L’intelligenza artificiale continua a guadagnare terreno tra le aziende italiane, ma il passaggio dall’adozione di base alla trasformazione profonda resta ancora lento. Il 40% delle imprese in Italia dichiara di avere adottato l’AI, contro il 30% dell’anno precedente: una crescita del 33% che conferma l’accelerazione del mercato. Tra le piccole e medie imprese la quota è molto vicina, al 38%, segno che l’interesse per queste tecnologie non riguarda solo le grandi organizzazioni.
Il problema è che l’adozione, da sola, non basta. Molte aziende usano ancora l’intelligenza artificiale soprattutto per applicazioni semplici, strumenti pronti all’uso o chatbot pubblici, con l’obiettivo principale di migliorare l’efficienza operativa. La vera trasformazione, quella che cambia prodotti, processi, modelli operativi e capacità competitiva, riguarda ancora una minoranza.
Secondo il report Unlocking Italy’s AI Potential 2026, commissionato da AWS a Strand Partners, il 66% delle aziende italiane che utilizzano l’AI segnala già benefici in termini di produttività, mentre il 91% si aspetta che l’intelligenza artificiale contribuisca alla crescita nei prossimi dodici mesi. Il 72% delle imprese che hanno adottato l’AI afferma inoltre che negli ultimi due anni i tempi di innovazione si sono accorciati. Tra le startup, la percentuale sale all’88%.
AWS fotografa un’Italia dell’AI in crescita, ma ancora poco trasformativa
Il dato più rilevante non è soltanto il 40% di aziende che usano l’AI, ma il livello a cui questa adozione si ferma. Il 58% delle imprese resta infatti concentrato su utilizzi di base, come chatbot disponibili pubblicamente o soluzioni preconfezionate, orientate soprattutto alla semplificazione delle attività e al recupero di efficienza.
Un altro 24% si colloca a un livello intermedio, integrando l’AI in più funzioni aziendali e ottenendo miglioramenti più consistenti nei processi e nell’esperienza cliente. Solo il 13% delle imprese che adottano l’intelligenza artificiale ha raggiunto la fase più avanzata, quella in cui vengono utilizzati sistemi AI complessi, modelli multipli, soluzioni personalizzate o applicazioni autonome e agentiche.
Il progresso c’è, ma è contenuto. La quota di aziende nella fase trasformativa era all’11% l’anno precedente, quindi l’aumento è di appena due punti. Il confronto europeo rende il ritardo più evidente: la media delle imprese che hanno raggiunto questo livello è pari al 22%. A questo ritmo, servirebbe arrivare al 2034 perché anche solo metà delle aziende italiane che usano l’AI raggiunga un livello avanzato di adozione.
La conseguenza si vede anche sull’innovazione. La percentuale di imprese che adottano l’AI e lanciano nuovi prodotti o servizi basati sull’intelligenza artificiale è scesa dal 40% del 2025 al 34% nel 2026. È un segnale da non sottovalutare: l’AI viene usata di più, ma non sempre viene usata per creare nuove fonti di valore.
Le PMI italiane rischiano di restare nella fascia bassa dell’adozione AI
Il quadro delle PMI è particolarmente importante perché sono proprio le piccole e medie imprese a rappresentare una parte fondamentale del tessuto economico italiano. L’adozione dell’AI tra le PMI è al 38%, quindi molto vicina alla media generale, ma il livello di maturità resta basso.
Il 60% delle PMI che adottano l’AI rimane nella fase più elementare, mentre solo l’11% utilizza casi d’uso avanzati e trasformativi. Questo crea un rischio concreto: una frattura tra un gruppo ristretto di aziende capaci di sfruttare davvero l’intelligenza artificiale e una platea molto più ampia che ne ricava benefici limitati, soprattutto sul piano dell’efficienza.
