Il 76% delle PMI è fuori dall'IA, ma la spesa digitale cresce

Il 76% delle PMI italiane non ha investito, né prevede di investire, in Intelligenza Artificiale. Nello stesso arco di tempo, più di una PMI su due ha aumentato la spesa per la trasformazione digitale.

Sono due numeri della stessa ricerca, quella 2025-2026 dell'Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI del Politecnico di Milano. Letti di fila sembrano contraddirsi. Non si contraddicono: raccontano la stessa cosa, e la raccontano in un modo che non fa piacere a nessuno. Si sta spendendo. Non si sta decidendo.

Il ritardo in sé sarebbe una notizia noiosa. Ogni anno qualcuno certifica che l'Italia è indietro su qualcosa, e ogni anno il dato viene commentato per una settimana e poi archiviato. La parte interessante è l'altra: dove stanno andando quei soldi, e perché arrivano quasi sempre dopo la decisione invece che dopo l'analisi.

Dove sta andando la spesa digitale

Il dato aggregato nasconde una polarizzazione netta. Il 24% delle PMI investe con intensità nel digitale in tutte le aree aziendali, un altro 27% lo fa in modo selettivo dove serve di più. Dall'altro lato, il 22% investe poco perché considera il digitale marginale nel proprio settore, il 9% ritiene i costi sproporzionati rispetto ai benefici, il 4% non ne comprende i benefici e il 14% non investe affatto.

C'è poi un dettaglio che spiega molto: il 56% ha investito nel cloud nel triennio 2023-2025 e la quota prevista per il 2026-2028 sale al 91%. Sul fronte delle tecnologie emergenti, invece, il 91% non ha sostenuto spese né le prevede.

Tradotto: la spesa digitale in crescita è, in larga parte, spesa infrastrutturale. Si sta colmando un ritardo di impianto, non si sta costruendo una capacità nuova. È un investimento sensato, e va detto chiaramente. Solo che comprare l'infrastruttura e usarla per cambiare come si lavora sono due mestieri diversi, e il secondo non arriva in automatico con il primo.

Comprare uno strumento non è adottarlo

Sull'Intelligenza Artificiale, il numero che pesa davvero non è il 76%. È il 7%: tanto sono le PMI che hanno avviato programmi strutturati di formazione sull'IA per i propri collaboratori.

Claudio Rorato, direttore dell'Osservatorio, lo dice in modo asciutto: "La vera questione non è quante PMI utilizzino già l'Intelligenza Artificiale, ma quante siano realmente pronte a farlo in modo efficace". E aggiunge che l'IA non è una scorciatoia, perché richiede visione, competenze, processi adeguati e cultura del dato.

Qui sta la differenza sostanziale rispetto al cloud. Il cloud è infrastruttura: lo attivi, e funziona anche se in azienda nessuno cambia abitudini. L'IA no. L'IA lavora sopra un processo. Se quel processo non esiste in forma descritta, lo strumento non ha niente su cui appoggiarsi, e l'unico risultato possibile è una prova isolata che qualcuno ha fatto una volta e poi ha lasciato lì.

Cosa vuol dire, concretamente, «divario di processo»

Proviamo a toglierci di mezzo il gergo, perché è la parte che di solito allontana chi dovrebbe capirla.

Un sistema di Intelligenza Artificiale produce un risultato plausibile a partire da una richiesta. Perché quel risultato sia utile e non solo verosimile, servono quattro cose, e nessuna delle quattro è tecnologica:

1. Chi fa quella cosa oggi, e con quali informazioni in ingresso.
2. Qual è il criterio con cui si giudica «fatta bene», scritto, non intuito.
3. Chi controlla l'output prima che diventi un documento, un'offerta, una comunicazione.
4. Chi si assume la responsabilità di quello che esce.

In moltissime organizzazioni, piccole imprese e studi professionali compresi, queste quattro risposte esistono solo nella testa di una o due persone. Finché restano lì, sono una conoscenza che funziona benissimo per gli esseri umani che se la passano a voce, e che è completamente inutilizzabile per qualunque strumento, anche il migliore in circolazione.

Il paragone più onesto è questo: è come comprare una macchina molto veloce per una linea di produzione che non è mai stata disegnata. La macchina funziona. La linea no, perché non c'è.

Negli studi tecnici il meccanismo è identico

Non è un problema delle sole PMI industriali. Nel report AI in Architecture 2026 di Architizer e Chaos, condotto su circa 800 professionisti a livello internazionale, il 64% dichiara di aver sperimentato l'IA, ma di questi il 38% non sa ancora come integrarla nel proprio flusso di lavoro. Solo il 20% del totale dichiara di averla adottata pienamente.

Gli ostacoli citati sono altrettanto istruttivi: al primo posto la scarsa affidabilità dei risultati (48%), poi la cattiva integrazione con i software già in uso (33%), poi la difficoltà a imparare a usare gli strumenti (29%). E il 70% di chi la usa ammette che l'output richiede supervisione.

Sembra un giudizio sulla tecnologia. In buona parte è un giudizio sul contesto in cui la tecnologia viene messa. Un risultato è «inaffidabile» rispetto a uno standard: se lo standard non è scritto da nessuna parte, ogni output sarà inaffidabile per definizione, perché ognuno lo valuterà con il metro che ha in mente in quel momento.

C'è poi una parte che riguarda specificamente il nostro lavoro, e su cui conviene essere schietti: la normativa edilizia e urbanistica italiana, con le sue stratificazioni regionali e comunali, non è oggi gestita in modo affidabile da nessuno strumento generalista. Chi firma un elaborato risponde di persona. Questo non è un limite temporaneo da attendere con pazienza: è il motivo per cui il controllo umano va progettato dentro il processo, non aggiunto dopo quando qualcosa è già andato storto.

Che aspetto ha un metodo, in pratica

Non è un piano triennale, e non richiede un budget importante per partire. Richiede tre passaggi noiosi, nell'ordine.

Primo: scegliere un processo solo, ripetitivo e misurabile. La gestione delle richieste in entrata, la preparazione di un tipo ricorrente di documento, il controllo di completezza di una pratica. Uno. Non "l'IA in azienda".

Secondo: scriverlo com'è oggi, non come dovrebbe essere. Chi lo fa, quanto tempo ci mette, dove si blocca, quante volte torna indietro. Questa è la fase che tutti vogliono saltare, ed è l'unica che produce informazione nuova. Quasi sempre il problema che emerge non è quello per cui si era partiti.

Terzo: decidere prima chi verifica e chi firma. Se questa risposta non c'è, lo strumento non va introdotto. Non per prudenza generica, ma perché senza un punto di controllo definito il tempo risparmiato a monte torna indietro moltiplicato a valle.

Fatti questi tre passaggi, la scelta dello strumento diventa una decisione tecnica ordinaria, con criteri chiari e un modo per capire se ha funzionato. Fatti nell'ordine inverso, si compra qualcosa e poi si cerca un problema da dargli.