La diffusione delle applicazioni di Intelligenza Artificiale nelle piccole e medie imprese italiane

A cura di Massimo Casadio, Marco Curti, Marco Prosdocimi, Michele Vanzi 

PREMESSA 

L’intelligenza artificiale sta rapidamente trasformando il panorama aziendale globale, e le piccole e medie imprese italiane non fanno eccezione. L’integrazione dell’IA offre opportunità significative per migliorare l’efficienza operativa, ottimizzare i processi decisionali e creare nuovi modelli di business, ma richiede anche un’attenta valutazione delle sfide e degli impatti potenziali. Comprendere come l’IA si sta diffondendo e come le PMI italiane possono sfruttarne appieno il potenziale è fondamentale per la loro competitività e crescita nel mercato odierno. 

L’adozione dell’IA nelle PMI italiane è guidata da diversi fattori chiave, tra cui la necessità di aumentare la produttività, ridurre i costi operativi e migliorare la qualità dei prodotti e servizi offerti. Le applicazioni dell’IA nelle PMI italiane sono variegate e comprendono l’automazione dei processi aziendali, l’analisi dei dati per ottenere informazioni utili, il miglioramento dell’esperienza del cliente attraverso chatbot e assistenti virtuali, e l’ottimizzazione della supply chain. L’analisi dei dati, resa possibile dall’IA, fornisce alle aziende una comprensione più approfondita dei loro clienti, consentendo loro di personalizzare le offerte e migliorare la soddisfazione del cliente. Molto può ancora essere fatto a favore della Governance. L’implementazione dell’IA può portare a una maggiore efficienza operativa, consentendo alle aziende di automatizzare attività ripetitive e liberare risorse umane per compiti più strategici. 

L’IA può avere anche importanti impatti nelle PMI per lo sviluppo di azioni di Marketing dalle definizioni contenuti (funzionali a obiettivi e contesti aziendali) fino alla creazione di Immagini e Filmati per la pubblicità visiva. 

Un nuovo ambito interessante di applicazione dell’IA che sta emergendo nell’ultimo periodo è quello nell’ambito dell’HR sia per la fase di recruiting che per quella di definizione e sviluppo delle competenze. 

Nonostante i vantaggi potenziali, l’adozione dell’IA nelle PMI italiane presenta anche delle sfide significative. Molte PMI potrebbero non avere le risorse finanziarie o le competenze tecniche necessarie per implementare e gestire efficacemente le soluzioni di IA. I Principali ostacoli sono: 

• La mancanza della cultura del dato a 360° in tutti i processi aziendali (Dalla produzione alla vendita passando attraverso la definizione di KPI)  

• la mancanza di consapevolezza e comprensione dell’IA tra i dirigenti e i dipendenti delle PMI.  

Inoltre, le preoccupazioni relative alla privacy dei dati, alla sicurezza e alla responsabilità possono frenare l’adozione dell’IA. Per superare queste sfide, le PMI italiane devono adottare un approccio strategico all’implementazione dell’IA, iniziando con progetti pilota su piccola scala e concentrandosi su aree in cui l’IA può generare il massimo valore.  

L’IA sta trasformando il panorama aziendale e finanziario, offrendo una vasta gamma di applicazioni che possono migliorare significativamente l’efficienza, la precisione e la capacità decisionale.  

Una ricerca di Anitec-Assinform, pubblicata  a stralci sul Sole 24 Ore, evidenzia come nel 2023 in Italia si siano investiti 674 milioni di euro in IA, con un significativo +55% rispetto al 2022. Le chiusure 2024 evidenziano un potenziale 34,8% di crescita per 909 milioni di investimenti, che potrebbero raggiungere i 1,802 miliardi nel 2027. 

