AI per le PMI: opportunità concrete e competenze chiave per non restare indietro

L’Intelligenza Artificiale è al centro delle strategie di trasformazione digitale anche in Italia.

Nel 2024 il mercato ha raggiunto 1,2 miliardi di euro, con una crescita del 58% rispetto all’anno precedente (Osservatorio AI Politecnico di Milano). Nonostante l’interesse crescente, solo una minoranza di PMI ha avviato progetti concreti: il tasso di adozione rimane fortemente sbilanciato a favore delle grandi imprese.

Eppure, anche le piccole e medie imprese possono trarre vantaggio dall’AI, a patto di comprendere bene le opportunità e sviluppare le competenze giuste.

Questo articolo analizza gli ambiti d’uso più rilevanti, i principali ostacoli, le figure manageriali coinvolte e le competenze chiave da attivare, internamente o con il supporto di esperti esterni.

Perché l’AI riguarda anche le PMI

Le PMI trarrebbero grandi benefici dall’adozione dell’AI: innanzitutto si ridurrebbe lo storico gap di di innovazione e produttività rispetto alle aziende più grandi e al resto d’Europa.

Secondo uno studio di McKinsey (The State of AI in 2023):

• le aziende che utilizzano l’AI generativa hanno riportato un aumento dei ricavi del 20-30% grazie all’innovazione e all’efficienza operativa.
• Il ROI medio per le aziende che adottano l’AI generativa è stato stimato inoltre tra il 10% e il 15% entro i primi due anni dall’implementazione.

Ma la strada da fare è ancora lunga. Secondo i dati 2024 dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, il mercato dell’AI in Italia ha registrato un incremento del 52% nel 2023, raggiungendo un valore di 760 milioni di euro, ma solo il 18% delle PMI ha avviato un progetto di AI, rispetto al 61% delle grandi imprese.

Il rischio è di subire la trasformazione invece di guidarla.

Esiste un problema culturale e di “percezione”: spesso l’intelligenza Artificiale è vista come una tecnologia per le grandi aziende ed è associata a progetti complessi ed economicamente fuori dalla propria portata.

In realtà, esistono già oggi molte applicazioni di AI accessibili anche a imprese di piccole e medie dimensioni, con un ritorno sull’investimento visibile in tempi brevi.

Pensiamo, ad esempio, a strumenti di automazione per la gestione amministrativa, a chatbot intelligenti per il customer service, a motori predittivi per la logistica o la manutenzione, o ancora a tool di analisi automatica dei dati commerciali. Soluzioni che non richiedono infrastrutture sofisticate, ma solo consapevolezza, una corretta progettazione e le giuste competenze per integrarli nel contesto aziendale.

L’adozione dell’AI non è più un’opzione per il futuro, ma una leva strategica per il presente. Le PMI hanno dalla loro parte una struttura più snella e flessibile, che può trasformarsi più rapidamente rispetto alle grandi aziende. Ma per farlo servono visione, metodo e competenze.

Dove può fare davvero la differenza: 5 ambiti d’applicazione per le PMI

Gli ambiti di applicazione dell’AI sono molto estesi e in continua evoluzione. Alcuni di questi sono già consolidati, altri ancora in fase di sperimentazione da parte delle imprese.

Secondo l’Osservatorio 4.Manager (aprile 2025), i principali ambiti di applicazione dell’AI nelle imprese manifatturiere italiane sono:

• marketing e vendite (32,1%)
• processi produttivi (28,0%)
• amministrazione (23,1%)
• ricerca e innovazione (22,5%)
• sicurezza ICT (16,5%)

Dati che confermano come l’adozione sia già in atto, anche se spesso ancora parziale o limitata a progetti pilota.

Una conferma arriva anche dall’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano. Nel 2024, il segmento più rilevante del mercato italiano è stato rappresentato dai progetti di:

• Esplorazione dei dati, sistemi di previsione e ottimizzazione (34%): rientrano in questa categoria i progetti che utilizzano l’AI per prevedere la domanda, ottimizzare i flussi di trasporto o i piani di produzione, e identificare attività anomale o fraudolente. Ad esempio, soluzioni per la previsione delle vendite, la gestione intelligente del magazzino o il monitoraggio dei consumi energetici.

• Analisi del testo, classificazione e sistemi conversazionali (32%): questa area comprende chatbot avanzati per il customer service, sistemi di analisi semantica per comprendere le recensioni dei clienti, e motori di ricerca intelligenti basati su tecniche di Retrieval Augmented Generation (RAG). Un esempio pratico sono i virtual assistant che rispondono automaticamente a richieste frequenti, o i sistemi che analizzano il sentiment nei feedback dei clienti.

