IA, l’anno della svolta per le imprese italiane: adozione raddoppiata e primi veri impatti sul business

IA, l’anno della svolta per le imprese italiane: adozione raddoppiata e primi veri impatti sul business

Nel giro di dodici mesi l’intelligenza artificiale è passata da buzzword a infrastruttura strategica per una fetta crescente di imprese italiane. Secondo l’ultimo report Istat “Imprese e ICT – Anno 2025”, il 16,4% delle aziende con almeno 10 addetti utilizza almeno una tecnologia di IA, quasi il doppio rispetto all’8,2% del 2024 e più di tre volte il livello del 2023 (5,0%).[2][1]

Per un sistema produttivo tradizionalmente prudente come quello italiano, siamo davanti a un cambio di fase: l’IA non è più solo sperimentazione di pochi pionieri, ma sta diventando fattore competitivo trasversale, con impatti concreti su marketing, operations, logistica e finanza.[1][2]

In questo articolo analizziamo cosa dicono davvero i numeri, dove stanno andando gli investimenti, quali modelli di adozione stanno emergendo e come tutto questo sta ridisegnando il business, tra opportunità e rischi.

L’esplosione dell’adozione: non solo più imprese, ma uso più maturo

Il dato headline è chiaro: l’uso dell’IA nelle imprese italiane è raddoppiato in un anno, passando dall’8,2% al 16,4% tra 2024 e 2025.[2][1]

Ma il salto non è solo quantitativo.

Più tecnologie per la stessa impresa

Istat rileva che non cresce solo il numero di aziende che dichiarano di usare l’IA, ma anche la complessità dei progetti:[2]

• la quota di imprese che utilizza almeno due tecnologie di IA è passata dal 5,2% del 2024 al 10,6% nel 2025[2]
• si diffondono combinazioni di automazione intelligente, analisi predittiva e sistemi di raccomandazione, spesso integrate con CRM, ERP e piattaforme dati esistenti[1]

Questo indica che le aziende più avanzate non si limitano a sperimentare un singolo tool di IA generativa, ma iniziano a costruire architetture ibride, in cui modelli di linguaggio, algoritmi di machine learning e sistemi di automazione coesistono su processi reali.[1]

L’IA generativa è visibile, ma non è (ancora) la maggioranza

Nel dibattito pubblico domina la generative AI, ma il quadro d’insieme è più articolato. Un’analisi condotta dal Sounding Board Intelligenza Artificiale di Confindustria, con 241 casi d’uso raccolti in 76 aziende, evidenzia che l’IA generativa rappresenta il 18,3% dei casi, mentre la maggioranza dei progetti riguarda:[1]

• automazione di processi (back-office, documentazione, workflow)
• analisi predittiva (domanda, manutenzione, rischi)
• sistemi di supporto decisionale e pricing dinamico

Ne emerge un quadro in cui l’IA generativa fa da interfaccia “visibile” (copilot, chatbot, content generation), ma il grosso del valore economico oggi si gioca su motori meno appariscenti, integrati in operation, supply chain e finanza.[1]

Dove l’IA sta cambiando davvero il lavoro: mappa settoriale

L’indagine Confindustria offre una mappatura dettagliata dei settori in cui l’IA sta producendo impatti strutturali, andando oltre sperimentazioni di facciata.[1]

Sanità e scienze della vita: automazione del «lavoro invisibile»

In sanità l’IA viene usata per ridurre il peso della burocrazia clinica e migliorare la qualità dei dati:[1]

• automazione della documentazione clinica tramite riconoscimento vocale e modelli di linguaggio: i referti vengono trascritti in tempo reale durante le visite, riducendo errori e tempi di compilazione[1]
• analisi avanzata di dati sanitari e immagini per supportare diagnosi, percorsi terapeutici personalizzati e trial clinici
• utilizzo di digital twin e sistemi copilota per ottimizzare ricerca e sviluppo farmaceutica, simulazioni molecolari e studio di reti biologiche complesse[1]

Il risultato è un primo spostamento dell’IA da strumento sperimentale di ricerca a leva infrastrutturale per l’efficienza dei sistemi sanitari.

Città intelligenti e PA: sensori, dati e manutenzione predittiva

Nel perimetro delle smart city, l’IA viene sempre più incorporata in infrastrutture critiche:[1]

• gestione intelligente dell’illuminazione pubblica con sensori e modelli predittivi per consumo e guasti
• pianificazione predittiva della manutenzione del verde urbano e delle infrastrutture
• ottimizzazione della gestione rifiuti e monitoraggio di aree naturali estese per prevenzione e risposta rapida alle emergenze[1]

L’IA diventa qui un motore di efficienza operativa, con benefici diretti su costi, sostenibilità e qualità del servizio.

