L’intelligenza artificiale non è più un terreno riservato alle grandi organizzazioni o alle imprese con budget IT importanti. Negli ultimi anni, infatti, la diffusione di piattaforme cloud, applicazioni SaaS e strumenti di AI generativa low budget ha reso queste tecnologie più accessibili anche per le realtà di dimensioni contenute.
Eppure, in Italia il ritardo resta evidente. Secondo la ricerca 2025-2026 dell’Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI del Politecnico di Milano, il 76% delle PMI italiane non ha investito né prevede di investire a breve nell’intelligenza artificiale.
Ancora più significativo il dato sulla formazione: solo il 7% ha attivato programmi strutturati dedicati all’AI per i propri collaboratori.
Si tratta di numeri che raccontano un paradosso. Mentre l’intelligenza artificiale trasforma silenziosamente ma definitivamente il modo in cui lavoriamo, produciamo, gestiamo relazioni, molte piccole e medie imprese continuano a percepirla come qualcosa di distante, complesso o non immediatamente rilevante per il proprio business.
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AI per le PMI: perché oggi non è solo una tecnologia per le grandi aziende
Le PMI rappresentano un pilastro dell’economia del Bel Paese. Su circa 240mila aziende censite in Italia, infatti, le realtà piccole e medie pesano per circa il 40% della forza lavoro e oltre il 40% del turnover generato.
La rilevanza di queste realtà non è solo economica, ma anche sociale, perché dalle PMI dipendono occupazione, competenze e valore generato nei territori in cui operano.
Questa dimensione macroeconomica e territoriale rende la loro digitalizzazione un tema strategico non solo per le singole imprese ma per l’intero sistema paese. L’adozione dell’AI per le PMI, quindi, è una leva di competitività che influisce su occupazione, resilienza e capacità di presidio dei mercati locali e globali.
Digitale nelle PMI: cresce la spesa, ma il mercato resta polarizzato
Oggi adottare l’automazione intelligente non significa necessariamente avviare grandi progetti tecnologici o costruire infrastrutture proprietarie. Molte soluzioni sono disponibili as a service e si integrano facilmente con software già presenti in azienda. Questo consente anche alle PMI di iniziare con sperimentazioni circoscritte, a costi sostenibili e con tempi di implementazione rapidi.
L’elemento decisivo non è quindi la dimensione aziendale, ma la capacità di individuare i processi dove l’intelligenza artificiale può generare valore reale.
Dallo studio emerge, tuttavia, un segnale positivo: nel 2025, più di una PMI su due ha aumentato la spesa per la trasformazione digitale rispetto all’anno precedente. Il 24% del campione (379 piccole e medie aziende) investe intensamente in tutte le aree aziendali e un ulteriore 27% lo fa in modo selettivo nelle aree ritenute prioritarie. Le aree più digitalizzate sono amministrazione, finanza e controllo, marketing e vendite, e produzione.
Tuttavia, il quadro complessivo resta profondamente polarizzato. Il 22% ritiene il digitale marginale nel proprio settore, il 9% considera i costi sproporzionati rispetto ai benefici, il 4% non ne comprende i vantaggi e il 14% non investe affatto.
Sul fronte infrastrutturale, il Cloud avanza: il 56% vi ha investito nel triennio 2023-2025, con previsioni che salgono al 91% nel periodo 2026-2028.
Le tecnologie emergenti restano fuori dall’orizzonte
Blockchain, realtà aumentata, realtà virtuale, quantum computing: il 91% delle PMI non ha sostenuto spese né le prevede per queste tecnologie. Un dato che suggerisce come, per la maggior parte delle piccole e medie imprese, l’innovazione digitale si fermi al recupero dei ritardi infrastrutturali, senza ancora una visione strategica su ciò che potrebbe fare la vera differenza competitiva nei prossimi anni.
Ricerca, sviluppo e innovazione: il nodo della propensione al cambiamento
Il ritardo di adozione non riguarda solo le tecnologie digitali, ma un atteggiamento più generale verso l’innovazione. Il 47% delle PMI non ha svolto alcuna attività di ricerca e sviluppo negli ultimi tre anni – né internamente né in outsourcing – e un risicato 15% fa R&D in maniera sistematica. Solamente un terzo delle PMI ha avviato collaborazioni con attori esterni per la ricerca e sviluppo negli ultimi tre anni, mentre il 55% non lo ha fatto né intende farlo.
Startup, piattaforme di open innovation e hub di innovazione rimangono partner rari, con tassi di collaborazione attiva inferiori al 5%. Anche la tutela della proprietà intellettuale è limitata: meno di due imprese su dieci hanno depositato brevetti o registrato marchi.
Quali vantaggi offre l’AI per le PMI
Andando più in profondità sull’adozione dell’intelligenza artificiale, per le PMI, l’AI rappresenta, secondo i dati dello studio, prima di tutto una leva di competitività (citata nell’83% dei casi) abilitando di fatto la capacità di misurarsi sul mercato con realtà di scala e dimensione ben superiori. Apprezzate anche le ricadute positive in termini di efficienza e performance (79%). Per oltre 6 PMI su 10, l’AI rappresenta un supporto fondamentale per lo svolgimento di nuove attività e compiti (64%) e un elemento che assicura maggiori risparmi. Per un’azienda su due, poi, ad essere apprezzato è soprattutto l’incremento della produttività individuale che l’Artificial Intelligence consente di sbloccare.
