Per quanto concerne l’innovazione, le grandi aziende e le PMI procedono spesso a due velocità diverse. Le prime, grazie a risorse cospicue, a team dedicati e a una maggiore propensione al rischio, sono in grado di adottare rapidamente i nuovi paradigmi tecnologici, creando di fatto un divario con le PMI. Queste ultime, invece, sono frenate da budget più limitati, da competenze non sempre aggiornate e da un approccio più cauto verso investimenti dal ritorno incerto.
Questo divario, già emerso in diverse occasioni passate (es, con il cloud), si ripropone oggi con l’intelligenza artificiale. In questo articolo analizzeremo le cause di questa disparità e, soprattutto, cercheremo di comprendere come le PMI possano superarla per sfruttare al meglio i vantaggi competitivi e di efficienza offerti dall’AI.
Intelligenza Artificiale nelle PMI: pochi progetti concreti
L’intelligenza artificiale sta guadagnando terreno nel panorama aziendale italiano, con un incremento degli investimenti del 58% nel 2024, per un totale di 1,2 miliardi di euro. Tuttavia, questo slancio non si traduce ancora in una diffusione capillare dell’AI tra le PMI, che nonostante rappresentino il cuore pulsante del nostro tessuto economico, faticano a trasformare l’interesse teorico in progetti concreti.
Secondo l’Osservatorio AI del Politecnico di Milano, solo il 7% delle piccole imprese e il 15% delle medie ha avviato iniziative basate sull’intelligenza artificiale, focalizzate principalmente su efficienza operativa e ottimizzazione dei processi produttivi. I numeri sono ancora esigui rispetto alle potenzialità della tecnologia, segno che esiste un divario tra il desiderio di innovare e la capacità di farlo.
A confermare questa tendenza è l’indagine Le PMI nell’era dell’IA: diffusione, opportunità e prospettive di Confalpi e Fondazione Studi Consulenti del Lavoro, che evidenzia un forte interesse per l’AI, ma un’adozione ancora limitata. Il 47,6% delle PMI si dichiara infatti curioso rispetto a questa tecnologia, mentre il 29,1% mostra un interesse elevato. Tuttavia, solo l’11% ha già sviluppato soluzioni basate sull’AI, e la percentuale sale al 29,7% se si considerano anche le aziende che, pur non avendo implementazioni concrete, partecipano a progetti pilota o ad attività formative.
Perché le PMI faticano ad adottare l'AI? Le vere cause, oltre il budget
Superficialmente, si tende ad attribuire il ritardo delle PMI a risorse finanziarie inferiori rispetto a quelle delle grandi aziende. Tuttavia, se si approfondisce la questione, emergono numerosi fattori strutturali che spiegano questo divario.
Immaturità nella gestione dei dati
L’Osservatorio del Politecnico di Milano sostiene che molte PMI si limitino a svolgere analisi sporadiche, e questo – aggiungiamo noi – preclude lo sviluppo di una cultura del dato diffusa e strutturata. L’intelligenza artificiale si basa proprio sulla disponibilità di dati ben organizzati e continuamente aggiornati, ma senza processi consolidati per la raccolta, l’archiviazione e l’analisi, qualsiasi progetto AI rischia di non giungere al traguardo.
Mancanza di competenze tecniche specialistiche
Citando in questo caso la ricerca Confalpi, la carenza di competenze sarebbe il principale ostacolo alla diffusione dell’intelligenza artificiale secondo il 47,7% delle aziende. Questo problema ha varie cause: da un lato, l’accesso ai talenti specializzati è complesso, perché le PMI faticano a competere con le grandi imprese in termini di attrattività, prospettive e offerte economiche; dall’altro, la formazione interna sull’AI è ancora limitata, lasciando molte aziende prive delle competenze necessarie per integrare le tecnologie in modo efficace.
Resistenza all'innovazione
L’adozione dell’AI non è solo una questione tecnologica, ma anche culturale. Molti lavoratori temono che queste tecnologie possano condizionare negativamente il loro ruolo e le mansioni, generando un freno psicologico all’innovazione. Un mindset orientato al cambiamento e un efficace change management sono essenziali per superare queste resistenze, creando un terreno fertile per l’evoluzione aziendale continua.
Infrastrutture inadeguate
L’adozione dell’AI richiede sistemi in grado di raccogliere, archiviare ed elaborare grandi quantità di dati. Alcune PMI si affidano ancora a infrastrutture obsolete e poco scalabili, che non sono in linea con le esigenze dei sistemi AI moderni. Questo tema si ricollega direttamente alla questione degli investimenti: senza un’infrastruttura informatica adeguata, qualsiasi progetto AI diventa difficile da realizzare. Per le PMI, il cloud è una risposta più che adeguata.
