A partire dai dati dell’EY Italy AI Barometer 2025, l’articolo analizza la diffusione dell’intelligenza artificiale nelle PMI, le principali tipologie di AI e dieci applicazioni ad alto impatto nelle diverse funzioni aziendali. Approfondisce inoltre come un Fractional Manager possa guidare progetti operativi, integrati nei processi e orientati a risultati misurabili.
Nel 2025 l’adozione dell’intelligenza artificiale in Italia ha compiuto un salto senza precedenti: secondo il report EY Italy AI Barometer 2025, il 46% degli intervistati - manager e dipendenti di imprese italiane di diversi settori - dichiara di utilizzare strumenti di AI sul lavoro, rispetto al 12% del 2024.
Un incremento di ben 34 punti percentuali in un solo anno, che segna il passaggio dell’AI da innovazione di nicchia a leva strategica trasversale.
La ricerca, basata su un sondaggio condotto su 4.942 professionisti europei (di cui 539 italiani), evidenzia come l’AI stia entrando nei processi operativi, nelle interazioni con i clienti e nelle attività di supporto decisionale: dalla generazione di testi e traduzioni ai chatbot, dagli assistenti vocali alla creazione di immagini. Non è più una tecnologia riservata a pochi settori ad alta intensità tecnologica o alle grandi aziende, ma un fenomeno cross-settore e cross-dimensione che tocca ormai gran parte del tessuto produttivo italiano.
I benefici sono già tangibili: oltre la metà degli intervistati segnala impatti economici positivi in termini di riduzione dei costi, aumento dei profitti o entrambi. Questa percezione conferma che l’AI non è più solo una promessa ma una leva concreta di competitività.
La spinta all’adozione, tuttavia, arriva ancora prevalentemente dall’alto: sono soprattutto i vertici aziendali a guidare i progetti e a percepirne i vantaggi, mentre il resto dell’organizzazione procede con maggiore gradualità.
Per le PMI, che rappresentano la quasi totalità del tessuto produttivo italiano, il potenziale è enorme. Restano tuttavia sfide legate a risorse più limitate, livelli di digitalizzazione ancora disomogenei e una cultura dell’innovazione non sempre matura. Proprio per questo, il momento attuale rappresenta una finestra di opportunità: la tecnologia è più accessibile, le soluzioni più mirate e verticali, i casi d’uso sono chiari e iniziare ora può fare la differenza per restare competitivi nei prossimi anni.
Nota: la rilevazione misura dichiarazioni dei dirigenti e dipendenti delle imprese del campione, quindi i dati vanno letti come indicazione di tendenza, non come indicatore oggettivo degli investimenti effettuati.
Sempre secondo la ricerca di EY, l’utilizzo dell'intelligenza artificiale nelle imperse italiane riguarda prevalentemente strumenti per supportare i processi operativi.
In ordine decrescente:
L’impatto percepito riguarda soprattutto ruoli operativi e ripetitivi, come il customer service e i ruoli tecnici. I manager sono meno coinvolti.
Significa che attualmente l’AI sta ottimizzando attività ad alta ripetitività più che toccare le decisioni strategiche. In ordine decrescente:
I ruoli manageriali sono toccati in misura minore.
Il 51,6% degli intervistati segnala benefici economici di riduzione costi, aumento profitti o entrambi.
Questi dati indicano un impatto concreto già percepito, anche se ancora in evoluzione: quasi un terzo non ha evidenze mentre il 18% il ritiene che sia troppo presto per misurarle.
Alcuni comparti mostrano un impatto già pienamente maturo, altri restano ancora sotto la media complessiva del 51,6%.
L’AI è già diffusa in settori innovativi e ad alta automazione, mentre la PA e alcuni comparti tradizionali mostrano ritardi significativi.
Vediamo quali sono i settori con maggior impatto generato secondo quanto riportato dagli intervistati, in termini di riduzione dei costi, aumento dei profitti o entrambi.
Esiste un significativo gap tra percezione di manager e non manager. Indica il ruolo diverso dell’AI nelle diverse attività - decisionali o operative - ma è sintomo anche del fatto che l'AI è guidata top-down e la trasformazione culturale non è ancora diffusa a tutti i livelli.
L’AI è già diffusa nelle attività quotidiane (testi, chatbot, assistenti vocali) e impattante soprattutto sui ruoli operativi.
I benefici economici iniziano a emergere in modo significativo, anche se la misurazione è ancora acerba.