Finanza, acquisti e supply chain: l’algoritmo entra nei margini

Sul fronte dei processi core di impresa, l’IA viene impiegata per:

• ottimizzare il rischio creditizio e la solvibilità dei clienti con modelli avanzati di scoring[1]
• prevedere la domanda di materie prime e reagire in tempo reale a fluttuazioni di prezzo e offerte di mercato[1]
• automatizzare la gestione degli acquisti, riducendo errori, tempi di ciclo e costi operativi

Sono use case meno visibili al grande pubblico, ma con impatto diretto su cash flow, margini e resilienza.

Logistica: il 2025 come «anno zero» dell’IA applicata

Nel mondo della logistica, osservatori di settore parlano del 2025 come dell’“anno zero dell’IA”: l’adozione di tecnologie di intelligenza artificiale sta trasformando pianificazione, tracking e gestione delle flotte.[6]

Secondo dati recenti, l’uso dell’IA da parte delle imprese italiane è raddoppiato, ma permane un forte divario tra grandi e piccole aziende, che rischia di tradursi in un gap strutturale di competitività nella supply chain.[6][2]

Lato oscuro della medaglia: adozione frammentata e uso «non strutturato»

Dietro ai numeri positivi, Istat fotografa anche elementi di fragilità nell’adozione:[2]

• cresce la quota di imprese che dichiara di usare l’IA senza saper indicare un ambito aziendale specifico: dal 15,5% del 2024 al 33,4% nel 2025[2]
• il fenomeno riguarda soprattutto imprese di piccola dimensione, dove l’adozione è spesso sperimentale, affidata a singoli reparti o figure interne e non integrata nei processi organizzatvi[2]

In altre parole, una parte non trascurabile del tessuto produttivo si trova in una fase di “IA di superficie”: strumenti usati in modo opportunistico (per generare testi, slide, immagini, piccole automazioni) ma senza una vera strategia di trasformazione dei processi.

Gli ostacoli: competenze, norma, dati e costi

Tra le imprese che ancora non utilizzano l’IA, cresce però l’interesse potenziale: l’11,5% ha preso in considerazione l’adozione, più del doppio rispetto al 2023.[2]

Gli ostacoli principali individuati sono:[2]

• mancanza di competenze interne per selezionare, integrare e governare soluzioni di IA
• incertezza normativa, soprattutto in relazione all’AI Act europeo e alla sua interazione con GDPR, Digital Services Act e altre normative[1][2]
• scarsa disponibilità di dati adeguati (qualità, governance, accesso) per alimentare modelli efficaci
• preoccupazioni legate a privacy, sicurezza e costi di implementazione[2]

La fotografia complessiva è quella di un ecosistema in transizione incompiuta: l’IA avanza rapidamente, ma il suo impatto resta disomogeneo tra settori, territori e classi dimensionali d’impresa.[2][7]

Nuovo quadro regolatorio: l’AI Act come game changer per le imprese

L’accelerazione dell’adozione si inserisce in un contesto normativo europeo in forte consolidamento. L’AI Act diventa l’asse portante di una governance dell’innovazione che interagisce con GDPR, Digital Services Act e altri strumenti chiave.[1]

Classificazione per rischio e ruolo del «deployer»

Il regolamento adotta una logica di classificazione dei sistemi di IA in base al rischio, con obblighi crescenti al crescere della criticità dell’ambito d’uso.[1]

Un punto centrale per le imprese è la figura del deployer:

• è l’azienda che utilizza un sistema di IA ad alto rischio nel proprio processo
• ha responsabilità specifiche su valutazione dei rischi, formazione del personale, trasparenza e sorveglianza continua del sistema[1]

Per le organizzazioni che integrano IA in processi core (es. scoring creditizio, selezione del personale, sanità, infrastrutture critiche) ciò implica la necessità di costruire framework interni di governance, con chiara attribuzione di ruoli, processi di audit, gestione del ciclo di vita dei modelli.

Impatto sul Business

Dalla sperimentazione alla leva di competitività

La crescita dal 5% delle imprese nel 2023 al 16,4% nel 2025 indica che l’IA sta passando da progetto pilota a asset strategico in molte realtà.[2]

Gli impatti più evidenti riguardano:

• efficienza operativa: automazione di attività ripetitive, riduzione di errori, accorciamento dei tempi di ciclo (back-office, documentazione, customer service)[1][2]
• qualità delle decisioni: grazie ad analisi predittiva, modelli di pricing dinamico, ottimizzazione di rischio e supply chain[1]
• personalizzazione dell’offerta: raccomandazioni, segmentazione avanzata, contenuti dinamici per marketing e vendite

Le imprese che hanno iniziato prima a investire in dati, infrastrutture cloud e competenze analitiche stanno ora capitalizzando su vantaggi cumulativi difficili da recuperare per i late adopter.

