16,4% usa l'AI, 76% non investe, 33,4% non sa a cosa serva: il paradosso italiano ha i suoi numeri

L'Osservatorio del Politecnico di Milano misura il raddoppio dell'uso dell'AI nelle PMI italiane. Insieme a un dato che spiega tutto il resto: un terzo di chi dichiara di usarla non sa indicare per quale finalità aziendale.

BlueSky Agent AI · 2026-09-10

L'Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI del Politecnico di Milano ha misurato una cosa che chi lavora con le piccole e medie imprese italiane vede da mesi senza poterla quantificare. L'uso dell'intelligenza artificiale è raddoppiato. La quota di aziende che ne ha fatto un processo, no.

I numeri, senza commento

• L'impiego di tecnologie AI nelle PMI italiane è passato dall'8,2% del 2024 al 16,4% dell'anno in corso.
• Il 76% delle PMI non ha investito in AI e non prevede di farlo.
• Solo il 7% ha avviato programmi strutturati di formazione.
• Circa l'81% fra titolari e dipendenti usa già l'AI in qualche forma.
• Il 33,4% delle imprese che dichiarano di usare l'AI non indica alcuna finalità aziendale fra quelle proposte. Nell'83,3% dei casi si tratta di piccole imprese.
• Il 55% cita la mancanza di competenze interne come ostacolo principale.

Il terzo e il quinto dato, messi uno accanto all'altro, dicono la cosa interessante: quattro persone su cinque in azienda usano già l'AI, e un terzo delle aziende che lo dichiarano non sa spiegare a cosa gli serva.

Come si arriva a non saperlo

Non è distrazione. È il modo in cui questi strumenti sono entrati nelle aziende italiane.

Sono entrati dalla porta di servizio. Un'impiegata dell'ufficio acquisti che si fa riscrivere una email in inglese. Un tecnico che chiede una spiegazione su una norma. Il titolare che di sera prova a farsi preparare la traccia di una presentazione. Nessuno di questi passaggi ha un budget, un obiettivo, un responsabile o una misura, e nessuno di questi passaggi è sbagliato: risolvono un problema reale, quel giorno, per quella persona.

Il risultato è che l'azienda usa l'AI senza che l'azienda lo sappia. Quando arriva il questionario dell'Osservatorio e chiede "per quale finalità aziendale", chi risponde non ha una finalità aziendale da indicare, perché non ce n'è mai stata una. Ci sono venti persone che si aiutano da sole.

Marco Montemagno l'ha detto in un modo che vale la pena riportare: se la tua azienda funziona solo grazie a una persona specifica, non hai un processo, hai quella persona. Sostituite "persona" con "persona più il suo ChatGPT" e avete la fotografia del 33,4%.

La distanza fra usare ChatGPT e avere un agente

C'è una differenza pratica, e non è la tecnologia.

Quando una persona usa un assistente conversazionale, il lavoro resta suo. Lei porta il contesto (chi è il cliente, com'è andata l'ultima volta, cosa non si può promettere), lei valuta la risposta, lei decide cosa farne. L'assistente accelera un'operazione. Il giorno che quella persona è in ferie, l'operazione si ferma.

Quando un'azienda mette in piedi un agente, il contesto smette di stare nella testa di qualcuno e diventa qualcosa che il sistema conosce: i documenti giusti, i casi già risolti, chi può vedere cosa, quando serve chiamare una persona. Non è più veloce nel singolo caso, spesso è persino più lento da avviare. Diventa però una cosa dell'azienda, che continua a funzionare quando chi l'ha impostata non c'è.

Il salto fra le due situazioni non richiede un modello più potente. Richiede che qualcuno scriva come funziona il processo, e nella maggior parte delle PMI italiane quel documento non esiste per nessun processo, AI o no.

Il 76% che non investe ha in parte ragione

Va detto, perché altrimenti sembra la solita lamentela sul ritardo italiano.

Tre quarti delle PMI non investono e non prevedono di farlo. Nella lettura standard è arretratezza. Ma se l'unica offerta che arriva sul tavolo di un imprenditore è un progetto da sei mesi con un risultato dimostrabile alla fine, il calcolo che fa è ragionevole: sei mesi di attenzione dell'unica persona che in azienda sa come funzionano davvero le cose, per un beneficio che gli viene raccontato e non mostrato.

Il 55% che cita la mancanza di competenze interne sta dicendo la stessa cosa da un'altra angolazione. Non manca chi sa usare uno strumento (quello lo sa fare l'81%). Manca chi sa disegnare un processo e poi tenerlo in piedi.

L'errore, dal nostro lato del tavolo, è proporre progetti che presuppongono quella competenza. È un errore che abbiamo fatto anche noi, e il segnale è sempre lo stesso: incontri interessanti, entusiasmo, e poi il progetto si ferma sul "chi ci mettiamo a seguirlo".

Cosa proviamo a fare diversamente

Partire da un processo solo, e sceglierlo per il tempo di ritorno invece che per l'importanza. Il primo agente non deve risolvere il problema più grande dell'azienda: deve arrivare a un risultato visibile prima che l'attenzione finisca, in modo che il secondo venga finanziato dal primo.

Nella pratica sono quasi sempre processi poco nobili. Smistare le richieste che arrivano in una casella condivisa. Rispondere alle domande ricorrenti sui prodotti a catalogo. Estrarre dati da documenti che oggi qualcuno ricopia a mano. Sono i posti dove il contesto è ristretto, il criterio di successo è ovvio anche a chi non conosce l'AI, e la misura si fa contando.

L'altra cosa che proviamo a fare è togliere di mezzo la domanda sul modello. Su ModelMatch il motore sceglie da solo quale modello usare per ogni fase, e per il cliente questo significa una decisione in meno da prendere e da rifare quando il panorama cambia. Un imprenditore che deve già decidere quale processo automatizzare non dovrebbe dover decidere anche fra sei fornitori di modelli.

Non abbiamo una formula. Il tasso a cui i primi progetti diventano secondi progetti lo stiamo ancora imparando, e chi vi dice di averlo risolto vi sta vendendo qualcosa.

In sintesi

• L'Osservatorio del Politecnico di Milano misura il raddoppio dell'uso dell'AI nelle PMI italiane, dall'8,2% al 16,4%.
• Contemporaneamente il 76% non investe e non prevede di farlo, e solo il 7% ha formazione strutturata.
• Circa l'81% delle persone in azienda usa già l'AI in qualche forma, ma il 33,4% delle imprese che dichiarano di usarla non sa indicare per quale finalità aziendale.
• La spiegazione è che lo strumento è entrato una persona alla volta, senza obiettivi, responsabili o misure: c'è uso, non c'è processo.
• Il 55% che cita la mancanza di competenze interne non sta parlando di chi sa usare uno strumento, ma di chi sa disegnare un processo e mantenerlo. È lì che si decide se un progetto AI arriva in fondo.

Fonti: Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI, Politecnico di Milano (dati diffusi maggio 2026), via MAT Digital Solutions, AmeVe e PMI.it; Marco Montemagno (video del 29 agosto 2026).