La pressione a investire nell’intelligenza artificiale in un contesto in cui i budget IT crescono a ritmi limitati sta portando negli Stati Uniti diversi CIO a reperire risorse economiche per l’AI tagliando o rinviando altre iniziative tecnologiche. Se, questo, da un lato, induce a una positiva razionalizzazione del parco delle risorse IT, dall’altro rischia di creare squilibri e debolezze – come nel caso di chi allenta le maglie della cybersecurity pur di soddisfare le richieste di CdA e CEO a implementare soluzioni AI innovative (Gen AI e Agenti) come priorità strategica.
Non è così in Italia, stando ai nostri direttori IT. Forse anche per via della cautela nell’implementazione delle soluzioni AI di frontiera, spesso ancora alle fasi del POC, gli investimenti possono essere contenuti o comunque trovare posto nei normali incrementi del budget IT.
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Budget IT e AI in Italia: POC e costi sotto controllo
Per esempio, in QubicaAMF (prodotti per il bowling) il budget tecnologico è cresciuto tra l’8 e il 15% anno su anno negli ultimi anni e riesce a dare conto anche delle nuove voci legate all’AI: progetti, attività di consulenza e supporto, avvio di nuovi processi e formazione delle persone, nonché costi di running (ovvero l’acquisto dei token).
«Questi ultimi sono la voce più difficile da prevedere», evidenzia la IT Director Sonia Belli, «e, se non governati, rischiano di uscire dal controllo e gravare sul bilancio. Più l’AI porta vantaggi, più se ne aumenta l’utilizzo, più si spende in token per il consumo».
Belli sottolinea anche che, per ora, QubicaAMF non taglia nessuna voce di spesa per aggiungere soluzioni AI, anche perché l’azienda è in una fase di POC, e questi rientrano nel budget previsto.
«Questo modo di procedere ci permetterà di calcolare il budget 2027 in maniera adeguata», sottolinea Belli. «Sicuramente ci saranno grossi investimenti o voci di costo da prevedere per intraprendere una strada solida. Ma grazie ai POC riusciamo a stimare l’ammontare degli investimenti per le successive fasi di sviluppo e i consumi annuali».
ACI: dalla sperimentazione alla roadmap AI
L’AI, ovviamente, non rappresenta una novità assoluta.
Come racconta Vincenzo Pensa, Direttore dei sistemi informativi e dell’innovazione di ACI-Automobile Club d’Italia, da anni ACI ha sviluppato e messo in produzione progetti basati su tecnologie di intelligenza artificiale, sia a supporto dei servizi per soci e cittadini, sia per ottimizzare processi interni.
«Il tema era già parte del nostro quotidiano ben prima che diventasse il centro dell’attenzione generale», dichiara Pensa. «Ma il vero cambio di passo ha riguardato l’approccio strategico».
ACI ha, infatti, definito una roadmap che pone l’AI al centro di un percorso strutturato di innovazione e trasformazione, che coinvolge l’intera organizzazione, processi, persone, cultura, modelli di servizio. Non si tratta quindi solo di nuovi strumenti tecnologici, ma di un cambiamento più profondo nel modo in cui l’azienda opera e si proietta nel futuro.
Sul fronte degli investimenti, per ora si resta su livelli contenuti. «La priorità in questa fase è lavorare bene sul “come”, sul “quando” e soprattutto sul “chi”: chi deve guidare il cambiamento, chi deve essere coinvolto e con quali competenze. Prima di accelerare la spesa, vogliamo essere sicuri di avere le basi giuste. Il tutto senza dimenticare il quadro regolatorio e, se vogliamo, la componente etica, quella che travalica il luogo comune e diventa impegno civile», afferma Pensa.
Regione Toscana: fondi, NIS2 e nuovi servizi
Il quadro descritto da Pensa è coerente con l’esperienza di Gianluca Vannuccini, Direttore della Direzione Sistemi Informativi, Infrastrutture Tecnologiche e Innovazione e Responsabile Transizione Digitale di Regione Toscana.
«Il budget IT nelle PA negli ultimi anni ha subito un incremento anomalo derivante dalla combinazione fra PNRR e fondi strutturali e, essendo entrambi i fronti di finanziamento conclusi, nelle more della nuova programmazione si prevede un periodo di criticità non banale», osserva Vannuccini. «Il tutto cade nel periodo di maggior impegno nell’ambito della direttiva NIS2 per la cybersicurezza. La priorità è quindi, in primis, il mantenimento e presidio in sicurezza dei livelli di servizio esistenti, e lo sviluppo dei nuovi servizi ritenuti indispensabili o delle misure di potenziamento obbligatorie e ritenute improrogabili».