LA RICERCA IA IN ITALIA E NEL PANORAMA EUROPEO 

 Gli enti di ricerca italiani sono coinvolti in tutti i progetti europei nell’ambito del bando “Centro di eccellenza per l’IA” di Horizon 2020. Inoltre, nell’invito Horizon CL4 2022 per i fari europei in AI, l’Italia ha guidato il progetto ELIAS, che si è classificato al primo posto tra 128 proposte. L’Italia è attiva anche nelle associazioni europee di IA, in particolare in Eu-rAI, CLAIRE, ELLIS e ADRA.  

La comunità scientifica italiana ha recentemente consolidato la propria esperienza attraverso la FAIR Foundation-Future Artificial Intelligence Research, che funge da punto di contatto unico con il Ministero del l’Università e della Ricerca (MUR) per l’attuazione, coordinamento e gestione della partnership estesa su “Aspetti fondamentali dell’intelligenza artificiale”, finanziata nel quadro del Piano nazionale per il recupero e la resilienza (PNRR).  

FAIR coinvolge oltre 350 ricercatori in 10 hub, contribuendo a 13 università e centri di ricerca italiani.  

Nonostante un ecosistema così dinamico nel mondo accademico e nella ricerca, l’impatto sul tessuto industriale e imprenditoriale resta alquanto limitato. Solo il 15% delle PMI italiane ha avviato un progetto pilota di IA nel 2022, una cifra che, sebbene bassa, rappresenta un aumento del 9% rispetto all’anno precedente. Inoltre, sono circa 600 i brevetti AI e poco più di 350 le start-up AI fondate dal 2017, mettendo l’Italia all’estremità posteriore in Europa in questo riguardo. L’intelligenza artificiale generativa potrebbe essere un importante acceleratore, aumentando potenzialmente il PIL dell’Italia fino al 18,2% annuo, offrendo un’opportunità unica per rafforzare l’economia nazionale. Infatti, il 78,2% delle aziende italiane prevede di utilizzare le tecniche generative dell’IA nel breve e medio termine, in particolare per il recupero delle informazioni, gli assistenti virtuali e i chatbot, l’ottimizzazione dei processi, il supporto creativo, la simulazione e la modellazione degli scenari.  

Una prima spinta verso l’adozione di soluzioni innovative, tra cui l’IA, nel contesto produttivo e imprenditoriale risale al 2018 con il Piano Nazionale Industria 4.0, che ha istituito 8 centri di competenza nazionali, di cui uno, orientato particolarmente verso il mondo industriale e la produzione, si trova a Bologna (BI-REX). Il decreto ministeriale del 10 marzo 2023 ha prorogato il finanziamento di questi centri fino al 2025, prevedendo anche il finanziamento di 40 Digital Innovation Hubs europei ai sensi dell’articolo 16 del regolamento UE 2021/694.  

Accanto ai Digital Innovation Hub (istituiti nell’ambito del Piano Nazionale Industria 4.0) e spesso focalizzati sulla fornitura di servizi basati su tecniche IA, gli EDIHs offrono servizi sovvenzionati per la digitalizzazione non solo delle PMI ma anche della Pubblica Amministrazione a servizio delle PMI. 

  

Anche il Nuovo Piano Nazionale Industria 5.0 dovrebbe dare uno sviluppo importante alle PMI Italiane mettendo in campo investimenti per sviluppare innovazione e sostenibilità con particolare enfasi rispetto a : 

• Umanocentrismo: 

Valorizzare il ruolo dell’essere umano, promuovendo una maggiore collaborazione tra lavoratori e tecnologie avanzate (IA), sfruttando le capacità cognitive e creative degli operatori.  

• Sostenibilità: 

Si enfatizza l’importanza di processi produttivi più green, con attenzione all’efficienza energetica, all’uso di materiali sostenibili e alla riduzione degli sprechi.  

• Resilienza: 

Si punta a creare un sistema industriale più resiliente, in grado di affrontare sfide e cambiamenti, come le crisi climatiche e le disuguaglianze sociali.  

• Tecnologie abilitanti: 

L’Industria 5.0 si avvale di tecnologie come l’Intelligenza Artificiale, l’Internet of Things (IoT), la robotica avanzata, la realtà aumentata e la big data analytics.  

