Il 2025 segna un punto di svolta nel percorso di digitalizzazione delle imprese italiane con almeno 10 addetti. Gli ultimi dati Istat mostrano un’accelerazione significativa nell’adozione delle tecnologie digitali avanzate, in particolare dell’intelligenza artificiale (IA) e del cloud computing; inoltre, si osserva un notevole rafforzamento delle attività di analisi dei dati nelle imprese, realizzate sia attraverso competenze interne sia mediante il supporto di soggetti esterni.
Nel complesso, secondo il Digital Intensity Index (DII), quasi l’80% delle imprese raggiunge almeno un livello “base” di digitalizzazione, mentre oltre il 38% si colloca a livelli medio-alti, con almeno sette attività digitali adottate su dodici.
Questo progresso contribuisce in modo rilevante al raggiungimento degli obiettivi fissati dall’Unione europea per il “Decennio Digitale 2030”. In particolare, l’Italia, con l’88,3% nel 2025, si avvicina al target del 90% delle PMI con un livello base di digitalizzazione, lasciando, dunque, un margine contenuto da colmare nei prossimi cinque anni.
Tuttavia, nonostante i progressi, la trasformazione digitale resta fortemente eterogenea. Le grandi imprese mostrano livelli di maturità digitale nettamente superiori rispetto alle PMI, soprattutto nelle tecnologie che richiedono competenze specialistiche, investimenti strutturali e capacità organizzative complesse. Pertanto, se per molte tecnologie di base il divario dimensionale tende a ridursi, per l’intelligenza artificiale la distanza tra grandi imprese e PMI si amplia, diventando uno dei principali nodi critici del sistema produttivo italiano.
INTELLIGENZA ARTIFICIALE: CRESCITA RAPIDA, ADOZIONE ANCORA SELETTIVA
Il dato più rilevante del 2025 è senza dubbio il raddoppio dell’uso dell’intelligenza artificiale in un solo anno. La quota di imprese con almeno 10 addetti che utilizza almeno una tecnologia di IA passa dall’8,2% nel 2024 al 16,4% nel 2025, dopo essere stata appena del 5% nel 2023.
L’adozione risulta molto più diffusa tra le grandi imprese (supera il 50%), mentre tra le piccole e medie resta ancora limitata (15,7%), pur mostrando una crescita significativa rispetto all’anno precedente (7,7%). Dunque, il divario dimensionale rimane ampio e continua a rappresentare uno degli elementi che ostacolano l’ampia diffusione di tali tecnologie nel tessuto produttivo italiano.
Dal punto di vista geografico il Nord-Ovest si conferma l’area più dinamica nell’adozione dell’intelligenza artificiale (19,3%), seguito dal Nord-Est (17,6%) e dal Centro (15,2%), mentre il Mezzogiorno mostra livelli più contenuti (12,2%).
Differenze marcate emergono anche sul piano settoriale. L’uso dell’IA è, infatti, fortemente concentrato nei servizi ad alta intensità di conoscenza, come l’informatica e gli altri servizi di informazione (53%), le attività di produzione cinematografica, video e programmi televisivi, di registrazioni musicali e sonore (49,5%), le attività editoriali (39,5%) e le telecomunicazioni (37,3%).
In questi e altri comparti l’intelligenza artificiale viene impiegata in una vasta gamma di funzioni aziendali, che spaziano dal marketing e vendita (33,1%), dalla gestione dei processi amministrativi (25,7%) fino alle attività di ricerca e sviluppo o innovazione (20%).
Inoltre, tra le imprese che adottano l’intelligenza artificiale, le applicazioni più diffuse riguardano l’estrazione di conoscenza da documenti testuali, l’uso di soluzioni di IA generativa per il linguaggio e per contenuti multimediali, e le tecnologie di riconoscimento vocale. Seguono le applicazioni per l’analisi dei dati basate su tecniche di apprendimento automatico, il riconoscimento delle immagini e l’automatizzazione dei flussi di lavoro, mentre resta ancora marginale l’impiego dell’IA per il movimento autonomo delle macchine.
