Intelligenza artificiale, la svolta: i dati EY 2025 e i 10 usi ad alto impatto per le PMI

I nuovi dati dell’EY Italy AI Barometer 2025 mostrano un cambio di passo, anzi un vero e proprio salto, nell’adozione dell’intelligenza artificiale da parte delle imprese italiane: non è più confinata a grandi aziende o a pochi usi specialistici, ma si sta diffondendo rapidamente tra settori diversi, funzioni aziendali e imprese di ogni dimensione. Questa sorprendente evoluzione è resa possibile da tecnologie più accessibili, soluzioni pronte all’uso e una consapevolezza crescente all’interno delle organizzazioni.

L'articolo analizza dove e come l’AI sta generando impatti economici misurabili nelle imprese italiane. Approfondisce inoltre i ruoli chiave per governare l’adozione e come le PMI possano avviare progetti di AI in modo sostenibile.

Crescita record dell’AI: da tecnologia di nicchia a leva trasversale per aziende di ogni dimensione

Nel 2025 l’adozione dell’intelligenza artificiale in Italia ha compiuto un salto senza precedenti: secondo il report EY Italy AI Barometer 2025, il 46% degli intervistati - manager e dipendenti di imprese italiane di diversi settori - dichiara di utilizzare strumenti di AI sul lavoro, rispetto al 12% del 2024.

Un incremento di ben 34 punti percentuali in un solo anno, che segna il passaggio dell’AI da innovazione di nicchia a leva strategica trasversale.

La ricerca, basata su un sondaggio condotto su 4.942 professionisti europei (di cui 539 italiani), evidenzia come l’AI stia entrando nei processi operativi, nelle interazioni con i clienti e nelle attività di supporto decisionale: dalla generazione di testi e traduzioni ai chatbot, dagli assistenti vocali alla creazione di immagini. Non è più una tecnologia riservata a pochi settori ad alta intensità tecnologica o alle grandi aziende, ma un fenomeno cross-settore e cross-dimensione che tocca ormai gran parte del tessuto produttivo italiano.

I benefici sono già tangibili: oltre la metà degli intervistati segnala impatti economici positivi in termini di riduzione dei costi, aumento dei profitti o entrambi. Questa percezione conferma che l’AI non è più solo una promessa ma una leva concreta di competitività.

La spinta all’adozione, tuttavia, arriva ancora prevalentemente dall’alto: sono soprattutto i vertici aziendali a guidare i progetti e a percepirne i vantaggi, mentre il resto dell’organizzazione procede con maggiore gradualità.

Per le PMI, che rappresentano la quasi totalità del tessuto produttivo italiano, il potenziale è enorme. Restano tuttavia sfide legate a risorse più limitate, livelli di digitalizzazione ancora disomogenei e una cultura dell’innovazione non sempre matura. Proprio per questo, il momento attuale rappresenta una finestra di opportunità: la tecnologia è più accessibile, le soluzioni più mirate e verticali, i casi d’uso sono chiari e iniziare ora può fare la differenza per restare competitivi nei prossimi anni.

Nota: la rilevazione misura dichiarazioni dei dirigenti e dipendenti delle imprese del campione, quindi i dati vanno letti come indicazione di tendenza, non come indicatore oggettivo degli investimenti effettuati.

Quali strumenti di AI vengono usati di più nelle imprese italiane?

Sempre secondo la ricerca di EY, l’utilizzo dell'intelligenza artificiale nelle imperse italiane riguarda prevalentemente strumenti per supportare i processi operativi. Grafico allegato (fonte: EY AI Barometer 2025).

In ordine decrescente:

• Creazione di testi (ChatGPT e simili)
• Assistenti vocali (Siri, Alexa)
• Chatbot per customer service
• Programmi di traduzione
• Creazione di immagini e video

Quali ruoli aziendali sono più toccati dall’introduzione dell’AI?

L’impatto percepito riguarda soprattutto ruoli operativi e ripetitivi, come il customer service e i ruoli tecnici. I manager sono meno coinvolti.

Significa che attualmente l’AI sta ottimizzando attività ad alta ripetitività più che toccare le decisioni strategiche. Grafico allegato (fonte: EY AI Barometer 2025).

