Un recente report Istat evidenzia l’accelerazione della digitalizzazione delle imprese italiane, con particolare attenzione all’intelligenza artificiale, mettendo in luce progressi rilevanti, ma anche forti divari dimensionali e carenze di competenze: basterà per gli obiettivi del “Decennio Digitale europeo”?
Negli ultimi due anni la digitalizzazione delle imprese italiane ha accelerato grazie a intelligenza artificiale, cloud computing e uso dei dati, come emerge dal Rapporto Istat “Imprese e ICT” per l’anno 2025. Il sistema produttivo appare in rapida evoluzione, ma resta caratterizzato da forti disomogeneità operative e culturali.
Dati alla mano, il 16,4% delle imprese con almeno 10 addetti utilizza almeno una tecnologia di intelligenza artificiale, un valore più che raddoppiato rispetto all’8,2% del 2024 e nettamente superiore al 5,0% del 2023, segno di crescente consapevolezza del potenziale dell’IA. Tuttavia, la sua diffusione incontra ancora ostacoli rilevanti: quasi il 60% delle imprese hanno valutato investimenti in IA, senza poi realizzarli, a causa della mancanza di competenze adeguate. A ciò si affiancano l’incertezza normativa, la difficoltà di accesso a dati di qualità, le preoccupazioni per la privacy e i costi elevati.
Parallelamente all’IA, continua a rafforzarsi l’adozione di strumenti digitali più consolidati. Nel 2025 l’utilizzo di software gestionali raggiunge il 56,0% delle imprese con almeno 10 addetti, con un incremento di circa 7 punti percentuali rispetto al 2023. Ancora più diffuso è il ricorso al cloud computing: il 68,1% delle imprese acquista servizi di livello intermedio o avanzato, a conferma di una crescente propensione verso infrastrutture flessibili e scalabili. Particolarmente significativa della progressiva digitalizzazione dei processi decisionali è anche l’evoluzione nell’uso dei dati: nell’ultimo biennio la quota di imprese che svolgono attività di analisi dei dati, con personale interno o con il supporto di soggetti esterni, passa dal 26,6% al 42,7%.
In questo contesto, il Digital Intensity Index (DII) rappresenta uno strumento essenziale per monitorare il livello di digitalizzazione delle imprese e individuare le aree di maggiore difficoltà. A livello europeo, la maggioranza delle imprese ha ormai raggiunto almeno un livello base di intensità digitale: nel 2024, circa 74% delle aziende utilizza almeno 4 tecnologie. Per quanto la riguarda, l’Italia si colloca sistematicamente al di sotto della media europea. Il tessuto produttivo italiano è caratterizzato da una presenza significativa di imprese con un livello di intensità digitale basso o molto basso, in particolare tra le PMI (distante dalla media UE di circa 2 punti percentuali). In generale, circa il 39,3% delle PMI italiane ha un DII molto basso, mentre solo il 2,8% raggiunge un livello molto alto di intensità digitale, risultati al di sotto del resto d’Europa, che registra rispettivamente 42,3% e 4,4%.
Sebbene una parte delle aziende abbia avviato percorsi di digitalizzazione – i dati aggiornati al 2025 mostrano una lieve riduzione del divario complessivo tra PMI e grandi imprese rispetto al 2023 – l’adozione rimane spesso limitata a singole tecnologie e non si traduce in un utilizzo diffuso e strategico del digitale. Le differenze restano marcate nelle attività che richiedono competenze specialistiche avanzate o una maggiore complessità organizzativa. Nell’analisi, il 41,9% delle PMI risulta attivo contro l’83,6% delle grandi imprese; per i software ERP (Enterprise Resource Planning) le quote sono rispettivamente del 48,8% e dell’85,9%, mentre per i CRM (Customer Relationship Management) il divario è ancora più accentuato (21,1% contro 56,5%). Fa eccezione l’intelligenza artificiale, per la quale il gap dimensionale si amplia: la differenza nell’intensità di utilizzo tra grandi imprese e PMI passa da circa 20 punti percentuali nel 2023 a 37 punti nel 2025, evidenziando un rischio crescente di polarizzazione tecnologica.
