Adottare l’intelligenza artificiale non basta: bisogna integrarla, governarla e disporre delle competenze per farlo.
È questo il messaggio che emerge dai dati sull’utilizzo dell’AI nel sistema produttivo italiano nel 2026.
Sul piano della maturità organizzativa, l’AI Management Index relativo all’utilizzo da parte dei manager italiani restituisce un sistema manageriale consapevole e in evoluzione anche se ancora frammentato. L’indagine realizzato da Cida (Confederazione Italiana Dirigenti e Alte Professionalità) e da AI4I – Istituto italiano per l’intelligenza artificiale, è stata presentata alla Camera dei Deputati il 10 giugno scorso.
Sul piano dell’impatto economico, intanto, un recente studio della Banca d’Italia conferma che i benefici sulla produttività industriale sono ancora attesi, non misurabili ad oggi, ma molto promettenti nel medio termine .
A questo si aggiungono, da un parte , le notizie di una guerra commerciale tra OpenAI e Anthropic che aprono una prospettiva di accessibilità sempre maggiore : gli strumenti AI diventeranno progressivamente meno costosi e più accessibili anche alle imprese di minori dimensioni.
Dall’altra parte, nell’ottica dell’inquadramento normativo sia l’Europa e l’talia sono impegnate nel dotarsi degli strumenti per governare l’innovazione.
E’ di pochi giorni fa l’approvazione dei decreti attuativi della Legge 132 2025 , che recepisce la direttiva UE in materia AI ACT . Leggi per approfondire Regolamento intelligenza artificiale in Italia approvati i decreti
1) Lo Studio AIMI -CIDA: alto utilizzo per i manager bassa integrazione nelle organizzazioni
La rilevazione AIMI – CIDA (consorzio dei dirigenti d’azienda) ha coinvolto circa 1.800 dirigenti e manager pubblici e privati. E’ emerso che l’89% utilizza regolarmente le tecnologie AI e il 57% ne sperimenta già i benefici nella riduzione delle attività ripetitive. Numeri significativi, che tuttavia si scontrano con una realtà organizzativa ancora in ritardo: solo il 30% delle aziende è riuscito a integrare strutturalmente l’IA nei propri processi.
Il punteggio complessivo dell’indice — articolato in cinque dimensioni (strategia, integrazione, governance, competenze e capacità di generare risultati) — si attesta a 39,7 punti su 100. Un sistema dunque in transizione, non fermo, ma ancora lontano dalla maturità. Il settore ICT guida con 56,4 punti, mentre Pubblica Amministrazione (39,1) e industria (38,3) restano vicini alla media nazionale.
2) Governance e competenze: i nodi critici
Sul fronte della governance, lo studio rivela che solo il 12% delle organizzazioni ha completato il percorso di definizione di regole e meccanismi di supervisione.
Il vero collo di bottiglia riguarda però le competenze: il pilastro Human-AI Skill registra il punteggio più basso dell’indice, fermandosi a 27,2 punti. Un segnale positivo arriva dall’approccio critico degli utilizzatori: oltre l’80% dei manager verifica sempre — o quasi — gli output dell’AI prima di utilizzarli nelle decisioni.
L’indice individua quattro profili manageriali: innovatori, attenti alla governance, adottatori e ritardatari — questi ultimi rappresentano circa un manager su tre.
3) Il quadro Bankitalia: produttività ancora ferma, ma il potenziale c’è
A completare il quadro uno studio della Banca d’Italia — basato sull’indagine riguardante le imprese con almeno 20 addetti — approfondisce le criticità emerse dall’AIMI. All’inizio del 2026, il 32% delle imprese italiane utilizza strumenti di AI, in crescita rispetto al 27% del 2025, anno in cui la quota era già raddoppiata. Ma solo il 5% lo fa in modo intensivo. L’utilizzo, inoltre, è concentrato sull’ottimizzazione delle fasi di processo esistenti, molto meno sulla creazione di nuovi prodotti o servizi.