In ordine decrescente:

• Customer service
• Ruoli tecnici
• Ruoli amministrativi
• Ruoli creativi

I ruoli manageriali sono toccati in misura minore.

Quali sono i benefici economici generati dall’AI?

Il 51,6% degli intervistati segnala benefici economici di riduzione costi, aumento profitti o entrambi. 

• Per il 16% degli intervistati l'AI ha generato riduzione di costi
• Per il 23% ha portato a un aumento dei profitti
• Per il 13% c'è stata sia riduzione dei costi che un aumento dei profitti 

Questi dati indicano un impatto concreto già percepito, anche se ancora in evoluzione: quasi un terzo non ha evidenze mentre il 18% il ritiene che sia troppo presto per misurarle.

Quali sono i benefici economici dell’AI nei diversi settori? 

Alcuni comparti mostrano un impatto già pienamente maturo, altri restano ancora sotto la media complessiva del 51,6%. 

L’AI è già diffusa in settori innovativi e ad alta automazione, mentre la PA e alcuni comparti tradizionali mostrano ritardi significativi. Grafico allegato (fonte: EY AI Barometer 2025).

Vediamo quali sono i settori con maggior impatto generato secondo quanto riportato dagli intervistati, in termini di riduzione dei costi, aumento dei profitti o entrambi. 

Settori con maggior impatto economico

• Energia e Risorse - 100%: tutti gli intervistati segnalano benefici, segno di un’integrazione già avanzata dell’AI nei processi.
• Sports - 100%: adozione totale con ritorni immediati, probabilmente legati a analytics e performance.
• Manifattura Avanzata - 90%: forte impatto su produttività e riduzione costi.
• Banche, mercati dei capitali e servizi finanziari - 87,5%: settore maturo nell’uso di AI per analisi e automazione.
• Assicurazioni 80%: benefici diffusi, soprattutto nell’analisi dei rischi e nella gestione sinistri.
• Scienze - 75%: alto impatto, legato a ricerca e sviluppo.
• Prodotti industriali - 70%: applicazioni su catena produttiva e manutenzione predittiva.
• Agricoltura e agroindustria - 66,7%: benefici legati a monitoraggio colture e ottimizzazione resa.
• Turismo e Divertimento - 66,7%: uso crescente di AI in customer experience e personalizzazione.

Settori con impatto economico inferiore

• Prodotti di consumo e Retail - 49%: benefici meno diffusi, probabilmente per frammentazione della filiera e margini ridotti.
• Altri settori tradizionali (moda, Pubblica Amministrazione, real estate) restano ancora indietro, con percentuali sotto il 50%.

Qual è l’incremento di produttività indotta dall'AI?

Esiste un significativo gap tra percezione di manager e non manager. Indica il ruolo diverso dell’AI nelle diverse attività - decisionali o operative - ma è sintomo anche del fatto che l'AI è guidata top-down e la trasformazione culturale non è ancora diffusa a tutti i livelli.

• Personale non manageriale: solo 33,1% nota un miglioramento della produttività manageriale.
• Management: 54,8% nota miglioramento della produttività del proprio team.

Cosa significa tutto questo per le imprese italiane?

• L’AI è già diffusa nelle attività quotidiane (testi, chatbot, assistenti vocali) e impattante soprattutto sui ruoli operativi.
• I benefici economici iniziano a emergere in modo significativo, anche se la misurazione è ancora acerba.
• Per le PMI, con meno risorse e infrastrutture, la sfida è scalare oltre l’uso individuale verso integrazione nei processi core (finance, operations, HR).

Tipologie di intelligenza artificiale nelle imprese italiane

Perché è importante distinguere le tipologie di AI

L’intelligenza artificiale non è una tecnologia unica ma comprende modelli e applicazioni diverse. Capire le principali tipologie aiuta le imprese italiane a valutare quali soluzioni sono più accessibili, quali richiedono maggiori competenze e dove possono generare impatto immediato o strategico.

AI generativa: la più diffusa oggi

L’AI generativa produce contenuti originali (testi, immagini, audio, codice) a partire da dati già esistenti. Strumenti come ChatGPT o DALL·E rientrano in questa categoria.