Gli investimenti in intelligenza artificiale vanno inquadrati in questo contesto. Ovviamente la Regione già investiva in questo settore, con progetti in corso per piattaforme big data, modellazione 3D e algoritmi di machine learning.
Per quel che riguarda la GenAI e gli agenti AI, si sono avviati i primi investimenti, mirati soprattutto a specifici casi d’uso applicativi e per servizi a utenza interna ed esterna, e a dotazioni per gli end user, comunque non ancora sufficienti per presidiare la trasformazione dei processi prevista. Inoltre, pur nel corso delle continue riallocazioni di budget che vengono svolte per ottimizzare i sistemi esistenti e poter produrre e fornire sempre nuovi servizi, e sempre più sicuri, «non ci sono al momento previsioni di tagli per sostituire tali investimenti in AI».
Al tempo stesso, la Regione sta svolgendo numerose attività di incremento di competenze, ma soprattutto di consapevolezza, nelle colleghe e colleghi dell’Ente relativamente alle nuove tecnologie con la AI. Si tratta, spiega Vannuccini, di «percorsi di coinvolgimento di gruppi di “pionieri” su sistemi di Gen AI da end use». L’ente ha, inoltre, fornito guide sintetiche, individuato casi d’uso e approvato linee guida di adozione. Nel 2025 sono stati anche assunti degli esperti in ambito data analytics e AI, nell’ambito del piano occupazionale previsto.
Budget AI nelle imprese italiane
Quello descritto dai CIO interpellati sembra il quadro prevalente in Italia: l’AI non giustifica tagli alla trasformazione digitale e alla cybersicurezza e, comunque, non attrae, per ora, investimenti ingenti se non in alcune, grandi, imprese.
Nel 2026 il budget ICT delle imprese italiane, secondo la ricerca degli Osservatori Startup Thinking e Digital Transformation Academy del Politecnico di Milano, crescerà dell’1,8% rispetto al 2025, in linea con il trend degli ultimi dieci anni. Per il terzo anno consecutivo, un importante contributo alla crescita degli investimenti digitali viene dalle piccole (+3,3%) e dalle medie imprese italiane (+5,2%), spinte dalle azioni del PNRR.
La diffusione dell’intelligenza artificiale sta creando grande entusiasmo, ma questo non coincide ancora con adeguata capacità economica per gli investimenti in ICT: il 44% delle imprese afferma che le risorse economiche sono scarse.
Cybersecurity, GenAI e divario tra grandi imprese e PMI
Inoltre, tra le grandi aziende, al primo posto nelle priorità di investimento in digitale si conferma la cybersecurity (indicata dal 65%), anche se al secondo posto sale l’AI (57%), che con le sue declinazioni di Generative AI e Agentic AI è sempre più di interesse in tutti i settori. Seguono poi Big Data Management – Business Intelligence (49%) e Cloud migration e governance (35%). Tra le PMI, invece, le principali aree di investimento sono sicurezza informatica (45%), Industria 4.0 (37%), Cloud (32%) e ERP (30%).
In merito al solo mercato dell’AI, l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano stima che il valore sia di circa 1,8 miliardi di euro nel 2025, in crescita del +50% rispetto al 2024. Il 46% del mercato è generato da soluzioni di Generative AI o progetti ibridi, mentre il restante 54% è legato prevalentemente a iniziative di Machine Learning.
Nel 2025 il 71% delle grandi imprese italiane ha avviato almeno un progetto di AI, contro appena l’8% delle piccole e medie imprese. Parallelamente cresce l’adozione di soluzioni pronte all’uso: l’84% delle grandi aziende ha acquistato licenze di GenAI, con un aumento del 31% in un solo anno. Il fenomeno interessa anche le PMI, seppur con intensità minore: il 9% ricorre a soluzioni a pagamento e un ulteriore 9% utilizza strumenti gratuiti.
Budget dati e acquisti fuori dall’IT
«Le grandi e grandissime imprese, che sono oggi quelle che investono in modo più consistente nell’AI, dispongono spesso di budget dedicati che non provengono esclusivamente dall’IT, ma anche dall’area Innovazione e, più in generale, dal budget Dati», spiega Irene Di Deo, ricercatrice dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano. «Secondo i dati dell’Osservatorio Artificial Intelligence, il 71% di queste aziende ha avviato almeno un progetto di AI e l’84% ha acquistato licenze, contro appena l’8% e il 15% rispettivamente tra piccole e medie imprese. Anche i dati dell’Osservatorio Data & Decision Intelligence confermano questa evoluzione. Già nel 2024, infatti, solo nel 37% dei casi il responsabile dell’area dati coincideva con il CIO: un segnale chiaro del fatto che la gestione di dati e analytics sta diventando sempre più diffusa e trasversale. È una dinamica che sta accelerando, anche grazie alla progressiva democratizzazione degli strumenti, e che porta una pluralità di responsabili decisionali ad avere autonomia nell’acquisto di soluzioni, comprese quelle verticali di processo che integrano funzionalità di AI».