LA DEFINIZIONE DI UNA STRATEGIA NAZIONALE SULL’IA  

L’articolo di Il Sole 24 Ore, datato 21 marzo 2025 e scritto da Andrea Carli, descrive il primo importante passo del Parlamento italiano per definire una strategia nazionale sull’intelligenza artificiale (IA). Il Senato ha approvato il disegno di legge con 85 voti favorevoli – senza voti contrari e con 42 astensioni – e il testo è ora in attesa dell’esame alla Camera. 

Il provvedimento, che intende garantire un utilizzo “corretto, trasparente e responsabile” dell’IA, esclude però applicativamente le attività che coinvolgono sistemi e modelli di IA gestiti da organismi per la sicurezza nazionale, la cybersicurezza e la difesa. Uno degli aspetti più discussi riguarda il rifiuto dell’emendamento proposto dal Partito Democratico, secondo il quale i sistemi di IA usati in ambito pubblico per dati strategici e in operazioni militari dovrebbero essere installati su server italiani e trasmessi tramite infrastrutture nazionali o europee – una misura volta a rafforzare la sovranità e la sicurezza dei dati, che avrebbe escluso anche tecnologie come Starlink. 

Il provvedimento viene descritto come “solido e completo” dal Sottosegretario Alessio Butti, che sottolinea come il testo introduca misure concrete per garantire sicurezza, sviluppo e competitività al sistema Paese. La normativa prevede, infatti, una governance dell’IA in cui le Autorità nazionali saranno rappresentate dall’Agenzia per l’Italia Digitale (AgID) e dall’Agenzia per la cybersicurezza nazionale (ACN), mentre Banca d’Italia, Consob e Ivass manterranno il ruolo di vigilanza del mercato. 

Altri punti chiave riguardano la possibilità per l’Agenzia per la cybersicurezza nazionale di stipulare accordi di collaborazione con soggetti privati, nonché la possibilità di effettuare investimenti fino a un miliardo di euro in imprese attive in settori quali l’IA, la cybersicurezza, le tecnologie quantistiche e le telecomunicazioni – investimenti che saranno gestiti con il supporto di Cdp Venture Capital Sgr e con risorse attingibili dal Fondo di sostegno al venture capital. 

L’articolo evidenzia anche le applicazioni dell’IA in ambito sanitario, dove essa assume un ruolo di supporto nei processi di prevenzione, diagnosi, cura e scelta terapeutica, mantenendo però l’ultima decisione a carico dei medici. Viene istituito, inoltre, un Osservatorio sull’adozione dei sistemi di IA presso il Ministero del Lavoro e vengono introdotte misure riguardanti il copyright: le opere create con l’ausilio di strumenti di IA sono protette dal diritto d’autore a condizione che derivi dal lavoro intellettuale dell’autore. Infine, sono previsti stanziamenti di 300mila euro per il 2025 e il 2026 destinati a progetti sperimentali per il Ministero degli Esteri e incentivi per favorire il ritorno in Italia dei lavoratori nel settore della ricerca applicata. 

Questa mossa rappresenta un segnale forte nel tentativo di posizionare l’Italia come protagonista nell’evoluzione e nella regolamentazione delle tecnologie di intelligenza artificiale, pur evidenziando i contrasti interni sulle scelte strategiche e sulle modalità di gestione futura delle tecnologie emergenti. 

 

INTELLIGENZA ARTIFICIALE ED ETICA NELLE AZIENDE 

    Paolo Benanti è un noto esperto italiano di etica, bioetica ed etica delle tecnologie. È membro del Comitato ONU di esperti sull’Artificial Intelligence, Presidente della Commissione AI per l’Informazione della Presidenza del Consiglio dei ministri, Consigliere della Santa Sede sull’Intelligenza Artificiale. 

