L’intelligenza artificiale sta modificando le strategie delle imprese, ma la diffusione delle tecnologie non si traduce automaticamente in un aumento della produttività. È il punto di partenza del terzo Instant Paper del Centro Studi Invitalia, intitolato «Intelligenza artificiale e transizione industriale», che individua cinque direttrici per accompagnare il sistema produttivo italiano nell’adozione dell’AI.
Il documento esamina le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale e le condizioni necessarie per trasformare gli investimenti tecnologici in risultati economici. La sfida non riguarda soltanto l’acquisto di strumenti digitali, ma anche la loro integrazione nei processi produttivi, nell’organizzazione aziendale e nelle competenze dei lavoratori.
Italia in ritardo rispetto all’Europa, soprattutto nelle imprese più piccole
Nel 2025 il 16,4% delle imprese italiane con almeno 10 addetti utilizzava almeno una tecnologia di intelligenza artificiale, contro una media europea del 20% e il 26% della Germania. I dati Eurostat evidenziano un divario particolarmente marcato tra le aziende di dimensioni più contenute.
Tra le imprese italiane con 10-49 addetti, la quota di utilizzatori si ferma al 14,2%. Nelle grandi aziende raggiunge invece il 53,1%, avvicinandosi alla media europea del 55%. Per accelerare la diffusione delle tecnologie, il documento indica nelle filiere produttive un possibile canale di trasferimento dell’innovazione. Le imprese capofila possono contribuire a diffondere strumenti, competenze e standard tecnologici tra i fornitori, favorendo l’adozione anche nelle realtà più piccole.
Il mercato cresce, ma gli effetti economici restano limitati
Il divario tra investimenti tecnologici e risultati produttivi emerge anche dai dati sull’utilizzo effettivo dell’AI. All’inizio del 2026, secondo la Banca d’Italia, il 32% delle imprese industriali e dei servizi con almeno 20 addetti utilizzava strumenti di intelligenza artificiale, ma soltanto il 5% ne faceva un uso intensivo. Tra le aziende che avevano adottato queste tecnologie, il 70% non rilevava ancora effetti sulla produttività.
Il mercato italiano dell’IA ha raggiunto nel 2025 un valore di circa 1,8 miliardi di euro, in crescita del 50% rispetto all’anno precedente, secondo l’Osservatorio del Politecnico di Milano. L’espansione del mercato, tuttavia, non coincide necessariamente con un miglioramento delle performance delle imprese.
La questione assume particolare rilievo alla luce della debole dinamica della produttività italiana. Tra il 1995 e il 2024, la crescita media annua della produttività del lavoro è stata dello 0,3%, contro l’1,5% dell’Unione europea. Nelle simulazioni della Banca d’Italia, una maggiore diffusione dell’intelligenza artificiale potrebbe aumentare la crescita annua della produttività tra 0,2 e 1,1 punti percentuali.
Investimenti, dati e competenze: la curva a J della produttività
Per spiegare perché i benefici dell’AI possano manifestarsi con ritardo, il Paper richiama la cosiddetta «curva a J della produttività». Nella fase iniziale, l’introduzione di nuove tecnologie richiede investimenti e cambiamenti organizzativi che possono precedere gli incrementi di efficienza.
Le imprese devono migliorare la qualità dei dati, adeguare i sistemi informativi, formare il personale e riprogettare i processi. A questi elementi si aggiungono le difficoltà nel reperimento delle competenze, la necessità di rafforzare le capacità manageriali e gli ostacoli al trasferimento dei risultati della ricerca al sistema produttivo.
La diffusione dell’AI richiede quindi un approccio che affianchi agli investimenti tecnologici interventi sull’organizzazione e sul capitale umano. Senza queste condizioni, il rischio è che le imprese adottino nuove soluzioni senza riuscire a sfruttarne pienamente il potenziale economico.
Data Space, Digital Twins e Physical AI per il manifatturiero
Tra gli asset su cui l’Italia può fare leva, Invitalia indica il Tecnopolo di Bologna, il supercomputer Leonardo, l’AI Factory IT4LIA e l’ecosistema della Data Valley. Infrastrutture e competenze che possono sostenere lo sviluppo di applicazioni industriali, a condizione che l’accesso sia esteso anche alle piccole e medie imprese.
Il documento individua tre ambiti tecnologici di particolare interesse per il manifatturiero. I Data Space consentono la condivisione sicura dei dati lungo le filiere, mentre i Digital Twins permettono di simulare e ottimizzare prodotti e processi. La Physical AI, invece, integra l’intelligenza artificiale nei robot e nei macchinari industriali.
La sfida consiste nel rendere queste tecnologie accessibili e utilizzabili nei contesti produttivi, superando la fase della sperimentazione isolata e favorendo applicazioni con ricadute concrete sull’efficienza aziendale.
Le cinque direttrici di Invitalia per le imprese
Il Centro Studi propone di affiancare agli incentivi per l’acquisto di tecnologie una politica industriale orientata all’adozione effettiva dell’IA. Il percorso dovrebbe partire da un AI Audit, uno strumento di diagnosi per valutare la qualità dei dati, le competenze disponibili e i fabbisogni aziendali, individuando le applicazioni con maggiori possibilità di generare valore.
A partire da questa analisi, il Paper individua cinque direttrici di intervento. La prima riguarda il sostegno ai costi di adozione, attraverso incentivi mirati e temporanei che comprendano anche i servizi e le spese ricorrenti, dalle piattaforme cloud alla gestione e all’elaborazione dei dati.
Un secondo ambito è la riduzione dei rischi della sperimentazione. L’obiettivo è facilitare le attività di test, validazione e integrazione delle soluzioni, aiutando le imprese a passare dai progetti pilota all’impiego dell’IA nei processi produttivi.
Il terzo intervento riguarda le competenze e l’organizzazione aziendale. Secondo Invitalia, è necessario rafforzare le capacità tecniche, operative e manageriali per accompagnare il cambiamento, anche nella prospettiva dell’Operatore 5.0 e del Management 5.0.
La quarta direttrice punta ad ampliare l’accesso delle piccole e medie imprese alle infrastrutture avanzate, mettendo a disposizione risorse di supercalcolo e servizi specialistici in funzione delle effettive esigenze produttive.
Infine, il documento indica la necessità di rafforzare l’offerta nazionale di IA industriale, sostenendo startup deep-tech, fornitori tecnologici e system integrator in grado di sviluppare e adattare soluzioni alle esigenze delle aziende e delle filiere. (riproduzione riservata)
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