AI in Italia, un cantiere all’opera fra attese e dubbi da sanare

Secondo l’ultimo AI Radar di Bcg, oltre tre quarti delle aziende paiono pronte a investire fino a 25 milioni d dollari entro il 2027. Solo il 25% ha individuato, però, elementi di valore misurabili.

Immagine generata con l'AI

L’intelligenza artificiale si sta affermando, anche in Italia, come uno degli strumenti strategici principali per le aziende. Secondo il report “From Potential to Profit: Closing the AI Impact Gap” di Boston Consulting Group (Bcg), il 69% delle imprese italiane considera l’AI tra le tre priorità strategiche per il 2025, rispetto a una media globale del 75%. Tuttavia, nonostante questa centralità, il valore generato è ancora limitato: solo il 25% delle aziende a livello mondiale, e il 41% da noi, riesce a ottenere risultati significativi dalle proprie iniziative legate all’AI.

Gli investimenti in AI stanno crescendo rapidamente. In Italia, l’83% delle aziende prevede di allocare fino a 25 milioni di dollari entro il 2027, il 12% prevede di spendere tra 26 e 50 milioni, mentre il 5% investirà oltre 50 milioni. Questi dati mostrano un forte impegno rispetto al panorama globale, dove un'azienda su tre prevede investimenti superiori a 25 milioni di dollari nello stesso periodo.

Nonostante l’apparente frenesia, per molte aziende italiane (59%) l’AI è ancora vista come una tecnologia promettente piuttosto che come una risorsa in grado di generare valore concreto. Una delle principali criticità è rappresentata dal monitoraggio dei risultati: il 37% delle imprese nazionali non misura alcun Kpi legato all’AI, contro una media globale del 32%.

Più pragmatismo in Italia, ma poca visione strategica

Le aziende leader, sia a livello globale sia in Italia, adottano strategie specifiche per sfruttare appieno le potenzialità dell’AI. Tre approcci emergono come particolarmente efficaci, ovvero l’implementazione nelle attività quotidiane per migliorare la produttività tra il 10% e il 20%, la ristrutturazione delle funzioni critiche per incrementare l’efficienza fino al 50% e, infine, la creazione di nuovi prodotti e servizi per costruire vantaggi competitivi a lungo termine.

In Italia, il 44% degli investimenti in AI è destinato all’implementazione, il 29% alla ristrutturazione e il 27% all’invenzione di nuove soluzioni. Questo approccio, tuttavia, contrasta con quello dei leader globali, che concentrano l’80% delle risorse sulla riorganizzazione delle funzioni chiave e sull’innovazione.

Il rapporto tra AI e forza lavoro è un tema cruciale. Il 62% dei dirigenti italiani prevede di mantenere stabile il numero di dipendenti, favorendo una collaborazione tra esseri umani e macchine. Solo il 3% si aspetta una riduzione dell’organico a causa dell’automazione. Tuttavia, il potenziamento delle competenze rappresenta una sfida: l’83% delle aziende nazionali segnala difficoltà nel reclutare talenti specializzati e nel formare il personale esistente, in linea con il 72% a livello globale. Al momento, solo il 20% delle imprese italiane ha oltre un quarto della forza lavoro formato sull’AI.

Le organizzazioni più performanti seguono il principio “10-20-70”, investendo il 10% degli sforzi sugli algoritmi, il 20% su dati e tecnologia, e il 70% su persone, processi e trasformazione culturale. In questo contesto, l’adozione di AI agent (sistemi autonomi che supportano l’uomo in compiti complessi) sta guadagnando terreno. Il 38% delle aziende italiane prevede di esplorare queste tecnologie entro il 2025.

Rischi e problematiche aperte

Nonostante il potenziale, persistono rischi significativi. Tra questi, i dirigenti italiani individuano come principali, la privacy e sicurezza dei dati (62%), la mancanza di controllo sulle decisioni dell’AI (49%) e le sfide normative e di compliance (41%).

Un ulteriore problema è l’impatto ambientale: il 76% delle aziende italiane non considera l’efficienza energetica tra i criteri di selezione dei fornitori di AI, in linea con il 78% a livello globale. Inoltre, il 76% delle imprese riconosce la necessità di rafforzare le proprie misure di cybersicurezza legate all’AI.