Il tema è competitivo. Quando l’AI entra nei sistemi core dell’azienda, supportata da dati di qualità, governance e competenze adeguate, può incidere sui modelli di business. Quando resta confinata a strumenti generici o a sperimentazioni isolate, il suo impatto resta più superficiale.
Questa distinzione diventerà ancora più netta con l’arrivo della nuova ondata di tecnologie AI, dalle architetture agentiche alla robotica avanzata fino alla physical AI. In un contesto in cui i cicli di innovazione si comprimono, la differenza tra usare l’AI e trasformarsi con l’AI diventa sempre più rilevante.
AI agentica, robotica e physical AI: le aziende italiane non sono ancora pronte
Le tecnologie AI di nuova generazione rappresentano il prossimo banco di prova. I sistemi agentici, l’automazione avanzata, la robotica e la physical AI promettono di superare il modello degli strumenti che rispondono a un comando, introducendo soluzioni capaci di pianificare, ragionare e agire in modo più autonomo su compiti complessi.
Eppure il livello di familiarità delle aziende italiane è ancora basso. Meno di due imprese su dieci, il 18%, dichiara di avere sentito parlare di AI agentica. Tra quelle che conoscono la tecnologia, solo il 2% afferma di averla già implementata pienamente, mentre l’8% è in fase di sperimentazione o progetto pilota.
Quando la tecnologia viene spiegata, però, il potenziale interesse cresce: il 55% delle aziende dichiara di avere piani per usarla o di prenderla in considerazione. Questo divario tra consapevolezza iniziale e interesse dopo la spiegazione indica che il mercato non è necessariamente ostile, ma ancora poco preparato.
Il dato sulla readiness è netto. Solo il 15% delle imprese afferma di sentirsi pienamente o molto pronta ad adottare tecnologie AI di nuova generazione. Al contrario, il 38% si considera solo parzialmente pronta e il 40% poco pronta o per niente pronta. Le startup fanno eccezione: il 74% dichiara di essere pronto ad adottare queste tecnologie.
Le startup italiane spingono sull’AI, ma guardano fuori dall’Europa
Le startup emergono come il segmento più avanzato nell’uso delle tecnologie AI di nuova generazione. Tra quelle che hanno adottato sistemi agentici, il 38% segnala decisioni ed esecuzione più rapide, il 30% indica un aumento dell’efficienza operativa o della produttività e il 20% rileva una maggiore scalabilità delle attività.
Il problema è che proprio le startup più dinamiche rischiano di guardare altrove per crescere. Il 34% delle startup italiane dichiara che prenderebbe in considerazione l’idea di lasciare l’Europa per scalare il proprio business. Il 42% non lo farebbe, mentre il 24% è incerto.
Le ragioni sono molto concrete. Il 52% cita la maggiore disponibilità di finanziamenti, il 48% la possibilità di scalare più rapidamente a livello internazionale, il 44% un migliore accesso ai mercati globali, il 42% costi operativi più bassi, il 40% un supporto più solido da incubatori, acceleratori e partnership, e il 38% un quadro regolatorio più favorevole o prevedibile.
Non si tratta di una fuga inevitabile, ma di un avvertimento. Le startup indicano anche cosa potrebbe trattenerle: accesso forte ai clienti e ai mercati europei, disponibilità di venture capital e capitali di crescita, legami solidi con ecosistemi locali, università e acceleratori, oltre a un contesto politico e regolatorio stabile.
Le imprese vogliono scelta e flessibilità su cloud e AI
Il report evidenzia anche un punto spesso trascurato nel dibattito europeo sulla tecnologia: le imprese italiane attribuiscono grande valore alla possibilità di scegliere gli strumenti migliori, indipendentemente dall’origine geografica del provider.
L’80% delle aziende considera importante l’accesso alle tecnologie globali per adottare l’AI. Il 78% lo ritiene importante per innovare e l’81% per scalare rapidamente. In pratica, le imprese cercano velocità, scalabilità, resilienza, sicurezza e compatibilità con i sistemi esistenti più che un vincolo geografico sul fornitore.