• Sistemi di raccomandazione (17%): sono soluzioni che suggeriscono prodotti o servizi in modo personalizzato, migliorando l’esperienza d’acquisto e favorendo le vendite. Vengono utilizzati nei siti e-commerce per proporre articoli correlati, ma anche in ambito B2B per suggerire configurazioni ottimali di prodotto o servizi aggiuntivi. Un esempio concreto: la personalizzazione dinamica delle offerte su base comportamentale e storica del cliente.

Si tratta dunque di soluzioni orientate all’efficienza, alla previsione dei comportamenti e al miglioramento dell’interazione con clienti e dati. Ambiti che coincidono con le aree più strategiche anche per le PMI.

Naturalmente, le piccole e medie imprese hanno requisiti specifici. Non tutte le soluzioni oggi adottate dalle grandi organizzazioni sono adatte o sostenibili per imprese con risorse limitate. Ma ci sono almeno cinque aree in cui le PMI possono ottenere benefici concreti in tempi relativamente brevi.

Molte tecnologie sono già pronte all’uso e accessibili anche con investimenti contenuti.

1. Automazione dei processi amministrativi

Molte attività ripetitive – come l’elaborazione delle fatture, la riconciliazione contabile o la gestione dei documenti – possono essere automatizzate con strumenti basati su AI.

L’introduzione di sistemi di OCR intelligenti o di software di Robotic Process Automation (RPA) permette di ridurre gli errori, abbattere i tempi e liberare risorse da destinare ad attività a maggiore valore aggiunto.

2. Gestione e analisi dei dati aziendali

Anche le PMI generano una grande quantità di dati: vendite, performance commerciali, interazioni con i clienti.

Gli strumenti di AI per l’analisi predittiva o per il monitoraggio in tempo reale (come i sistemi di Business Intelligence con moduli di machine learning) aiutano a prendere decisioni più rapide e basate su evidenze, invece che su intuizioni.

3. Vendite e marketing intelligente

Nel marketing, l’AI è già una realtà diffusa.

Si va dai sistemi di lead scoring, che identificano i contatti più promettenti, agli strumenti per il content marketing automatizzato.

Anche i piccoli e-commerce possono usare l’AI per personalizzare l’offerta, migliorare il targeting e prevedere il comportamento d’acquisto dei clienti.

4. Produzione, logistica e manutenzione predittiva

Nelle imprese manifatturiere o con un reparto logistico, l’AI può ottimizzare la pianificazione delle risorse, prevenire guasti (grazie all’analisi dei dati dei macchinari) e migliorare l’efficienza operativa.

L’introduzione di modelli predittivi, anche semplici, può avere un impatto diretto su costi e tempi.

5. Customer service e relazioni post-vendita

I chatbot intelligenti, le risposte automatizzate via e-mail o gli assistenti virtuali sono strumenti che migliorano l’esperienza del cliente e alleggeriscono il carico di lavoro del personale.

Le PMI possono utilizzarli anche per gestire richieste frequenti, raccogliere feedback e fidelizzare i clienti.

Questi ambiti rappresentano solo l’inizio. L’importante è partire da una reale esigenza aziendale, e non da una “moda tecnologica”.

Quando l’adozione dell’AI è guidata da obiettivi chiari, anche una piccola impresa può ottenere risultati misurabili e duraturi.

Gli ostacoli all’adozione dell’AI nelle PMI italiane

L’adozione dell’Intelligenza Artificiale è in crescita, ma rimane disomogenea.

Solo il 5% delle piccole imprese ha implementato soluzioni di AI, contro il 24% delle grandi aziende (Rapporto Osservatorio 4.Manager, 2024). 

Gli ostacoli principali sono due: competenze e costi.

1. L'ostacolo delle competenze

• Il 55% delle imprese segnala la mancanza di competenze digitali come principale barriera all’adozione.
• Il 45,7% dei dirigenti e il 55,2% degli altri lavoratori non ha seguito alcuna formazione sull’AI nell’ultimo anno.
• L’efficacia media dei corsi esistenti è valutata solo 3,3 su 5.

Manca un aggiornamento sistematico, anche per i profili chiave della trasformazione: secondo il Politecnico di Milano, la formazione attuale non risponde pienamente alle sfide poste dall’AI. Molti percorsi sono generici, scollegati dai reali fabbisogni aziendali. Serve un salto di qualità nella progettazione e nella personalizzazione delle iniziative formative.

Tra le figure più richieste spiccano:

• l’AI Integration Specialist (18,6% delle richieste)
• il Chief Data Officer (9,3%)
• l’AI Strategy Director (8,9%)

Oltre alle competenze tecniche (intelligenza artificiale, machine learning, analisi dei dati), le imprese ricercano soft skill trasversali come:

• flessibilità al cambiamento
• pensiero critico
• problem solving
• lavoro in team

2. L'ostacolo dei costi

Il 50% delle imprese, soprattutto tra le PMI e nel Centro-Sud, indica i costi elevati come ostacolo rilevante.

