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title: "Intelligenza Artificiale: i dati di adozione e il gap di competenze"
description: Quali sono gli ostacoli all'adozione dell'AI nelle imprese? Scopri i dati Eurostat e il ruolo del fractional management per l'adozione nelle PMI italiane.
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 ottobre 21, 2026

# Intelligenza Artificiale: i dati di adozione e il gap di competenze

![Picture of myFractional](https://www.myfractionalmanager.com/hs-fs/hubfs/logo%20my%20(1).png?width=50&name=logo%20my%20(1).png) By  [myFractional](https://www.myfractionalmanager.com/blog/author/myfractional)  ·   8 minute read

I dati Eurostat sull'adozione dell'Intelligenza Artificiale nelle imprese mostrano che il vero freno non è tecnologico: per il **71%** delle aziende il blocco è legato alla **carenza di competenze**. L'articolo analizza lo scenario europeo ed italiano e introduce il fractional management come soluzione per governare la transizione e inserire in azienda le competenze manageriali necessarie, senza i costi e le rigidità delle assunzioni tradizionali.

## Intelligenza artificiale nelle imprese

Quando si parla di intelligenza artificiale in ambito aziendale, non si fa riferimento a una singola tecnologia né a un’unica applicazione.

Nei dati Eurostat, l’AI indica un insieme di soluzioni che utilizzano dati e algoritmi per supportare attività operative e decisionali, con diversi livelli di automazione. Rientrano in questo perimetro tecnologie come:

- machine learning,
- deep learning,
- text mining,
- computer vision
- strumenti per l’elaborazione del linguaggio e della voce, utilizzate sia tramite software sia integrate in sistemi e macchinari.

Diffusione dell’intelligenza artificiale nelle imprese europee

Secondo i [dati Eurostat 2025](https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Use_of_artificial_intelligence_in_enterprises), l’intelligenza artificiale è utilizzata da circa un’impresa su cinque tra quelle con almeno 10 addetti: un dato in crescita rispetto agli anni precedenti, ma che non indica ancora una diffusione generalizzata.

Le differenze per dimensione aziendale, settore economico e contesto nazionale restano marcate e contribuiscono a delineare un’adozione selettiva, concentrata in specifiche aree del sistema produttivo europeo.

Insomma, a fronte di una crescente attenzione verso queste tecnologie, l’adozione riguarda ancora una parte minoritaria delle imprese.

## L'impatto della dimensione aziendale

L’adozione dell’intelligenza artificiale nelle imprese europee varia in modo significativo in base alla dimensione aziendale.

La percentuale media di adozione (20%) diventa:

- 55% nelle grandi imprese (almeno 250 addetti). Qui l’AI risulta ampiamente integrata nelle attività aziendali.
- 30% nelle medie imprese (50-249 addetti)
- 17% nelle piccole imprese(meno di 50 addetti)

Il gradiente dimensionale dimostra che l’ingresso dell’AI nelle imprese rappresenta una trasformazione non limitata alla tecnologia, ma richiede condizioni organizzative e competenze che la maggior parte delle imprese non ha ancora sviluppato.

## Adozione dell’AI per settore

L’adozione dell’intelligenza artificiale nelle imprese varia in modo significativo in base al settore economico, con una forte concentrazione nei comparti a maggiore intensità digitale.

Il quadro settoriale evidenzia una polarizzazione netta: l’adozione dell’AI si concentra infatti nei settori in cui i processi sono già fortemente digitalizzati e basati su dati, mentre resta marginale nei comparti più tradizionali dell’economia europea. Lo dimostrano i dati Eurostat 2025 in cui i settori con i livelli più elevati di adozione dell’AI sono:

- **informazione e comunicazione**: 63%
- **attività professionali, scientifiche e tecniche**: 40%

Nei settori a diffusione intermedia o bassa, l’adozione dell’AI si colloca su valori sensibilmente inferiori:

- attività manifatturiere: 16%
- commercio all’ingrosso e al dettaglio: 13%
- trasporto e magazzinaggio: 12%
- costruzioni: 8%

Questa distribuzione conferma che l’adozione dell’AI non dipende solo dalla disponibilità tecnologica, ma anche dalla struttura dei processi e dal tipo di attività svolta. Nei settori knowledge-intensive l’AI può essere integrata più facilmente come estensione di pratiche già consolidate, mentre nei settori tradizionali l’introduzione richiede trasformazioni organizzative più profonde.