Applicazioni tipiche

• Chatbot avanzati per assistenza clienti e help desk.
• Creazione automatica di testi per marketing e comunicazione.
• Generazione di immagini e video per contenuti commerciali.
• Supporto alla scrittura di codice e documentazione tecnica.

Perché interessa alle imprese italiane

• È la tipologia più adottata grazie alla facilità di accesso (modelli SaaS, uso immediato senza infrastrutture dedicate).
• Riduce tempi e costi di produzione contenuti e migliora l’esperienza cliente.

Requisiti

Richiede comunque revisione e supervisione umana per garantire qualità e coerenza. Integra e non sostituisce.

AI predittiva: previsioni e gestione del rischio

L’AI predittiva analizza dati storici per individuare pattern e prevedere eventi futuri, utile per pianificazione e ottimizzazione.

Applicazioni tipiche

• Previsioni della domanda e gestione scorte.
• Manutenzione predittiva su macchinari e impianti.
• Analisi dei rischi finanziari e rilevamento frodi.
• Previsioni di flussi di cassa e pianificazione strategica.

Perché interessa alle imprese italiane

• Consente decisioni basate su dati reali, riducendo sprechi e costi. 

Requisiti

È meno diffusa della generativa perché richiede basi dati solide e infrastrutture analitiche, spesso non presenti in aziende meno digitalizzate.

AI operativa e di automazione: efficienza nei processi

L’AI operativa automatizza attività ripetitive e di back office, spesso integrandosi con soluzioni di Robotic Process Automation (RPA).

Applicazioni tipiche

• Elaborazione automatica di ordini, fatture e documenti HR.
• Smistamento ticket e richieste di assistenza.
• Monitoraggio qualità e logistica in tempo reale.
• Automazione workflow di magazzino e supply chain.

Perché interessa alle imprese italiane

• Ha una diffusione significativa perché migliora l’efficienza con investimenti contenuti.
• Libera risorse da compiti a basso valore, con ritorni rapidi in produttività.

AI di supporto decisionale: insight per il management

Questa tipologia combina diverse fonti e modelli per fornire insight strategici e supportare scelte manageriali.

Applicazioni tipiche

• Dashboard avanzate di business intelligence.
• Simulazioni di scenari di mercato e analisi impatti economici.
• Sistemi di pianificazione integrata e gestione del rischio.

Perché interessa alle imprese italiane

• Aiuta a colmare il gap analitico e supporta decisioni complesse.

Requisiti

È la meno diffusa: richiede competenze specialistiche e un approccio integrato ai dati, più comune in aziende di grandi dimensioni.

Quali tipologie di AI dominano oggi in Italia

Secondo studi internazionali (OECD 2024, G7 Italy 2024), nelle imprese italiane:

• L’AI generativa è la più adottata, trainata da strumenti per contenuti e assistenza.
• L’AI operativa segue per diffusione, grazie al ritorno immediato in efficienza.
• L’AI predittiva e quella di supporto decisionale hanno un’adozione più limitata, concentrata nei settori con maggiore disponibilità di dati e competenze (manifatturiero avanzato, finanza).

Questo scenario conferma che l’adozione italiana è trainata da strumenti generativi e operativi, mentre le soluzioni predittive e decisionali restano appannaggio di imprese più strutturate o settori verticali specifici.

Per le PMI, la distinzione tra queste tipologie è essenziale: permette di individuare progetti a basso costo e implementazione rapida (ad esempio chatbot o strumenti di generazione testi) rispetto a iniziative più complesse che richiedono investimenti e governance (come l’AI predittiva su larga scala).

Funzioni aziendali coinvolte dall’intelligenza artificiale

L’AI come fattore trasversale nell’impresa italiana

L’adozione dell’intelligenza artificiale nelle imprese italiane non si limita a un’unica funzione aziendale: le tecnologie si stanno diffondendo in modo orizzontale, toccando progressivamente marketing, vendite, finance, operations, supply chain e risorse umane.

Questa tendenza emerge chiaramente dall’EY Italy AI Barometer 2025 e da ricerche nazionali come gli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano, che evidenziano come l’AI sia ormai presente in processi operativi, attività di supporto decisionale e interazioni con i clienti.