Sul fronte della produttività, i benefici attesi non sono ancora misurabili: le stime di breve periodo non consentono di identificare effetti sistematici su fatturato, occupazione o investimenti. Bankitalia però precisa che questo risultato è coerente con le dinamiche tipiche delle grandi transizioni tecnologiche: nella fase iniziale di adozione, i costi di integrazione e riorganizzazione emergono prima dei benefici. L’esperienza dell’ICT insegna che incrementi significativi di produttività richiedono un’adozione profonda della tecnologia e il ridisegno dei processi produttivi e delle pratiche organizzative.
Nel lungo periodo, però, le proiezioni sono più ottimistiche: una diffusione ampia dell’AI potrebbe aumentare la produttività del lavoro tra 0,2 e 1,1 punti percentuali l’anno nel prossimo decennio, con i contributi maggiori attesi dal manifatturiero, dal commercio e dalle attività professionali.
Il gap con l’Europa è nel frattempo già evidente: il tasso di adozione italiano è inferiore di 4 punti rispetto alla media UE e di quasi 10 rispetto alla Germania.
Le barriere sono strutturali, non solo economiche. Lo studio identifica come ostacoli principali:
- la carenza di competenze (il fattore singolarmente più rilevante),
- una preparazione tecnologica e organizzativa insufficiente,
- la scarsa integrazione dei dati e
- l’incertezza normativa.
Le imprese meno strutturate, in particolare, faticano a valutare i potenziali guadagni, individuare gli usi più adatti e dotarsi di capitali e competenze adeguate.
Bankitalia sottolinea anche un rischio sistemico spesso sottovalutato: parte dei benefici dell’AI si estende oltre la singola impresa — lungo le filiere produttive, attraverso la diffusione di conoscenze o effetti di rete — generando esternalità positive che il mercato da solo tende a sottostimare. Il rischio è un livello di adozione strutturalmente inferiore a quello desiderabile.
Per questo, secondo gli autori, l’intervento pubblico è giustificato, a condizione che non si limiti a sussidi poco selettivi, ma accompagni concretamente le imprese con strutture dedicate, sostenga lo sviluppo di fornitori specializzati e investa nei fattori abilitanti: certezza normativa, condivisione dei dati e accesso ai centri di calcolo.
4) Tabella di riepilogo – Scarica il report su AI di BANKITALIA 2026
| AI Management Index – Cida/AI4I 2026 | |
|---|---|
| Utilizzo e adozione | |
| Manager che usano AI regolarmente | 89% |
| Manager che riducono attività ripetitive | 57% |
| Aziende con AI integrata nei processi | 30% |
| Manager che verificano sempre gli output AI | >80% |
| Manager “ritardatari” nell’adozione | ~1 su 3 |
| Maturità e governance (punteggi /100) | |
| Punteggio medio AIMI | 39,7 |
| Settore ICT | 56,4 |
| Pubblica Amministrazione | 39,1 |
| Industria | 38,3 |
| Pilastro Human-AI Skill | 27,2 |
| Governance | |
| Governance AI completata | 12% |
| Governance AI in sviluppo | 28% |
| Banca d’Italia – Indagine Invind 2026 | |
|---|---|
| Adozione nelle imprese | |
| Imprese ≥20 addetti che usano AI (2026) | 32% |
| Stesso dato 2025 | 27% |
| Imprese con uso “intensivo” | 5% |
| Imprese con attese positive entro 3 anni | 50% |
| Posizionamento europeo | |
| Gap adozione vs media UE | −4 punti |
| Gap adozione vs Germania | −10 punti |
| Impatto sulla produttività | |
| Effetto attuale (fatturato, occupazione) | Nessun effetto sistematico |
| Proiezione scenario minimo | +0,2 pp/anno |
| Proiezione scenario massimo | +1,1 pp/anno |
| Principali barriere | |
| Ostacolo principale | Carenza di competenze |
| Altri ostacoli | Dati, organizzazione, incertezza normativa |
Questioni di economia e finanza Bankitalia “L’adozione dell’intelligenza artificiale: effetti su produttività e politiche a sostegno ” n. 1009 – Giugno 2026
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