Adozione intelligenza artificiale: il divario tra grandi e PMI

L'adozione intelligenza artificiale nelle imprese europee è cresciuta di quasi sei punti e mezzo in un anno, e in Italia è quasi raddoppiata: dall'8,2% del 2024 al 16,4% del 2025. I numeri raccontano un'accelerazione e mostrano una distanza. La media europea si attesta al 19,95%, le grandi imprese arrivano al 55,03%, le piccole al 17%. Tra le aziende che hanno valutato l'intelligenza artificiale e poi hanno rinunciato, le barriere più citate riguardano le competenze e l'incertezza sulle conseguenze legali.

Quanto cresce davvero l'adozione

Il quadro europeo del 2025 segna il 19,95% delle imprese che usano almeno una tecnologia di intelligenza artificiale, contro il 13,48% dell'anno precedente. La crescita di 6,47 punti è la più marcata degli ultimi anni e riflette una diffusione che ha superato la fase sperimentale. Il dato medio nasconde disparità profonde. Il settore dell'informazione e della comunicazione guida la classifica, mentre la dimensione dell'impresa pesa più del settore: le grandi aziende europee toccano il 55,03%, le medie il 30,36%, le piccole il 17%. L'Italia si colloca sotto la media con il 16,4%, in forte avanzamento rispetto al passato ma ancora distante da Paesi come Danimarca, Finlandia e Svezia, che superano il 35%.

Il divario dimensionale

La differenza tra grandi e piccole imprese concentra la parte più interessante del fenomeno. Le economie di scala spiegano una porzione del divario: un'azienda con reparti specializzati può distribuire il costo di un sistema su più funzioni e più volumi. La complessità di implementazione aggiunge un secondo fattore: un progetto di intelligenza artificiale richiede dati ordinati, processi chiari e competenze interne che un'impresa di dimensioni contenute raramente possiede in partenza. Il risultato è che la stessa tecnologia produce un ritorno molto diverso a seconda della struttura che la riceve. Per una piccola impresa, la domanda non riguarda quale modello scegliere, ma quali processi sono pronti a sostenerne l'uso.

Competenze e incertezza legale

Tra le imprese europee che hanno considerato l'uso dell'intelligenza artificiale e poi hanno scelto di non procedere, la ragione più frequente nel 2025 è la mancanza di competenze specifiche, indicata dal 70,89% dei rispondenti. Seguono l'incertezza sulle conseguenze legali, al 52,52%, e le preoccupazioni sulla violazione della protezione dei dati e della riservatezza, al 48,83%. Il costo dell'investimento compare più in basso. Il dato sposta l'attenzione dal budget alla preparazione: le aziende che rinunciano lo fanno perché non trovano le persone e non hanno un quadro giuridico sufficientemente chiaro per decidere. Le due barriere si alimentano a vicenda, perché senza competenze interne diventa difficile anche valutare il rischio legale di un impiego.

Perché il costo non spiega tutto

Le rilevazioni del 2023 mettevano al primo posto il costo dell'investimento. I dati del 2025 indicano competenze e incertezza normativa come ostacoli principali, e il cambiamento ha una spiegazione concreta. I prezzi dei modelli sono scesi, le offerte si sono standardizzate e l'accesso agli strumenti è diventato una voce ricorrente contenuta. La difficoltà si è spostata sull'organizzazione: reperire figure in grado di governare i sistemi, definire i perimetri d'uso, rispondere agli obblighi che il regolamento europeo assegna a chi utilizza l'AI. Un investimento senza queste condizioni produce un progetto che non arriva in produzione, un esito che accomuna gran parte delle iniziative, come mostra l'analisi su perché i progetti di intelligenza artificiale non arrivano in produzione.

Cosa distingue chi adotta

Le imprese che superano la soglia condividono alcuni tratti. Definiscono i casi d'uso prima di scegliere la tecnologia, misurano i risultati su processi esistenti e trattano i dati come un prerequisito anziché come un dettaglio. Integrano i modelli in un'architettura con regole, tracciabilità e perimetri d'uso, invece di affidarsi a un abbonamento individuale. Investono nella formazione delle persone che useranno gli strumenti, perché l'adozione dipende da chi lavora ogni giorno con il sistema. Governano i rischi degli investimenti in intelligenza artificiale prima che si manifestino, con una valutazione che tiene conto dei costi indiretti e delle dipendenze dai fornitori. Questi elementi distinguono un esperimento da un'adozione stabile.

Cosa guardare nei prossimi mesi

La crescita del 2025 indica che la fase di esitazione è finita per una parte del tessuto produttivo. La distanza tra grandi e piccole imprese, però, si chiude con la preparazione e non con l'acquisto di strumenti. Per una realtà di dimensioni contenute la mappa utile riguarda i processi che generano più lavoro ripetitivo, le competenze già disponibili e i vincoli normativi che si applicano al proprio caso. Da questa fotografia discende la scelta di dove intervenire per primo.