Investire in AI senza tagliare l’IT: il confronto con gli USA
Negli USA, una prime voci di spesa a subire tagli è l’infrastruttura tecnologica. Molte aziende stanno rinviando aggiornamenti hardware, ampliamenti della capacità elaborativa, miglioramenti delle reti e altri interventi infrastrutturali che, pur essendo importanti, non generano benefici immediatamente percepibili dal business. La conseguenza è che i sistemi operano più vicini ai propri limiti di capacità, ma i fondi liberati permettono di investire in modelli AI, piattaforme di machine learning e servizi basati su API.
Oltre all’infrastruttura, vengono spesso rinviati o ridimensionati progetti di trasformazione digitale, programmi di modernizzazione applicativa e attività di riduzione del debito tecnico, a vantaggio di iniziative AI che promettono risultati tangibili nel breve periodo, come l’automazione di processi o il miglioramento della produttività.
Un’altra strategia molto diffusa consiste nel ridurre il numero di strumenti software utilizzati all’interno dell’azienda. I CIO stanno eliminando applicazioni legacy, consolidando piattaforme che svolgono funzioni simili e negoziando condizioni economiche più favorevoli con i fornitori.
Se la razionalizzazione è una buona idea, il taglio alla trasformazione digitale non sembra affatto esserlo e i CIO italiani appaiono molto più saggi. Forse meno propensi al rischio, ma più lungimiranti.
«Oggi non ci sembra emerga ancora un impatto diretto degli investimenti in AI sulla riduzione di altre voci dell’IT, ma è comunque assolutamente corretto mantenere alta l’attenzione sul tema», commenta Di Deo. «Le aziende più grandi ne sono consapevoli: la cybersecurity, ad esempio, è balzata ai primissimi posti tra le priorità di investimento degli ultimi anni, anche in risposta ad attacchi sempre più sofisticati e a contesti geopolitici sempre più complessi. Nelle aziende di medie dimensioni, l’attenzione verso l’AI sta producendo anche un effetto positivo: sta contribuendo ad attivare investimenti nell’ambito del data management, che rappresenta una delle fondamenta essenziali per uno sviluppo solido ed efficace dell’intelligenza artificiale. In complesso, l’approccio corretto è quello di costruire l’adozione dell’AI su fondamenta solide, accompagnandola con un attento presidio delle modalità di utilizzo delle soluzioni e con una governance adeguata, anche per evitare lock-in e aumento incontrollato dei costi».
Strategia AI e costi: il nodo del budget 2027
D’altro canto, è vero che l’innovazione ha bisogno di budget adeguati e il desiderio dei CIO sarebbe quello di avere più soldi, non dover risparmiare in ogni modo possibile. Ma gli ostacoli sono numerosi: non solo fattori come la propensione dell’azienda alla spesa IT e il quadro macroeconomico, ma anche i costi dei prodotti IT che, in alcuni casi, sono fortemente aumentati e minano la capacità delle aziende di investire.
Belli sottolinea, ad esempio, gli aumenti dei prezzi delle licenze di alcuni fornitori esteri – come il noto caso Broadcom-Vmware. Notizia recente è poi quella secondo cui Microsoft vorrebbe modificare il modello economico di Copilot perché gli utenti più intensivi (“power users”) generano costi di calcolo molto elevati. L’intenzione sarebbe di passare a una tariffa basata sull’utilizzo effettivo tramite i cosiddetti Copilot Credits, anziché con una semplice licenza mensile per utente – altro aspetto già messo in evidenza da Belli con la questione dei token.
Tuttavia per la manager la vera differenza lo fa avere un piano maturo sull’implementazione dell’AI.
«Lo show stopper principale per me è non avere una strategia complessiva relativa all’AI. Procedere per POC non è sufficiente. Va definito l’obiettivo e questo va condiviso con tutta l’organizzazione per un corretto onboarding e utilizzo in azienda. Occorre individuare i processi principali su cui ricavare il maggiore beneficio e ritorno e quindi allocare specifiche risorse (persone e investimenti) da dedicare alla strategia».
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