Adozione AI: PMI e professionisti in Italia

L’adozione delle AI generative tra PMI italiane e professionisti cresce, ma parte da una base bassa e convive con categorie che la rifiutano. Nel 2025 il mercato dell’intelligenza artificiale sale a 1,8 miliardi di euro, mentre il 76% delle piccole e medie imprese non ha investito né prevede di farlo. Tra commercialisti e avvocati, dove l’AI affianca il lavoro, l’uso cresce; tra illustratori, doppiatori e traduttori, dove viene recepita come concorrente, si organizza il rifiuto. I dati sull’uso vanno tenuti separati da quelli sui risultati, questi ultimi quasi sempre auto-dichiarati.

Un mercato che cresce e una base che resta ferma

Nel 2025 il mercato italiano dell’intelligenza artificiale ha raggiunto 1,8 miliardi di euro, in crescita del 50% sull’anno precedente, con la componente generativa e i progetti ibridi che pesano per il 46% del totale (Osservatorio Artificial Intelligence, Politecnico di Milano). Lo conferma il rapporto annuale di settore, che indica l’AI come il comparto del mercato digitale a crescita più rapida, con un aumento del 47,6% (Il Digitale in Italia 2026, Anitec-Assinform, via MilanoFinanza). Sono numeri veri, ma raccontano soprattutto la spesa, e la spesa si concentra dove ci sono budget e strutture.

Il divario tra le grandi imprese e le realtà più piccole è ampio. Le prime, con almeno un progetto di AI, sono passate dal 59% al 71% in un anno, mentre tra le seconde la quota si ferma all’8% (Osservatorio Artificial Intelligence, Politecnico di Milano). Il dato di fondo è che il 76% delle PMI italiane non ha investito né prevede di investire nell’intelligenza artificiale (Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI, Politecnico di Milano). La crescita è reale, la base di partenza è bassa, e i due fatti convivono senza contraddirsi.

Tre livelli di adozione, non uno solo

Usare uno strumento una volta è diverso dall’averlo integrato nel lavoro, e tra i due estremi c’è una fascia intermedia ampia. Si possono distinguere tre livelli, la prova episodica di chi apre lo strumento per curiosità, l’uso ricorrente individuale di chi ci torna con regolarità per compiti propri, e l’integrazione nei processi, quando lo strumento entra stabilmente in un flusso di lavoro condiviso.

La distinzione conta perché i numeri sull’adozione strutturata misurano il terzo livello, mentre buona parte dell’uso reale vive nel secondo, dove le statistiche faticano ad arrivare. È il fenomeno della shadow AI, l’uso di strumenti non forniti dall’organizzazione. Tra i lavoratori delle grandi imprese il 47% usa strumenti di AI in azienda, ma solo il 19% dichiara di usare esclusivamente quelli aziendali (Osservatorio Artificial Intelligence, Politecnico di Milano). Nelle PMI la stessa curiosità individuale si legge nei numeri sull’AI generativa, il 9% usa strumenti a pagamento e un altro 9% le versioni gratuite (stessa fonte). Toccare uno strumento e integrarlo nei processi restano cose diverse.

Input e output, cosa i numeri misurano davvero

Prima di leggere una cifra conviene chiedersi cosa misura. I dati sull’input contano ciò che entra, licenze acquistate, prove effettuate, funzioni attivate. I dati sull’output contano ciò che esce, tempo risparmiato, qualità, ritorno economico. Non è una distinzione da poco, perché quasi tutti i dati sull’output disponibili oggi sono auto-dichiarati.

Tra le grandi imprese che usano l’AI generativa solo il 54% prova a misurare il beneficio, e appena l’11% lo monitora in modo periodico e strutturato (Osservatorio Artificial Intelligence, Politecnico di Milano). Tra i lavoratori il 39% dichiara di aver risparmiato più di 30 minuti nelle ultime due attività svolte con l’AI (stessa fonte), un risparmio percepito ma che nessuno ha cronometrato. Gli strumenti più diffusi nelle aziende con licenze sono Microsoft Copilot, ChatGPT Plus e Gemini Advanced. Questo vale per le organizzazioni strutturate, e proiettare gli stessi numeri sulle PMI resterebbe una stima, perché a quella scala i dati sull’output non sono ancora stati raccolti.

Tra i professionisti, un’adozione reale e disomogenea

Dove esistono rilevazioni di categoria aggiornate l’adozione risulta in crescita netta, e i commercialisti sono tra i più attivi. Secondo l’indagine «Organizzazione dello studio e impatto dell’intelligenza artificiale» della Fondazione Nazionale di Ricerca dei Commercialisti, condotta tra luglio e settembre 2025 su oltre 4.000 professionisti e presentata al Congresso nazionale di Genova, il 34,1% usa l’AI molto o abbastanza, quota attesa oltre il 70% entro tre anni (Indagine FNC, Press, magazine del CNDCEC). Gli strumenti più usati sono i generatori come ChatGPT, Copilot e Gemini (42,7%), applicati soprattutto all’aggiornamento normativo (36,6%), alla gestione delle fatture elettroniche (36,1%) e alle comunicazioni ai clienti (25,5%).