Accanto a questi segnali positivi, emerge però un quadro di adozione ancora parziale e spesso sperimentale. L’83,6% delle imprese italiane, infatti, non utilizza alcuna tecnologia di IA e, tra quelle che la utilizzano, una quota crescente non riesce a ricondurre l’impiego dell’IA a specifici ambiti aziendali. Questo dato suggerisce che, in molti casi, l’IA è introdotta in modo non sistematico, senza una piena integrazione nei processi organizzativi e decisionali.
COMPETENZE, DATI E REGOLE: I PRINCIPALI FRENI ALLA TRASFORMAZIONE
Le imprese che non adottano l’IA ma ne hanno valutato l’introduzione indicano una serie di ostacoli ricorrenti. Il principale è la mancanza di competenze adeguate, segnalata da quasi il 60% delle imprese, seguita dall’incertezza sul quadro normativo e sulle implicazioni legali (47,3%). Pesano anche la scarsa disponibilità o qualità dei dati, le preoccupazioni legate alla privacy e alla protezione dei dati, nonché i costi elevati degli investimenti.
Questi fattori evidenziano come la trasformazione digitale non sia solo una questione tecnologica, ma richieda interventi coordinati su capitale umano, governance dei dati e certezza regolatoria. In assenza di tali condizioni, il rischio è che l’adozione dell’IA resti confinata a un numero limitato di grandi imprese e settori avanzati, accentuando le disuguaglianze produttive e territoriali.
IL CONFRONTO EUROPEO: PROGRESSI, MA IL DIVARIO RESTA
I dati sull’adozione dell’intelligenza artificiale vanno letti all’interno di un quadro europeo più ampio, che restituisce l’immagine di un’Italia ancora in posizione di rincorsa. Negli ultimi anni il nostro Paese ha mostrato segnali di recupero, migliorando la propria collocazione nella graduatoria dell’Unione e passando dalla ventunesima posizione alla diciottesima. Si tratta di un progresso non trascurabile, che segnala una maggiore attenzione delle imprese verso le tecnologie emergenti.
Nonostante questo avanzamento, l’Italia continua però a collocarsi nella parte bassa della classifica europea, evidenziando un divario ancora significativo rispetto ai principali partner continentali. In economie vicine alla nostra, come Germania, Spagna e Francia, l’intelligenza artificiale risulta infatti più diffusa tra le imprese, grazie a un ecosistema più maturo, a maggiori investimenti e a una più ampia disponibilità di competenze specialistiche.
Il confronto europeo mostra, dunque, come il percorso di avvicinamento ai paesi più avanzati sia iniziato, ma ancora incompleto, e sottolinea la necessità di consolidare e accelerare gli sforzi nei prossimi anni per ridurre il divario.
CONCLUSIONI
I dati delineati restituiscono la fotografia di un sistema produttivo che sta entrando con maggiore decisione nell’era dell’intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale emerge come il principale fattore di trasformazione dei processi aziendali e dei modelli organizzativi, segnando un’accelerazione importante rispetto al passato. Allo stesso tempo, però, è proprio tale tecnologia a mettere in luce le fragilità strutturali del tessuto produttivo italiano, accentuando il divario tra le imprese più grandi e quelle di minori dimensioni.
Affinché la diffusione dell’IA si traduca in un cambiamento profondo e duraturo, non è sufficiente solo una crescita numerica delle adozioni. Occorre rafforzare le politiche su competenze, accesso e qualità dei dati, supporto alle PMI e certezza regolatoria, creando così le condizioni idonee per rendere l’intelligenza artificiale una leva strutturale di competitività, innovazione e sostenibilità. Solo così l’Italia potrà colmare il ritardo accumulato negli anni e competere sulla scena internazionale.