Il 90% delle aziende dichiara di utilizzare già un mix di provider tecnologici provenienti da regioni diverse, anziché lavorare soprattutto con fornitori del proprio Paese. Le ragioni principali sono un’offerta più ampia di funzionalità e prodotti, condizioni commerciali competitive e migliori opzioni di scalabilità, prestazioni e integrazione.
Anche nella scelta degli strumenti AI, la flessibilità resta centrale. Il 76% delle imprese che adottano AI ritiene di avere una scelta adeguata tra diversi fornitori e l’82% considera importante poter scegliere e cambiare provider per sostenere l’adozione dell’intelligenza artificiale.
Questo non significa che l’infrastruttura europea non abbia un ruolo. Il punto, più pragmatico, è che gli investimenti pubblici devono produrre capacità, competenze e competitività, non solo aumentare i costi. Solo il 9% delle aziende ritiene infatti che l’investimento pubblico in infrastrutture AI e cloud basate in Europa debba essere una priorità se non accompagnato da benefici chiari.
Regole, competenze e budget frenano l’AI trasformativa
Gli ostacoli all’adozione avanzata dell’AI in Italia si concentrano su tre aree: complessità normativa, carenza di competenze e limiti finanziari.
Sul fronte regolatorio, le aziende che operano su più mercati devono gestire quadri normativi diversi, processi di conformità complessi e interpretazioni legali non sempre allineate. Questo aumenta costi e tempi, rallentando la possibilità di scalare soluzioni AI oltre i confini nazionali.
Le imprese italiane stimano che il 34% della spesa tecnologica complessiva sia destinato alla conformità normativa, in aumento rispetto al 30% dell’anno precedente. A livello europeo il dato arriva al 42%. Il 76% delle aziende afferma che i costi di compliance sono cresciuti negli ultimi tre anni e il 72% prevede ulteriori aumenti nei prossimi tre.
La seconda barriera è il capitale umano. Il 48% delle imprese indica la carenza di competenze AI e digitali come un ostacolo all’adozione o all’espansione dell’AI. Il 43% segnala una capacità interna insufficiente della forza lavoro. Solo il 18% dichiara di avere oggi competenze solide in AI, mentre il 52% afferma di possedere alcune competenze ma di doverle migliorare e il 26% è ancora nella fase iniziale.
La terza barriera è finanziaria. Il 40% delle aziende italiane non dispone di un budget dedicato all’AI. Il 26% cita la carenza di risorse finanziarie interne come ostacolo all’adozione o all’espansione, mentre il 22% indica un ROI poco chiaro o un business case non sufficientemente definito. Allo stesso tempo, l’86% delle imprese prevede che l’AI assorbirà una quota crescente della spesa IT nei prossimi tre anni, fino a circa il 18% del budget tecnologico.
Vection e ARPAS mostrano l’AI italiana già in azione
Il report include anche due casi italiani che mostrano come cloud e AI possano generare impatto concreto.
Vection Technologies, società italiana quotata all’ASX, utilizza l’AI per rendere più accessibile la comunicazione alle persone sorde e ipoudenti. La piattaforma Algho AI Sign Language traduce in tempo reale il linguaggio parlato o scritto nella Lingua dei Segni Italiana attraverso un avatar digitale e può anche convertire la lingua dei segni in testo o voce. La soluzione è basata su servizi AWS come Lambda, Step Functions, SageMaker, Bedrock e Textract.
L’applicazione è già stata utilizzata in infrastrutture pubbliche critiche, tra cui stazioni Trenitalia a Milano e Roma, l’aeroporto di Cagliari e i servizi di emergenza della Città di Torino. In venti giorni, su due sedi, ha supportato circa 1.000 conversazioni e oltre 10.000 messaggi, incluse 230 interazioni in lingua dei segni.
