L'adozione dell'IA nelle imprese italiane nel 2026: accelerazione, asimmetria e cambiamento generazionale

Negli ultimi due anni, l'intelligenza artificiale è passata dall'essere un esperimento marginale a diventare una realtà operativa nelle aziende italiane.

Il ritmo del cambiamento è ormai misurabile, asimmetrico e sta mettendo in luce modelli che contraddicono le ipotesi più diffuse su chi sia all'avanguardia e chi invece sia in ritardo.

Il dato saliente è il raddoppio. Secondo l’Istat, nel 2025 la quota di aziende italiane con almeno 10 dipendenti che utilizzano almeno una tecnologia di intelligenza artificiale è salita al 16,4%, rispetto all’8,2% del 2024 e al 5,0% del 2023. La Banca d'Italia, che ha preso in esame un campione leggermente diverso di aziende con 20 o più dipendenti, registra un balzo dal 13% del 2024 al 27% all'inizio del 2025. Confartigianato riferisce che le piccole imprese che hanno adottato l'IA sono cresciute del +110,8% in un solo anno. Qualunque sia la prospettiva utilizzata, il 2025 segna una fase di cambiamento piuttosto che la continuazione di una tendenza.

Il mercato italiano dell'intelligenza artificiale ha raggiunto 1,8 miliardi di euro nel 2025, con un aumento del 50% rispetto al 2024, dopo aver registrato 1,2 miliardi di euro nel 2024 (+58%) e 760 milioni di euro nel 2023 (+52%) – affermandosi così come il segmento in più rapida crescita dell'economia digitale del Paese.

Il 46% di questo valore è ora generato dall'IA generativa o da progetti ibridi, mentre il restante 54% è ancora alimentato dal Machine Learning tradizionale.

Al di là dei titoli, il quadro strutturale evidenzia un divario in aumento. L’adozione da parte delle grandi aziende italiane è salita dal 32,5% nel 2024 al 53,1% nel 2025, mentre le PMI hanno raddoppiato il proprio tasso di adozione, raggiungendo tuttavia solo il 15,7%. Il divario tra grandi imprese e PMI è cresciuto da 20 punti percentuali nel 2023 a 37 nel 2025. L'Osservatorio Polimi dipinge un quadro ancora più netto: il 71% delle grandi aziende italiane ha avviato almeno un progetto di IA, contro solo l'8% delle piccole e medie imprese. 

La scoperta più controintuitiva è proprio quella intermedia. Secondo l'opinione comune, le piccole imprese sarebbero in fondo alla lista, ma i dati dimostrano il contrario.

Il segmento che si trova davvero in una situazione di stallo è quello delle medie imprese: il 50% rimane nella fase iniziale e solo il 9% raggiunge un elevato livello di integrazione, rispetto al 30% delle piccole imprese. Le medie imprese sono troppo grandi per essere agili, ma non ancora abbastanza strutturate per investire in modo sistematico. Si trovano in una via di mezzo, e l'intelligenza artificiale mette in luce questo divario.

Un secondo modello ridefinisce il dibattito sulla leadership.

Secondo l'Osservatorio Family Business Innovation della Luiss Business School e di Intesa Sanpaolo, le imprese familiari guidate dai Millennial o dalla Generazione Z registrano tassi di adozione dell'intelligenza artificiale pari al 44%, contro il 33% di quelle guidate dai Baby Boomer o dalla Generazione Silenziosa. L'adozione risulta inoltre più elevata nei casi in cui sia in atto un piano di successione formale. Il passaggio generazionale sta diventando un indicatore anticipatore della preparazione digitale, nonché un fattore predittivo più significativo rispetto al settore di appartenenza o al fatturato.

Questi ostacoli spiegano l'asimmetria. Tra le aziende italiane che hanno valutato l'IA ma non l'hanno adottata, il 58,6% cita la mancanza di competenze interne, il 47,3% l'incertezza normativa, il 45,2% la scarsa disponibilità o qualità dei dati, il 43,2% le preoccupazioni relative alla privacy e il 43,0% i costi.

Per le aziende italiane nel 2026, la lettura strategica è chiara. Nel caso dell'IA, non si tratta più di una questione di adozione in linea di principio, ma di colmare specifiche lacune in termini di competenze, governance e infrastrutture dei dati.

Le aziende che stanno guadagnando terreno non sono necessariamente le più grandi: sono quelle che dispongono di un chiaro piano di successione, di conoscenze formalizzate e di una visione pragmatica di ciò che l'intelligenza artificiale può semplificare, automatizzare o migliorare già oggi.