Nell’ultimo anno il 16,4% delle imprese italiane con almeno 10 dipendenti ha utilizzato almeno una tecnologia di IA, il doppio rispetto al 2024. La corsa all’adozione, però, si scontra con un ostacolo che precede il prezzo degli strumenti.
Secondo la rilevazione Imprese e ICT, tra le aziende che hanno preso in considerazione un investimento senza poi realizzarlo il motivo più citato è la mancanza di competenze adeguate, davanti ai costi elevati e alle incertezze normative. Il dato fotografa una condizione diffusa: strumenti acquistati e poi lasciati inattivi perché in azienda manca chi sappia gestirli.
“Le domande che riceviamo sono due e sono sempre le stesse: quale strumento di intelligenza artificiale utilizzare e quali competenze servono per gestirlo al meglio. Quello delle competenze e di profili professionali adeguati è un’esigenza di tutte le aziende. Finché restano senza risposta, lo strumento resta sottoutilizzato. E nel frattempo aumenta l’ansia di riuscire a farsi citare dai modelli, ma anche questo è solo un aspetto del problema”, commenta Roberto Tarzia, COO e co-founder di Active Powered.
Cosa significa in concreto mancanza di competenze
Il problema non riguarda la capacità di usare un programma. Serve personale capace di individuare i processi aziendali che possono essere accelerati, capire su quali conviene intervenire, e analizzare i risultati dal punto di vista del ritorno economico e gestionale.
L’AI può intervenire su tanti aspetti del lavoro aziendale: il supporto clienti, l’assistenza post acquisto, il recupero, la catalogazione e l’organizzazione di dati sui clienti. In tutti questi casi esiste già un modo consolidato di procedere e un’idea di cosa sia un risultato accettabile e chi lo conosce è la persona che quel lavoro lo svolge da anni. Sono queste le professionalità che possono e debbono sovrintendere al lavoro dell’AI.
Quando quel passaggio di consegne non avviene o peggio ancora, si lascia all’AI il compito di intervenire su processi e funzioni che però non conosce, nell’illusione che sia essa stessa a risolvere tutto, ecco che lo strumento viene provato e poi abbandonato. Il rimedio passa dalla formazione, che però resta poco diffusa: la Ricerca 2025-2026 dell’Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI del Politecnico di Milano rileva che solo il 7% delle PMI italiane ha avviato programmi strutturati di formazione sull’intelligenza artificiale per i propri collaboratori.
Dove si è spostata l’attenzione delle aziende
Mentre la formazione procede lentamente, in pochi mesi è cresciuto un mercato di servizi che promette alle imprese di comparire nelle risposte generate dall’intelligenza artificiale. La richiesta nasce da un cambiamento reale, perché una parte delle persone ha iniziato a cercare informazioni chiedendole direttamente all’AI.
Le attese, però, vanno ridimensionate. Un’analisi del Pew Research Center su quasi 69.000 ricerche rileva che, quando compare una sintesi generata dall’intelligenza artificiale, gli utenti aprono uno dei link citati al suo interno nell’1% delle visite. Una citazione, quando arriva, porta con sé pochissimo traffico.
A questo si aggiunge un limite di controllo. Le risposte generative non hanno una posizione da monitorare come accadeva con i motori di ricerca, cambiano in base alla formulazione della domanda e non lasciano all’azienda alcuna traccia delle volte in cui è stata citata.
Chi investe in questa direzione ha dunque pochi elementi per capire cosa stia ottenendo. Il confronto diventa evidente se si guarda a cosa un’azienda conosce già dei propri clienti, perché in quel campo le informazioni esistono, sono di sua proprietà e ogni iniziativa lascia un riscontro leggibile. È anche il punto in cui l’intelligenza artificiale avrebbe più materiale su cui lavorare, e dove invece si incontra l’ostacolo più frequente.
Le informazioni che le aziende possiedono già
Nel lavoro quotidiano con le imprese, racconta Active Powered, quelle informazioni risultano quasi sempre divise tra sistemi diversi: chi ha comprato è registrato da una parte, chi ha contattato l’assistenza da un’altra, chi ha lasciato un indirizzo email da un’altra ancora. Nessuno di quei sistemi conosce la storia completa di una persona.
La conseguenza pesa su qualsiasi impiego dell’intelligenza artificiale, perché una tecnologia alimentata da informazioni parziali produce esiti che nessuno può verificare. Riordinare quei dati viene prima dell’acquisto degli strumenti.
“Rincorrere una citazione dell’AI quale che sia, non può essere l’obiettivo. Il paradosso che incontriamo più spesso è un’azienda che investe per essere vista da un sistema su cui non ha alcun controllo, mentre i dati dei suoi clienti sono già in possesso dell’azienda ma restano sparsi in silos che non comunicano tra di loro. Questo secondo compito è meno attraente da raccontare, ma è quello decisivo per il successo economico delle aziende”, spiega Tarzia.
Per le imprese italiane la questione non è quindi quella di rincorrere improbabili citazioni dai modelli AI ma di implementare l’AI al proprio interno con le professionalità adeguate in modo da potenziare quello che già funziona e renderlo scalabile. È questo approccio il vero vantaggio competitivo da conquistare.
