo il 9% ritiene prioritaria la spesa pubblica in infrastrutture europee di ai e cloud se non produce vantaggi chiari di competitività.
Il nodo vero: trasformare una crescita diffusa in vantaggio economico
La conclusione del report è netta e, nei numeri, difficile da contestare. L’Italia non parte da zero. L’adozione cresce, il cloud è già presente nel 70% delle imprese, le startup più forti esistono, l’Europa ha definito un quadro normativo e sta aprendo una stagione di investimenti infrastrutturali. Ma la crescita resta incompleta se non produce diffusione dell’AI avanzata nelle filiere, nelle pmi, nella manifattura, nei servizi pubblici e nelle aziende che oggi usano l’intelligenza artificiale solo come strumento tattico.
Per l’economia italiana il punto non è stabilire se l’AI sia importante. Quel passaggio è già superato. Il punto è decidere chi sarà in grado di usarla per aumentare margini, esportazioni, produttività e capacità di innovazione. Finora il sistema ha mostrato velocità nell’adozione iniziale. Il passaggio successivo, quello che separa una moda tecnologica da un vantaggio competitivo, dipenderà da capitale, competenze, calcolo e qualità delle regole. Su questi quattro fattori si giocherà la differenza tra un paese che usa l’AI e un paese che cresce con l’AI.
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