Le imprese italiane investiranno in intelligenza artificiale circa 18,4 milioni di dollari in media nel 2026, con una crescita attesa del 45% nei prossimi due anni. Il dato arriva dall'edizione 2026 dello studio State of AI in the Enterprise di Deloitte, diffuso il 16 luglio 2026 e ripreso da Adnkronos. La fotografia e' quella di un Paese che accelera sull'IA ma resta alle prese con un nodo antico: trasformare la sperimentazione in valore misurabile.
Secondo la ricerca, oggi oltre un quarto delle attivita' aziendali - il 26% - e' gia' supportato dall'intelligenza artificiale, una quota che le imprese prevedono di portare al 44% entro due anni. Il ritorno sull'investimento atteso e' del 20% quest'anno, in salita fino al 38% nel giro di ventiquattro mesi.
Quanto investono davvero le aziende italiane
La cifra media di 18,4 milioni di dollari va letta con attenzione: e' un valore aggregato che comprende software, infrastruttura, consulenza e formazione, e che pesa in modo molto diverso a seconda della dimensione dell'impresa. Le grandi aziende, con budget e competenze interne, trainano la spesa; le piccole e medie imprese - ossatura del tessuto produttivo italiano - restano piu' caute, spesso ferme a progetti pilota.
Il balzo previsto del 45% conferma comunque che la fase dell'attesa e' finita. Dopo due anni di entusiasmo attorno all'IA generativa, le imprese stanno passando dai proof of concept a implementazioni piu' strutturate, soprattutto in ambiti come assistenza clienti, automazione dei processi, marketing e analisi dei dati.
Il vero ostacolo: la qualita' dei dati
Il rapporto individua con precisione dove si inceppa il ritorno economico. Le organizzazioni italiane segnalano difficolta' soprattutto su tre fronti: i dati, le competenze delle persone e la governance. La qualita' delle informazioni resta la sfida numero uno: il 74% delle imprese lamenta problemi legati a dati incompleti, disordinati o poco affidabili.
E' un punto cruciale, perche' nessun modello - per quanto avanzato - produce risultati utili se addestrato o alimentato con dati sporchi. La corsa a comprare licenze di IA generativa rischia cosi' di scontrarsi con basi dati mai messe in ordine, sistemi legacy che non dialogano e processi non documentati. In molte aziende, prima ancora dell'IA, serve un lavoro di igiene digitale.
Competenze e governance, gli altri due fronti aperti
Accanto ai dati, pesa la carenza di figure capaci di progettare, integrare e controllare i sistemi di IA. Non si tratta solo di data scientist: servono manager che sappiano scegliere i casi d'uso giusti e dipendenti in grado di lavorare a fianco degli strumenti senza subirli. La formazione, in questo, resta il tallone d'Achille di molte realta'.
C'e' poi il tema della governance, reso piu' urgente dall'entrata in vigore dell'AI Act europeo e dai primi decreti attuativi italiani. Le aziende devono ora mappare i rischi dei propri sistemi, garantire trasparenza e assumersi responsabilita' sulle decisioni automatizzate: un adempimento che richiede competenze legali e organizzative, non solo tecniche.
Cosa dice il dato sul futuro dell'IA in Italia
Il quadro che emerge e' quello di un mercato maturo nelle intenzioni ma ancora fragile nell'esecuzione. Gli investimenti crescono, le aspettative di ROI pure, ma il divario tra chi ha basi dati solide e competenze interne e chi parte da zero rischia di allargarsi. Per l'Italia, la partita dei prossimi due anni non si gioca sull'acquisto di tecnologia - ormai accessibile a tutti - ma sulla capacita' di integrarla nei processi, formare le persone e mettere ordine nei dati. E' li' che si decide se il 38% di ritorno promesso restera' sulla carta o diventera' realta'.
