Il mercato dell’AI in Italia vale 1,8 miliardi di euro. Il 71% delle grandi imprese ha almeno un progetto attivo, ma solo il 9% ha processi di AI governance strutturati. I dati dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano.
In sintesi: il mercato dell’AI italiana vale 1,8 miliardi di euro e cresce del +50%, ma la maggior parte delle aziende naviga ancora a vista: senza responsabilità definite, senza principi etici formalizzati, senza una vera strategia di AI governance e compliance. Il 71% delle grandi imprese ha avviato almeno un progetto di AI, l’84% ha acquistato licenze di strumenti di Generative AI, eppure solo il 9% può dire di avere una governance strutturata. I dati dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano raccontano un Paese in corsa, ma ancora senza bussola.
AI adoption e AI governance procedono a velocità diverse all’interno di aziende e organizzazioni. Lo certifica l’ultimo report dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, che se da un lato evidenzia come le grandi imprese italiane abbiano fatto passi avanti nell’adozione dell’intelligenza artificiale, dall’altro sottolinea un gap importante che riguarda la governance dell’AI.
Senza una guida chiara su come implementare l’intelligenza artificiale in azienda, i rischi sono molteplici: policy troppo restrittive possono bloccare il processo di innovazione e favorire la shadow AI, cioè il fenomeno per cui i dipendenti utilizzano strumenti di AI “di nascosto” dai vertici aziendali.
D’altro canto, senza una governance strutturata i benefici generati dall’AI possono restare confinati solo a livello individuale – quell’AIndividualismo che la cofounder della design company logotel, Cristina Favini, invita a superare –, senza ritorni concreti a livello dell’organizzazione.
In questo articolo riportiamo i principali insight dell’ultima ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence sulle dimensioni del mercato AI in Italia e sui numeri relativi all’AI adoption nelle imprese italiane, con un focus più specifico sui dati relativi all’AI governance.
La ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence è una fotografia aggiornata sul valore del mercato dell’AI in Italia, sul livello di adozione dell’intelligenza artificiale all’interno delle aziende e su quale tipologia di soluzioni le imprese prediligono, nonché su quante aziende sono effettivamente attrezzate per l’AI governance, cioè la gestione e compliance dell’AI.
Dati interessanti riguardano anche l’evoluzione della domanda di competenze legate all’AI: nel 2025 il numero di annunci di lavoro pubblicati in Italia che richiedono skill legate all’intelligenza artificiale è cresciuto del 93% e, ad oggi, il 76% delle offerte per profili impiegatizi altamente qualificati prevedono competenze di AI tra i requisiti per presentare la candidatura.
In questo articolo analizziamo nello specifico tre dimensioni: il mercato, l’adozione e la governance.
In Italia nel 2025 il mercato dell’intelligenza artificiale è cresciuto del 50% rispetto al 2024, raggiungendo un valore di 1,8 miliardi di euro.
Il 46% di questo valore è generato da soluzioni di GenAI o da progetti ibridi, il restante 54% da applicazioni prevalentemente di Machine Learning. Il mercato è dominato al momento da progetti su misura (le soluzioni custom rappresentano il 77% del totale), sviluppati ad hoc per singoli clienti. Ma a registrare la crescita maggiore sono modelli più scalabili: servizi e licenze software.
Sono 1.010 le aziende italiane censite dall’Osservatorio che offrono soluzioni e servizi di AI, e 135 le startup finanziate negli ultimi cinque anni, focalizzate soprattutto su soluzioni verticali per settori come Healthcare e Fintech.
Sul versante dei clienti, si registra un’accelerazione significativa nella Pubblica Amministrazione (19% del mercato) e nelle PMI (18%). Tra i settori, il manifatturiero e il retail con la Grande distribuzione organizzata (GDO) crescono sopra la media, mentre segmenti più maturi come Banking, Insurance, Energy e Telco rallentano: uno dei motivi è che le grandi realtà di questi comparti hanno già costruito team AI interni, riducendo la dipendenza dall’esterno.
Tra le tipologie di soluzioni, guidano i sistemi conversazionali o di analisi dei testi (che rappresentano il 39% del mercato): si tratta soprattutto di applicazioni di AI generativa su cui viene caricata la knowledge base aziendale. Seguono i sistemi di Data Exploration, Prediction & Optimization (30% del mercato), le soluzioni di generazione e analisi di immagini, video e audio (16%, in forte crescita), i sistemi di raccomandazione (11%) e infine i sistemi di Process Orchestration e la Agentic AI (4%).