Il secondo caso riguarda ARPAS, l’Agenzia Regionale per la Protezione Ambientale della Sardegna, che utilizza AWS per modernizzare la gestione dei dati ambientali. Attraverso un data lake cloud-native, l’agenzia elabora milioni di dati provenienti dal monitoraggio di aria, acqua e suolo e li rende accessibili quasi in tempo reale per supportare decisioni pubbliche, ricerca e trasparenza.
Con il passaggio al cloud, ARPAS può elaborare e condividere fino a 36 milioni di record ambientali al giorno, rendendo disponibili dataset validati come open data e servizi accessibili tramite interfacce standardizzate e piattaforme nazionali. L’agenzia sta inoltre esplorando l’uso dell’AI generativa per rendere i dati ancora più facili da interrogare, anche attraverso domande in linguaggio naturale.
AWS punta sulla formazione e su Amazon Future Engineer
Per accelerare la trasformazione digitale, il report indica la formazione come una priorità strutturale. L’Italia dovrebbe investire lungo l’intero percorso educativo, dalla scuola primaria all’università, con un focus su alfabetizzazione digitale, interpretazione dei dati e uso responsabile dell’AI.
AWS e Amazon dichiarano l’impegno a formare 200.000 studenti italiani in ambito STEM entro il 2026 attraverso il programma Amazon Future Engineer. L’obiettivo è contribuire alla costruzione di una forza lavoro più preparata, capace di sostenere la diffusione dell’AI non solo nelle grandi aziende, ma anche nelle PMI e nella pubblica amministrazione.
“L’intelligenza artificiale sta diventando un motore fondamentale per la crescita di numerose aziende italiane. Nonostante i progressi, c’è ancora molto da fare per superare ostacoli che rischiano di consolidarsi. AWS è impegnata ad aiutare le aziende e le startup italiane a sfruttare appieno il potenziale dell’AI, supportando la formazione, l’innovazione e la trasformazione digitale. Investire in AI significa non solo migliorare la competitività delle imprese, ma anche contribuire alla crescita dell’intero ecosistema tecnologico del nostro Paese”, ha dichiarato Giulia Gasparini, Country Leader di AWS in Italia.
L’Italia deve trasformare l’adozione AI in impatto economico
Il quadro che emerge è quello di un Paese in movimento, ma ancora esposto al rischio di un’adozione ampia e superficiale. L’AI è sempre più presente nelle aziende italiane, produce benefici di produttività e viene considerata una priorità strategica dal 62% delle imprese. Anche il cloud è ormai molto diffuso, con un’adozione al 70%, in crescita rispetto al 67% dell’anno precedente.
Tuttavia, la finestra per trasformare questa diffusione in vantaggio competitivo si sta restringendo. Le imprese italiane devono passare dalla sperimentazione all’integrazione nei processi core, dai tool generici ai sistemi personalizzati, dai progetti pilota alla trasformazione dei modelli operativi.
Le raccomandazioni vanno in una direzione precisa: scalare sui punti di forza del Paese, rafforzare la collaborazione pubblico-privato, indirizzare meglio gli investimenti, sviluppare competenze digitali e ridurre la frammentazione regolatoria. Le aziende italiane indicano come fattori chiave per la crescita il capitale privato e il venture capital, citati dal 55%, l’accesso agli strumenti e servizi AI più avanzati, al 52%, e la disponibilità di talenti AI qualificati, al 48%.
La sfida, quindi, non è convincere le imprese italiane a provare l’AI. Quella fase è già iniziata. La vera questione è consentire a più aziende di usarla per innovare, scalare e competere. Senza questo passaggio, l’Italia rischia una doppia velocità: poche imprese capaci di sfruttare l’AI trasformativa e molte altre ferme a un uso incrementale. Con questo passaggio, invece, l’intelligenza artificiale può diventare una leva reale di produttività, resilienza e crescita per l’intero sistema economico.
