L’intelligenza artificiale nelle Pmi italiane resta indietro rispetto al resto d’Europa, oggi 14 luglio 2026 in Italia, perché la struttura produttiva fatta di piccole imprese rende più difficile investire in tecnologie avanzate, mentre un report della Roma Business School propone di partire dai distretti industriali per costruire un dataspace nazionale capace di mettere in comune dati e competenze. Il mercato italiano dell’AI vale già 1,8 miliardi di euro, con una crescita del 50% su base annua, ma il tasso di adozione nelle imprese si ferma all’8,2%, contro una media europea del 13,5%. Germania, Francia, Regno Unito e Paesi Bassi, secondo il rapporto, si muovono con strategie più consolidate e hub di innovazione già strutturati.
AI nelle Pmi, il divario italiano con l’Europa
Il nodo, spiegano gli analisti della Roma Business School, non è la mancanza di competenze in senso assoluto, ma la difficoltà di portarle dentro un sistema produttivo frammentato, dove molte aziende hanno pochi dipendenti, margini stretti e una gestione ancora molto operativa. Nelle grandi imprese italiane, il 71% ha già avviato almeno un progetto di intelligenza artificiale, mentre l’84% ha acquistato licenze di almeno uno strumento di Generative AI; tra le Pmi, invece, la quota scende all’8%. Cinque punti sotto la media europea, e lì si apre il problema. “Le imprese più piccole spesso non hanno team dedicati, né budget stabili per sperimentare”, viene osservato nel report, che individua nella scala ridotta delle aziende una barriera concreta, non solo culturale. Il risultato è un Paese che cresce nel valore del mercato, ma fatica a distribuire l’innovazione lungo tutta la filiera produttiva.
Distretti industriali e dati condivisi, la proposta della Roma Business School
La proposta avanzata dal rapporto è un Dataspace dei Distretti d’Italia, cioè uno spazio digitale dove raccogliere, organizzare e condividere dati industriali provenienti dai principali comparti produttivi italiani: moda, meccanica, agroalimentare, farmaceutica e nautica. Non un archivio generico, quindi, ma una base comune per addestrare modelli di AI verticale, pensati per rispondere a esigenze precise: controllo qualità, manutenzione predittiva, previsione della domanda, ottimizzazione dei processi e gestione delle forniture. “La frammentazione produttiva italiana, tradizionalmente considerata un limite, può diventare un asset”, ha spiegato Valentino Megale, coautore della proposta. Il punto è proprio questo: se una singola azienda non ha abbastanza dati per sviluppare strumenti utili, un distretto può averli. E può farli parlare, purché esistano regole comuni, standard tecnici e garanzie sulla riservatezza delle informazioni.
Perché servono modelli AI verticali per moda, meccanica e agroalimentare
I grandi modelli linguistici oggi più diffusi, i cosiddetti Llm, sono addestrati su basi molto ampie e tendono a fornire risposte trasversali, spesso utili per compiti generali ma meno efficaci quando si entra nei dettagli di una lavorazione industriale. Un modello addestrato sui dati di un distretto della meccanica di precisione, per esempio, potrebbe riconoscere anomalie in una fase produttiva con maggiore accuratezza rispetto a un sistema generico; allo stesso modo, un’AI per l’agroalimentare potrebbe aiutare a stimare tempi, scarti e qualità in base a parametri specifici di filiera. Qui il dato diventa materia prima. Non basta averlo: va pulito, protetto, reso interoperabile. Ed è qui che, secondo il report, i distretti italiani possono recuperare terreno, mettendo insieme esperienze che oggi restano chiuse dentro singole aziende o piccoli fornitori. La sfida, ha confidato un tecnico coinvolto in progetti di digitalizzazione industriale, “è convincere gli imprenditori che condividere non significa perdere controllo”.
Polo Strategico Nazionale e fondi, l’ipotesi pubblico-privato
Per sostenere il dataspace industriale, Megale indica una possibile infrastruttura già esistente: il Polo Strategico Nazionale, la rete di data center italiani finanziata con risorse del Pnrr e attiva dal dicembre 2022 per conservare ed elaborare i dati critici e strategici della pubblica amministrazione. L’idea è estenderne alcune funzionalità al settore privato, con un perimetro regolato e compatibile con le esigenze delle imprese. Non sarebbe un passaggio semplice, anche per ragioni normative e di governance, ma il rapporto lo considera un modo per evitare duplicazioni e usare investimenti già avviati. Terminata la spinta dei fondi europei, il progetto potrebbe essere sostenuto da un fondo di co-investimento pubblico-privato, collegato al sistema italiano del venture capital. In pratica, Stato e capitali privati entrerebbero insieme nella costruzione di strumenti comuni per l’AI dei distretti, lasciando alle imprese la possibilità di sviluppare applicazioni mirate. Una strada ancora da definire nei dettagli, ma che prova a rispondere a una domanda concreta: come portare l’intelligenza artificiale dentro le Pmi senza chiedere a ciascuna di fare da sola.