Paolo Benanti sottolinea che la vera innovazione tecnologica passa dall’integrazione di valori etici all’interno delle applicazioni di intelligenza artificiale. Il suo concetto di algor-etica mira a tradurre principi morali in un “linguaggio” che sia comprensibile e operabile dalla macchina, affinché l’IA rimanga uno strumento al servizio dell’essere umano e non un fine a sé stessa. Questa visione è fondamentale per le aziende, poiché l’adozione di sistemi automatizzati e algoritmi, se priva di un’adeguata cornice etica, rischia di trasformare il lavoro e i processi decisionali in meccanismi freddi e disumanizzati. 

Un punto centrale del pensiero di Benanti, in ambito aziendale, riguarda la necessità di mettere l’essere umano al centro del processo di innovazione. Secondo lui, investire in intelligenza artificiale significa solo parzialmente aumentare la produttività, a meno che non si accompagni tale innovazione con una formazione adeguata e una costante riflessione etica. Se le aziende puntano esclusivamente sul potenziamento tecnologico, trascurando lo sviluppo umano, possono insorgere squilibri sociali, bias algoritmici e discriminazioni nelle scelte che riguardano, ad esempio, la selezione del personale o l’accesso a servizi finanziari e giudiziari. 

Benanti evidenzia inoltre che l’adozione non regolamentata e priva di trasparenza degli algoritmi può mettere a rischio la fiducia nei confronti delle tecnologie digitali. In un contesto aziendale, questo significa che occorre creare e implementare sistemi di governance interni che garantiscano la responsabilità, la trasparenza e la capacità di spiegare i processi decisionali automatizzati. Solo così le imprese potranno coniugare l’efficienza tecnica con la tutela dei diritti umani e la salvaguardia della dignità lavorativa, evitando una vera e propria “macchinizzazione” degli individui. 

In definitiva, la visione di Paolo Benanti applicata alle aziende ci invita a riscoprire il valore della centralità umana in un’epoca dominata dalla digitalizzazione. Le imprese devono promuovere una cultura etica che accompagni l’adozione massiccia dell’IA, investendo parallelamente in formazione e aggiornamento, per garantire che il progresso tecnologico possa tradursi in un reale beneficio sociale ed economico, mantenendo sempre il rispetto per la dignità e la libertà dell’essere umano. 

  

ALCUNI ESEMPI PRATICI DI UTILIZZO DI IA NELLE PMI IN ITALIA 

Quando parliamo di IA parliamo di un set di tecnologie molto ampio, parliamo di motori, di guida di veicoli, di guida autonoma, di robotizzazione; quindi il tema è capire come questo set di tecnologie integrato anche con altre tecnologie come l’IoT blockchain possa portare valore in un mercato e in una specifica azienda”. A dirlo Alberto Bazzi, head of offering & operations Minsait Italia, intervenendo all’evento Adnkronos Q&A, ‘Trasformazione digitale, dentro l’AI’. 

“Tutte le applicazioni di queste tecnologie – spiega – possono migliorare la componente dei ricavi, migliorare la struttura dei costi o entrambi, mi vengono in mente tutte quelle applicazioni che sono relative al miglioramento della relazione con il cliente. Pensiamo all’evoluzione delle tecnologie di Nlp come il chatbot e il voicebot che permettono di migliorare e digitalizzare una relazione con il consumatore, un cliente, un utente”. 

Un’altra area di intervento che forse è la più innovativa è legata all’IA generativa. Ad esempio come utilizzare l’Ia per sviluppare nuovi prodotti, ci sono casi di aziende del mondo del lusso che stanno già utilizzando l’IA negli uffici stile per capire come potrebbe evolvere il design di prodotti classici; quindi stile, immaginazione e creazione unita alle potenzialità dell’IA per capire dove e come entrare in determinati mercati, come sviluppare dei nuovi modelli di esigenza. L’IA va a supporto dei processi di gestione strategici. 

Esistono esperienze di utilizzo dell’I.A. per la definizione centrale delle promozioni per aziende del settore del largo consumo. 

L’I.A. ad oggi inoltre viene spesso utilizzata nelle PMI all’interno di strumenti utili a contrastare il Computer Crime. 

