N. 01 — Marzo 2026
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Mercato AI Italia 2025: 1,8 miliardi di euro, ma le PMI restano indietro. Dove sta il potenziale inespresso

I dati dell'Osservatorio AI del Politecnico di Milano e la ricerca Anthropic mostrano un divario enorme tra le capacità dell'AI e il suo utilizzo reale nelle aziende. Ecco i numeri e cosa significano per le PMI italiane.

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Il mercato AI italiano: i numeri del 2025

L’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano ha rilasciato i dati aggiornati a febbraio 2026. I numeri confermano una crescita forte, ma anche un divario che si allarga.

1,8 miliardi di euro: è il valore del mercato AI italiano nel 2025, in crescita del +50% rispetto al 2024. Il CAGR triennale 2022-2025 è del +54%. La Generative AI è il motore principale, ma non l’unico: il 54% del mercato viene ancora da progetti di Machine Learning tradizionale.

Il dato più rilevante per le aziende: il 77% del mercato riguarda progetti custom, sviluppati su misura per singoli clienti. I modelli scalabili (SaaS, licenze software) crescono più velocemente, ma i progetti ad hoc restano la norma — a conferma che l’AI efficace è quella costruita sulle esigenze specifiche dell’azienda.

Il divario tra grandi e piccole imprese

Ecco il dato che dovrebbe preoccupare il sistema produttivo italiano:

Adozione AI progettuale nelle imprese italiane (2025) Fonte: Osservatorio AI, Politecnico di Milano — campione 698 imprese Grandi imprese 71% 10% 13% 6% Medie imprese 15% 34% 33% 18% Piccole imprese 7% 18% 42% 33% Progetti attivi Prime valutazioni Interesse ma nessuna iniziativa Nessun interesse

I numeri sono eloquenti:

  • 71% delle grandi imprese ha progetti AI attivi — un salto dal 59% del 2024
  • 15% delle medie imprese ha progetti attivi
  • Solo il 7% delle piccole imprese ha progetti attivi
  • Il 75% delle piccole imprese non ha ancora avviato nulla

Il divario è strutturale. Le grandi aziende hanno team interni, budget dedicati e la capacità di sperimentare. Le PMI — che rappresentano il 95% del tessuto produttivo italiano — restano in gran parte ai margini.

Il 47% dei lavoratori usa già l’AI (ma non lo dice all’IT)

Un altro dato dell’Osservatorio: il 47% dei lavoratori italiani dichiara di usare strumenti AI in azienda. Tra questi, circa quattro su dieci affermano di risparmiare più di 30 minuti per ogni attività in cui utilizzano l’AI.

Ma il dato allarmante è un altro: solo il 19% usa esclusivamente strumenti forniti dall’azienda. Il resto usa ChatGPT, Claude o altri tool con account personali — la cosiddetta Shadow AI. Dati aziendali che finiscono su server di terzi senza nessun controllo.

Non a caso, il 24% delle grandi aziende ha già vietato l’uso di strumenti GenAI non forniti dall’organizzazione. Ma vietare non basta: serve offrire un’alternativa privata e controllata.

Il potenziale inespresso: il grafico che ogni CEO dovrebbe vedere

Se i dati del Politecnico fotografano l’Italia, la ricerca di Anthropic offre una prospettiva globale sul potenziale ancora da catturare.

Il grafico seguente confronta, per ogni categoria professionale, la copertura teorica dell’AI (quello che la tecnologia è già in grado di fare) con l’uso effettivo osservato nelle aziende:

Capacità teorica dell'AI vs utilizzo reale per settore Fonte: Anthropic — The Anthropic Model Spec (2025) 0% 25% 50% 75% 100% Legale Finance IT / Software Ingegneria Formazione Media / Creativi Sanità Management Vendite Amministrazione Produzione Capacità teorica dell'AI Utilizzo reale osservato

Il messaggio è chiaro: in quasi tutti i settori, l’AI attuale è già capace di coprire tra il 40% e il 90% delle attività lavorative, ma l’utilizzo reale si ferma tra il 15% e il 35%.

Il divario più ampio è nei settori a maggior intensità di conoscenza: legale, finanza, ingegneria, IT. Esattamente i settori dove le PMI italiane operano e competono.

Questo gap non è tecnologico — la tecnologia c’è. È un gap di adozione, implementazione e accesso. Le grandi aziende lo stanno colmando con team interni e budget dedicati. Le PMI hanno bisogno di un percorso diverso: soluzioni pronte, accessibili, che non richiedano di costruire competenze AI da zero.

I numeri chiave per le PMI italiane

Dato Valore Fonte
Mercato AI Italia 2025 1,8 mld euro (+50%) Polimi
Grandi imprese con progetti AI 71% Polimi
Medie imprese con progetti AI 15% Polimi
Piccole imprese con progetti AI 7% Polimi
Lavoratori che usano AI 47% Polimi
Di cui usano solo tool aziendali 19% Polimi
Grandi aziende con licenze GenAI 84% (+31% vs 2024) Polimi
Aziende con governance AI strutturata 9% Polimi
Gap capacità/utilizzo medio AI ~3x Anthropic

Cosa significa per la tua azienda

Se sei una PMI italiana, questi dati dicono tre cose:

1. Il treno sta partendo. Il 71% delle grandi imprese è già a bordo. Più aspetti, più il divario competitivo si allarga.

2. I tuoi dipendenti usano già l’AI — senza controllo. La Shadow AI è un rischio reale per la sicurezza dei dati. Serve offrire alternative aziendali private.

3. Il potenziale è enorme. La tecnologia copre già gran parte delle attività aziendali. Il problema non è la tecnologia — è l’implementazione.

Soluzioni come ORCA di HT-X sono progettate per colmare questo gap: AI privata, on-premise o su cloud EU, accessibile anche alle PMI senza team AI interni. Non serve costruire competenze da zero — serve un partner che le abbia già.


Dati: Osservatorio Artificial Intelligence, Politecnico di Milano (febbraio 2026); Anthropic, “The Anthropic Model Spec” (2025). I grafici sono elaborazioni proprie basate sui dati citati.

Domande frequenti

Secondo l'Osservatorio AI del Politecnico di Milano, il 71% delle grandi imprese ha almeno un progetto AI attivo. Ma la situazione cambia drasticamente per le PMI: solo il 15% delle medie imprese e il 7% delle piccole ha progetti attivi. Il 42% delle piccole imprese non ha nessuna iniziativa e non mostra nemmeno interesse.

Nel 2025 il mercato italiano dell'AI vale 1,8 miliardi di euro, in crescita del 50% rispetto al 2024. Il CAGR triennale 2022-2025 è del 54%. I sistemi di analisi testi e conversazione rappresentano la quota maggiore (39%), seguiti da esplorazione e predizione dati (30%).

Le principali barriere sono: difficoltà a stimare il rapporto costi-benefici ex ante, mancanza di competenze interne, dati non organizzati, e la percezione che l'AI sia 'roba da grandi aziende'. In realtà, soluzioni come ORCA di HT-X sono progettate proprio per le PMI: costi fissi accessibili, nessuna competenza tecnica richiesta, e deploy in settimane.

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