Gli obiettivi del Decennio Digitale e il posizionamento dell’Italia
Nel quadro del “Decennio Digitale” europeo, uno degli obiettivi principali è portare entro il 2030 il 90% delle PMI a un livello almeno “base” di digitalizzazione. Nel 2024, sul totale 74% di tutte le imprese europee con un livello base di intensità digitale, la quota per le PMI era del 73%, circa 20 punti percentuali al di sotto del goal finale. In tal senso, l’Italia ha compiuto progressi rilevanti: il grado di raggiungimento dell’obiettivo passa dal 68,1% nel 2023 all’88,3% nel 2025. Restano ancora cinque anni per colmare il residuo 11,7%, un traguardo ambizioso, ma realistico, a condizione di rafforzare politiche di supporto su competenze, investimenti e trasferimento tecnologico.
La diffusione dell’IA in Italia e nell’UE avviene in un nuovo quadro regolatorio definito dall’AI Act del 2024, prima normativa organica sull’intelligenza artificiale. Il regolamento distingue tra applicazioni vietate, ad alto rischio e consentite, imponendo obblighi proporzionati per tutelare i diritti fondamentali. Nel complesso, l’AI Act bilancia efficacemente gestione dei rischi e sostegno all’innovazione, mantenendo un approccio flessibile e adattabile all’evoluzione tecnologica.
È implicito come il processo di trasformazione digitale, con sua conseguente normalizzazione, vada a intrecciarsi con le strategie di investimento. In tal senso, transizione ecologica e tecnologica restano tra i temi di maggiore interesse, in merito ai quali l’IA generativa si conferma il principale ambito di attenzione. Nel caso italiano, il legame tra digitalizzazione e sostenibilità ambientale risulta in costante rafforzamento negli ultimi anni. Infatti, il Rapporto Istat registra che il 34,2% delle imprese utilizza soluzioni ICT per ridurre i consumi energetici o l’impiego di materiali, quota che sale al 62,4% tra le imprese di maggiori dimensioni. Di queste, il 36,5% analizza i dati e monitora l’efficacia degli interventi, segnalando un’evoluzione verso modelli di gestione più maturi, in cui la tecnologia diventa parte integrante dei processi decisionali.
Per quanto riguarda nello specifico l’adozione dell’IA, ci sono sensibili differenze tra settori economici. Nel 2025 si distinguono nell’uso dell’intelligenza artificiale l’informatica e altri servizi di informazione (53%), seguiti dalle attività di produzione cinematografica, video e programmi televisivi (49,5%) e dalle telecomunicazioni (37,3%). In questi comparti cresce anche la varietà delle soluzioni adottate, con un utilizzo combinato di più tecnologie. Nello specifico, le applicazioni più diffuse riguardano l’estrazione di informazioni da documenti di testo (70,8%), l’IA generativa per testi, immagini, video e audio (59,1%) e il riconoscimento vocale (41,3%). Seguono il machine learning per analisi dei dati, riconoscimento delle immagini e automatizzazione dei flussi di lavoro.
In generale, le aziende si servono dell’intelligenza artificiale soprattutto in marketing e vendite, processi amministrativi e ricerca e sviluppo, ma cresce anche l’uso senza obiettivi aziendali chiari, soprattutto tra le piccole imprese. Nonostante alcuni aumenti rispetto al 2024, la maggioranza delle imprese italiane (83,6%) non adotta ancora l’IA, che resta spesso in una fase esplorativa. Inoltre, molte aziende non hanno registrato benefici economici rilevanti a causa, probabilmente, di un utilizzo poco strategico: per creare valore servono integrazione mirata, formazione del personale e una strategia organizzativa e culturale, oltre all’investimento tecnologico.
Le preoccupazioni e le rimostranze sull’IA come minaccia al lavoro umano dovrebbero esaurirsi laddove si consideri l’uso di tale tecnologia in un più ampio e storico processo di automazione. Inoltre, gli attuali sistemi di IA restano limitati e sostituiscono soprattutto mansioni ripetitive e standardizzate, mentre il controllo umano rimane essenziale. Di conseguenza, l’IA tende a valorizzare le competenze specialistiche e i profili più esperti, più che eliminare il lavoro umano. Per cui, alla luce della spinta europea, in Italia la trasformazione digitale è ancora incompleta e la diffusione delle tecnologie non sempre genera vantaggi competitivi. La sfida per le imprese è integrare l’IA in modo strategico, colmando i divari di competenze e valorizzando il capitale umano, sfruttando un quadro normativo favorevole.