Non tutte le funzioni, però, avanzano alla stessa velocità. Le aree più vicine al cliente (marketing e customer care) hanno beneficiato per prime della facilità di accesso a strumenti generativi e di automazione. Al contrario, funzioni come finance o operations, pur offrendo potenziale di impatto maggiore sul valore aziendale, richiedono infrastrutture dati più solide e competenze specializzate, rallentando l’adozione.

Per le PMI italiane, la priorità è identificare dove l’AI può creare valore subito e costruire una roadmap progressiva che consenta di scalare senza compromettere equilibrio operativo e costi.

Marketing e customer experience: l’area più matura

A che punto siamo 

Il marketing è la funzione in cui l’AI ha trovato la penetrazione più rapida e ampia. Secondo il Barometer EY, la generazione di testi e contenuti multimediali è tra le applicazioni più comuni, confermata anche dalle ricerche del Politecnico che mostrano una forte crescita di chatbot e sistemi di personalizzazione nelle imprese italiane, in particolare nei settori retail, turismo e servizi finanziari.

L’adozione è favorita da due fattori:

• Accessibilità tecnologica: molte piattaforme di marketing automation e CRM integrano già funzioni AI, abbattendo le barriere di ingresso.
• ROI immediato: la personalizzazione delle campagne e l’automazione dei contenuti producono benefici tangibili in termini di conversioni e riduzione tempi.

Applicazioni reali

• Chatbot multicanale per assistenza clienti e prevendita.
• Generazione automatica di testi, immagini e video per campagne social e ADV.
• Algoritmi di segmentazione dinamica del pubblico e scoring lead.
• Analisi predittiva per campagne di retention e ottimizzazione budget pubblicitario.

Raccomandazioni per le PMI

Per una PMI italiana, il marketing rappresenta il punto di ingresso più semplice all’AI. Strumenti "plug-and-play" consentono di automatizzare parti del lavoro quotidiano senza grandi investimenti.

Tuttavia, il rischio è accumulare strumenti frammentati che non dialogano tra loro: meglio concentrarsi su poche piattaforme integrate e monitorare costantemente metriche di efficacia (conversion rate, lead qualificati) per valutare il ritorno.

Vendite e gestione commerciale: verso l’analisi predittiva

A che punto siamo

L’AI nelle vendite sta crescendo ma con un ritmo più lento rispetto al marketing. Le imprese italiane, soprattutto nei settori manifatturiero e retail, iniziano a sfruttare algoritmi predittivi per la previsione della domanda, mentre l’adozione di pricing dinamico resta limitata a contesti e-commerce e hospitality.

Le barriere principali sono qualità e continuità dei dati commerciali e una cultura della misurazione ancora acerba.

Applicazioni reali

• Sistemi di raccomandazione e cross-selling basati su comportamenti d’acquisto.
• AI predittiva per stime di vendita e gestione pipeline commerciale.
• Pricing dinamico che si adatta in tempo reale alla domanda di mercato.
• Supporto alla forza vendita tramite report automatici e analisi opportunità.

Raccomandazioni per le PMI

Le PMI possono trarre vantaggio da strumenti AI di vendite integrati nei CRM moderni, che offrono funzioni predittive di base senza costi aggiuntivi.

Prima di adottare modelli complessi, occorre strutturare i dati interni (storico ordini, comportamenti cliente) e definire metriche chiare (tasso di chiusura, margine medio) per misurare l’impatto. Importante formare il team commerciale a leggere e usare gli insight forniti dall’AI, anziché percepirli come sostitutivi della loro esperienza.

Finance e controllo di gestione: l’AI come leva di affidabilità

A che punto siamo

In ambito finance, l’AI è meno visibile ma strategica: riduce errori, velocizza operazioni e abilita analisi più sofisticate. Le imprese italiane stanno iniziando a implementare automazione contabile e riconciliazione documentale, mentre l’uso per forecast finanziario e gestione del rischio è più frequente in aziende medio-grandi o in settori regolamentati (banche, assicurazioni).

