L’Italia delle piccole e medie imprese resta indietro sull’intelligenza artificiale: lo dice lo Sme-Ai Maturity Index 2026 di Webidoo Insight Lab, diffuso il 30 giugno 2026, che fotografa l’adozione dell’Ai nelle pmi italiane con uno score medio fermo all’8,5%, sotto la media europea, mentre il potenziale di crescita della produttività — fino al 30%, secondo l’analisi — continua a rimanere solo in parte espresso per carenze di competenze, governance e organizzazione.
Sme-Aimix 2026, dove l’Ai entra davvero nelle pmi italiane
Il rapporto mostra che la maturità digitale delle pmi si concentra soprattutto nelle aree dove il ritorno è più rapido, quasi immediato: marketing e vendite raccolgono il 33,1% dei casi di adozione, seguiti da amministrazione con il 25,7% e ricerca e sviluppo con il 20%. Sul piano dei settori, invece, a guidare sono informatica e servizi digitali (31,1%), poi audiovisivo (27,1%), editoria (21,1%), servizi professionali (20,7%) e telecomunicazioni (19,8%). Il dato territoriale, da solo, racconta molto: il Nord-Ovest arriva al 18,6%, il Nord-Est al 17%, il Centro si ferma al 14,5%, mentre Sud e Isole restano all’11,3%. È qui, più che nei proclami, che si misura il divario. Eppure, osserva Giovanni Farese, ceo di Webidoo, il problema non è l’assenza di tecnologia: “Il 30% di incremento di produttività non è un’ipotesi teorica, è ciò che i dati mostrano laddove l’Ai viene integrata nei processi. Il gap, oggi, è di competenze, cultura e governance”.
Competenze, regole e dati: gli ostacoli che frenano le aziende
Tra le imprese che ancora non usano l’intelligenza artificiale, il freno principale è la mancanza di competenze interne, indicata dal 58,6% degli intervistati; subito dopo arrivano l’incertezza normativa (47,3%) e le difficoltà nella gestione dei dati (45,2%), con sullo sfondo i nodi di privacy e costi. In altre parole, la questione è prima di tutto culturale, poi tecnica. Fabio Sebastiano, managing partner di Casa & Associati, la mette così: l’Ai “non è una minaccia da subire né uno strumento da adottare senza criterio”, ma una responsabilità da governare. Lo studio, ha spiegato, ha creato un dipartimento interno dedicato proprio per “sperimentare, apprendere e sviluppare competenze concrete”, anche nel confronto con temi di etica e regolazione. Il riferimento a Federico Faggin, richiamato da Sebastiano, va nella stessa direzione: le macchine elaborano simboli, le persone attribuiscono significati. E in quel margine — giudizio, coscienza, responsabilità — si decide l’uso corretto della tecnologia.
Sicurezza digitale e processi: l’Ai nelle imprese tra opportunità e rischio
Se il tema della governance resta centrale, per chi lavora nella cybersecurity il quadro è ancora più concreto. David Baldinotti, ceo di SimpleCyb, avverte che l’Ai per le pmi è “una straordinaria opportunità”, ma può diventare un rischio quando corre più veloce di controlli, processi e competenze. Molte aziende, ha ammesso, investono per ottenere benefici rapidi in termini di efficienza, però spesso in modo frammentato, senza risorse adeguate per sicurezza, monitoraggio e verifica dei flussi. È un punto che torna anche nelle parole di Luciano Tramontano, head of services di Odoo: l’obiettivo, spiega, è eliminare le attività ripetitive e a basso valore, integrando l’intelligenza artificiale nei gestionali non per sostituire le persone ma per supportarle, velocizzando i processi decisionali e operativi. L’idea, molto concreta, è questa: l’Ai funziona davvero quando entra nei flussi già esistenti senza stravolgerli, quasi in silenzio, lasciando alle imprese più tempo per clienti, business e attività strategiche.
La partita nazionale e la formazione dei più giovani
Dal livello aziendale il discorso si allarga, quasi obbligatoriamente, a quello del sistema Paese. Roberto Spagnolo, direttore commerciale di Gruppo Effort Cube, parla di un “bivio” e lega la sfida delle pmi italiane alla competizione internazionale: l’intelligenza artificiale, dice, non è più solo uno strumento di efficienza ma un asset strategico nazionale, come mostra il caso della Cina. Per non perdere terreno serve una capacità diffusa, dal Nord-Ovest al Sud, fatta di competenze, cultura d’impresa e regole chiare. Ma c’è anche un altro livello, meno visibile e forse più decisivo nel medio periodo: la formazione dei ragazzi. Vanessa Rota, ceo e founder di Mlc Edu Ltd, racconta che sempre più scuole, tradizionalmente anglofone, stanno inserendo corsi di Ai e robotica nei percorsi linguistici all’estero. Succede anche nei soggiorni brevi, di due settimane appena: gli studenti, ha confidato, si trovano già a usare strumenti potenti e a confrontarsi con il tema della responsabilità. È un segnale piccolo, se visto da vicino. Ma non secondario. Perché la maturità sull’intelligenza artificiale, prima ancora che nei software, comincia spesso lì: nelle competenze di base, nelle abitudini, nella capacità di capire cosa delegare alla macchina e cosa, invece, resta umano.