Tra gli avvocati la direzione è la stessa, con l’uso di strumenti di AI passato dal 27,5% al 55,3% in un anno e, tra gli under 40, fino al 70,3% (Rapporto sull’Avvocatura 2026, Censis e Cassa Forense). Sono dati dichiarati, che raccolgono usi diversi per intensità, ma la tendenza è chiara. Anche gli organismi professionali si sono mossi, e il Consiglio nazionale dei commercialisti ha pubblicato guide operative sull’uso dell’AI, l’ultima nell’aprile 2026 (Digitalizzazione, intelligenza artificiale e fattori ESG, CNDCEC e Fondazione Nazionale Commercialisti).

Gli usi che entrano più facilmente nel lavoro quotidiano restano quelli a basso rischio, dove un errore si vede e si corregge, la redazione di prime bozze, i riassunti, la ricerca preliminare, i testi di comunicazione. Il professionista si ferma dove non si fida dell’output, nei pareri, nei calcoli, nei riferimenti normativi che un modello può inventare, e dove resta comunque lui responsabile verso il cliente. Non a caso, tra i rischi percepiti dai commercialisti prevalgono la regolamentazione incerta (31,9%) e la responsabilità legale per errori dell’AI (26,6%).

Le competenze, il freno che viene prima del resto

Se si cerca la ragione per cui quel 76% resta fermo, non è nel costo, ma a monte, nella consapevolezza, nelle competenze, nella percezione di rilevanza. Molte piccole imprese e molti professionisti si fermano prima di valutare quanto costa uno strumento, o non partono affatto, perché non hanno chiaro a cosa servirebbe o non hanno chi lo saprebbe usare. Il costo, semmai, arriva dopo la decisione di provarci.

I dati sulle competenze descrivono questo freno. Tra le PMI solo l’8% dichiara di avere progetti di AI attivi o in sperimentazione, e meno del 10% ha avviato attività di formazione strutturata sull’AI (AI nelle PMI italiane, Agenda Digitale, su dati dell’Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI del Politecnico di Milano). Persino tra le PMI che già usano o sperimentano l’AI, l’85% segnala di aver bisogno di personale qualificato e di faticare a trovarlo sul mercato (stessa fonte). Il problema, prima che di spesa, è di competenze e di tempo, la risorsa più scarsa nelle strutture piccole, a cui si aggiunge per i professionisti la tutela dei dati dei clienti.

Il fronte del rifiuto, le categorie che dicono no

Fin qui la ricognizione riguarda chi adotta l’AI come strumento. Esiste però un versante opposto, fatto di categorie che la respingono, e non per arretratezza. Il discrimine è la natura del rapporto con la tecnologia. Per un commercialista o un avvocato l’AI è uno strumento che affianca il lavoro. Per un illustratore, un doppiatore, un traduttore o uno scrittore l’AI generativa addestrata sul loro lavoro e che ne riproduce lo stile o la voce, diventa un concorrente che si nutre di ciò che dovrebbe remunerare. È una questione di posizione, non di attitudine verso l’innovazione, e spiega perché nel mondo creativo la reazione è organizzata.

In Italia questa reazione ha prodotto la struttura più definita. EGAIR, European Guild for Artificial Intelligence Regulation, è stata fondata nel 2023 dal fumettista Lorenzo Ceccotti e dall’associazione dei fumettisti MeFu, e riunisce autori, associazioni e case editrici di tutta Europa (EGAIR, il manifesto). Il manifesto non chiede di vietare la tecnologia, ma di regolare l’uso dei dati per l’addestramento, con alcune richieste precise, il consenso esplicito e informato di chi detiene i diritti su un’opera, un «diritto all’addestramento» che estende all’AI i principi del GDPR, il divieto di usare nomi e opere senza licenza, e un sistema di etichettatura leggibile che segnali cosa è prodotto o assistito dall’AI. Tra i firmatari italiani figurano Zerocalcare, Milo Manara e Sara Pichelli, insieme ad associazioni di illustratori, traduttori editoriali e doppiatori.

Per i doppiatori la mobilitazione è arrivata allo sciopero. A febbraio 2025 l’Associazione Nazionale Attori Doppiatori ha lanciato l’appello «Difendiamo l’Intelligenza Artistica» e ha proclamato lo sciopero, con le voci più note del cinema italiano. Il nodo non è la produttività ma l’espropriazione, i doppiatori denunciano contratti che cedono i diritti sulla propria voce ad aziende che la sintetizzano e la riproducono senza di loro, e Luca Ward ha registrato la propria voce come marchio sonoro per difendersi dalla clonazione (I doppiatori italiani contro l’intelligenza artificiale, Open, febbraio 2025).