Secondo il Barometer EY, il beneficio economico in questi ambiti è tra i più alti (oltre 80% nelle assicurazioni e 87,5% nel banking).

Applicazioni reali

• Previsioni di flussi di cassa e simulazioni scenari economici.
• Automazione di contabilità fornitori e clienti (riconciliazione e classificazione documenti).
• Rilevamento frodi e anomalie su transazioni in tempo reale.
• Analisi predittiva della marginalità e supporto a decisioni di investimento.

Raccomandazioni per le PMI

Per le PMI italiane, l’AI nel finance diventa utile quando cresce la complessità operativa (più linee di business, clienti e fornitori multipli).

Il primo passo è automatizzare i processi ripetitivi (es. riconciliazioni) per liberare risorse e costruire storici di dati affidabili. Successivamente si può introdurre forecasting di base su cassa e margini. Fondamentale il ruolo di un CFO per interpretare i dati e inserirli nel processo decisionale strategico.

Operations e supply chain: l’AI per l’efficienza industriale

A che punto siamo

Le funzioni operative e logistiche sono tra quelle con maggior potenziale di impatto economico. Le aziende manifatturiere italiane e del retail stanno adottando algoritmi di previsione domanda, ottimizzazione scorte e manutenzione predittiva.

Tuttavia, la penetrazione è disomogenea: imprese più grandi e integrate (es. automotive, food & beverage) avanzano più velocemente, mentre le PMI faticano per costi di sensoristica e mancanza di competenze interne.

Applicazioni reali

• Pianificazione della produzione basata su dati di domanda reali e stagionalità.
• Manutenzione predittiva dei macchinari per ridurre downtime e costi di fermo.
• Ottimizzazione dei percorsi di consegna e logistica (routing dinamico).
• Controllo qualità automatizzato tramite sistemi di visione artificiale.

Raccomandazioni per le PMI

Per le PMI, l’AI in operations rappresenta un’opportunità di scalare efficienza e ridurre costi in modo significativo.

Tuttavia, è fondamentale partire da un singolo caso d’uso ad alto impatto per dimostrare ROI e generare consenso interno (es. manutenzione predittiva su un impianto critico). L’accesso a incentivi pubblici (PNRR, Transizione 5.0) può facilitare l’investimento iniziale in sensoristica e software.

Risorse umane: AI a supporto del capitale umano

A che punto siamo

L’adozione dell’AI in HR è ancora in fase iniziale ma in accelerazione, spinta da esigenze di recruiting più rapido e gestione del turnover.

Le imprese italiane cominciano a usare algoritmi per screening CV e per analizzare dati su performance e clima aziendale. Più rari, ma in crescita, i progetti di formazione personalizzata e i chatbot interni per supporto amministrativo.

Applicazioni reali

• Analisi dei CV, selezione automatica dei CV e ranking / short-listing dei candidati.
• Analisi predittiva del rischio di dimissioni e del clima interno.
• Pianificazione percorsi formativi individualizzati.
• Chatbot per FAQ e richieste amministrative interne.

Raccomandazioni per le PMI

Per una PMI, l’AI in HR può ridurre tempi e costi del recruiting e migliorare la gestione amministrativa.

È però cruciale monitorare bias algoritmici e rispettare la privacy (GDPR). L’adozione deve essere guidata da una visione chiara: usare l’AI per supportare, non sostituire, la valutazione umana, preservando la cultura aziendale e la qualità dell’esperienza del candidato.

Cosa significa per le PMI italiane

Questa panoramica dimostra che l’AI tocca ogni funzione aziendale con potenziale trasformativo, ma i livelli di maturità sono diversi: marketing e customer service hanno raggiunto l’adozione più diffusa; finance, operations e HR offrono benefici strategici ma richiedono dati e governance solide.

Per le PMI italiane, il punto di partenza ideale è scegliere una funzione ad alto impatto immediato e bassa complessità, costruendo competenze interne man mano che si estende l’uso dell’AI ad aree più critiche.

10 utilizzi dell’AI con impatto economico misurabile

Ecco 10 utilizzi in cui l'AI genera un ROI misurabile, in funzioni diverse (R&D, operations, amministrazione, finance, customer service, marketing, HR, ...).