Incertezza normativa
Le aziende si trovano a navigare in un contesto normativo in continua evoluzione, e questo genera incertezze. Secondo la ricerca Confalpi, il 12% delle PMI indica proprio l’incertezza normativa come un freno all’adozione dell’AI, un fattore che non può essere ignorato. In Europa, dove le normative sono spesso complesse e in continua evoluzione, tra regolamenti locali e leggi internazionali, è comprensibile che le aziende possano avere dubbi su ciò che sarà permesso e su quali modifiche saranno necessarie. In questo scenario, il nuovo AI Act diventerà un punto di riferimento, poiché potrebbe portare semplificazione e certezza, offrendo alle PMI una guida chiara.
AI e PMI: la roadmap di implementazione
Se è vero che più del 50% delle PMI ha intenzione di investire in AI nei prossimi tre anni, è essenziale comprendere come farlo in modo efficace. L'adozione dell'AI non può essere vista come un processo incentrato esclusivamente sulla tecnologia; piuttosto, deve essere un approccio sistemico che coinvolge tutta l'azienda, la sua cultura, gli assetti interni, le competenze e la struttura organizzativa. Abbiamo identificato una possibile roadmap.
Formazione e reskilling
Considerando gli ostacoli all’adozione generalizzata di AI, il primo passo da compiere è l’investimento nella formazione (digitale). Questa si può articolare su due livelli distinti e complementari:
- Formazione tecnica mirata al reskilling delle professionalità chiave all’interno dell’azienda. Queste figure, spesso difficili da reperire all’esterno, sono fondamentali per gestire lo sviluppo, l’integrazione e l’evoluzione delle soluzioni AI;
- Formazione digitale per tutta la popolazione aziendale, in modo da promuovere una vera e propria cultura del dato che diventi parte integrante di ogni funzione aziendale. Creare una base di conoscenza condivisa permette non solo di aumentare l’efficacia delle tecnologie adottate, ma anche di sviluppare una mentalità orientata all’innovazione, che favorisca l’adattamento e l’evoluzione continua.
Ingaggio di consulenti esperti e fidati
Un percorso di trasformazione sistemico va guidato da professionisti esperti. È fondamentale affidarsi a chi non si limiti a proporre e implementare soluzioni tecnologiche, ma offra la propria visione strategica e aiuti il partner nell’intero percorso di adozione, inclusa la formazione e la gestione del cambiamento.
Sviluppo di progetti pilota su use case specifici
Prima di intraprendere progetti di ampia portata, è consigliabile identificare casi d'uso specifici in cui l'AI possa apportare un valore concreto e misurabile. In passato, alcune aziende hanno tentato approcci troppo ambiziosi, come la sostituzione degli operatori con chatbot in ambiti critici come il customer service, ottenendo risultati deludenti e riducendo la soddisfazione del cliente. È quindi più vantaggioso partire con progetti mirati, focalizzandosi su obiettivi chiari di efficienza operativa e miglioramento della produttività. Questo approccio consente all'azienda di esplorare le potenzialità dell’AI in modo controllato, riducendo i rischi e ottenendo feedback immediati.
Implementazione su larga scala e monitoraggio
Il successo dei primi progetti apre le porte alla creazione di una piattaforma di dati centralizzata che possa alimentare tutte le implementazioni di AI presenti e future. Questa piattaforma non solo garantisce un flusso coerente di dati, ma assicura anche una governance centralizzata, il rispetto delle normative in vigore e una protezione dei dati adeguata.
Parallelamente, è essenziale monitorare le performance di ciascun progetto, non solo dal punto di vista tecnico, ma anche in termini di impatto sul business e sull’evoluzione culturale. Come sta reagendo l’azienda all’introduzione dell’AI? I dipendenti utilizzano correttamente i dati e le soluzioni nei loro processi quotidiani? La sicurezza è presidiata?
Evoluzione continua
L’adozione dell’AI deve essere un processo continuo e in costante evoluzione. Le PMI devono essere pronte a perfezionare le proprie soluzioni e a espanderle a nuovi casi d'uso, sempre con un approccio integrato e strategico. Solo così l’AI può trasformarsi in una risorsa in continua crescita, capace di generare sempre più valore per il business aziendale. È fondamentale ricordare che finora abbiamo visto solo la punta dell'iceberg dell'AI, e le sue potenzialità sono destinate ad aumentare vorticosamente con l’evoluzione tecnologica sottostante.
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