Una ricerca Luiss 2024 afferma che tutte le aziende considerate innovative hanno una caratteristica, anzi due: una è proprio quella che hanno identificato nella strategia dell’azienda il ruolo dell’IA e delle altre tecnologie abilitanti e il secondo è che hanno già avviato e stanno lavorando su grossi progetti di gestione dei dati.  

Tra i principali abilitatori di una strategia di intelligenza artificiale all’interno di un’azienda c’è la componente dei dati.  

Ovvero qualsiasi modello di IA si basa su un addestramento e l’addestramento si fa su dati, che devono essere completi, aggiornati, sicuri e questo è un fattore abilitante ma anche operativo perchè senza dati affidabili i modelli predittivi non si fanno  

La caratteristica che unisce tutte le aziende innovative è che hanno avviato dei grossi progetti di lavoro sui dati. C’è il tema dello storage, quindi come vengono raccolti, immagazzinati e distribuiti i dati.  

C’è poi il fattore più tecnologico, l’infrastruttura di rete, la connessione. Ovvero i dati viaggiano su autostrade dove vengono trasferiti e se non abbiamo questo abilitatore, quello che noi elaboriamo non viene distribuito.  

Poi c’è la capacità computazionale e qui abbiamo tutto il tema dell’evoluzione dei processori. Quindi i dati devono essere ‘addestrati’, ci serve una capacità di lavorazione sui dati molto forte. Poi c’è la capacità di sicurezza legata ai dati. Quindi i dati devono essere raccolti, elaborati ma in un contesto sicuro. Poi c’è il tema importante della Privacy e della Riservatezza sui dati. Questi sono gli abilitatori tecnologici e infrastrutturali e di compliance. Da qui l’opportunità di accedere a capacità computazionali elevate in condivisione, come il supercomputer Leonardo, che CINECA sta promuovendo per applicazioni industriali anche di dimensioni limitate 

Poi ci sono quelli organizzativi che sono altrettanto importanti. L’azienda deve avere figure apicali a presidio della innovazione tecnologica e di processo per poter fruire dei vantaggi che l’I.A. può dare in termini di competitività sui mercati internazionali, soprattutto in un momento come questo dove le Guerre Commerciali, a colpi di alleanze e di dazi, stanno conoscendo un nuovo fulgore. 

ERRORI NELL’ UTILIZZO DI IA NELLE PMI 

Quali sono i modi sbagliati di usare l’intelligenza artificiale da parte di una piccola impresa? 

Ecco alcuni errori comuni che una piccola impresa potrebbe commettere nell’adozione e nell’uso dell’intelligenza artificiale: 

1. Automazione eccessiva senza supervisione umana. Affidarsi ciecamente all’IA, delegando compiti critici senza un controllo umano, può portare a decisioni sbagliate o a errori non rilevati. È fondamentale mantenere un equilibrio tra tecnologia e giudizio umano per garantire che eventuali anomalie vengano prontamente corrette. 

1. Dati di scarsa qualità o non rappresentativi. Le performance di un sistema di IA dipendono fortemente dalla qualità dei dati che lo alimentano. Utilizzare dataset incompleti, distorti o non aggiornati può portare a risultati imprecisi e, in alcuni casi, persino dannosi per il business. 

1. Non rispettare la privacy e la sicurezza dei dati. L’utilizzo dell’IA deve sempre allinearsi alle normative sulla protezione dei dati. Una cattiva gestione dei dati dei clienti non solo può comportare sanzioni legali, ma anche erodere la fiducia che il pubblico ripone nell’azienda. 

1. Investire in soluzioni troppo complesse o non adatte. Cercare di implementare sistemi AI all’avanguardia senza aver prima definito le reali necessità aziendali può portare a un notevole spreco di risorse. È importante scegliere soluzioni scalabili e in linea con le competenze interne, senza esagerare con tecnologie che l’impresa non è pronta a gestire. 