L’adozione dell’intelligenza artificiale aumenta nelle grandi aziende, ma procede più a rilento nelle PMI.
Nel 2025 le grandi imprese con almeno un progetto di AI attivo – cioè, come sottolinea la ricerca, soluzioni su misura che combinano e valorizzano anche dati aziendali – sono state il 71%, con un aumento significativo rispetto all’anno precedente (59%). Il 60% delle grandi aziende ha inoltre avviato almeno un’iniziativa progettuale di AI generativa.
L’implementazione dell’AI riguarda però spesso solo una funzione aziendale – quelle più coinvolte sono le aree ICT, Customer Service, Business Development & Sales e Production & Operations – con casi d’uso come chatbot conversazionali per il customer care e l’assistenza e soluzioni di Intelligent Document Processing.
Sono invece poche le aziende (una su cinque), che utilizzano l’AI in diverse funzioni aziendali. Per quanto riguarda i risultati, il 58% delle aziende con progetti AI attivi rileva un impatto significativo sul modello di business. I benefici riguardano la proposta di valore, la relazione con i clienti o l’architettura operativa. Per un’azienda su tre è però difficile stimare ex-ante il rapporto costi-benefici legati all’implementazione dell’AI.
Nelle medie imprese le sperimentazioni in ambito AI scendono al 15%, nelle piccole imprese al 7%. Sono percentuali identiche rispetto allo scorso anno, che evidenziano un ritardo significativo in innovazione delle PMI, spina dorsale dell’economia italiana.
Nonostante questo evidente gap, il 20% delle realtà imprenditoriali medie e piccole sta però valutando di attivare dei progetti nel breve periodo, segno di un crescente interesse.
Numeri interessanti si registrano rispetto alle licenze di strumenti di AI pronti all’uso – come Microsoft Copilot, ChatGPT Plus o Gemini Advanced, i più diffusi. Nel 2025 l’84% delle grandi aziende ha acquistato licenze per almeno un tool di Gen AI (+31% rispetto al 2024), mentre nelle piccole e medie imprese la diffusione di strumenti a pagamento e gratuiti si attesta, in entrambi i casi, al 9%.
L’impatto dell’AI raggiunge anche i lavoratori: in media, il 47% utilizza strumenti di AI sul lavoro e l 39% dichiara di aver risparmiato più di 30 minuti nelle ultime due attività in cui ha usato l’AI. Un dato ancora più significativo è che il 41% di chi usa l’AI afferma che grazie ad essa svolge attività che altrimenti non sarebbe in grado di fare: una evidenza del fatto che l’AI può amplificare le capacità delle persone, in una logica di empowering più che di sostituzione.
L’AI Governance si può definire come l’insieme di regole, processi, policy e strumenti necessari per dirigere e controllare lo sviluppo e l’uso dell’intelligenza artificiale.
Obiettivo dell’AI governance è garantire che i sistemi di AI vengano utilizzati in azienda in modo sicuro, trasparente, responsabile, conforme alle normative vigenti (come ad esempio l’AI Act dell’Unione europea) e allineato ai valori e agli obiettivi aziendali, mitigando rischi come bias, violazioni della privacy e usi impropri.
Una governance AI solida genera fiducia, accelera l’adozione sostenibile dell’AI e sblocca valore innovativo.
Nonostante la sua importanza, solo il 9% tra le grandi imprese – quelle più avanzate nell’adozione – ha una governance strutturata dell’AI, cioè una overview chiara di responsabilità delineate e allineamento delle iniziative con i principi etici e gli obiettivi aziendali.
Una fetta consistente, il 54%, si sta muovendo per strutturare una governance centralizzata, ma si tratta di processi ancora in corso, spesso privi di scadenze definite. Il 9 % delle aziende, infine, dichiara di non avere alcun processo di governance AI.
Sul fronte della compliance all’AI Act, la fotografia non è più rassicurante: oltre un’azienda su due ha avviato iniziative di alfabetizzazione – l’AI literacy richiesta dal regolamento europeo per i soggetti che sviluppano e utilizzano sistemi AI –, ma solo il 15% ha in corso un progetto strutturato di adeguamento, già integrato con le altre normative applicabili. In un contesto in cui le prime scadenze dell’AI Act sono già operative, questo dato segnala un ritardo sistemico.
C’è poi la questione della misurazione. Tra le grandi aziende che utilizzano strumenti di GenAI, solo il 54% tenta di misurare i benefici, e nella gran parte dei casi si tratta di semplici raccolte di feedback. Solo nell’11% dei casi il monitoraggio è periodico e strutturato. Questo significa che la maggior parte delle organizzazioni sta investendo in AI senza strumenti adeguati per capire se e quanto quell’investimento stia generando valore.