Nell’editoria la stessa tensione si vede dall’interno del settore. La prima ricerca dell’Associazione Italiana Editori, presentata a dicembre 2025, dice che il 75,3% delle case editrici usa già strumenti di AI, anche per copertine, illustrazioni e traduzioni, cioè proprio dove il lavoro sostituito è quello di illustratori e traduttori. Sui diritti, però, prevale la chiusura, solo il 3,7% degli editori contattati ha concesso in licenza i propri contenuti per addestrare i modelli, mentre il 37% ha già escluso di farlo, e la violazione del copyright in fase di addestramento è la seconda preoccupazione dichiarata, al 58,8% (Come gli editori italiani usano l’AI, ilLibraio, dicembre 2025).

Il rifiuto non è solo dei creativi. Anche dentro le categorie che adottano resiste una minoranza, il 17,9% dei commercialisti dichiara di non usare affatto l’AI, e la diffidenza sull’affidabilità dell’output resta diffusa tra i professionisti. Lo stato dell’arte tiene insieme le due cose, una curva di adozione che sale e un fronte che chiede regole prima della diffusione.

Il quadro normativo, senza allarmismi

Sul fronte delle regole vale la pena evitare le due letture opposte, quella che ignora l’AI Act e quella che lo descrive come un ostacolo insormontabile per i piccoli. Nei prossimi mesi, per la maggior parte di PMI e studi, gli obblighi reali sono limitati.

Dal 2 agosto 2026 si applicano gli obblighi di trasparenza dell’articolo 50 del regolamento europeo sull’AI, con il relativo regime sanzionatorio (Regolamento UE 2024/1689). Per una piccola realtà significa in sostanza dichiarare all’utente quando interagisce con un sistema di AI e segnalare i contenuti generati artificialmente. Quest’ultimo obbligo, marcare i contenuti artificiali, intercetta una delle richieste del mondo creativo, mentre il nodo a monte, l’uso dei dati di addestramento senza consenso, resta in gran parte fuori dal regolamento. Gli obblighi più gravosi, quelli sui sistemi ad alto rischio, sono stati rinviati, e il Consiglio dell’Unione europea ha dato il via libera definitivo alla revisione delle scadenze il 29 giugno 2026 (Consiglio dell’Unione europea, comunicato del 29 giugno 2026).

Scadenza	Cosa si applica
2 agosto 2026	obblighi di trasparenza dell’articolo 50 e relative sanzioni
2 dicembre 2027	sistemi ad alto rischio dell’Allegato III
2 agosto 2028	sistemi ad alto rischio incorporati in prodotti già regolati (Allegato I)

Sul piano nazionale l’articolo 13 della Legge 132/2025 impone ai professionisti che usano sistemi di AI di informare il cliente con linguaggio chiaro e comprensibile, a tutela del rapporto fiduciario (Legge 23 settembre 2025, n. 132). L’obbligo, in vigore dal 10 ottobre 2025, non è accompagnato da una sanzione specifica, ma resta un dovere di trasparenza verso il cliente.

Rischi, divergenze e punti aperti

Restano aperti alcuni nodi, ed è su questi che si concentrerà l’attenzione dei prossimi mesi.

• Input contro output. I dati robusti misurano l’input, licenze e prove, mentre l’output, cioè tempo e qualità, è quasi sempre auto-dichiarato.
• Adozione veicolata contro adozione governata. Le funzioni di AI compaiono sempre più spesso dentro i software gestionali che studi e imprese già usano. Questo abbassa la barriera d’ingresso, ma diffonde l’uso senza diffondere la competenza a controllarlo, e la responsabilità verso il cliente resta del professionista. È un’interpretazione, non un dato misurato, però spiega perché un tasso di adozione in salita non equivale a un tasso di padronanza.
• Il lato economico, probabilmente non decisivo. Quanto costi l’adozione per una micro-impresa o un piccolo studio non è quantificato in modo serio. La lettura più coerente con i dati è che il costo non sia la ragione principale del blocco, perché la maggioranza si ferma prima di considerarlo. Resta una dimensione da documentare più che una causa da dare per acquisita.
• Chi forma. Con meno del 10% delle PMI che ha avviato formazione strutturata e la difficoltà diffusa a trovare personale qualificato, la domanda di chi accompagni davvero i piccoli nell’uso consapevole dell’AI resta senza una risposta chiara nei dati.
• Il nodo del consenso e del copyright. La crescita dell’adozione poggia su modelli addestrati anche su opere protette senza consenso esplicito. È il terreno su cui il mondo creativo chiede regole e che l’AI Act affronta solo in parte. Finché il nodo non è sciolto, l’espansione dell’AI generativa resta esposta a un contenzioso di fondo.

L’adozione cresce in modo autentico ma disomogeneo. La distanza che pesa davvero corre tra chi integra l’AI sapendo cosa produce e chi la trova già attiva dentro un software senza governarne l’output.