## Ambiti di utilizzo dell’AI

Nel 2025 le imprese europee adottano l’intelligenza artificiale prevalentemente per le attività commerciali e i processi produttivi / organizzativi.

Secondo i dati Eurostat 2025, l’uso dell’AI da parte delle imprese si concentra in specifiche aree operative:

- **attività commerciali e di marketing**: 33%
- **processi produttivi**: 28%
- gestione e organizzazione dei **processi amministrativi**: 26%

Accanto a questi utilizzi principali, emergono altri ambiti con livelli di adozione più contenuti:

- ricerca e sviluppo: 24%
- logistica: 18%
- sicurezza informatica: 14%
- gestione delle risorse umane: 12%

La distribuzione degli ambiti di utilizzo evidenzia come l’AI venga impiegata soprattutto in funzioni direttamente collegate all’efficienza operativa e al supporto delle attività chiave, mentre risulti meno presente nelle funzioni di supporto e nelle aree organizzative più complesse.

La prevalenza delle attività commerciali e di marketing come primo ambito di utilizzo dell’AI è coerente con la natura delle applicazioni disponibili e con le modalità di adozione da parte delle imprese: in questi ambiti l’AI può essere introdotta attraverso soluzioni standard, con minori complessità di integrazione e un impatto organizzativo più circoscritto rispetto ad altre funzioni. Questo rende le attività orientate al mercato un terreno di sperimentazione più accessibile, soprattutto nelle imprese che si avvicinano per la prima volta all’intelligenza artificiale.

Per comprendere come queste aree si traducono in progetti operativi e quali benefici economici generano in termini di riduzione dei costi e aumento dei ricavi, puoi leggere la nostra analisi sulle [applicazioni concrete dell'AI per le PMI](https://www.myfractionalmanager.com/blog/ai-per-le-pmi-opportunita-concrete-e-competenze-chiave-per-non-restare-indietro).

## Ostacoli all’adozione dell’AI

Le difficoltà all'adozione dell'AI riguardano soprattutto competenze, aspetti regolatori e capacità di integrazione.

I dati Eurostat 2025 mostrano che, tra le imprese che non utilizzavano l’AI, il 14% circa aveva preso in considerazione il loro utilizzo ma aveva poi dovuto rinunciare a causa di alcune difficoltà.

Cosa ha frenato l’adozione? I principali motivi indicati sono:

1. **mancanza di competenze o conoscenze adeguate: 71%**
2. incertezza sulle implicazioni legali e regolatorie: 53%
3. problemi legati alla protezione e alla gestione dei dati: 49%
4. difficoltà di integrazione dell’AI nei processi e nei sistemi esistenti: 47%
5. costi di implementazione e gestione ritenuti elevati: 45%

Questi dati dimostrano che gli ostacoli all'introduzione dell'AI vanno ben oltre la disponibilità della tecnologia.

Il fatto che le competenze rappresentino il primo ostacolo, seguite da aspetti normativi, dati e integrazione, conferma quanto emerso nei capitoli precedenti: l’adozione dell’AI è prima di tutto una sfida organizzativa.

*Se da un lato i dati istituzionali evidenziano forti freni sul piano organizzativo, dall'altro le indagini sulla percezione aziendale confermano l'enorme potenziale della tecnologia: per un quadro complementare sui benefici economici e sui comparti industriali trainanti, leggi la nostra [analisi sui dati EY e i 10 usi ad alto impatto dell'AI per le PMI](https://www.myfractionalmanager.com/blog/intelligenza-artificiale-la-svolta-i-dati-ey-2025-e-i-10-usi-ad-alto-impatto-per-le-pmi).*

## L’intelligenza artificiale nelle imprese italiane

Secondo Eurostat, l’Italia si colloca sotto la media europea per diffusione dell’AI, ma mostra una dinamica di crescita più intensa rispetto all’UE.

- La quota di imprese italiane che utilizzano tecnologie di AI raggiunge il **16,4%**, contro una media europea pari a **19,95%**.
- Tra il 2024 e il 2025, l’adozione dell’AI in Italia cresce di8,2 punti percentuali, passando dall’8,2% al 16,4%. Nello stesso periodo, la media UE cresce di 6,5 punti percentuali. L’Italia, quindi, recupera più velocemente, pur senza colmare il divario.

Come per il resto d'Europa, la diffusione è fortemente concentrata nelle grandi imprese e nei settori a più alta intensità digitale, mentre risulta molto limitata tra le piccole imprese, che costituiscono la parte prevalente del sistema economico nazionale.

