Il 16,4% delle imprese italiane con oltre 10 addetti utilizza almeno una tecnologia di AI. Sono i dati Istat del 2025, contro l’8,2% del 2024 e il 5% del 2023. Che mostrano anche come il divario dimensionale sia notevole: la penetrazione di tecnologie di AI riguarda il 53,1% delle grandi imprese e il 15,7% delle pmi. Mentre gli ambiti d’uso più frequenti sono marketing e vendite (33,1% delle imprese che usano l’AI), processi amministrativi (25,7%), ricerca e sviluppo (20%). Purtroppo, nel confronto con i dati di Eurostat, con il suo 16,4% l’Italia risulta indietro: la Germania è al 26%, la Spagna al 20,2%, la Francia al 18,1%. Da queste prime statistiche si può partire per valutare l’attuale livello di integrazione della AI nelle imprese italiane e prospettare le reali opportunità di sviluppo nel breve periodo. Serve però una premessa: i dati sull’adozione di AI da parte del sistema produttivo nazionale non sono, al momento, omogenei. Da un punto di vista quantitativo variano i perimetri considerati; da quello qualitativo, il valore aggiunto generato dall’utilizzo di un determinato sistema di AI può essere molto variabile. Bankitalia, per esempio, si basa sulle imprese con almeno 20 addetti, dove la quota che usa strumenti di AI è raddoppiata nel 2025 al 27%, ed è salita al 32% a inizio 2026. Ma non sappiamo neanche in questo caso di quale tipo di utilizzo si parla.
«Nel confronto con Francia e Germania – ci dice il direttore generale di Ucimu (l’associazione dei produttori di macchine utensili), Davide Della Bella ci sono grosse differenze di perimetro. In Francia, per esempio, pesa enormemente la pubblica amministrazione. Mentre con la Germania il confronto è diverso perché le grandi imprese sono molto più numerose». Dal lato qualitativo, invece, cambia molto il peso specifico. Dal lato qualitativo, ancora Della Bella, «nel nostro settore l’implementazione di AI è maggiore che in altri. Ma dipende dall’uso: un conto è scrivere email, un altro è spingere i ricavi dell’impresa, e questo non è ancora misurato. Più del 60% ha avviato progetti di AI, ma non se ne conosce lo spessore». Per quanto riguarda gli investimenti, secondo l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano esiste una ricerca del febbraio 2026 che quantifica in 1,8 miliardi il mercato italiano dell’AI, con un ritmo di crescita del 50% annuo che si ripete dal 2023. Dentro a questa cifra, la PA pesa il 19% del mercato e le PMI il 18%. Il 71% delle grandi imprese ha almeno un progetto di AI (era il 59% nel 2024).
Il punto è capire quale sia la strada per vincere la sfida di alzare l’asticella e portare l’AI dentro al sistema produttivo.
A livello generale è stato il presidente di Confindustria, Emanuele Orsini, a indicare nella formazione il punto più critico. «Il problema non è soltanto tecnologico finanziario, ma è culturale e formativo», ripete Orsini riferendosi al fatto – dato di fonte Istat – che quasi il 60% delle aziende che non ha investito in AI indica come ostacolo principale la mancanza di competenze interne. A livello tecnologico, invece, la strada che più si adatta alla nostra rincorsa è quella della Physical AI, che supera la separazione tra Data Center e macchina, portando i dati “fisicamente” dento a quest’ultima. In questa chiave il modello più concreto è quello proposto da forgia, il progetto di Assolombarda per portare l’intelligenza artificiale nelle imprese manifatturiere, e soprattutto nelle Pmi che, come noto, rappresentano lo scheletro e la peculiarità della manifattura italiana in Europa. Il punto centrale è la condivisione dei dati industriali tra aziende. Anche concorrenti. Anche straniere (nella Ue). Il progetto forgia si presenta come un ecosistema digitale condiviso, sicuro e interoperabile.
Serve a valorizzare i dati industriali e a sviluppare applicazioni verticali, garantendo la sovranità del dato e la tutela della proprietà intellettuale. Obiettivo è l’aumento della produttività delle Pmi: una crescita del 10% sul quadrilatero (Milano-Monza-Lodi-Pavia, l’area che da sola vale il 13,3% del Pil nazionale) vale 2,4 miliardi di valore aggiunto cioè 0,8% del Pil. A valle, inoltre, si conquista un vantaggio competitivo che il presidente di Assolombarda, Alvise Biffi, prefigura come la base per la nascita di una nuova Silicon Valley, ma questa volta in Lombardia, Italia. «Siamo il secondo Paese manifatturiero d’Europa – dice Biffi - conosciamo i processi industriali, qui da noi l’AI incontra l’ecosistema più avanzato d’Europa: possiamo diventare la fabbrica dell’AI».
Il vantaggio competitivo sta proprio nei dati e nella capacità delle macchine di elaborarli. Se la battaglia delle infrastrutture di AI è ormai vinta dai colossi come Usa e Cina, su quella dei dati l’Europa è avanti. «Nelle macchine utensili – dice ancora Della Bella - la tecnologia europea è stata ormai raggiunta da quella asiatica, i prodotti sono simili. A differenziarli è la storia applicativa. L’Europa ha un parco macchine installato enorme, e il dato è il suo nuovo petrolio.
Una storia manifatturiera così importante ci dà un vantaggio competitivo anche sugli Stati Uniti. In giro ci sono molte macchine dotate di sensori, che possono raccogliere una miriade di informazioni da fornire alla AI. Il parco macchine asiatico non ha storia; quello europeo invece sì». Ma per vincere la sfida, per sfruttare questo patrimonio, per essere competitivi, l’aggregazione va pensata in ottica europea. «Finora abbiamo giocato in difesa - conclude Della Bella - per esempio con i dazi. Se invece si vuole giocare in attacco, non si può andare in ordine sparso».
E l’Italia, per il suo ruolo nel manifatturiero e per la ritrovata stabilità politica, riconosciuta a livello europeo, può giocare un ruolo di leadership.