Il 65% delle organizzazioni italiane segnala la mancanza di competenze come principale barriera allo sviluppo di progetti di Intelligenza Artificiale, mentre il 50% si trova a fronteggiare budget limitati. Eppure, il 64% delle aziende è desiderosa di partecipare a open call e partnership per co-sviluppare soluzioni AI, e il 55% cerca attivamente risorse finanziarie.
È un ecosistema in attesa di essere sbloccato quello che emerge dal primo questionario di IT4LIA AI Factory, progetto di rilievo internazionale che promuove l’adozione dell’intelligenza artificiale in Italia e in Europa, che rappresentano asset chiave per la nascita di nuove startup in campo AI. La survey in poco più di un mese ha coinvolto più di 200 organizzazioni italiane ed europee tra imprese, startup, gruppi di ricerca e pubblica amministrazione per mappare i bisogni reali dell’adozione AI in Italia.
I numeri raccontano una storia chiara: l’Italia non manca di ambizione sull’AI, ma di strumenti concreti per realizzarla. Un’organizzazione su due (50%) ha già progetti AI attivi o in pianificazione, l’altra metà è pronta a partire ma non sa da dove iniziare. Il 48% delle organizzazioni chiede supporto per definire proposte progettuali appropriate, il 45% non riesce a identificare i giusti use case. E quando finalmente un progetto parte, il 37% si scontra con la complessità tecnica dell’infrastruttura tecnologica, il 33% necessita di assistenza tecnica specializzata che non trova.
L’ECOSISTEMA DELL’ATTESA: TRA AMBIZIONE E BLOCCO DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Le risposte al questionario rivelano un’Italia dell’AI a due velocità. Da un lato, grandi imprese e centri di ricerca che hanno già avviato sperimentazioni e progetti pilota. Dall’altro, un oceano di PMI, startup e organizzazioni di medie dimensioni, il vero tessuto produttivo italiano, che rimangono ai margini non per disinteresse ma per mancanza di accesso. I numeri sono eloquenti:
- 65% bloccato dalle competenze: “Non abbiamo le persone giuste” è il grido di allarme più forte
- 50% frenato dal budget: I costi di sviluppo e infrastruttura sono molto elevati
- 48% in cerca di una guida: “Sappiamo che l’AI può aiutarci, ma non sappiamo da dove partire”
- 38% perde il passo sui dati: Gestione, qualità e preparazione dei dati sono un labirinto
- 33% bloccato dalla compliance: AI Act e GDPR generano più confusione che chiarezza
Ma c’è un dato che sorprende e ispira: il 64% delle organizzazioni è fortemente interessato a partecipare a open call e partnership per co-sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale. Il 55% cerca attivamente risorse finanziarie. La domanda è chiara, la fame di innovazione è reale, l’ecosistema è in fermento.
“Per rispondere a questa esigenza, IT4LIA AI Factory sta supportando l’intero ecosistema dell’AI, con particolare attenzione a PMI e startup, offrendo servizi personalizzati e bandi aperti che garantiscono l’accesso gratuito a risorse computazionali, competenze e affiancamento nello sviluppo dei progetti”, afferma Laura Morselli, Senior Project Manager di IT4LIA “Questo supporto è essenziale per permettere alle realtà più piccole ed emergenti di sfruttare le risorse avanzate di IA e colmare il divario di competenze rispetto ai grandi player del settore”.
IL PARADOSSO DELLE COMPETENZE: “SIAMO INTERESSATI MA NON SAPPIAMO COME FARE”
Il gap di competenze non è uniforme, è multistrato e complesso:
Il 63% delle organizzazioni necessita di competenze tecniche di sviluppo e implementazione. Non bastano i data scientist, servono figure che sappiano portare l’AI dalla carta alla produzione, che conoscano framework, infrastrutture, ottimizzazione di modelli.
Il 50% non ha comprensione strategica dell’AI. CEO e manager sanno che “bisogna fare AI” ma non sanno quali processi automatizzare, quali decisioni potenziare, quale valore estrarre. La tecnologia è avanzata, ma la cultura aziendale è ancora indietro.
Il 38% è bloccato sulla gestione dati. Raccogliere, pulire, organizzare, governare i dati per alimentare algoritmi AI è un’arte che poche organizzazioni padroneggiano. E senza dati di qualità, l’AI più sofisticata è inutile.
Il 33% è in ansia da regolamentazione. AI Act, GDPR, compliance, ethical AI: la selva normativa spaventa più che guidare. Le organizzazioni vorrebbero essere compliant ma non sanno come.
La risposta delle organizzazioni è unanime: formazione. Ma non qualsiasi formazione: il 63% vuole percorsi per adottare tecnologie AI esistenti (pragmatici, operativi, subito applicabili), mentre il 57% cerca formazione per sviluppare soluzioni custom (più avanzata, hands-on, tecnica). La preferenza è netta: corsi misti online/presenza con forte componente pratica. Teoria sì, ma solo se applicabile da subito.
IL DESERTO DELLE INFRASTRUTTURE: L’HPC È UNA MONTAGNA DA SCALARE
L’accesso alle risorse di calcolo è fondamentale per sfruttare modelli AI, eppure è uno dei maggiori colli di bottiglia dell’ecosistema italiano.
Il 37% delle organizzazioni segnala che i costi elevati del calcolo sono una barriera insormontabile. Non si tratta solo di acquistare GPU: deployment, manutenzione, expertise tecnica rendono lo sfruttamento efficace di una infrastruttura IT ottimizzata per l’AI un sogno irraggiungibile per le PMI.
Ma anche chi vorrebbe investire si scontra con la complessità tecnica (32% delle organizzazioni). Il 37% necessita di supporto per setup di ambienti e framework, il 33% per trasferire modelli e dati, il 28% vorrebbe accedere via API semplificate ma non sa come.
“Il cuore pulsante di IT4LIA AI Factory è un’infrastruttura tecnologica tra le più potenti al mondo, e oggi possiamo utilizzarla grazie al contributo europeo e nazionale”, sottolinea Morselli. “Si tratta di un’infrastruttura pubblica, facilmente accessibile, grazie a un processo di onboarding semplificato e strutturato, pensato per rispondere alle esigenze specifiche degli utenti, e a costi contenuti per chiunque voglia innovare”.
IL VUOTO PROGETTUALE: “VORREI FARE AI MA NON SO COSA FARE”
Uno degli aspetti più sorprendenti delle risposte alla survey è che il 48% delle organizzazioni chiede supporto nella definizione di proposte progettuali e il 45% fatica a identificare idee progettuali appropriate.
In altre parole: molte organizzazioni sanno che l’AI può aiutarle, hanno budget (o cercano finanziamenti), ma non sanno quale progetto avviare. Automatizzare la customer care? Ottimizzare la supply chain? Fare manutenzione predittiva? Analizzare documenti? Le possibilità sono infinite, ma senza esperienza è paralizzante.
Il bisogno è chiaro: servono desk di supporto progettuale, metodologie per identificare use case, framework per valutare fattibilità e ROI, partner tecnologici qualificati. Il 38% chiede supporto per il design di modelli AI, il 36% vuole validazione e testing in ambienti controllati, il 30% cerca aiuto per verticalizzare modelli esistenti.