Per le PMI, con meno risorse e infrastrutture, la sfida è scalare oltre l’uso individuale verso integrazione nei processi core (finance, operations, HR).
L’intelligenza artificiale non è una tecnologia unica ma comprende modelli e applicazioni diverse. Capire le principali tipologie aiuta le imprese italiane a valutare quali soluzioni sono più accessibili, quali richiedono maggiori competenze e dove possono generare impatto immediato o strategico.
L’AI generativa produce contenuti originali (testi, immagini, audio, codice) a partire da dati già esistenti. Strumenti come ChatGPT o DALL·E rientrano in questa categoria.
È la tipologia più adottata grazie alla facilità di accesso (modelli SaaS, uso immediato senza infrastrutture dedicate).
Riduce tempi e costi di produzione contenuti e migliora l’esperienza cliente.
Richiede comunque revisione e supervisione umana per garantire qualità e coerenza. Integra e non sostituisce.
L’AI predittiva analizza dati storici per individuare pattern e prevedere eventi futuri, utile per pianificazione e ottimizzazione.
Consente decisioni basate su dati reali, riducendo sprechi e costi.
È meno diffusa della generativa perché richiede basi dati solide e infrastrutture analitiche, spesso non presenti in aziende meno digitalizzate.
L’AI operativa automatizza attività ripetitive e di back office, spesso integrandosi con soluzioni di Robotic Process Automation (RPA).
Ha una diffusione significativa perché migliora l’efficienza con investimenti contenuti.
Libera risorse da compiti a basso valore, con ritorni rapidi in produttività.
Questa tipologia combina diverse fonti e modelli per fornire insight strategici e supportare scelte manageriali.
Aiuta a colmare il gap analitico e supporta decisioni complesse.
È la meno diffusa: richiede competenze specialistiche e un approccio integrato ai dati, più comune in aziende di grandi dimensioni.
Secondo studi internazionali (OECD 2024, G7 Italy 2024), nelle imprese italiane:
Questo scenario conferma che l’adozione italiana è trainata da strumenti generativi e operativi, mentre le soluzioni predittive e decisionali restano appannaggio di imprese più strutturate o settori verticali specifici.
Per le PMI, la distinzione tra queste tipologie è essenziale: permette di individuare progetti a basso costo e implementazione rapida (ad esempio chatbot o strumenti di generazione testi) rispetto a iniziative più complesse che richiedono investimenti e governance (come l’AI predittiva su larga scala).
L’adozione dell’intelligenza artificiale nelle imprese italiane non si limita a un’unica funzione aziendale: le tecnologie si stanno diffondendo in modo orizzontale, toccando progressivamente marketing, vendite, finance, operations, supply chain e risorse umane.
Questa tendenza emerge chiaramente dall’EY Italy AI Barometer 2025 e da ricerche nazionali come gli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano, che evidenziano come l’AI sia ormai presente in processi operativi, attività di supporto decisionale e interazioni con i clienti.
Non tutte le funzioni, però, avanzano alla stessa velocità. Le aree più vicine al cliente (marketing e customer care) hanno beneficiato per prime della facilità di accesso a strumenti generativi e di automazione. Al contrario, funzioni come finance o operations, pur offrendo potenziale di impatto maggiore sul valore aziendale, richiedono infrastrutture dati più solide e competenze specializzate, rallentando l’adozione.
Per le PMI italiane, la priorità è identificare dove l’AI può creare valore subito e costruire una roadmap progressiva che consenta di scalare senza compromettere equilibrio operativo e costi.
Il marketing è la funzione in cui l’AI ha trovato la penetrazione più rapida e ampia. Secondo il Barometer EY, la generazione di testi e contenuti multimediali è tra le applicazioni più comuni, confermata anche dalle ricerche del Politecnico che mostrano una forte crescita di chatbot e sistemi di personalizzazione nelle imprese italiane, in particolare nei settori retail, turismo e servizi finanziari.
L’adozione è favorita da due fattori:
Per una PMI italiana, il marketing rappresenta il punto di ingresso più semplice all’AI. Strumenti "plug-and-play" consentono di automatizzare parti del lavoro quotidiano senza grandi investimenti.
Tuttavia, il rischio è accumulare strumenti frammentati che non dialogano tra loro: meglio concentrarsi su poche piattaforme integrate e monitorare costantemente metriche di efficacia (conversion rate, lead qualificati) per valutare il ritorno.
