Un mercato che vale 1,8 miliardi nel 2025, popolato da oltre mille aziende italiane e da un centinaio di startup: è il mercato italiano dell’intelligenza artificiale, concentrato per lo più su progetti di machine learning, insieme a soluzioni di GenAI o progetti ibridi.
L’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano ha mappato 1.010 aziende italiane attive nel mercato dell’AI e 135 startup, finanziate negli ultimi 5 anni, che propongono soluzioni verticali per singoli settori, in particolare healthcare e fintech, o per determinate funzioni aziendali.
Rispetto all’anno precedente, il valore di questo mercato è aumentato del 50%.
I settori che usano l’AI: la PA si avvicina
Guardando la tipologia dei clienti, si registra un’importante accelerazione nella Pubblica Amministrazione (che arriva a pesare il 19% del mercato) e nelle PMI (il 18% del totale). Tra i settori, il Manifatturiero e il GDO/Retail mostrano una crescita superiore alla media, mentre altri più maturi, come Energy & Utilities, Telco & Media, Banking e Insurance, registrano dinamiche meno sostenute.
In questi settori le realtà più grandi hanno costruito in questi anni team interni dedicati all'AI e oggi hanno una minore necessità di affidarsi a fornitori esterni.
Le grandi imprese già integrano l’AI
Non tutte le aziende hanno poi la capacità, soprattutto economica, di investire nell’AI e la forbice in Italia è evidente: il 71% delle grandi imprese italiane ha infatti già avviato almeno un progetto di AI, con un significativo aumento rispetto al 59% del 2024. Mentre la percentuale scende all’8% tra le piccole e medie realtà.
Tra le grandi, almeno il 60% ha almeno un’iniziativa progettuale di Gen AI. Tuttavia, solo una grande impresa su cinque ha una buona pervasività dell’AI in diverse funzioni aziendali.
I casi d’uso più diffusi riguardano l’uso di chatbot conversazionali per supporto clienti e assistenza agli operatori, e soluzioni di Intelligent Document Processing.
Le funzioni più coinvolte sono ICT, Customer Service, Business Development & Sales e Production & Operations.
Anche se molte realtà hanno progetti soltanto in alcune funzioni, sei aziende su dieci rilevano un impatto significativo sul modello di business.
I risultati sono positivi: seppur molte siano alle fasi iniziali, il 58% delle aziende che ha avviato un progetto AI rileva un impatto significativo sul modello di business, in particolare sulla proposta di valore, sulla relazione con i clienti o sull’architettura operativa. Ma circa un’azienda su tre lamenta difficoltà a stimare ex-ante il rapporto costi-benefici.
Tra le PMI, la diffusione delle sperimentazioni scende al 15% delle medie imprese e al 7% delle piccole. Si registra però un aumento di interesse, il 20% di queste realtà sta valutando di attivare dei progetti nel breve periodo.
GenAI pronta all’uso
Si registra inoltre un vero e proprio boom di applicazioni AI pronte all’uso: l’84% delle grandi aziende ha acquistato licenze di Generative AI (+31% in un anno).
Le più diffuse sono Microsoft Copilot, Chat GPT Plus e Gemini Advanced. La stessa tendenza, su livelli più bassi, si osserva nelle piccole e medie imprese, tra cui il 9% utilizza strumenti a pagamento e un ulteriore 9% strumenti gratuiti.
Le aziende sono attratte dal basso costo di accesso, dalla semplicità di utilizzo e da aspettative sulla produttività, ma sono anche consapevoli che vietarne l’uso porterebbe a fenomeni di Shadow AI e perdita di controllo: quattro grandi imprese su dieci hanno definito linee guida di utilizzo dell’AI e il 24% vieta l’utilizzo di strumenti di GenAI non forniti dall’organizzazione.
Intelligenza artificiale su misura
Il 77% del mercato italiano di Intelligenza Artificiale riguarda però progetti “custom”, sviluppati ad hoc per singoli clienti.
Sono però i modelli più scalabili, quelli basati su servizi e licenze software, a registrare la crescita maggiore.
