Come misurare l'adozione tecnologica nelle imprese italiane

Definire che cosa si sta misurando: tecnologia, uso e intensità

«Adozione tecnologica» racchiude tre dimensioni: presenza, estensione, profondità. La presenza è l'uso di almeno una tecnologia; l'Istat la rileva con la domanda sull'uso di almeno una tecnologia di IA. L'estensione misura quante attività digitali svolge l'impresa.

Nella stessa indagine le PMI sono a livello base con almeno 4 attività digitali su 12, a livello alto con almeno 7. La profondità riguarda l'integrazione nei processi: la tecnologia può essere incorporata oppure restare un esperimento isolato.

Gli indicatori di canale misurano cose diverse e non si sommano in un unico indice. Il software gestionale, usato dal 56% delle aziende con almeno 10 dipendenti nel 2025, fotografa l'infrastruttura operativa. I social media (59,0%) misurano il presidio delle relazioni di mercato. Le vendite online (20,1% delle imprese, 15,7% del fatturato totale) riguardano il canale commerciale.

Un'impresa può avere presidio social elevato e processi interni non digitalizzati. Sommare le tre voci dà una misura che non è né presenza né intensità. Prima di raccogliere i dati va stabilito, per ogni indicatore, che cosa rappresenta (presenza, estensione o profondità), l'unità di analisi (impresa, stabilimento, singolo processo) e il periodo di riferimento.

L'Istat rileva anche le imprese che hanno valutato ma non realizzato investimenti in IA. È su questa popolazione che si misurano le barriere dichiarate.

Le fonti statistiche di riferimento per il caso italiano

La fonte primaria è l'indagine Istat su imprese e ICT, diffusa a dicembre. Rileva uso dell'IA, attività digitali svolte, software gestionali, social media, vendite online e ostacoli dichiarati.

Il perimetro è quello delle unità con almeno 10 addetti. È un limite da tenere presente: la misura non copre le microimprese e non rappresenta l'intero tessuto produttivo italiano.

Per collegare adozione e crescita servono altre fonti. Le serie Istat sulla produttività indicano una crescita media annua della produttività del lavoro dello 0,3% tra il 1995 e il 2024. Le Considerazioni finali della Banca d'Italia del 29 maggio, con il governatore Fabio Panetta, quantificano gli scenari di impatto dell'IA.

I rapporti sul tessuto high-tech misurano la concentrazione dello sforzo innovativo. Per il Centro Economia Digitale (rapporto High-Tech Economy), il 70,9% della ricerca e sviluppo privata italiana si concentra in settori high-tech che pesano appena il 10,9% del valore aggiunto.

Per il confronto internazionale la stessa rilevazione offre il parametro europeo. Nel 2025 la media UE delle imprese che usano almeno una tecnologia di IA è indicata al 20%; la Danimarca è al 42%, l'Italia al 16,4%.

Per la lettura territoriale e settoriale si usano le disaggregazioni per ripartizione (il Nord-ovest è al 19,3%) e per attività economica. Un confronto è leggibile solo se fonte, definizione della variabile, anno e popolazione di riferimento coincidono.

Gli indicatori di base: penetrazione, digitalizzazione e canali digitali

Penetrazione dell'IA: nel 2025 il 16,4% delle imprese con 10 addetti o più usa almeno una tecnologia di IA, contro l'8,2% del 2024 e il 5% del 2023. Viceversa, l'83,6% non adotta alcuna tecnologia di IA. È l'indicatore più sensibile a mode e definizioni, perché misura la presenza, non l'intensità d'uso.

Digitalizzazione delle PMI: il 79,5% raggiunge il livello base (almeno 4 attività digitali su 12), il 37,3% il livello alto (almeno 7 su 12). Va usato quando interessa l'ampiezza delle pratiche digitali, non la singola tecnologia.

Canali e strumenti: il 56% delle aziende con almeno 10 dipendenti usa software gestionali, con un aumento del 7% rispetto al 2023. I social media sono usati dal 59,0%. Le vendite online riguardano il 20,1% delle imprese e generano il 15,7% del fatturato totale.

