Un’innovazione “pragmatica“, essenziale e orientata ai risultati, sta sostituendo le logiche più esplorative che hanno caratterizzato la stagione precedente della trasformazione digitale. Lo evidenziano i dati e le testimonianze emerse durante il convegno Digital & Open Innovation 2026: cosa serve a imprese e startup per un cambio di passo, organizzato dagli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano il 2 dicembre 2025, dove imprese di diversi settori hanno discusso priorità, investimenti e modelli di innovazione.
La fotografia che ne deriva è quella di un sistema che continua a investire nel digitale, ma con scelte selettive e attente, ancorate alla continuità operativa e alla capacità di generare valore nel breve periodo.
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Un’innovazione che cresce poco ma cambia forma
Le analisi presentate da Mariano Corso, Responsabile Scientifico dell’Osservatorio Digital Transformation Academy, mostrano come la spesa digitale delle imprese italiane mantenga un trend positivo: il 46% delle aziende prevede un aumento degli investimenti e solo il 6% dichiara l’intenzione di ridurli.
La crescita media, pari all’1,8%, sembra però meno significativa quando rapportata ai livelli di inflazione, che si collocano tra l’1,8% e il 2,1%. Corso osserva che, in termini reali, si tratta quindi di un incremento contenuto, che riflette un momento caratterizzato da grande fluidità e da una percezione diffusa di incertezza.
La definizione di scenario come «una situazione di montagne russe» sintetizza la difficoltà delle imprese nel pianificare scelte strutturali di lungo periodo, pur continuando a considerare il digitale una leva irreversibile di competitività.
Se si osservano le diverse classi dimensionali, le medie imprese risultano le più dinamiche, con una crescita del 5,2%, mentre le grandissime organizzazioni registrano un +1,5%, valore che continua a essere positivo ma che riflette una maggiore prudenza. Il rapporto tra budget IT e fatturato si stabilizza attorno al 2,7%, segnalando un consolidamento più che un’espansione.
A questo si aggiunge un elemento di rilievo: la quota di spesa digitale non gestita direttamente dalla Direzione Sistemi Informativi, tradizionalmente consistente nel panorama italiano, risulta in contrazione. Tale calo suggerisce un progressivo movimento di ricentralizzazione, interpretato come risposta a una fase in cui le organizzazioni preferiscono rafforzare il governo dei processi digitali e garantirne la coerenza strategica.
Cybersecurity, AI e processi core: le nuove priorità
La mappa degli investimenti conferma la natura di questa innovazione pragmatica, orientata a risolvere rischi e inefficienze operative. Nelle grandi imprese la priorità assoluta è la cybersecurity, che assorbe la quota più consistente dei budget digitali. Corso la definisce una spesa «difensiva» ma inevitabile: è infatti trainata dall’aumento delle minacce informatiche e dalla necessità di compliance normativa. Subito dietro compaiono Intelligenza Artificiale, Big Data e Cloud, tutte aree in crescita.
L’AI si distingue per un ruolo sempre più bifronte: oltre a essere output dei processi innovativi, diventa tecnologia abilitante per accelerare attività interne. Il 34% delle grandi imprese afferma di usarla come strumento per rendere più efficaci i processi di innovazione, segnando un cambiamento significativo rispetto al passato.
Nelle PMI, accanto alla cybersecurity, emergono segnali diversi: cresce l’adozione di soluzioni legate all’Industry 4.0, un ambito che si connette con la natura manifatturiera di molti distretti italiani, mentre l’AI procede in modo più cauto. Cloud, ERP e connettività rimangono pilastri indispensabili per sostenere la modernizzazione dei processi.
Dalla sperimentazione alla continuità: il nuovo equilibrio dell’innovazione
La ridefinizione delle priorità non riguarda solo le tecnologie, ma anche i modelli organizzativi. Alla domanda sulle principali sfide nella gestione dell’innovazione nel 2025, le imprese di grandi dimensioni indicano come elemento principale il rispetto del budget, seguito dal coordinamento con il business as usual e dall’ingaggio delle persone. In prospettiva futura, proprio il coordinamento col business diventa il primo fattore critico, mentre cresce la richiesta di misurare meglio la performance dell’innovazione.
