Adozione AI e prospettive occupazionali (forse) positive

In particolare, il fenomeno è assai evidente nei territori di Milano, Monza e Brianza, Lodi e Pavia.

La ricerca ha analizzato le differenze tra piccole e grandi aziende, le intenzioni di assunzione e gli investimenti necessari per trasformare l’innovazione in maggiore produttività.

Il 49% delle aziende ha già avviato progetti AI

Il 49% delle aziende coinvolte nell’indagine in questione rivela di avere già avviato progetti di intelligenza artificiale, mentre un altro 18% prevede di farlo a breve. Alla fine del 2024 la diffusione riscontrata era inferiore al 20%. La ricerca ha riguardato 700 imprese dei territori rappresentati dall’Assolombarda, appartenenti a settori e classi dimensionali differenti. Il divario tra le diverse dimensioni aziendali emerge dalla distribuzione dei progetti AI, con una diffusione particolarmente elevata anche tra le startup innovative.

Tipologie di impresa e aziende con progetti attivi

• Microimprese 40 %

• Piccole imprese 41 %

• Medie imprese 48 %

• Grandi imprese 79 %

• Startup innovative 77 %

Le startup – spiegano gli autori della ricerca – costituiscono una categoria trasversale alle classi dimensionali della tabella.

I risultati mostrano, comunque, una buona diffusione dell’intelligenza artificiale anche nelle aziende più piccole, per quanto la capacità di trasformare la sperimentazione in risultati economicamente concreti rimanga ancora da verificare.

Occupazione, un’impresa su tre prevede nuove assunzioni

A livello occupazionale, un’impresa su tre, tra quelle che hanno già progetti di intelligenza artificiale attivi, prevede di aumentare i dipendenti nei prossimi dodici mesi. Nei territori dell’Associazione, sono già circa 750mila i lavoratori – pari a un terzo della forza lavoro – che sono coinvolti dalla trasformazione legata all’AI.

Inoltre, la domanda di competenze specifiche è già 1,4 volte sopra la media nazionale, secondo i dati riportati dalla ricerca. Le intenzioni di assunzione indicano le aspettative delle aziende che investono nella tecnologia. Il dato, riferito alle imprese già attive nell’AI, non misura però l’effetto netto sull’occupazione dell’intero sistema produttivo.

Produttività e investimenti nelle competenze

Nel 2025 la produttività delle imprese associate ad Assolombarda è aumentata del 5,6%, mentre micro, piccole e medie imprese industriali hanno registrato un incremento dell’1,3%. Pertanto, secondo quanto emerso dall’Assemblea, l’impatto economico dell’intelligenza artificiale richiederà una maggiore integrazione della tecnologia nei processi produttivi.

Inoltre, gli investimenti negli strumenti digitali risultano associati a un aumento di 6 punti percentuali della probabilità di adottare l’AI, mentre gli investimenti nelle competenze a un incremento di 9 punti. Si tratta – spiega sempre Assolombarda – di relazioni statistiche dalle quali non è, comunque, possibile ricavare automaticamente un aumento equivalente della produttività.

Le PMI industriali puntano sull’efficienza e sulla riduzione dei costi

Per le PMI industriali, l’utilizzo dell’AI riguarda oggi soprattutto l’efficienza dei processi e la riduzione dei costi. La crescita futura dipenderà, invece, anche dalla capacità di applicarla allo sviluppo di prodotti, alla qualità della produzione e alla gestione delle filiere.

Il confronto con i dati nazionali ISTAT

La sopra citata percentuale del 49% rilevata da Assolombarda riguarda, come si è detto, un campione territoriale di imprese che hanno progetti AI attivi. Si tratta, quindi, di una base di osservazione che si differenzia rispetto alle statistiche nazionali inerenti l’adozione dell’intelligenza artificiale nelle PMI. Ed a questo proposito, vale la pena di chiamare in causa il rapporto dell’ISTAT “Imprese e ICT – Anno 2025”, secondo il quale il 16,4% delle imprese italiane con almeno dieci addetti utilizzava, nel 2025, una o più tecnologie AI, contro l’8,2% del 2024.

Il confronto con l’indagine Assolombarda richiede, quindi, di considerare sia la diversa popolazione osservata, che il periodo di riferimento e i criteri di rilevazione.

La qualità dei dati resta un limite per lo sviluppo dell’AI

Infine, dallo studio di Assolombarda, emerge un ulteriore elemento di incertezza in merito alla qualità dei dati industriali, poiché, persino tra le grandi imprese, circa la metà sta ancora lavorando per migliorarla.

E questo è un limite rilevante per lo sviluppo delle applicazioni AI integrate nei processi aziendali, che, infatti, necessitano di informazioni attendibili, aggiornate e disponibili lungo la filiera produttiva.