Il mercato italiano dell’intelligenza artificiale ha raggiunto 1,8 miliardi di euro nel 2025, con una crescita del 50% su base annua e un valore quasi nove volte superiore a quello del 2018. La componente generativa pesa già il 46% del totale, le competenze AI compaiono nel 76% delle offerte per profili qualificati e gli annunci che le richiedono sono cresciuti del 93% in un anno. Eppure, il tasso medio di adozione nelle imprese italiane si ferma all’8,2%, contro una media europea del 13,5%: il Paese cresce in fretta, ma parte da più lontano.
Queste le analisi di “Italia 2030. Scenari per l’innovazione tra AI, impresa e politica“, il report della Rome Business School a cura di Valentino Megale, Program Director dell’International Master in Artificial Intelligence di RBS, e Valerio Mancini, Direttore del Centro di Ricerca Divulgativo di RBS: “L’Italia ha gli asset per costruire una leadership di nicchia nell’AI che nessun altro Paese europeo può replicare. I distretti industriali italiani detengono dati operativi unici, non acquistabili altrove: chi li trasforma in modelli AI verticali guida la produttività del proprio settore a livello europeo”, afferma Valentino Megale.
Rispetto ai partner europei il quadro è nitido: l’Italia è oggi un mercato in rapida espansione ma ancora follower. Francia, Germania, Paesi Bassi e Regno Unito hanno strategie nazionali consolidate e hub di innovazione che anticipano di anni la traiettoria italiana. Lo European Innovation Scoreboard 2025 della Commissione europea classifica il Paese tra i Moderate Innovators, con una performance al 93% della media UE: una posizione contendibile, con margini di recupero concreti.
I numeri dell’adozione mostrano dove si concentra il ritardo. Il 71% delle grandi imprese italiane ha avviato almeno un progetto di intelligenza artificiale e l’84% ha già acquistato licenze di almeno uno strumento di Generative AI, con un balzo del 31% rispetto all’anno precedente (Osservatorio Artificial Intelligence, Politecnico di Milano, 2025). Tra le PMI la percentuale di adozione crolla all’8%. Il tasso medio nelle imprese italiane si attesta all’8,2%, contro una media europea del 13,5% (ISTAT, 2024). La struttura produttiva del Paese è composta in larghissima parte da piccole e medie imprese, quindi il divario tecnologico tra grandi gruppi e PMI rischia di diventare permanente.
A pesare sul ritardo è anche il capitale umano: l’Italia sconta una quota di popolazione con istruzione terziaria e un numero di specialisti ICT entrambi sotto la media europea. Nel 2025 la filiera italiana del venture capital ha registrato 419 operazioni per oltre 2,3 miliardi di euro (Venture Capital Monitor, VeM, LIUC/AIFI), contro i 194 miliardi di dollari concentrati dagli Stati Uniti nel solo mercato AI, pari al 75% del valore globale dei deal. Le startup italiane nascono, ma poi faticano a scalare.
I grandi gruppi nei settori telco e media, energia, finanza e assicurazioni hanno costruito piattaforme di MLOps centralizzate e sistemi agentici capaci di automatizzare workflow complessi. Nelle grandi aziende la trasformazione è già nei luoghi di lavoro: nel 2025 quasi un lavoratore su due utilizza strumenti di AI e quattro su dieci dichiarano di svolgere grazie all’AI attività che altrimenti non sarebbero in grado di fare (POLIMI, 2025). La sfida del prossimo ciclo è usare il peso industriale acquisito per trascinare l’intera filiera, comprese le PMI fornitrici, dentro la trasformazione digitale.
Il caso più emblematico di come manifattura, design e AI possano convergere viene dall’eyewear: EssilorLuxottica ha venduto nel 2025 oltre 7 milioni di smart glasses Ray-Ban e Oakley, più del triplo rispetto all’anno precedente, con la categoria che in alcuni trimestri ha contribuito a oltre un terzo della crescita del gruppo. La stessa logica guida la partnership Stellantis-Accenture-NVIDIA, annunciata nel maggio 2026 per digital twin abilitati dall’AI nelle fabbriche globali del gruppo. “La manifattura italiana è il terreno naturale su cui innestare digital twin, simulazione e physical AI”, scrivono gli autori. “Trasformare l’eccellenza produttiva tradizionale in un vantaggio data-driven è esattamente ciò che l’Italia sa fare meglio: ora serve farlo a sistema, non solo nei grandi gruppi.”