L’impiego tra i dipendenti
In media, il 47% dei lavoratori utilizza strumenti di AI in azienda e, tra questi, circa 2 su 5 stimano un risparmio di oltre 30 minuti nelle ultime due attività in cui hanno utilizzato l’intelligenza artificiale.
Se l’impatto sul tempo non è così radicale, ben quattro lavoratori su dieci, grazie all’AI, svolgono attività che altrimenti non sarebbero in grado di fare.
La governance dell’AI
Solo una ristretta minoranza di imprese italiane è davvero pronta nella gestione e compliance dell’AI: tra le grandi imprese, appena il 9% ha una governance strutturata.
Oltre un’azienda su due ha avviato iniziative di alfabetizzazione, ma solo il 15% ha in corso un progetto strutturato di adeguamento, già integrato con altre normative applicabili.
A caccia di competenze
Aumenta quindi la necessità di competenze nell’ambito dell’AI: nel 2025 è cresciuto del 93% il numero di annunci di lavoro pubblicati in Italia che richiedono skill di AI.
Oggi in ben il 76% delle offerte per profili white-collar ad alta qualificazione compaiono le competenze di AI tra i requisiti per candidarsi.
La domanda si concentra sulle competenze AI più avanzate e in rapida evoluzione, come Generative AI e AI Agent.
«Il 2025 ha confermato la grande crescita del mercato e dello sviluppo tecnologico dell’AI, ormai di centralità assoluta nelle agende dei decisori di vertice – ha affermato Alessandro Piva, Direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence. Questo entusiasmo, però, impone di fermarsi a ragionare. Innanzitutto, sulla capacità ancora ridotta di riconoscere in ogni settore e ambito le modalità corrette di ripensare interi processi con l’AI: servono persone con altissime competenze di dominio e tecnologiche per decostruire, re-immaginare, rimettere a regime il modello operativo. E poi sulla necessità di passare dalla semplice adozione individuale dell’AI, che ormai è elevata, alla trasformazione strutturale delle organizzazioni, che è ancora limitata, per cui servono dati ben organizzati e fruibili, competenze tecniche diffuse, cultura aziendale aperta alla sperimentazione».
«Il nuovo anno si apre con diverse sfide per l’AI – ha aggiunto Giovanni Miragliotta, Direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence. La prima è trovare un equilibrio tra aspettative e benefici reali dall’adozione, che spesso si materializzano solo dopo percorsi di implementazione progressivi e personalizzati. La seconda sfida è proseguire con programmi di ricerca e formazione con la fine delle risorse PNRR: l’assenza di un piano strategico di finanziamento allo sviluppo dell’AI in Italia rischia di vanificare lo sviluppo degli scorsi anni. La terza sfida, di portata globale, riguarda la sostenibilità finanziaria degli enormi investimenti in atto, che si aggiungono ai rischi di approcci predatori al profitto, espulsione di persone dal mercato del lavoro, disinformazione e sorveglianza sistematica».
«Nel 2025 la parola dell’anno è stata “Agentic AI”, non tanto per la sua attuale portata economica o per il suo impatto potenziale, ma per la semplicità con cui ci ricorda la potenza dell’innovazione combinatoria: una volta resi disponibili gli LLM, sono stati sbloccati tanti possibili utilizzi, tra cui gli agenti, in un meccanismo che si rinforza e accelera ogni giorno – ha spiegato Nicola Gatti, Direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence. La piena maturità tecnologica dell’Agentic AI arriverà quando si realizzerà una piena convergenza tra motori cognitivi probabilistici e capacità native di ragionamento logico e autocorrezione, che garantiranno robustezza in processi complessi. Fino a quel momento, l’approccio “human-in-the-loop” non è solo consigliato, ma necessario. Inoltre, sarà molto importante monitorare nel 2026 l'impatto della fine del piano straordinario di investimenti legati al PNRR e come l'Europa vorrà intervenire per rafforzare la sua posizione attuale».