Principali ostacoli all’adozione dell’IA nelle organizzazioni meno strutturate
A fronte dell’evidenza della progressiva riduzione delle barriere all’ingresso in questo mercato, perché così tante imprese restano ferme?
Gli ostacoli sono spesso avulsi dagli aspetti più prettamente tecnologici.
Il primo riguarda le competenze. Molte PMI non hanno al proprio interno figure in grado di valutare strumenti, selezionare partner o tradurre una possibilità tecnologica in un progetto concreto di business.
La ricerca del Politecnico lo conferma. Il tema non è solo adottare l’intelligenza artificiale, ma essere capaci di usarla bene. Questo significa avere cultura del dato, dati di qualità, processi definiti e una chiara consapevolezza degli obiettivi da raggiungere.
C’è, poi, la questione “scottante” del ritorno dell’investimento. In molte imprese è ancora difficile collegare in modo diretto l’investimento tecnologico a KPI immediatamente misurabili. Per questo spesso l’AI viene percepita come un costo anziché come una leva di competitività.
Infine, pesa il contesto operativo delle PMI. La gestione quotidiana assorbe energie, attenzione e risorse. Tra urgenze produttive, gestione clienti e pressione sui margini, trovare spazio per sperimentare innovazione non è sempre semplice. Ma proprio questa pressione rende l’AI ancora più rilevante.
Come implementare l’AI in una piccola e media impresa: da dove partire
Per una piccola o media impresa il percorso di adozione dell’intelligenza artificiale non richiede una rivoluzione immediata. Più spesso richiede metodo.
Il primo passo è identificare un bisogno concreto. Può essere un processo troppo lento, un’attività manuale che sottrae tempo, una difficoltà nella gestione documentale o un’esigenza legata alla relazione con il cliente. L’AI funziona quando risponde a un problema reale.
Da lì è utile procedere per piccoli passi. Un progetto pilota consente di verificare rapidamente risultati e impatti senza esporsi a investimenti elevati. Una volta misurati i benefici, l’esperienza può essere estesa ad altri reparti o processi.
Fondamentale è anche il tema della formazione. Come sottolinea Claudio Rorato, Direttore dell’Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI, «la vera questione non è quante PMI utilizzino già l’intelligenza artificiale, ma quante siano realmente pronte a farlo in modo efficace. «L’AI non è una scorciatoia. È una tecnologia potente, ma richiede visione, competenze, processi adeguati e cultura del dato. Un’impresa non può passare dalle scuole primarie all’università dalla sera alla mattina, prima deve costruire le condizioni organizzative e culturali per usare bene questi strumenti. Il ritardo più preoccupante non è solo nell’adozione della tecnologia, ma nella capacità di prepararsi al suo impiego».
Prima ancora della tecnologia servono consapevolezza, competenze diffuse e una cultura organizzativa pronta a integrare nuovi strumenti nel lavoro quotidiano.
Formazione sull’AI: il gap di competenze è il vero ostacolo
Se l’adozione tecnologica è bassa, quella delle competenze lo è ancora di più. Solo il 46% delle PMI italiane svolge attività di valutazione delle competenze del proprio personale e solo il 40% redige periodicamente piani formativi – al netto della formazione obbligatoria per legge. Quando i piani esistono, spesso non vengono aggiornati con regolarità.
Sul fronte specifico dell’intelligenza artificiale, il dato è ancora più critico: solo il 7% delle PMI ha avviato programmi strutturati di formazione sull’AI per i propri collaboratori. Un numero che racconta non solo un ritardo tecnologico, ma una vera e propria lacuna culturale, che rischia di rendere inefficaci anche gli investimenti in tecnologia che, faticosamente, verranno fatti.
Le PMI innovative: un modello da replicare
Nel panorama descritto, esistono tuttavia realtà che mostrano come si possa fare diversamente. Le oltre 3.100 PMI innovative censite dal Registro Imprese (aggiornato a febbraio 2026) presentano comportamenti radicalmente diversi rispetto alla media. Il 49% ha introdotto contemporaneamente innovazioni di processo, prodotto e servizio nell’ultimo triennio. Il 42% ha presentato domande di brevetto. L’80% ha assunto personale con dottorato, laurea STEM o diploma ITS. L’84% collabora con università, centri di ricerca e imprese in progetti di R&S.
Cosa distingue chi innova davvero
Il messaggio che emerge è che l’innovazione non è solo questione di tecnologia, ma di metodo e di cultura organizzativa. Investire in competenze, proteggere la conoscenza, aprirsi all’ecosistema esterno, rendere la ricerca e sviluppo una componente stabile e non episodica del modello aziendale e sono questi i fattori che separano le PMI che crescono da quelle che rischiano di rimaner al palo.