A settembre 2025 l’Italia è diventata il primo Paese UE a dotarsi di una legge nazionale organica allineata all’AI Act europeo (Legge 132/2025), affidando la governance ad AgID e all’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale. Chi definisce lo standard prima degli altri acquisisce un vantaggio strutturale sui mercati che quel modello lo adotteranno: è il cosiddetto “Brussels Effect”, già osservato con il GDPR.
Sul fronte infrastrutturale la trasformazione è in corso: in Italia risultano attivi 209 data center (ottobre 2025), con TIM Enterprise che ha annunciato un piano da 1 miliardo di euro in tre anni e Oracle che ha aperto la sua seconda cloud region italiana a Torino. La Commissione europea ha lanciato nel 2025 una gara da 180 milioni di euro per servizi di sovereign cloud, e l’Italia si presenta con un asset già operativo: il Polo Strategico Nazionale, che ospita i dati critici delle amministrazioni centrali. Gli autori suggeriscono di rafforzare questo modello guardando all’esperienza estone delle Data Embassy, data center fisicamente ospitati all’estero ma sotto pieno controllo giuridico del Paese d’origine, soluzione percorribile per sanità digitale e infrastrutture critiche. A completare il quadro, tre dei data center dell’infrastruttura dell’euro digitale saranno localizzati in Italia, con almeno uno a Roma: un posizionamento con ricadute concrete su prestigio istituzionale, attrazione di competenze e peso nei tavoli europei su cloud, dati e servizi finanziari digitali.
Per avvicinare la leadership di nicchia, il report avanza una proposta concreta: un “Dataspace dei Distretti”, iniziativa nazionale che metta in comune, con governance cooperativa e regole di responsible AI, i dati industriali dei settori in cui l’Italia parte in vantaggio rispetto a qualunque concorrente: moda e lusso, meccanica di precisione, agroalimentare, farmaceutico, nautica. Questi dati diventerebbero base di addestramento per modelli AI verticali italiani, ospitati sull’infrastruttura di cloud sovrano già esistente e finanziati da un fondo di co-investimento pubblico-privato capace di subentrare progressivamente al PNRR. Con 419 operazioni di venture capital e 2,3 miliardi di euro investiti nel 2025, l’ecosistema ha la massa critica per sostenere questa transizione, a condizione che il capitale si concentri sui verticali giusti.
“La frammentazione produttiva italiana, storicamente il suo limite, diventa qui un asset”, afferma Megale. “I dati di ogni distretto sono unici, non replicabili, non acquistabili altrove. Chi controlla i dati di filiera guida la produttività del settore.”
Al 2030 l’Italia può percorrere tre strade. Restare indietro, con l’adozione AI concentrata nei grandi gruppi e le PMI tagliate fuori, fino a diventare importatrice netta di tecnologia prodotta altrove. Convergere gradualmente verso la media europea, recuperando il ritardo senza però mai imporsi come riferimento. Oppure costruire una leadership di nicchia sui verticali in cui nessun altro Paese europeo può competere: manifattura avanzata, agroalimentare, life sciences, space economy.
La terza strada è percorribile, ma dipende da tre variabili: la continuità degli investimenti dopo l’esaurimento delle risorse del PNRR, la velocità di diffusione delle competenze oltre i poli di eccellenza e la capacità di colmare il divario dimensionale tra grandi gruppi e PMI. Il divario con chi ha già scelto è significativo: nell’ultimo decennio gli USA hanno investito in modo cumulativo oltre 470 miliardi di dollari in AI, contro i 50 miliardi dell’intera UE (OECD, 2025). Senza scelte coese, lo scenario più probabile resta il secondo.
“L’Italia non deve inseguire ogni frontiera tecnologica”, avverte Mancini. “Deve concentrare le risorse dove ha un vantaggio reale e difendibile. Lo Scenario 3 è raggiungibile, ma richiede scelte selettive e coese, non dispersione.”