Quella quota di fatturato era il 16,9% nel 2024 e il 17,7% nel 2023. Questi cinque valori — penetrazione IA, due soglie di digitalizzazione e i tre indicatori di canale con relativo peso sul fatturato — compongono un primo cruscotto solo se riferiti allo stesso anno e alla stessa popolazione.

Accostati, mostrano che l'ordine di grandezza varia molto: la presenza di strumenti di rete è diffusa, l'uso di IA è minoritario.

Indicatori chiave dell'adozione tecnologica in Italia (2025)

Crescita dell'uso dell'IA in Italia (2023–2025)

Segmentare i dati per dimensione, settore e territorio

La dimensione spiega la maggior parte della varianza. Nel 2025 usa almeno una tecnologia di IA il 53,1% delle grandi imprese, in crescita dal 32,5% del 2024. Tra le PMI la quota è del 15,7%, pur raddoppiando dal 7,7%.

La media nazionale è quindi vicina al valore delle PMI e nasconde che la spinta viene dalle imprese maggiori.

Il territorio aggiunge un secondo taglio: il Nord-ovest passa dall'8,9% del 2024 al 19,3% nel 2025, con una crescita più accentuata della media. Un dato territoriale letto da solo dice poco se non è incrociato con la composizione settoriale e dimensionale dell'area.

I settori si distribuiscono su scale molto diverse. Nell'IA: informatica e altri servizi d'informazione al 53% (dal 36,7% nel 2024 e 23,6% nel 2023); produzione cinematografica, video, programmi televisivi, registrazioni musicali e sonore al 49,5%; telecomunicazioni al 37,3%.

Analisi dei dati e IA sono più frequenti nell'energia (53,6% e 33,2%), nei servizi di informazione (52,7% e 51,3%) e nelle professioni tecniche (46,2% e 35,7%).

Gli indicatori di canale seguono una geografia opposta: social media e vendite online sono più diffusi nel commercio (72,8% e 19,1%) e nell'alloggio e ristorazione (82,3% e 34,6%).

Una lettura corretta richiede almeno due dimensioni incrociate (dimensione × settore o settore × indicatore). Un'impresa del commercio può avere presidio social molto alto e adozione di IA nulla, e la media nazionale non lo mostra.

Adozione IA per dimensione aziendale (2025)

Settori con maggiore adozione di IA e analisi dati (2025)

Misurare le barriere e la non adozione

La base per misurare il potenziale inespresso è la quota di aziende che non adotta alcuna tecnologia di IA: l'83,6% delle unità con almeno 10 addetti. È un numeratore da accompagnare sempre con denominatore e perimetro. Il significato cambia se la popolazione è quella delle imprese sopra i 10 addetti.

Le barriere si rilevano meglio sulla sottopopolazione di chi ha valutato ma non realizzato l'investimento. Qui la mancanza di competenze adeguate è indicata da quasi il 60% delle aziende. Il 47,3% cita la mancanza di chiarezza sulle conseguenze legali.

Sono ostacoli dichiarati ex post: utili per capire cosa blocca la decisione, non per stimare quanta tecnologia sarebbe tecnicamente adottabile.

Sul versante economico, il Programma strategico per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale pubblicato a novembre 2021 riportava che, secondo le aziende, gli alti costi di adozione e la scarsità di finanziamenti pubblici erano le cause prime del ritardo. A fronte, il mercato privato dell'IA in Italia era pari a 300 milioni di euro nel 2020, cresciuto del 15% sull'anno precedente e corrispondente al 3% del mercato europeo.

Per mantenere la comparabilità nel tempo conviene riusare le stesse categorie di ostacolo (competenze, costi, finanziamenti, incertezza normativa) e la stessa scansione annuale. Va sempre distinto tra chi non conosce la tecnologia, chi ha valutato e non ha realizzato e chi ha realizzato.

Barriere all'adozione dell'IA nelle imprese italiane

Collegare adozione, produttività e trasformazione dei processi

Il quadro macroeconomico di riferimento è la produttività. Per le serie Istat, la crescita media annua della produttività del lavoro tra il 1995 e il 2024 è dello 0,3%. Nell'ultimo decennio la UE27 è avanzata dell'1,1% l'anno; il 2024 si è chiuso con un segno meno (-1,9) per l'Italia.

