AI in Italia: adozione in crescita, autonomia ancora lontana

L’intelligenza artificiale (AI) è ormai entrata nelle strategie delle imprese italiane, ma non ancora nei loro ingranaggi più profondi.

La spesa cresce, le sperimentazioni si moltiplicano e gli agenti AI cominciano a comparire nei processi aziendali. Il passaggio da una collezione di progetti a un modello operativo realmente autonomo, tuttavia, rimane ancora lontano.

È il paradosso che emerge dall’Enterprise AI Maturity Index 2026 di ServiceNow, realizzato insieme a ThoughtLab.

Nell’ultimo anno la spesa destinata all’intelligenza artificiale in Italia è aumentata del 104%, mentre il 63% delle imprese dichiara di utilizzare soluzioni di AI agentica. Soltanto il 10%, però, ha compiuto progressi concreti nella costruzione di processi autonomi.

Il primato europeo che non basta

Con un punteggio medio di maturità pari a 54 su 100, rispetto ai 33 punti registrati un anno prima, l’Italia risulta il mercato europeo più avanzato insieme alla Spagna.

Il dato racconta un’accelerazione evidente, ma non autorizza facili entusiasmi.

La maturità misurata dallo studio fotografa infatti soprattutto la crescente attenzione delle aziende verso l’AI.

Non sempre, però, all’aumento degli investimenti corrisponde una trasformazione altrettanto profonda dei processi. Molte imprese continuano a utilizzare l’intelligenza artificiale come un insieme di assistenti verticali, confinati in singole funzioni e difficilmente integrabili nel resto dell’organizzazione.

Entro il 2027 le aziende italiane prevedono di destinare all’AI il 21,4% del proprio budget IT. La questione, quindi, non è più se investire, ma come evitare che queste risorse vengano assorbite da progetti incapaci di superare la fase pilota.

Legacy e dati frenano la messa a terra

Il primo ostacolo è rappresentato dall’infrastruttura tecnologica. Solo il 16% delle organizzazioni ha sostituito i sistemi legacy frammentati con una piattaforma integrata.

Il 73% segnala problemi relativi ad accuratezza, accessibilità e gestione dei dati, mentre appena il 14% è riuscito a semplificare e collegare i workflow tra le diverse funzioni attraverso l’AI.

Il rischio è costruire applicazioni sofisticate su fondamenta fragili. Un agente intelligente può analizzare informazioni, proporre decisioni ed eseguire attività, ma non può compensare dati incompleti, applicazioni isolate o procedure aziendali incoerenti.

La distanza tra sperimentazione e produzione nasce spesso proprio in questo punto. I proof of concept funzionano perché operano in ambienti delimitati, con basi dati selezionate e obiettivi circoscritti. Quando devono essere estesi all’intera organizzazione emergono invece incompatibilità, problemi di sicurezza, responsabilità poco chiare e difficoltà nel misurare i risultati.

Governance e competenze restano indietro

Accanto alla tecnologia pesa il ritardo organizzativo. Il 65% delle imprese non dispone di un piano di lungo periodo per accompagnare i dipendenti nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale e solo il 21% ha effettuato una valutazione delle competenze presenti in azienda.

Ancora più delicato è il tema della governance. Soltanto un’organizzazione su quattro ha introdotto attività strutturate di test, auditing e valutazione del rischio.

L’adozione corre quindi più velocemente della capacità aziendale di controllare i modelli, verificarne i risultati e stabilire chi debba rispondere di eventuali errori.

Non è un problema esclusivamente normativo. Senza regole condivise diventa difficile stabilire quali dati possano essere utilizzati, quali decisioni debbano rimanere sotto supervisione umana e quali attività possano essere affidate a sistemi autonomi.

La governance, in questa prospettiva, non rappresenta un freno all’innovazione, ma la condizione necessaria per ampliarne l’impiego.

Le imprese mature trasformano l’AI in risultati

Lo studio individua anche un gruppo di aziende che sembra avere superato almeno in parte queste difficoltà. Si tratta del 21% del campione, composto da organizzazioni con un indice di maturità superiore a 60 punti.

La differenza non dipende soltanto dalla disponibilità economica o dall’ambizione dei vertici. Le imprese più avanzate hanno sviluppato una capacità di orchestrazione end-to-end, collegando dati, applicazioni, persone e agenti AI all’interno di workflow coerenti.

Secondo la ricerca, queste organizzazioni ottengono già un ritorno sugli investimenti AI del 160%, che potrebbe raggiungere il 194% nei prossimi due anni.

La produttività rilevata sarebbe inoltre 5,6 volte superiore rispetto a quella delle aziende meno mature.

“Un maggior utilizzo di intelligenza artificiale non significa una reale automazione del lavoro”, osserva Filippo Giannelli, VP Italy & Israel di ServiceNow.

Il punto, dunque, non è contare il numero di strumenti introdotti, ma comprendere quanto questi strumenti riescano a modificare il modo in cui il lavoro viene svolto.

Per il canale si apre la partita dell’orchestrazione

Per distributori, system integrator, reseller e managed service provider, il divario tra adozione e maturità rappresenta un’opportunità importante.

Le imprese non hanno bisogno soltanto di acquistare nuovi software: devono integrare applicazioni, razionalizzare i dati, ridisegnare i workflow e costruire sistemi di controllo adeguati.

Il valore per il canale si sposta così dalla semplice fornitura tecnologica verso servizi di assessment, consulenza, integrazione e gestione continuativa.

Modernizzazione delle piattaforme, data quality, sicurezza, osservabilità degli agenti, formazione degli utenti e misurazione del ritorno economico diventano componenti dello stesso progetto.

Anche i partner più orientati alle piccole e medie imprese possono assumere un ruolo decisivo. Le PMI difficilmente possiedono al proprio interno tutte le competenze necessarie per selezionare i casi d’uso, governare i dati e monitorare sistemi autonomi.

Il partner può quindi diventare il soggetto incaricato non solo di implementare l’AI, ma di mantenerla affidabile nel tempo.

Dalla corsa all’AI alla trasformazione dei processi

L’Enterprise AI Maturity Index è stato costruito intervistando circa 4.700 senior executive in 16 Paesi, di cui 150 in Italia.

La valutazione considera sette dimensioni, dalla strategia alla cultura aziendale, passando per dati, governance, competenze, capacità di generare valore e workflow basati sull’intelligenza artificiale.

La fotografia che ne deriva mostra un’Italia pronta a investire e a sperimentare, ma ancora impegnata a costruire le fondamenta necessarie. La fase dell’entusiasmo tecnologico sta lasciando spazio a quella più complessa dell’esecuzione.

È proprio qui che si giocherà la prossima partita: trasformare l’AI da assistente isolato a componente stabile dei processi aziendali. Per riuscirci serviranno piattaforme integrate, dati affidabili e una governance capace di accompagnare l’automazione.

E servirà soprattutto un ecosistema di partner in grado di collegare la promessa dell’intelligenza artificiale alla realtà operativa delle imprese.