L’AI nelle vendite sta crescendo ma con un ritmo più lento rispetto al marketing. Le imprese italiane, soprattutto nei settori manifatturiero e retail, iniziano a sfruttare algoritmi predittivi per la previsione della domanda, mentre l’adozione di pricing dinamico resta limitata a contesti e-commerce e hospitality.
Le barriere principali sono qualità e continuità dei dati commerciali e una cultura della misurazione ancora acerba.
Le PMI possono trarre vantaggio da strumenti AI di vendite integrati nei CRM moderni, che offrono funzioni predittive di base senza costi aggiuntivi.
Prima di adottare modelli complessi, occorre strutturare i dati interni (storico ordini, comportamenti cliente) e definire metriche chiare (tasso di chiusura, margine medio) per misurare l’impatto. Importante formare il team commerciale a leggere e usare gli insight forniti dall’AI, anziché percepirli come sostitutivi della loro esperienza.
In ambito finance, l’AI è meno visibile ma strategica: riduce errori, velocizza operazioni e abilita analisi più sofisticate. Le imprese italiane stanno iniziando a implementare automazione contabile e riconciliazione documentale, mentre l’uso per forecast finanziario e gestione del rischio è più frequente in aziende medio-grandi o in settori regolamentati (banche, assicurazioni).
Secondo il Barometer EY, il beneficio economico in questi ambiti è tra i più alti (oltre 80% nelle assicurazioni e 87,5% nel banking).
Per le PMI italiane, l’AI nel finance diventa utile quando cresce la complessità operativa (più linee di business, clienti e fornitori multipli).
Il primo passo è automatizzare i processi ripetitivi (es. riconciliazioni) per liberare risorse e costruire storici di dati affidabili. Successivamente si può introdurre forecasting di base su cassa e margini. Fondamentale il ruolo di un CFO per interpretare i dati e inserirli nel processo decisionale strategico.
Le funzioni operative e logistiche sono tra quelle con maggior potenziale di impatto economico. Le aziende manifatturiere italiane e del retail stanno adottando algoritmi di previsione domanda, ottimizzazione scorte e manutenzione predittiva.
Tuttavia, la penetrazione è disomogenea: imprese più grandi e integrate (es. automotive, food & beverage) avanzano più velocemente, mentre le PMI faticano per costi di sensoristica e mancanza di competenze interne.
Per le PMI, l’AI in operations rappresenta un’opportunità di scalare efficienza e ridurre costi in modo significativo.
Tuttavia, è fondamentale partire da un singolo caso d’uso ad alto impatto per dimostrare ROI e generare consenso interno (es. manutenzione predittiva su un impianto critico). L’accesso a incentivi pubblici (PNRR, Transizione 5.0) può facilitare l’investimento iniziale in sensoristica e software.
L’adozione dell’AI in HR è ancora in fase iniziale ma in accelerazione, spinta da esigenze di recruiting più rapido e gestione del turnover.
Le imprese italiane cominciano a usare algoritmi per screening CV e per analizzare dati su performance e clima aziendale. Più rari, ma in crescita, i progetti di formazione personalizzata e i chatbot interni per supporto amministrativo.
Per una PMI, l’AI in HR può ridurre tempi e costi del recruiting e migliorare la gestione amministrativa.
È però cruciale monitorare bias algoritmici e rispettare la privacy (GDPR). L’adozione deve essere guidata da una visione chiara: usare l’AI per supportare, non sostituire, la valutazione umana, preservando la cultura aziendale e la qualità dell’esperienza del candidato.
Questa panoramica dimostra che l’AI tocca ogni funzione aziendale con potenziale trasformativo, ma i livelli di maturità sono diversi: marketing e customer service hanno raggiunto l’adozione più diffusa; finance, operations e HR offrono benefici strategici ma richiedono dati e governance solide.
Per le PMI italiane, il punto di partenza ideale è scegliere una funzione ad alto impatto immediato e bassa complessità, costruendo competenze interne man mano che si estende l’uso dell’AI ad aree più critiche.
Ecco 10 utilizzi in cui l'AI genera un ROI misurabile, in funzioni diverse (R&D, operations, amministrazione, finance, customer service, marketing, HR, ...).
Permette di generare migliaia di varianti di design a partire da vincoli tecnici (materiali, peso, costi). Usata in automotive, aerospace e manifattura avanzata per ridurre tempi di prototipazione e scarti di produzione.