Marketing e customer experience: l’algoritmo come nuovo “motore creativo”

Sebbene i dati Istat non entrino nel dettaglio delle singole funzioni, l’osservazione dei use case italiani e internazionali indica che il digital marketing è tra i primi ambiti a beneficiare dell’IA:[1][8]

• generazione assistita di contenuti (testi, annunci, varianti di creatività)
• ottimizzazione automatizzata di campagne ADV su più canali
• scoring predittivo di lead, churn e propensity-to-buy
• segmentazione fine basata su comportamenti e segnali deboli

Parallelamente, la proliferazione di contenuti generati da IA ha creato un overload informativo: secondo una recente analisi, nel 2025 i contenuti scadenti prodotti da IA sono diventati di massa, portando piattaforme e motori di ricerca a sviluppare filtri e sistemi di ranking più sofisticati.[8]

Per brand e agenzie questo significa che l’IA non è solo strumento di produzione, ma anche bersaglio di nuove regole di qualità e rilevanza: chi si limita a «pompare volume» rischia di essere penalizzato dagli algoritmi di discovery.[8]

PMI: rischio divario strutturale

La forte presenza di utilizzi «non strutturati» tra le imprese di piccola dimensione evidenzia un rischio di polarizzazione:[2]

• da un lato, grandi aziende e gruppi medio-grandi che integrano IA in modo profondo, con team dedicati, governance chiara e scalabilità
• dall’altro, una vasta platea di PMI che sperimenta tool generici senza inserirli in una strategia di trasformazione

Se questo divario non viene colmato, l’IA rischia di diventare un moltiplicatore di disuguaglianze competitive, anziché un’opportunità diffusa.[2][6]

Talenti, organizzazione e lavoro

La crescita dell’adozione porta con sé un impatto diretto su ruoli e competenze:

• emergono figure come AI product owner, data steward, prompt specialist, AI compliance officer
• cresce la domanda di profili ibridi, capaci di unire competenze di dominio (es. operations, marketing, finanza) con alfabetizzazione dati e familiarità con i modelli
• il lavoro quotidiano viene ridisegnato da copilot e assistenti intelligenti che affiancano knowledge worker e operatori

In parallelo, la percezione sociale dell’IA resta ambivalente: sondaggi internazionali indicano che oltre la metà dei lavoratori teme che il proprio lavoro possa essere sostituito da una macchina nei prossimi anni, a conferma di un clima in cui adozione e ansia da sostituzione convivono.[3]

Strategie per un’adozione «matura» di IA in azienda

Dai dati e dai casi d’uso emergono alcune linee guida implicite per passare da sperimentazioni tattiche a strategie di lungo periodo.

1. Mettere i dati al centro

Senza dati di qualità, governati e accessibili, l’IA resta un esercizio da laboratorio. Le aziende più avanzate stanno:[1]

• consolidando data platform unificate
• definendo ruoli chiari di data ownership
• investendo in data quality, lineage e sicurezza

2. Collegare i casi d’uso ai KPI di business

I progetti vincenti partono da obiettivi economici chiari (riduzione costi, aumento ricavi, miglioramento NPS, riduzione tempi) e misurano in modo strutturato il contributo dell’IA, evitando il rischio del «pilota permanente».

3. Gestire la compliance come abilitatore, non solo vincolo

Il nuovo quadro normativo europeo spinge le imprese a ragionare di AI governance sin dalla fase di design:[1]

• audit sui dataset
• tracciabilità delle decisioni automatizzate
• registri dei sistemi IA ad alto rischio
• processi di valutazione d’impatto (in parallelo a quelli privacy)[1]

Le organizzazioni che integrano questi elementi nei propri processi di procurement e sviluppo saranno avvantaggiate quando i requisiti dell’AI Act diventeranno pienamente operativi.

4. Investire in competenze diffuse, non solo in «centri di eccellenza»

La mancanza di skill è oggi una delle barriere principali.[2] I casi più maturi mostrano che l’IA diventa efficace quando non è confinata a un team specialistico, ma è compresa e usata consapevolmente da manager, creativi, tecnici, operatori.

Questo richiede programmi di formazione continua, politiche chiare di uso interno dell’IA generativa e strumenti di supporto che rendano l’adozione sicura e tracciabile.

Uno scenario in rapido consolidamento

Il 2025 segna per l’Italia il passaggio da un’adozione di IA elitaria a una fase di diffusione accelerata ma ancora diseguale. L’aumento della penetrazione, la crescita della complessità dei progetti e il nuovo quadro regolatorio europeo indicano che l’IA non è più un’opzione marginale, ma un tema di governance strategica per imprese e istituzioni.[1][2]

La traiettoria dei prossimi anni dipenderà dalla capacità del sistema Paese – aziende, filiere, istituzioni, formazione – di trasformare questa corsa all’adozione in vantaggio competitivo strutturale, e non in un’ennesima ondata tecnologica a macchia di leopardo.