Corso definisce questa trasformazione un passaggio verso un’innovazione «essenziale» e «non fredda», caratterizzata dalla volontà di investire solo su ciò che è necessario. Il rischio è ridurre eccessivamente gli spazi di sperimentazione, ma la tendenza è chiara: le imprese cercano equilibrio tra controllo, utilità immediata e sostenibilità economica.
L’innovazione pragmatica in 4 use case
Le esperienze portate da quattro aziende durante la tavola rotonda mostrano come questa logica si traduca in approcci differenti ma accomunati da scelte operative e concrete.
Open Fiber: dall’innovazione tecnologica all’innovazione di mercato
Silvia Celani, responsabile innovazione in Open Fiber, sottolinea come l’azienda stia spostando l’attenzione da un’innovazione puramente tecnologica a un’innovazione di mercato, più integrata con le esigenze del business. Celani afferma: «L’innovazione deve essere una gamba del business aziendale» e richiama il valore delle partnership con pubbliche amministrazioni, PMI e municipalità per sviluppare servizi a valore aggiunto. Open Fiber utilizza anche strumenti di finanza agevolata per sostenere sperimentazioni, come nel caso dei progetti universitari dedicati al Cloud Computing. L’infrastruttura in fibra rimane un abilitatore strategico, ma il passo in avanti riguarda la capacità di trasformarla in leva di sviluppo territoriale.
FPZ: conoscenza, prodotto e filiera come patrimonio competitivo
Alessandro Di Pasquali, Chief Technical Officer di FPZ, descrive un modello in cui l’innovazione si intreccia con il miglioramento continuo del prodotto. L’azienda destina circa il 10% del fatturato alla ricerca e sviluppo, una scelta significativa per una PMI. Di Pasquali evidenzia l’importanza della gestione strutturata della conoscenza, che consente di capitalizzare cinquant’anni di esperienza industriale. Collaborazioni con università e startup, digitalizzazione della fabbrica e attenzione alla personalizzazione del prodotto permettono a FPZ di competere in un settore dove la differenziazione è spesso complessa.
Enercom: AI come strumento di efficienza e sostenibilità
Paolo Magni, Innovation & ESG Manager del Gruppo Enercom, conferma molti dei trend delineati da Corso. La trasformazione dell’ERP, la cybersecurity e l’AI sono le priorità del gruppo. Magni racconta di aver sviluppato un assistente ESG basato sull’AI generativa, progettato per rispondere alle domande interne sulla sostenibilità e per diffondere la knowledge base aziendale: «Ho istruito l’assistente perché facesse le mie veci 24 ore su 24», spiega. L’esempio mostra come l’AI possa contribuire a rendere più accessibili informazioni complesse, trasformandosi in uno strumento operativo che alleggerisce i processi interni.
Svicom: dalla metodologia Lean alla Generative AI come co-thinker
Paolo Perego, Chief Technology Officer di Svicom, racconta un percorso di forte discontinuità nel 2025, anno in cui l’azienda ha quasi raddoppiato il budget di innovazione. L’introduzione della metodologia Lean ha permesso di ripensare processi interni e linee di business. Perego insiste sulla necessità di distinguere tra tecnologie utilizzate per l’efficienza corporate e innovazione per il business. L’obiettivo è evitare che la Generative AI diventi solo un supporto operativo, promuovendola invece come co-thinker, capace di contribuire alla qualità delle decisioni. Tra i progetti in sviluppo figura un sistema di agenti AI basati su immagini e video per la gestione degli asset immobiliari.
Un percorso di maturazione verso il 2026
Le testimonianze raccolte delineano un’evoluzione condivisa: l’innovazione pragmatica non è una rinuncia alla trasformazione, ma una sua ricollocazione in un quadro più maturo. La centralità del business, la priorità assegnata alla misurazione della performance e il ruolo crescente della cybersecurity segnano un passaggio verso un approccio più strutturato. Parallelamente, l’AI emerge come tecnologia destinata a permeare i processi interni, combinando efficienza e nuova capacità di interpretazione dei dati.