Benefici: accelera il time-to-market e riduce costi di sviluppo fino al 30%.
Per PMI: accessibile tramite software CAD già diffusi (Autodesk, Siemens) con moduli AI integrati.
Oltre a prevedere guasti, integra assistenti virtuali che suggeriscono interventi mirati e consultano documentazione tecnica in tempo reale. Diffusa in meccanica, food & beverage e logistica.
Benefici: riduce fermi macchina non pianificati e costi di manutenzione straordinaria.
Per PMI: implementabile gradualmente con sensori IoT e piattaforme cloud.
Sfrutta AI per indicizzare, estrarre e sintetizzare informazioni da archivi complessi (contratti, manuali tecnici, part list).
Benefici: riduce tempi di ricerca e supporta compliance e audit.
Per PMI: soluzioni SaaS plug-and-play riducono la barriera d’ingresso, utili anche per archivi legacy.
Assistenti AI che rispondono a domande operative (procedure, troubleshooting) consultando database aziendali e fornendo step di lavoro.
Benefici: accelera la risoluzione dei problemi e riduce errori umani.
Per PMI: ideale per reparti produttivi e assistenza tecnica con know-how distribuito.
Algoritmi che adattano prezzi e proposte in tempo reale in base a storico cliente, comportamento di acquisto e condizioni di mercato.
Benefici: aumenta margini e tasso di conversione, soprattutto in e commerce e retail.
Per PMI: già integrata in molti CRM e piattaforme di marketing automation.
Modelli predittivi che stimano volumi di vendita e ottimizzano produzione e scorte. Settori chiave: moda, agroalimentare, consumer goods.
Benefici: riduce overstock e rotture di stock, ottimizzando capitale circolante.
Per PMI: un singolo caso d’uso (es. previsione stagionale) può portare ROI rapido.
AI applicata a dati interni e di mercato per individuare anomalie, prevenire frodi e valutare rischi di credito.
Benefici: migliora la qualità delle decisioni e riduce perdite su crediti.
Per PMI: disponibile come servizio via fintech e piattaforme bancarie evolute.
Algoritmi che filtrano CV, analizzano competenze e prevedono compatibilità culturale e performance potenziale.
Benefici: riduce tempi di selezione e migliora la qualità degli inserimenti.
Per PMI: utile per ruoli ricorrenti o picchi di assunzione, ma va sempre affiancata a revisione umana.
Generazione di testi, immagini e video per campagne digitali, siti web e schede prodotto.
Benefici: accelera il time-to-market e riduce costi di agenzia.
Per PMI: immediatamente accessibile tramite piattaforme come Canva, HubSpot, Mailchimp AI.
Telecamere e algoritmi AI identificano difetti in linea di produzione in tempo reale. Già usato in packaging, automotive, elettronica.
Benefici: riduce scarti, migliora standard qualitativi e abbassa costi di controllo manuale.
Per PMI: può essere adottato su singole linee produttive senza rivoluzionare l’intero impianto.
Questi impieghi hanno un impatto economico diretto e misurabile: riduzione costi, aumento produttività, maggiore velocità di risposta al mercato.
Sono applicazioni già disponibili e non futuristiche: la sfida per le imprese italiane è prioritizzare in base ai propri obiettivi e alle risorse disponibili.
L’adozione dell’intelligenza artificiale non dipende solo dalle tecnologie scelte: senza ruoli chiari e governance adeguata, i progetti rischiano di fermarsi alla fase sperimentale.
Dopo aver visto dove l’AI può creare valore, è fondamentale capire chi deve guidarne la progettazione e l’implementazione: dal top management alle funzioni operative, passando per figure specialistiche e supporti esterni.
Compito: definire la strategia tecnologica complessiva, selezionare le piattaforme AI, garantire integrazione con l’infrastruttura IT esistente e sicurezza dei dati.
Perché è cruciale: senza una visione tecnologica coerente, l’AI rischia di rimanere un insieme di tool isolati e non scalabili.
Nelle PMI: questa figura raramente esiste a tempo pieno; spesso le responsabilità IT sono frammentate o affidate a fornitori esterni.
Compito: tradurre le opportunità dell’AI in progetti concreti, gestire i fornitori, monitorare KPI e coordinare i team interni.
Perché è cruciale: collega la strategia tecnologica agli obiettivi di business e assicura che i progetti AI producano ROI misurabili.
Nelle PMI: può essere un ruolo ibrido, affidato a manager esistenti (es. marketing o operations) che ricevono formazione ad hoc.