Anche nel contesto italiano, la dimensione aziendale rappresenta il principale fattore discriminante nell’adozione dell’AI. Le grandi imprese mostrano tassi di utilizzo nettamente superiori rispetto alle medie e, soprattutto, alle piccole imprese. Questo andamento ricalca il quadro europeo, ma con uno scarto più accentuato: il divario tra grandi imprese e PMI risulta più ampio in Italia, indicando maggiori difficoltà di accesso e integrazione dell’AI nelle organizzazioni di dimensioni ridotte.

Il divario non riguarda solo la quota di imprese che utilizzano l’AI, ma anche la varietà degli ambiti di applicazione, che risulta più limitata. Questo scarto conferma che il ritardo italiano nell’adozione dell’AI non è episodico, ma riflette caratteristiche strutturali del sistema produttivo, in particolare la forte presenza di piccole imprese e una maturità digitale complessiva ancora disomogenea.

La combinazione tra crescita più rapida e livelli ancora contenuti suggerisce che il tema non sia la rilevanza dell’AI per le imprese italiane, ma la capacità di queste organizzazioni di assorbirla e integrarla, determinante per trasformare l’interesse verso l’AI e le sperimentazioni isolate in adozione diffusa.

## Il contesto italiano: gli ostacoli organizzativi e gestionali

Nel contesto italiano, caratterizzato da una forte prevalenza di PMI, gli ostacoli organizzativi e gestionali assumono un peso centrale nei percorsi di adozione dell’intelligenza artificiale.

Il tessuto imprenditoriale italiano è composto in larga parte da piccole e medie imprese, spesso caratterizzate da strutture organizzative snelle, ruoli concentrati e processi poco formalizzati. In questo contesto, le difficoltà organizzative emerse a livello europeo tendono ad assumere una maggiore rilevanza.

Nel contesto delle PMI italiane, gli ostacoli chiave che frenano l’adozione dell’AI possono essere ricondotti a due fattori principali:

### 1. Processi e dati non strutturati

Questo dipende sia dalla cultura aziendale che dalla scarsa maturità digitale delle PMI italiane.

L’adozione dell’AI presuppone processi chiari, dati accessibili e responsabilità definite. Nelle PMI, questi elementi sono spesso ostacolati da un forte accentramento decisionale, da processi poco formalizzati o non trasparenti e, più in generale, da un livello di maturità digitale ancora limitato.

Nello specifico, i limiti strutturali più evidenti riguardano:

- **Frammentazione e silos informativi:** i dati aziendali sono spesso archiviati in formati non standardizzati, cartacei o distribuiti in software obsoleti non comunicanti tra loro, impedendo l'addestramento o l'integrazione di modelli di IA.
- **Assenza di governance dei dati**: manca una cultura della qualità, della pulizia e della sicurezza del dato. Senza flussi informativi puliti e continui, l'applicazione di algoritmi rischia di generare output distorti o inaffidabili.
- **Rigidità dei flussi di lavoro:** la mancanza di mappatura dei processi operativi rende complesso identificare in quali aree l'IA possa portare reale valore aggiunto.

In questo scenario, anche soluzioni tecnologicamente mature faticano a essere integrate nelle attività quotidiane.

### 2. Mancanza di competenze manageriali adeguate

Le competenze richieste per adottare l’AI non sono solo di natura tecnica. Accanto a figure specialistiche in ambito dati e tecnologie, diventano centrali capacità gestionali legate allo sviluppo dei progetti, all'integrazione dei processi e alla governance aziendale.

In assenza di un approccio strategico e di un presidio manageriale, l’AI nelle piccole imprese tende a rimanere confinata a sperimentazioni isolate. In termini operativi, è infatti necessario un mix bilanciato di competenze hard e soft:

- **Visione strategica e di processo:** Capacità di valutare il ritorno sull'investimento (ROI) dell'IA e di ridisegnare i modelli di business, superando la logica della singola automazione fine a se stessa.
- **Gestione del rischio e conformità:** Competenze legate alla comprensione dei vincoli normativi (come l'AI Act europeo), della privacy dei dati e dei risvolti etici legati all'uso degli algoritmi in azienda.
- **Leadership del cambiamento (Change Management):** Capacità di mitigare la resistenza interna dei dipendenti, promuovendo la formazione continua e governando l'impatto organizzativo per favorire la collaborazione uomo-macchina.