La difficoltà non riguarda solo l’acquisto di tecnologie, ma il percorso nel suo complesso:

• consulenza
• formazione
• gestione del cambiamento
• aggiornamento continuo dei sistemi

3. Altri ostacoli

• Il 46% delle imprese segnala problemi nella qualità e disponibilità dei dati.
• Una su quattro indica preoccupazioni etiche.

Altri fattori rilevanti includono:

• scarsa chiarezza del quadro normativo
• timori legati alla privacy
• resistenze interne al cambiamento
• rischio di “Shadow AI” (uso non controllato di strumenti generativi da parte del personale)

Il Politecnico di Milano rileva inoltre che, pur a fronte di un forte interesse per la GenAI, l’utilizzo attivo nelle PMI resta marginale: solo l’8% ha acquistato licenze di strumenti generativi.

Un dato che conferma l’esistenza di un divario non solo economico, ma anche culturale e gestionale.

Il problema, quindi, non è solo tecnologico. Il limite è anche l’assenza di competenze organizzative e manageriali in grado di guidare l’innovazione.

Senza visione, metodo e figure preparate, l’AI resta una promessa non sfruttata.

Chi guida l’adozione dell’AI in azienda?

Integrare l’Intelligenza Artificiale in un’impresa non significa semplicemente adottare una nuova tecnologia. Significa avviare un processo di cambiamento organizzativo che richiede visione strategica, capacità di gestione e, soprattutto, leadership.

Nelle PMI, la guida di questo processo ricade spesso direttamente sul vertice aziendale. È il CEO o l’imprenditore, infatti, a dover prendere l’iniziativa e definire le priorità: quali problemi risolvere, quali opportunità cogliere, quali risorse coinvolgere. Senza un commitment forte da parte della direzione, anche il miglior progetto di AI rischia di restare isolato o, peggio, di fallire.

Il livello di integrazione dell’AI è ancora in fase embrionale per la maggior parte delle imprese: solo il 2% dichiara un utilizzo pienamente prioritario e diffuso, mentre il 56% si muove ancora in modo sperimentale, con tempi lunghi e budget ridotti (Osservatorio 4.Manager, 2024). Questo dato conferma l’importanza di un supporto manageriale solido per passare dalla sperimentazione alla strategia.

Accanto al vertice, serve dunque una figura con competenze trasversali in grado di fare da ponte tra esigenze operative, strategia aziendale e tecnologia. In molte PMI, questo ruolo può essere svolto da un Fractional CTO o da un Innovation Manager con esperienza specifica. Lavorando a tempo parziale ma con un mandato chiaro, queste figure possono:

• tradurre i bisogni aziendali in soluzioni digitali concrete;
• selezionare strumenti e fornitori con consapevolezza;
• supervisionare l’implementazione e favorire il coinvolgimento interno.

Va chiarito che l’adozione dell’AI non è un progetto IT. Ridurla a una scelta tecnica o lasciarla in mano al reparto informatico è uno degli errori più comuni. L’AI ha un impatto diretto su processi, persone e cultura aziendale. Per questo è fondamentale adottare una prospettiva sistemica, che metta al centro la governance, l’organizzazione e la capacità di guidare il cambiamento.

Infine, un elemento troppo spesso trascurato: la cultura digitale. Non si può implementare una tecnologia trasformativa come l’AI senza preparare l’organizzazione ad accoglierla. Serve un lavoro di sensibilizzazione, formazione e comunicazione interna. Anche nelle PMI, è possibile costruire un clima favorevole all’innovazione, partendo da piccoli interventi e coinvolgendo gradualmente i team.

Le competenze chiave per non subire il cambiamento

L’Intelligenza Artificiale cambia il modo in cui molte competenze vengono applicate, senza sostituire la centralità delle persone nei processi aziendali. Per questo motivo, le PMI che vogliono adottarla in modo efficace devono interrogarsi non solo sugli strumenti da usare, ma anche sulle competenze da sviluppare al proprio interno o da integrare attraverso collaborazioni esterne.

Ecco le principali aree su cui concentrarsi:

Competenze digitali di base

Per utilizzare anche le applicazioni più semplici basate su AI, è necessario che almeno una parte del team possieda:

• familiarità con ambienti digitali e strumenti cloud;
• capacità di leggere e interpretare dati, anche non tecnici;
• apertura verso nuove tecnologie e cambiamenti di processo.

Capacità di gestione e project management

L’introduzione dell’AI, anche se graduale, è un progetto di innovazione. Servono quindi figure in grado di:

• definire obiettivi chiari e misurabili;
• pianificare le attività coinvolgendo i team interni;
• valutare risultati e impatti in modo strutturato.