1. Progettazione generativa per accelerare R&D

Permette di generare migliaia di varianti di design a partire da vincoli tecnici (materiali, peso, costi). Usata in automotive, aerospace e manifattura avanzata per ridurre tempi di prototipazione e scarti di produzione.

Benefici: accelera il time-to-market e riduce costi di sviluppo fino al 30%.

Per PMI: accessibile tramite software CAD già diffusi (Autodesk, Siemens) con moduli AI integrati.

2. Manutenzione predittiva e avanzata

Oltre a prevedere guasti, integra assistenti virtuali che suggeriscono interventi mirati e consultano documentazione tecnica in tempo reale. Diffusa in meccanica, food & beverage e logistica.

Benefici: riduce fermi macchina non pianificati e costi di manutenzione straordinaria.

Per PMI: implementabile gradualmente con sensori IoT e piattaforme cloud.

3. Gestione documentale intelligente

Sfrutta AI per indicizzare, estrarre e sintetizzare informazioni da archivi complessi (contratti, manuali tecnici, part list).

Benefici: riduce tempi di ricerca e supporta compliance e audit.

Per PMI: soluzioni SaaS plug-and-play riducono la barriera d’ingresso, utili anche per archivi legacy.

4. Supporto agli operatori in tempo reale

Assistenti AI che rispondono a domande operative (procedure, troubleshooting) consultando database aziendali e fornendo step di lavoro.

Benefici: accelera la risoluzione dei problemi e riduce errori umani.

Per PMI: ideale per reparti produttivi e assistenza tecnica con know-how distribuito.

5. Personalizzazione dinamica delle offerte commerciali

Algoritmi che adattano prezzi e proposte in tempo reale in base a storico cliente, comportamento di acquisto e condizioni di mercato.

Benefici: aumenta margini e tasso di conversione, soprattutto in e commerce e retail.

Per PMI: già integrata in molti CRM e piattaforme di marketing automation.

6. Previsione della domanda e pianificazione supply chain

Modelli predittivi che stimano volumi di vendita e ottimizzano produzione e scorte. Settori chiave: moda, agroalimentare, consumer goods.

Benefici: riduce overstock e rotture di stock, ottimizzando capitale circolante.

Per PMI: un singolo caso d’uso (es. previsione stagionale) può portare ROI rapido.

7. Analisi predittiva del rischio finanziario

AI applicata a dati interni e di mercato per individuare anomalie, prevenire frodi e valutare rischi di credito.

Benefici: migliora la qualità delle decisioni e riduce perdite su crediti.

Per PMI: disponibile come servizio via fintech e piattaforme bancarie evolute.

8. Recruiting e short listing dei candidati

Algoritmi che filtrano CV, analizzano competenze e prevedono compatibilità culturale e performance potenziale.

Benefici: riduce tempi di selezione e migliora la qualità degli inserimenti.

Per PMI: utile per ruoli ricorrenti o picchi di assunzione, ma va sempre affiancata a revisione umana.

9. Creazione automatica di contenuti marketing

Generazione di testi, immagini e video per campagne digitali, siti web e schede prodotto.

Benefici: accelera il time-to-market e riduce costi di agenzia.

Per PMI: immediatamente accessibile tramite piattaforme come Canva, HubSpot, Mailchimp AI.

10. Monitoraggio qualità tramite visione artificiale

Telecamere e algoritmi AI identificano difetti in linea di produzione in tempo reale. Già usato in packaging, automotive, elettronica.

Benefici: riduce scarti, migliora standard qualitativi e abbassa costi di controllo manuale.

Per PMI: può essere adottato su singole linee produttive senza rivoluzionare l’intero impianto.

Questi impieghi hanno un impatto economico diretto e misurabile: riduzione costi, aumento produttività, maggiore velocità di risposta al mercato.

Sono applicazioni già disponibili e non futuristiche: la sfida per le imprese italiane è prioritizzare in base ai propri obiettivi e alle risorse disponibili.

I ruoli per progettare e implementare l'AI: dal top management alle funzioni operative

L’adozione dell’intelligenza artificiale non dipende solo dalle tecnologie scelte: senza ruoli chiari e governance adeguata, i progetti rischiano di fermarsi alla fase sperimentale.

