Nel 2025 il mercato italiano dell’intelligenza artificiale ha raggiunto il valore di 1,8 miliardi di euro, segnando una crescita del 50% rispetto all’anno precedente. I dati presentati dall’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano confermano un trend di accelerazione costante, con un tasso di crescita composto annuo (CAGR) che nel triennio 2022-2025 ha toccato il 54%.
Non si tratta però di una crescita uniforme: se il 46% del mercato è oggi trainato dalla Generative AI e da soluzioni ibride, la maggior parte della spesa (54%) rimane legata a progetti di Machine Learning tradizionale. La fotografia che emerge descrive un’Italia a due velocità, dove le grandi imprese accelerano nell’acquisto di licenze ma faticano a integrare la tecnologia nei processi core, mentre le piccole e medie realtà restano sostanzialmente ai margini.
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L’onda della Generative AI e il nodo della governance
La vera spinta dell’ultimo anno è arrivata dalle applicazioni “ready-to-use”. L’84% delle grandi aziende ha acquistato licenze di strumenti di Generative AI, con un incremento di 31 punti percentuali in soli dodici mesi. Microsoft Copilot, ChatGPT Plus e Gemini Advanced sono i nomi che dominano questa fetta di mercato.
L’adozione di massa di strumenti pronti all’uso sta però generando un fenomeno di Shadow AI difficile da ignorare: otto lavoratori su dieci utilizzano strumenti non forniti ufficialmente dall’organizzazione, esponendo le imprese a rischi di sicurezza e perdita di controllo sui dati. Solo una ristretta minoranza delle grandi imprese, circa il 9%, dichiara di avere oggi una governance strutturata e allineata ai principi etici e agli obiettivi aziendali.
Anche sul fronte della compliance normativa il ritardo è evidente. Analizzando gli adempimenti previsti dall’AI Act, lo scenario è ancora acerbo: sebbene oltre un’azienda su due abbia avviato iniziative di alfabetizzazione, solo il 15% ha in corso un progetto strutturato di adeguamento alla normativa già integrato con altre regole applicabili.
Settori e Startup: chi traina la crescita
Analizzando i settori si nota un’importante accelerazione nella Pubblica Amministrazione, che arriva a pesare per il 19% del mercato totale, seguita dalle PMI con il 18%. Tra i comparti industriali spiccano il Manifatturiero e il Retail, che mostrano dinamiche di crescita superiori alla media nazionale. Settori storicamente più maturi come il Banking, l’Insurance e le Telco registrano invece una frenata relativa, dovuta principalmente al fatto che le grandi realtà di questi ambiti hanno già consolidato team interni dedicati e necessitano meno di consulenze esterne.
A completare il quadro dell’innovazione italiana c’è il vivace ecosistema delle startup: l’Osservatorio ha censito 135 startup finanziate negli ultimi 5 anni. Queste realtà propongono principalmente soluzioni verticali specifiche, focalizzandosi in particolare sui settori Healthcare e Fintech.
Le soluzioni tecnologiche più richieste dal mercato riguardano l’analisi dei testi e i sistemi conversazionali, che insieme rappresentano il 39% della spesa complessiva, spesso utilizzati per interrogare la base documentale interna o per supportare il servizio clienti.
L’impatto sul lavoro e il futuro della strategia nazionale
L’intelligenza artificiale sta già modificando profondamente il mercato del lavoro italiano. Il 47% dei lavoratori dichiara di utilizzare regolarmente questi strumenti e il 41% afferma che grazie all’AI riesce a svolgere attività che prima non sarebbe stato in grado di affrontare. L’effetto sulla domanda di lavoro è evidente: nel 2025 il numero di annunci che richiedono esplicitamente competenze di intelligenza artificiale è cresciuto del 93%. La richiesta non riguarda solo gli specialisti tecnici, ma coinvolge il 76% delle offerte per profili white-collar ad alta qualificazione.
La sfida per il 2026 sarà la capacità di passare dalla semplice adozione individuale alla trasformazione strutturale. “Il 2025 ha confermato la centralità assoluta dell’AI nelle agende dei decisori, ma serve fermarsi a ragionare” spiega Alessandro Piva, Direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence. Secondo Piva, è necessario superare la semplice adozione per “decostruire, re-immaginare e rimettere a regime il modello operativo”, un passaggio che richiede persone con altissime competenze di dominio oltre che tecnologiche.
“Il nuovo anno si apre con diverse sfide per l’AI”, aggiunge Giovanni Miragliotta, Direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence. “La prima è trovare un equilibrio tra aspettative e benefici reali dall’adozione, che spesso si materializzano solo dopo percorsi di implementazione progressivi e personalizzati. La seconda sfida è proseguire con programmi di ricerca e formazione con la fine delle risorse PNRR: l’assenza di un piano strategico di finanziamento allo sviluppo dell’AI in Italia rischia di vanificare lo sviluppo degli scorsi anni. La terza sfida, di portata globale, riguarda la sostenibilità finanziaria degli enormi investimenti in atto, che si aggiungono ai rischi di approcci predatori al profitto, espulsione di persone dal mercato del lavoro, disinformazione e sorveglianza sistematica”.
Verso l’Agentic AI
Il termine più ricorrente dell’anno è stato Agentic AI, ovvero la capacità dei sistemi di agire come agenti autonomi in grado di orchestrare processi complessi. Sebbene oggi questa tecnologia pesi solo per il 4% del mercato, rappresenta la direzione futura dell’innovazione. Nicola Gatti, Direttore dell’Osservatorio, avverte però che, fino a quando non ci sarà una piena convergenza tra motori probabilistici e capacità di ragionamento logico, l’approccio human-in-the-loop resterà necessario per garantire la robustezza dei processi: “La piena maturità tecnologica dell’Agentic AI arriverà quando si realizzerà una piena convergenza tra motori cognitivi probabilistici e capacità native di ragionamento logico e autocorrezione, che garantiranno robustezza in processi complessi. Fino a quel momento, l’approccio ‘human-in-the-loop’ non è solo consigliato, ma necessario”.