Conoscenze di base su etica e governance dell’AI

Anche nelle PMI, l’utilizzo dell’AI solleva questioni importanti: trasparenza degli algoritmi, gestione dei dati, impatto sulle persone. Non occorre essere esperti, ma è fondamentale:

• avere consapevolezza delle implicazioni etiche e normative;
• saper porre le domande giuste ai fornitori e ai partner tecnologici;
• impostare policy interne chiare e condivise.

Capacità di scelta e valutazione delle soluzioni

Il mercato dell’AI offre centinaia di strumenti, ma non tutti sono adatti alle PMI. Le aziende devono sviluppare:

• senso critico nella valutazione delle tecnologie proposte;
• attenzione alla scalabilità e alla compatibilità con i sistemi esistenti;
• capacità di valutare il reale ritorno sull’investimento.

Competenze relazionali e comunicative

L’adozione dell’AI ha un impatto sulle persone: può generare entusiasmo, ma anche timori. Serve quindi:

• ascolto attivo e comunicazione chiara con i team;
• capacità di guidare il cambiamento in modo inclusivo;
• leadership diffusa, anche in contesti non gerarchici.

Molte di queste competenze possono essere sviluppate gradualmente attraverso percorsi di formazione mirati. Altre possono essere portate in azienda da esperti esterni, come manager fractional. L’importante è non restare immobili: costruire le competenze oggi significa prepararsi a competere domani.

Formazione, consulenza, fractional management: come costruire le basi

L’adozione dell’Intelligenza Artificiale nelle PMI non richiede necessariamente grandi investimenti iniziali o strutture dedicate. Al contrario, molte imprese possono avviare percorsi efficaci partendo da progetti pilota ben focalizzati, affiancati da competenze flessibili e da un piano di crescita graduale. Le strade percorribili sono diverse, e spesso complementari.

1. Investire nella formazione interna

Molti strumenti basati su AI sono progettati per essere utilizzati anche da non specialisti. In questo contesto, la formazione diventa uno degli asset più importanti. È possibile:

• avviare percorsi di alfabetizzazione digitale per il personale;
• offrire brevi corsi su tool specifici (CRM con AI, strumenti di BI, chatbot, ecc.);
• affiancare la formazione con momenti di confronto pratico, come workshop o laboratori interni.

2. Affidarsi a consulenze mirate

Per progetti specifici o fasi iniziali di esplorazione, può essere utile coinvolgere un consulente con esperienza in tecnologie AI applicate alle PMI. Il suo ruolo non è solo tecnico, ma anche strategico: aiutare a definire obiettivi chiari, selezionare gli strumenti giusti e guidare il primo impatto organizzativo.

3. Integrare figure manageriali fractional 

Quando la trasformazione richiede una regia più ampia, è possibile coinvolgere figure manageriali esterne con un impegno definito, seguendo un modello fractional. Ad esempio:

• un Fractional CTO, per guidare la roadmap tecnologica;
• un Innovation Manager, per integrare AI e digitalizzazione nella strategia aziendale;
• un Data Officer part-time, per gestire e valorizzare i dati a supporto delle decisioni.

Il vantaggio di queste soluzioni è la flessibilità: le PMI possono accedere a competenze di alto profilo, senza dover sostenere i costi fissi di un’assunzione a tempo pieno.

4. Approccio modulare

Anche un singolo processo automatizzato o un’analisi predittiva mirata può fare da leva per un cambiamento più ampio. L’importante è:

• scegliere un ambito ben definito e misurabile;
• monitorare i risultati con attenzione;
• coinvolgere attivamente il team fin dalle fasi iniziali.

L’approccio giusto è quello modulare: costruire le basi oggi per crescere domani, integrando strumenti, persone e cultura digitale. Con il giusto accompagnamento, anche una piccola impresa può intraprendere un percorso di innovazione sostenibile e su misura.

Conclusione: l’AI è uno strumento alla portata delle PMI

Non esiste una tecnologia che, da sola, possa garantire risultati. L’Intelligenza Artificiale è un potente strumento a disposizione delle imprese, ma la sua efficacia dipende da

1. come viene integrata nel contesto organizzativo,
2. quali problemi viene chiamata a risolvere,
3. chi guida il cambiamento.

Per le PMI, questo significa prima di tutto adottare una prospettiva pragmatica: partire da bisogni concreti, valutare attentamente le opportunità e costruire competenze, anche con il supporto di figure esterne. Non è necessario rincorrere l’ultima novità tecnologica. Ssembra un gioco di parole ma non lo è: ciò che conta è saper usare l’AI con intelligenza, per migliorare ciò che già esiste e aprire nuove possibilità di crescita.

In un contesto competitivo sempre più rapido e incerto, le imprese che riusciranno a combinare agilità decisionale, cultura digitale e capacità di sperimentazione saranno quelle meglio posizionate per affrontare il futuro. Non serve essere grandi per innovare, serve essere pronti.

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