1. Affidarsi esclusivamente all’IA per processi creativi e decisionali. Se da un lato l’IA può supportare il brainstorming e fornire analisi basate su dati, dall’altro lato le decisioni strategiche e gli aspetti creativi richiedono una sensibilità umana. Un’eccessiva affidabilità alla tecnologia rischia di appiattire l’autenticità e l’innovazione che caratterizzano una piccola impresa. 

1. Trascurare il contatto umano. Strumenti come i chatbot o assistenti virtuali sono molto utili, ma se utilizzati in modo da sostituire completamente l’interazione umana, possono generare una percezione di freddezza e disumanità. Il rapporto diretto con clienti e fornitori è spesso un elemento distintivo per la fidelizzazione e il successo commerciale. 

1. Mancanza di una strategia etica e di trasparenza. L’utilizzo improprio dell’IA, ad esempio per manipolare informazioni o comunicare in modo fuorviante, può danneggiare irreparabilmente la reputazione aziendale. È necessario definire policy chiare che regolino non solo l’uso tecnico ma anche quello etico dell’intelligenza artificiale. 

Questi aspetti evidenziano come la tecnologia debba essere integrata con attenzione nella strategia aziendale, accompagnata da una pianificazione accurata, formazione adeguata e un costante monitoraggio delle performance. Approfondire come implementare correttamente l’IA, bilanciando innovazione e valori aziendali, può trasformare questi rischi in opportunità di crescita e sviluppo. 

IL CONTRIBUTO AICIM PER LE PMI IN TEMA DI INTELLIGANZA ARTIFICIALE – IL RUOLO DELL’AMBASSADOR 

Come può un Ambassador dell’associazione AICIM supportare una piccola impresa nello sviluppo di soluzioni che adoperino l’Intelligenza Artificiale? 

Un Ambassador di AICIM può svolgere un ruolo strategico nel guidare una piccola impresa verso soluzioni innovative basate sull’Intelligenza Artificiale, sfruttando le competenze, il network e gli strumenti messi a disposizione dall’associazione. Ecco alcuni modi concreti in cui può intervenire: 

1. Consulenza strategica personalizzata. L’Ambassador può aiutare l’impresa a identificare le aree operative in cui l’IA può apportare valore—dalla customer care all’analisi dei dati, dalla logistica al marketing—definendo una roadmap chiara per l’integrazione tecnologica che si adatti al modello di business esistente. 

1. Promozione della formazione e del mentoring. Attraverso workshop, seminari e sessioni di mentoring, l’Ambassador può trasferire conoscenze pratiche e teoriche. La formazione su casi d’uso specifici, best practices e strumenti di IA permette all’azienda di acquisire le competenze interne necessarie per innovare e mantenere il passo con i trend tecnologici. 

1. Facilitazione del networking e delle sinergie. Grazie al network consolidato di AICIM, l’Ambassador può mettere in contatto la piccola impresa con esperti del settore, startup tecnologiche, istituti di ricerca e potenziali partner. Questo permette di instaurare collaborazioni che possono facilitare lo sviluppo di soluzioni su misura e l’accesso a risorse tecniche e finanziarie. 

1. Supporto nella definizione di business plan e accesso a finanziamenti. Un Business Plan solido è fondamentale per avviare progetti innovativi. L’Ambassador può assistere l’impresa nella strutturazione di un piano strategico che evidenzi opportunità e rischi, facilitandone l’accesso a fondi, investimenti privati e collaborazioni istituzionali, elementi cruciali per finanziare la trasformazione digitale. 

1. Monitoraggio e valutazione dell’implementazione. Non basta introdurre l’IA: è essenziale monitorarne le performance per assicurarsi che le soluzioni implementate rispondano ai fabbisogni aziendali. L’Ambassador può supportare la definizione di KPI specifici e di strategie di feedback continuo, garantendo un processo di miglioramento iterativo e orientato ai risultati. 

 

Questa combinazione di consulenza strategica, formazione, creazione di rete e supporto nella gestione delle risorse finanziarie rispecchia la missione di AICIM di preparare le imprese alle sfide del futuro e di stimolare una cultura d’impresa volta all’innovazione.