Intelligenza artificiale e transizione industriale
Vincoli strutturali, asset di eccellenza e proposte di policy per il sistema produttivo italiano
AI, accompagnare le imprese nel rilancio della produttività
L'intelligenza artificiale può rappresentare una leva decisiva per la competitività dell'industria italiana. Ma quanto è diffusa nelle nostre imprese? Quali benefici può generare? E cosa serve per trasformare le potenzialità della tecnologia in risultati concreti?
I principali messaggi dell’instant paper del Centro Studi Invitalia, attraverso numeri, evidenze e proposte di policy.
Un divario da colmare
Nel 2025 il 16,4% delle imprese italiane con almeno dieci addetti utilizzava almeno una tecnologia di IA, contro il 20% della media UE e il 26% della Germania. Un ritardo particolarmente evidente nelle imprese più piccole, dove l’accesso a competenze, dati e risorse è spesso più difficile.
Imprese con almeno dieci addetti che utilizzano almeno una tecnologia di IA nel 2025
16,4 %
In Italia
26 %
In Germania
20 %
Media EU
Fonte Eurostat
La produttività, una prospettiva concreta
Secondo le simulazioni della Banca d’Italia, a seconda della velocità di adozione, la diffusione dell’IA potrebbe aumentare il tasso di crescita annuo della produttività del lavoro in un range da +0,2 a +1,1 punti percentuali. Scenari, non risultati acquisiti, che mostrano quanto sia importante accompagnare questa trasformazione.
Su un orizzonte decennale, in simulazioni condizionate a differenti velocità di diffusione dell'IA, la crescita annua della produttività del lavoro potrebbe aumentare
0,2 %
scenario di adozione lenta
0,7 %
scenario intermedio
1,1 %
scenario a diffusione rapida
Fonte: Banca d'Italia
Dall’investimento al punto di svolta
Perché i benefici non si manifestano subito? La curva a J della produttività racconta il tempo necessario per adattare processi, organizzazione e competenze. Quando la tecnologia si integra nei processi aziendali può emergere un punto di svolta, il tipping point, oltre il quale i benefici iniziano a consolidarsi. Adottare l’IA, insomma, è solo il primo step per sfruttarne il potenziale.
Figura 1 – La curva a J della produttività nel percorso di adozione dell’IA.
Rappresentazione concettuale delle fasi di sperimentazione, integrazione e consolidamento dei benefici.
La traiettoria è illustrativa: non identifica soglie quantitative né implica tempi o risultati uniformi tra imprese.
Fonte: elaborazione degli autori sulla base di Brynjolfsson, Rock e Syverson (2021).
Gli asset strategici
L'Italia può contare su importanti punti di forza, come il Tecnopolo di Bologna con il supercomputer Leonardo, l’AI Factory IT4LIA e l'ecosistema della Data Valley, esempi concreti della collaborazione tra ricerca, supercalcolo e industria. La sfida è rendere queste capacità sempre più accessibili alle piccole e medie imprese. In questa prospettiva, il Paper individua tre ambiti tecnologici di particolare interesse per l’applicazione dell’IA nel settore manifatturiero: Data Space, per la condivisione sicura dei dati lungo le filiere; Digital Twins, per simulare e ottimizzare prodotti e processi; Physical AI, per integrare l'intelligenza artificiale nei robot e nei macchinari industriali.
Le cinque direttrici per accompagnare le imprese
Secondo il Centro Studi Invitalia, le politiche pubbliche sono chiamate ad accompagnare non soltanto l'acquisto di tecnologie, ma l'intero processo di trasformazione delle imprese. Per questo il Paper propone di partire da un AI Audit, uno strumento di diagnosi capace di valutare dati, competenze e fabbisogni aziendali prima di definire un percorso di adozione. Partendo da questa analisi dei fabbisogni, la proposta ruota attorno a cinque direttrici operative e interconnesse:
- sostenere i costi dell’adozione: prevedere incentivi mirati e temporanei anche per i servizi e i costi ricorrenti dell’IA, dalle piattaforme cloud, alla gestione ed elaborazione dei dati
- ridurre i rischi della sperimentazione: aiutare le imprese a testare, validare e integrare le soluzioni di IA, facilitando il passaggio dai progetti pilota all’impiego nei processi produttivi
- investire nelle competenze e nell’organizzazione: rafforzare le capacità tecniche, operative e manageriali necessarie a utilizzare l’IA e guidare il cambiamento, nella prospettiva dell’Operatore 5.0 e del Management 5.0
- facilitare l’accesso alle infrastrutture avanzate: rendere disponibili alle PMI risorse di supercalcolo e servizi specialistici, in funzione delle effettive esigenze produttive
- rafforzare l’offerta nazionale di IA industriale: sostenere la crescita di startup deep-tech, fornitori tecnologici e system integrator capaci di sviluppare e adattare soluzioni alle esigenze delle imprese e delle filiere.
L'obiettivo non è moltiplicare gli incentivi, ma promuovere una politica industriale capace di accompagnare l'adozione effettiva dell'intelligenza artificiale nei processi produttivi.
Il metodo: il valore del confronto che ha arricchito il Paper
A dare ulteriore profondità al lavoro svolto è il metodo utilizzato dal Centro Studi Invitalia, che ha costruito l'analisi anche attraverso uno Small Talk dal titolo "IA & Industria: guidare la transizione per costruire competitività", tenutosi a settembre 2026 con il contributo di rappresentanti delle istituzioni, della ricerca e del mondo produttivo. Oltre all’Ad di Invitalia Bernardo Mattarella e ad alcuni rappresentanti del management dell’Agenzia, hanno dato il loro contributo: Marco Calabrò, Capo Dipartimento per le politiche per le imprese, MIMIT; Alessandro Fontana, Direttore Centro Studi, Confindustria; Giuseppe F. Italiano, Prorettore per l’intelligenza artificiale e le Digital Skills, LUISS; Antonio Oliverio, Cofondatore e Chief Technology Officer, TOD System Srl; Alessandra Poggiani, Direttore Generale, CINECA e Marina Silverii, Direttore Operativo, ART-ER.