Il problema riguarda anche la Pubblica amministrazione. Nel rapporto L’Intelligenza artificiale nella Pubblica amministrazione, l’AGID (Agenzia per l’Italia digitale) sottolinea che, nella maggior parte dei casi, per le iniziative AI già avviate nelle PA non sono stati definiti dei KPI (key performance indicator) specifici per la misurazione dell’impatto atteso. E, come scrive il Chief innovation officer e partner di logotel Daniele Cerra in un articolo su Weconomy, progetto di ricerca della design company: “è molto difficile, se non impossibile, tentare di misurare qualcosa che in fase di progettazione non è stato pensato in maniera tale da generare evidenze tracciabili”.
A complicare ulteriormente il quadro, il dato sulla shadow AI: solo il 19% dei lavoratori dichiara di usare esclusivamente strumenti aziendali autorizzati. Il resto utilizza strumenti personali o non approvati, spesso senza piena consapevolezza dei rischi legati alla gestione dei dati aziendali.
I dati dell’Osservatorio AI del Politecnico di Milano restituiscono l’immagine di un sistema produttivo italiano in movimento, ma con un passo ancora diseguale. Il mercato cresce, l’adozione avanza, i lavoratori percepiscono benefici concreti. Eppure la governance – la condizione necessaria perché tutto questo si traduca in valore organizzativo stabile – resta il grande nodo irrisolto.
Come ha sottolineato Alessandro Piva, Direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence, una delle sfide più importanti ora è “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”.
È esattamente questo il terreno su cui logotel lavora con il suo approccio AI+ people & community centred. Non si focalizza solo sull’implementazione tecnologica in sé, ma accompagna organizzazioni e persone a progettare le condizioni organizzative e culturali che rendono quella trasformazione sostenibile e duratura, stimolando sperimentazione e innovazione. Perché il 9% di aziende con una governance strutturata è un gap da colmare, con metodo e con persone e comunità al centro.
Cos’è la AI Governance e perché è importante per le aziende italiane?
La AI Governance è l’insieme di regole, processi, policy e strumenti che permettono di sviluppare e usare l’intelligenza artificiale in modo responsabile, sicuro e allineato agli obiettivi aziendali. Senza di essa le aziende si espongono a rischi legali (AI Act), reputazionali e operativi, e rischiano di non riuscire a trasformare l’adozione individuale dell’AI in valore organizzativo reale.
Quante aziende italiane hanno una governance AI strutturata?
Secondo la ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano (2025), solo il 9% delle grandi imprese italiane dispone di processi di AI Governance strutturati. Il 54% è in fase di strutturazione, mentre un ulteriore 9% dichiara di non avere alcun processo di governance AI.
Cosa prevede l’AI Act per le aziende?
L’AI Act europeo introduce obblighi progressivi per le organizzazioni che sviluppano o utilizzano sistemi AI, tra cui requisiti di AI literacy per il personale, valutazione del rischio per sistemi ad alto rischio e obblighi di trasparenza. Solo il 15% delle grandi imprese italiane ha avviato un progetto strutturato di adeguamento integrato con le altre normative applicabili.
Cos’è la Shadow AI e quali rischi comporta?
La Shadow AI è l’utilizzo non autorizzato di strumenti AI da parte dei dipendenti, al di fuori delle policy aziendali. Comporta rischi legati alla gestione dei dati sensibili, alla compliance normativa e alla perdita di controllo sulle informazioni aziendali. Solo il 19% dei lavoratori italiani dichiara di usare esclusivamente strumenti AI approvati dall’azienda.
Perché le PMI italiane sono ancora indietro nell’adozione dell’AI?
Nelle medie imprese le sperimentazioni AI si attestano al 15%, nelle piccole al 7% – percentuali invariate rispetto al 2024. Le barriere principali riguardano la difficoltà di stimare il rapporto costi-benefici, la mancanza di competenze interne e l’assenza di una strategia strutturata. Tuttavia, il 20% delle PMI sta valutando di avviare progetti nel breve periodo.
Per i CEO italiani cultura e mancanza di competenze frenano l’adozione dell’AI
Solo il 13% delle aziende è pronta per l’AI: il Cisco AI Readiness Index 2025 spiega come colmare il gap tra ambizione e capacità
Strategie efficaci di change management per l’AI adoption
Dojo, la palestra aziendale per l’adozione pratica ed efficace dell’AI