Dopo aver visto dove l’AI può creare valore, è fondamentale capire chi deve guidarne la progettazione e l’implementazione: dal top management alle funzioni operative, passando per figure specialistiche e supporti esterni.

Chief Technology Officer (CTO) o Chief Information Officer (CIO)

• Compito: definire la strategia tecnologica complessiva, selezionare le piattaforme AI, garantire integrazione con l’infrastruttura IT esistente e sicurezza dei dati.
• Perché è cruciale: senza una visione tecnologica coerente, l’AI rischia di rimanere un insieme di tool isolati e non scalabili.
• Nelle PMI: questa figura raramente esiste a tempo pieno; spesso le responsabilità IT sono frammentate o affidate a fornitori esterni.

Innovation Manager o AI Project Manager

• Compito: tradurre le opportunità dell’AI in progetti concreti, gestire i fornitori, monitorare KPI e coordinare i team interni.
• Perché è cruciale: collega la strategia tecnologica agli obiettivi di business e assicura che i progetti AI producano ROI misurabili.
• Nelle PMI: può essere un ruolo ibrido, affidato a manager esistenti (es. marketing o operations) che ricevono formazione ad hoc.

Responsabili di funzione (marketing, finance, HR, operations)

• Compito: identificare i casi d’uso nell’area di competenza, validare risultati e facilitare l’adozione operativa.
• Perché è cruciale: conoscono meglio di chiunque altro processi e pain point; senza il loro coinvolgimento, i progetti AI faticano a scalare.
• Nelle PMI: spesso queste funzioni sono accentrate in poche persone (o nel titolare), rendendo ancora più necessario un supporto esterno per non sovraccaricare il team.

Ruoli esterni e partner tecnologici

Consulenti specializzati e system integrator

• Cosa fanno: portano competenze verticali (data science, machine learning, RPA) e capacità di implementazione su misura.
• Vantaggi: accelerano il go-to-market e compensano la mancanza di competenze interne.
• Rischi: senza governance interna, l’azienda può diventare dipendente dal fornitore e perdere controllo sui dati e sulla strategia.

Fornitori SaaS e piattaforme AI

• Cosa fanno: offrono soluzioni pronte all’uso (chatbot, marketing automation, predictive analytics) scalabili anche per PMI.
• Vantaggi: riducono costi iniziali e complessità di implementazione.
• Limiti: meno personalizzabili e dipendenti dagli aggiornamenti del provider.

Perché le PMI hanno bisogno di governance manageriale

Le PMI italiane si trovano spesso a sperimentare l’AI in modo frammentato: tool di marketing, automazione documentale, tutto senza una visione unitaria.

Questo approccio porta due rischi principali:

1. Duplicazione di costi e inefficienze: piattaforme sovrapposte, dati non integrati.
2. Progetti che non scalano perché mancano obiettivi chiari, metriche di successo e ownership interna.

La soluzione è dotarsi di una figura manageriale di riferimento che possa:

• Definire una roadmap di adozione AI coerente con obiettivi di business.
• Valutare priorità e casi d’uso più rilevanti.
• Coordinare fornitori e integrare le soluzioni nei processi esistenti.
• Monitorare KPI e ROI per garantire sostenibilità nel tempo.

Il modello fractional: competenze senior senza i costi del full-time

Per molte PMI un CTO o un Innovation Manager a tempo pieno può essere eccessivo sia in termini economici che di impegno richiesto. In questi casi il modello fractional offre una soluzione accessibile e flessibile:

• Accesso a competenze manageriali di alto livello per poche giornate al mese.
• Possibilità di gestire progetti di trasformazione senza appesantire la struttura interna.
• Focalizzazione su obiettivi concreti e misurabili (es. primo progetto pilota AI, definizione roadmap 12-24 mesi).

Con l’aumento della complessità tecnologica e normativa (AI Act europeo, privacy, cybersecurity), avere una guida esperta diventa sempre più decisivo per non disperdere investimenti e cogliere opportunità reali.

