L’intelligenza artificiale sta cambiando radicalmente le strategie delle imprese ma, tra la disponibilità delle tecnologie e la loro capacità di creare valore, esiste ancora una distanza significativa sulla quale è ineludibile lavorare per essere competitivi. È da questo assunto che prende le mosse “Intelligenza artificiale e transizione industriale”, il terzo Instant Paper del Centro Studi Invitalia, che analizza le sfide e le opportunità dell’IA per il sistema produttivo italiano e individua le direttrici per trasformarne il potenziale in un effettivo aumento della produttività. Per le imprese la sfida non è soltanto l’adozione dell’IA in sé, ma la sua integrazione nei processi produttivi, nell’organizzazione del lavoro e nelle competenze delle persone, per incidere concretamente sulla competitività del Paese.
Il ritardo si concentra nelle piccole imprese
Nel 2025, 16,4% delle imprese italiane con 10 o più addetti utilizzava almeno una tecnologia di IA, contro il 20% della media UE e il 26% della Germania. Il ritardo si concentra soprattutto nelle aziende più piccole: tra quelle con 10–49 addetti la quota italiana si ferma al 14,2%, mentre tra le grandi imprese si avvicina alla media europea: 53,1% contro 55% (fonte Eurostat). È una differenza particolarmente rilevante per l’Italia, dove le microimprese rappresentano il 94,1% delle imprese non finanziarie. Le microimprese, peraltro, non rientrano nella rilevazione Eurostat: il 16,4% non descrive quindi l’intero tessuto produttivo.
Per questo, il documento guarda alle filiere produttive come a uno strumento fondamentale per accelerare la diffusione dell’innovazione, valorizzando il ruolo delle imprese capofila nel trasferimento di tecnologie e competenze all’interno delle catene del valore.
Dalla sperimentazione alla produttività
Il Paper evidenzia come la diffusione dell’IA non si traduca automaticamente in incrementi di produttività. All’inizio del 2026 il 32% delle imprese industriali e dei servizi con almeno 20 addetti utilizzava strumenti di intelligenza artificiale, ma solo il 5% ne faceva un uso intensivo. Inoltre, tra le imprese che adottano l’IA, il 70% non rilevava ancora effetti sulla produttività (fonte Banca d’Italia).
Anche la forte crescita del mercato italiano, che nel 2025 ha raggiunto un valore di circa 1,8 miliardi di euro con un aumento del 50% rispetto all’anno precedente, secondo l’Osservatorio del Politecnico di Milano, non costituisce di per sé la prova di un miglioramento delle performance produttive. Eppure, la posta in gioco è elevata. Tra il 1995 e il 2024 la crescita media annua della produttività del lavoro in Italia è stata pari allo 0,3%, contro l’1,5% dell’Unione europea. Nelle simulazioni della Banca d’Italia, una maggiore diffusione dell’IA potrebbe incrementare la crescita annua della produttività tra 0,2 e 1,1 punti percentuali, contribuendo a rafforzare il potenziale di sviluppo dell’economia italiana.
I benefici richiedono tempo, competenze e organizzazione
Per spiegare perché il potenziale dell’IA non si traduca immediatamente in risultati, il Paper richiama il concetto della “curva a J della produttività”. Prima di raccogliere i benefici dell’innovazione, infatti, le imprese devono sostenere investimenti legati alla qualità dei dati, alla formazione, all’adeguamento dei sistemi informativi e alla riprogettazione dei processi organizzativi. La trasformazione è rallentata dalla necessità di rafforzare le capacità manageriali e organizzative, dal disallineamento tra domanda e offerta di competenze e dalle difficoltà nel trasferimento tecnologico dalla ricerca alle imprese.
Gli asset strategici
L’Italia può contare su importanti punti di forza, come il Tecnopolo di Bologna con il supercomputer Leonardo, l’AI Factory IT4LIA e l’ecosistema della Data Valley, esempi concreti della collaborazione tra ricerca, supercalcolo e industria. La sfida è rendere queste capacità sempre più accessibili alle piccole e medie imprese.
In questa prospettiva, il Paper individua tre ambiti tecnologici di particolare interesse per l’applicazione dell’IA nel settore manifatturiero: Data Space, per la condivisione sicura dei dati lungo le filiere; Digital Twins, per simulare e ottimizzare prodotti e processi; Physical AI, per integrare l’intelligenza artificiale nei robot e nei macchinari industriali.
Le cinque direttrici per accompagnare le imprese
Secondo il Centro Studi Invitalia, le politiche pubbliche sono chiamate ad accompagnare non soltanto l’acquisto di tecnologie, ma l’intero processo di trasformazione delle imprese.
Per questo il Paper propone di partire da un AI Audit, uno strumento di diagnosi capace di valutare dati, competenze e fabbisogni aziendali prima di definire un percorso di adozione. Partendo da questa analisi dei fabbisogni, la proposta ruota attorno a cinque direttrici operative e interconnesse:
- sostenere i costi dell’adozione: prevedere incentivi mirati e temporanei anche per i servizi e i costi ricorrenti dell’IA, dalle piattaforme cloud, alla gestione ed elaborazione dei dati
- ridurre i rischi della sperimentazione: aiutare le imprese a testare, validare e integrare le soluzioni di IA, facilitando il passaggio dai progetti pilota all’impiego nei processi produttivi
- investire nelle competenze e nell’organizzazione: rafforzare le capacità tecniche, operative e manageriali necessarie a utilizzare l’IA e guidare il cambiamento, nella prospettiva dell’Operatore 5.0 e del Management 5.0
- facilitare l’accesso alle infrastrutture avanzate: rendere disponibili alle PMI risorse di supercalcolo e servizi specialistici, in funzione delle effettive esigenze produttive
- rafforzare l’offerta nazionale di IA industriale: sostenere la crescita di startup deep-tech, fornitori tecnologici e system integrator capaci di sviluppare e adattare soluzioni alle esigenze delle imprese e delle filiere.
L’obiettivo non è moltiplicare gli incentivi, ma promuovere una politica industriale capace di accompagnare l’adozione effettiva dell’intelligenza artificiale nei processi produttivi.
Il metodo: il valore del confronto che ha arricchito il Paper
A dare ulteriore profondità al lavoro svolto è il metodo utilizzato dal Centro Studi Invitalia, che ha costruito l’analisi anche attraverso uno Small Talk dal titolo “IA & Industria: guidare la transizione per costruire competitività”, tenutosi a settembre 2026 con il contributo di rappresentanti delle istituzioni, della ricerca e del mondo produttivo.
Oltre all’Ad di Invitalia Bernardo Mattarella e ad alcuni rappresentanti del management dell’Agenzia, hanno dato il loro contributo: Marco Calabrò, Capo Dipartimento per le politiche per le imprese, MIMIT; Alessandro Fontana, Direttore Centro Studi, Confindustria; Giuseppe F. Italiano, Prorettore per l’intelligenza artificiale e le Digital Skills, LUISS; Antonio Oliverio, Cofondatore e Chief Technology Officer, TOD System Srl; Alessandra Poggiani, Direttore Generale, CINECA e Marina Silverii, Direttore Operativo, ART-ER.
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