L'intelligenza artificiale entra sempre piu nelle aziende italiane, ma per ora la promessa di una crescita della produttivita resta in gran parte sulla carta. E il paradosso fotografato da dati e analisi di inizio 2026: la quota di imprese che dichiara di usare l'IA e salita a circa il 32%, dal 27% dell'anno precedente, eppure circa 7 aziende su 10 ammettono che la tecnologia non ha ancora avuto effetti misurabili sulla produttivita del lavoro.
Tanta adozione, poco impatto: come e possibile
La spiegazione sta nel tipo di adozione, non solo nella sua diffusione. Nella maggior parte dei casi l'uso resta confinato ad applicazioni semplici, che aumentano la produttivita del singolo dipendente ma non trasformano in profondita i processi aziendali. Un addetto che usa un chatbot per scrivere piu in fretta una mail e un fatto positivo, ma non sposta i conti di un'impresa; serve invece ripensare interi flussi di lavoro, e questo accade ancora di rado. Non a caso solo una piccola minoranza delle aziende, intorno al 5%, fa dell'IA un uso intensivo.
La diagnosi della Banca d'Italia
Il tema e stato al centro delle Considerazioni finali del Governatore della Banca d'Italia, Fabio Panetta, nella relazione annuale. Il messaggio e duplice: da un lato l'IA e una leva potenzialmente decisiva per un Paese con una produttivita ferma da decenni; dall'altro, da sola non basta. Secondo le stime presentate, la produttivita del lavoro potrebbe crescere di circa 0,2 punti percentuali l'anno in uno scenario di adozione lenta, ma di oltre un punto percentuale in caso di diffusione rapida e capillare. La forbice tra i due scenari e enorme, e dipende dalle scelte di oggi.
Gli ostacoli all'adozione, soprattutto per le piccole e medie imprese che formano l'ossatura dell'economia italiana, sono ben identificati. Il principale, indicato dalle stesse aziende, e la carenza di competenze; seguono le difficolta nella gestione dei dati e l'incertezza normativa.
La ricetta: competenze, dati e domanda pubblica
Per Panetta, perche l'IA diventi una leva di crescita diffusa servono interventi pubblici precisi: promuoverne l'adozione anche nelle piccole imprese, investire nella formazione delle persone e trattare l'intelligenza artificiale come una vera politica industriale, con lo Stato che usa la propria domanda (gli acquisti della pubblica amministrazione) come leva per stimolare l'offerta nazionale. Senza competenze diffuse e senza dati ben gestiti, la tecnologia resta un giocattolo costoso invece che un motore di produttivita.
Il divario con il resto d'Europa
Il problema italiano non e isolato, ma assume contorni piu marcati che altrove. La struttura produttiva del Paese, fatta in larghissima parte di micro e piccole imprese, rende l'adozione dell'IA piu difficile rispetto a economie dominate da grandi gruppi: mancano spesso le risorse per assumere figure specializzate, per riorganizzare i flussi di lavoro e per investire in infrastrutture dati. A questo si aggiunge un ritardo storico nelle competenze digitali di base, che frena la diffusione anche degli strumenti piu semplici. Il risultato e che, pur in presenza di un'adozione formale in crescita, la trasformazione reale dei processi avanza a rilento.
Sul piano delle iniziative, qualcosa si muove. Sul versante internazionale, a margine dell'AI Impact Summit l'Italia ha siglato con India e Kenya un'intesa per sviluppare in Africa, nell'ambito dell'AI Hub for Sustainable Development, infrastrutture e competenze legate all'intelligenza artificiale. Sul fronte interno, il Paese ha avviato l'iter dei decreti attuativi della propria legge sull'IA e la comunita scientifica si ritrova in appuntamenti come il convegno nazionale Ital-IA, segno di un ecosistema di ricerca attivo. Manca pero ancora il salto che colleghi questi sforzi alla vita quotidiana delle imprese.
Dove l'IA sta gia funzionando
Non tutto e fermo. Alcuni settori mostrano risultati piu tangibili: la manifattura avanzata, dove l'IA ottimizza manutenzione predittiva e controllo qualita; il bancario e l'assicurativo, dove serve per analisi del rischio e antifrode; la sanita, con il supporto alla diagnostica per immagini; e la logistica, dove migliora previsioni e instradamento. Sono proprio le realta che hanno integrato l'IA nei processi, e non solo nei singoli compiti, a registrare i guadagni di efficienza piu chiari. La lezione e coerente con la diagnosi di Bankitalia: il ritorno arriva quando si ridisegna il modo di lavorare, non quando si aggiunge un assistente conversazionale sopra le abitudini di sempre.
Il rischio di restare a meta del guado
Il quadro che emerge e quello di un Paese a meta del guado: l'IA non e piu una curiosita per pochi, ma non e ancora un fattore di trasformazione. Il rischio concreto e quello di consolidare un'adozione "di superficie", utile a fare le stesse cose un po' piu in fretta, ma incapace di incidere sulla competitivita complessiva del sistema. Per evitarlo, il nodo non e tecnologico ma organizzativo e culturale: formare le persone, ridisegnare i processi e fare scelte di sistema. La finestra per farlo, avvertono gli analisti, non resta aperta all'infinito: mentre l'Italia discute, altre economie stanno gia integrando l'IA nel cuore dei propri processi produttivi.