Raccomandazioni per le PMI

• Chiarire ownership: stabilire chi guida la strategia AI in azienda (anche se part-time).
• Coinvolgere i responsabili di funzione: senza la loro collaborazione, i progetti non portano cambiamenti reali.
• Evitare la frammentazione: mappare tool già in uso e costruire un percorso unitario.
• Valutare l'opzione fractional management: consente di iniziare con costi sostenibili e scalare se l’impatto cresce.

Il fractional management come supporto strategico all’implementazione di progetti AI

Perché il fractional management è decisivo per l’AI

Implementare progetti di intelligenza artificiale non significa solo acquistare una tecnologia: richiede visione, governance e capacità di integrazione nei processi aziendali.

Le imprese italiane - in particolare le PMI - si trovano spesso senza competenze interne per guidare queste trasformazioni: non hanno un CTO, un Innovation Manager o un Data Scientist senior a tempo pieno, ma devono comunque prendere decisioni su tecnologie, fornitori, dati e compliance normativa (AI Act europeo, privacy, cybersecurity).

Il fractional management colma questo gap: mette a disposizione figure manageriali esperte per poche giornate al mese, portando competenze di alto livello senza l’impegno economico e organizzativo di un’assunzione full time.

Cosa fa un fractional manager in un progetto AI

Un fractional CTO o Innovation Manager può accompagnare l’azienda in ogni fase del ciclo di adozione:

• Analisi iniziale: valutare lo stato di maturità digitale, mappare processi e dati disponibili, identificare opportunità concrete.
• Definizione roadmap: stabilire priorità, budget, tempistiche e criteri di successo (KPI e ROI attesi).
• Scouting fornitori e tecnologie: selezionare piattaforme AI o partner integratori adatti alle dimensioni e al settore dell’impresa.
• Gestione progetto: coordinare team interni ed esterni, monitorare avanzamento e mitigare rischi.
• Change management: supportare la formazione del personale e favorire l’adozione interna delle nuove soluzioni.
• Misurazione impatto: valutare i risultati raggiunti e pianificare l’evoluzione del progetto (scaling o nuovi use case).

Vantaggi del fractional management per le PMI italiane

• Competenze senior accessibili: know how manageriale di alto livello senza costi di un’assunzione a tempo pieno.
• Flessibilità: impegno modulabile in base all'esigenza specifica 
• Visione integrata: collegamento tra tecnologia, strategia e processi, evitando implementazioni frammentate.
• Neutralità: valutazione indipendente dei fornitori, a tutela dell’interesse aziendale.
• Velocità di esecuzione: riduce i tempi di decisione e accelera l’avvio dei progetti, aspetto cruciale in mercati in rapida evoluzione.

Quando ha senso attivare un fractional manager per implementare l'AI in azienda

Il fractional management è particolarmente indicato quando:

• L’azienda vuole partire con il primo progetto AI, ma non ha competenze interne per definirne obiettivi e ROI.
• Esistono iniziative frammentate (es. chatbot marketing, automazione documentale) e serve una regia unica.
• Si deve affrontare un salto di scala: passare da sperimentazioni a un’integrazione strutturale nei processi core.
• È necessario presidiare compliance e sicurezza: normative in evoluzione, gestione dei dati sensibili, integrazione con sistemi IT esistenti.

Conclusioni: agire ora, per cogliere la finestra di opportunità

L’intelligenza artificiale non è più una frontiera lontana: sta già ridisegnando processi, ruoli e modelli di business nelle imprese italiane. I dati più recenti lo confermano: in un anno l’adozione è quasi quadruplicata e i benefici, in termini di produttività e riduzione dei costi, sono ormai misurabili.

Per le PMI, la sfida non è inseguire la tecnologia, ma governarla: scegliere progetti con ritorno concreto, integrarli nella strategia e costruire competenze per il futuro.

È qui che il fractional management diventa una leva strategica: offre la guida esperta necessaria per partire subito, senza compromettere equilibrio organizzativo e sostenibilità economica.

Il momento per agire è questo: l’AI è già parte del mercato, e le imprese che sapranno coglierne il potenziale in modo consapevole si troveranno in posizione di vantaggio nei prossimi anni. Non servono rivoluzioni improvvise, ma passi studiati, graduali e ben guidati. 

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