Gli scenari di impatto aiutano a distinguere adozione lenta e pervasiva. Nelle Considerazioni finali del 29 maggio, il governatore della Banca d'Italia Fabio Panetta ha indicato 0,2 punti di produttività l'anno se l'adozione resta lenta, oltre un punto se diventa rapida e pervasiva.

Secondo l'analisi di Rosario Cerra pubblicata su Formiche, per un Paese fermo allo 0,3% la distanza tra i due scenari equivale a un decennio di crescita.

Il collegamento con la struttura produttiva si legge in due misure. La prima è la concentrazione dello sforzo innovativo, già richiamata: la ricerca e sviluppo privata italiana si concentra in settori high-tech che pesano una quota limitata del valore aggiunto.

La seconda è il rendimento del contesto: nell'Unione europea un'unità di valore aggiunto high-tech genera 3,9 unità di PIL in tre anni, mentre una low-tech si ferma a 1,28.

Per questo un cruscotto di sola adozione va affiancato da indicatori di processo e risultato — quota di fatturato da canale digitale, spesa in ricerca e sviluppo, peso dei settori high-tech. Altrimenti non distingue un'adozione di facciata da una che modifica i processi.

Costruire un cruscotto pratico per imprese o territori

Un set minimo ripetibile comprende sei voci. La prima è la percentuale di imprese che adottano almeno una tecnologia, distinta per tecnologia. La seconda è il livello di digitalizzazione, come quota di imprese che svolgono almeno 4 e almeno 7 attività digitali su 12.

La terza voce sono le competenze, cioè la quota di imprese che dichiara carenza di competenze adeguate. La quarta sono gli ostacoli dichiarati: competenze, costi, accesso ai finanziamenti, incertezza sulle conseguenze legali.

La quinta riguarda i canali digitali: software gestionale, social media, vendite online e quota di fatturato dal canale online. La sesta è l'impatto su processi e fatturato.

La frequenza naturale è annuale, allineata alla diffusione dell'indagine Istat su imprese e ICT, così da confrontare i propri dati con il riferimento nazionale.

La granularità utile è tripla: classe di addetti, settore di attività economica e ripartizione territoriale. Senza questa disaggregazione la media non è interpretabile.

Per mantenere la comparabilità nel tempo vanno congelati definizioni, soglie e popolazione di riferimento (per esempio aziende con almeno 10 dipendenti). Vanno pubblicati numeratore e denominatore di ogni indicatore.

A livello di singola impresa o territorio, agli indicatori di adozione si aggiungono misure interne di processo — tempi per attività, tasso di errore, quota di fatturato per canale. Sono le uniche in grado di dire se la tecnologia ha cambiato il modo di lavorare.

Limiti interpretativi e cautele nel confronto

Il primo rischio è mettere in fila numeri non omogenei. Il dato Istat del 2025 riguarda unità con 10 addetti o più e indica l'uso di almeno una tecnologia di IA in un anno definito.

Il tasso di adozione di soluzioni IA del 35% riportato dal Programma strategico per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale (novembre 2021), contro una media europea del 43% indicata nella stessa sede, nasce da definizioni, anni e popolazioni diversi. Non è confrontabile con il dato Istat.

Il secondo rischio è trattare l'autodichiarazione come uso effettivo. Presenza di almeno una tecnologia, utilizzo dichiarato di un canale e integrazione nei processi sono tre cose distinte.

Un valore di adozione elevato può convivere con processi invariati. Il cruscotto deve prevedere almeno una misura di profondità per non confondere l'acquisto con la trasformazione.

Il terzo rischio è dedurre il beneficio dall'adozione. Un indicatore di canale alto non implica un vantaggio economico.

Le vendite online, pur riguardando una minoranza delle unità con almeno 10 addetti, generano una quota del fatturato totale inferiore a quella del 2024 (16,9%) e del 2023 (17,7%). Nello stesso periodo gli indicatori di adozione crescevano.

Il quarto rischio è leggere la media nazionale come descrizione del sistema. Il dato complessivo nasconde la divaricazione tra grandi imprese e PMI; la soglia dei 10 addetti lascia fuori le microimprese.

Ogni confronto tra territori, settori o anni va quindi accompagnato da popolazione, anno di riferimento e definizione della variabile misurata.