Compito: identificare i casi d’uso nell’area di competenza, validare risultati e facilitare l’adozione operativa.
Perché è cruciale: conoscono meglio di chiunque altro processi e pain point; senza il loro coinvolgimento, i progetti AI faticano a scalare.
Nelle PMI: spesso queste funzioni sono accentrate in poche persone (o nel titolare), rendendo ancora più necessario un supporto esterno per non sovraccaricare il team.
Cosa fanno: portano competenze verticali (data science, machine learning, RPA) e capacità di implementazione su misura.
Vantaggi: accelerano il go-to-market e compensano la mancanza di competenze interne.
Rischi: senza governance interna, l’azienda può diventare dipendente dal fornitore e perdere controllo sui dati e sulla strategia.
Cosa fanno: offrono soluzioni pronte all’uso (chatbot, marketing automation, predictive analytics) scalabili anche per PMI.
Vantaggi: riducono costi iniziali e complessità di implementazione.
Limiti: meno personalizzabili e dipendenti dagli aggiornamenti del provider.
Per approfondire le competenze manageriali necessarie per introdurre l’AI e guidarne l’adozione, leggi AI per le PMI: opportunità concrete e competenze chiave per non restare indietro.
Le PMI italiane si trovano spesso a sperimentare l’AI in modo frammentato: tool di marketing, automazione documentale, tutto senza una visione unitaria.
Questo approccio porta due rischi principali:
La soluzione è dotarsi di una figura manageriale di riferimento che possa:
Per molte PMI un CTO o un Innovation Manager a tempo pieno può essere eccessivo sia in termini economici che di impegno richiesto. In questi casi il modello fractional offre una soluzione accessibile e flessibile:
Con l’aumento della complessità tecnologica e normativa (AI Act europeo, privacy, cybersecurity), avere una guida esperta diventa sempre più decisivo per non disperdere investimenti e cogliere opportunità reali.
Implementare progetti di intelligenza artificiale non significa solo acquistare una tecnologia: richiede visione, governance e capacità di integrazione nei processi aziendali.
Le imprese italiane - in particolare le PMI - si trovano spesso senza competenze interne per guidare queste trasformazioni: non hanno un CTO, un Innovation Manager o un Data Scientist senior a tempo pieno, ma devono comunque prendere decisioni su tecnologie, fornitori, dati e compliance normativa (AI Act europeo, privacy, cybersecurity).
Il fractional management colma questo gap: mette a disposizione figure manageriali esperte per poche giornate al mese, portando competenze di alto livello senza l’impegno economico e organizzativo di un’assunzione full time.
Un fractional manager (CTO o Innovation Manager) può accompagnare l’azienda in ogni fase del ciclo di adozione:
Il fractional management è particolarmente indicato quando:
L’intelligenza artificiale non è più una frontiera lontana: sta già ridisegnando processi, ruoli e modelli di business nelle imprese italiane. I dati più recenti lo confermano: in un anno l’adozione è quasi quadruplicata e i benefici, in termini di produttività e riduzione dei costi, sono ormai misurabili.
Per le PMI, la sfida non è inseguire la tecnologia, ma governarla: scegliere progetti con ritorno misurabile, integrarli nella strategia e costruire competenze per il futuro.
In questo contesto, il fractional management diventa una leva strategica: offre la guida esperta necessaria per partire subito, senza compromettere equilibrio organizzativo e sostenibilità economica.
Il momento per agire è questo: l’AI è già parte del mercato, e le imprese che sapranno coglierne il potenziale in modo consapevole si troveranno in posizione di vantaggio nei prossimi anni. Non servono rivoluzioni improvvise, ma passi studiati, graduali e ben guidati.
myFractional manager mette a disposizione manager esperti, disponibili da 1 a 3 giorni a settimana, per supportare le PMI nell'implementazione di progetti di intelligenza artificiale.
Scopri di più sulla nostra soluzione.
Ernst & Young, EY Italy AI Barometer 2025, 2025, https://www.ey.com/it_it/newsroom/2025/08/ey-italy-ai-barometer-cresce-l-adozione-dell-intelligenza-artificiale-nelle-aziende-italiane
myFractional, AI per le PMI: opportunità concrete e competenze chiave per non restare indietro, 2025, https://www.myfractionalmanager.com/blog/ai-per-le-pmi-opportunita-concrete-e-competenze-chiave-per-non-restare-indietro