Per un'analisi su competenze e ruoli necessari per progettare e implementare l'AI in azienda, leggi il nostro articolo sulle [competenze chiave dell'AI per le PMI](https://www.myfractionalmanager.com/blog/ai-per-le-pmi-opportunita-concrete-e-competenze-chiave-per-non-restare-indietro).

Nelle PMI, tuttavia, questo tipo di preparazione è spesso assente e l'assunzione di manager esperti a tempo pieno rappresenta un impegno economico oneroso, non sempre coerente con le dimensioni, i tempi e l'incertezza dei percorsi di adozione dell’AI.

## Adozione dell'AI sostenibile con il fractional management

Nelle PMI, i percorsi di adozione sostenibili si basano su interventi progressivi, circoscritti e adattabili nel tempo, piuttosto che su progetti estesi e rigidamente pianificati.

In questa prospettiva, il [fractional management](https://www.myfractionalmanager.com/blog/fractional-manager-una-risposta-concreta-per-le-pmi) rappresenta una soluzione sempre più utilizzata per **accedere a competenze manageriali senza trasformarle in costi fissi strutturali**, mantenendo la possibilità di adattare ruoli e impegno all’evoluzione dei progetti.

[myFractional manager](https://www.myfractionalmanager.com/) mette a disposizione di PMI e startup un network selezionato e validato di manager esperti anche in ambito **IT, Digital, AI, Program e Project Management**, Change Management, con una formula "fractional", leggera e flessibile, senza assunzione.

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## FAQ

### Qual è il livello di adozione dell’intelligenza artificiale nelle imprese europee?

Secondo i dati Eurostat, nel 2025, il 19,95% delle imprese dell’Unione europea con almeno 10 addetti utilizza almeno una tecnologia di intelligenza artificiale.

### Perché l’adozione dell’AI è più bassa nelle PMI rispetto alle grandi imprese?

Le PMI incontrano maggiormente ostacoli di natura organizzativa e gestionale, legati alla disponibilità di competenze e all’integrazione dell'AI nei processi.

### Qual è il grado di adozione dell'AI in Italia rispetto all'Europa?

Secondo i dati Eurostat, nel 2025 l’Italia presenta un livello di adozione inferiore alla media UE ma anche una crescita più rapida.

## Glossario

- Eurostat: ufficio statistico dell’Unione europea che raccoglie e pubblica dati armonizzati sui Paesi membri, inclusi quelli relativi all’uso delle tecnologie digitali e dell’intelligenza artificiale nelle imprese.
- Text mining: tecniche di intelligenza artificiale utilizzate per analizzare testi scritti e ricavarne informazioni strutturate, come temi ricorrenti, sentiment o parole chiave.
- Computer vision: insieme di tecnologie di AI che consentono ai sistemi di analizzare e interpretare immagini o video, ad esempio per il riconoscimento di oggetti, persone o anomalie visive.
- Speech recognition: tecnologie di intelligenza artificiale che permettono ai sistemi di riconoscere e trasformare il linguaggio parlato in testo.
- Speech synthesis: tecnologie di AI che consentono di generare linguaggio parlato artificiale a partire da testo scritto.
- Natural language processing (NLP): ambito dell’intelligenza artificiale dedicato alla comprensione, analisi e generazione del linguaggio naturale scritto o parlato.
- Natural language generation: sottoinsieme del NLP che permette ai sistemi di AI di produrre testi in linguaggio naturale in modo automatico.
- Machine learning: insieme di tecniche di intelligenza artificiale che consentono ai sistemi di apprendere dai dati e migliorare le proprie prestazioni senza essere programmati esplicitamente per ogni attività.
- Deep learning: sottoinsieme del machine learning basato su reti neurali profonde, utilizzato per applicazioni complesse come visione artificiale, riconoscimento vocale e linguaggio naturale.
- AI generativa: categoria di sistemi di intelligenza artificiale progettati per generare nuovi contenuti, come testi, immagini, audio o codice, sulla base di modelli addestrati su grandi quantità di dati.
- LLM (Large Language Model): modelli di intelligenza artificiale basati su deep learning, addestrati su grandi volumi di testo, in grado di comprendere e generare linguaggio naturale.

## Fonti

Eurostat, Use of artificial intelligence in enterprises, dati 2025: [https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Use\_of\_artificial\_intelligence\_in\_enterprises](https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=Use_of_artificial_intelligence_in_enterprises)

 

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