Categoria: AI per aziende B2B familiari Data di pubblicazione: 20 luglio 2026
In sintesi
Solo il 23% delle PMI manifatturiere italiane riesce a trarre vantaggi concreti dall’AI generativa, e appena il 10% porta le soluzioni pilota a scala industriale. A certificarlo è un’analisi del Competence Center Nazionale CIM. Il gap non è tecnologico: è culturale, organizzativo e di governance dei dati.
I fatti
Il Competence Center Nazionale CIM ha pubblicato nel 2026 un’analisi sull’adozione dell’AI generativa nel manifatturiero italiano che restituisce un quadro preoccupante. Nonostante la crescita del 34% nel numero di PMI che hanno avviato soluzioni di intelligenza artificiale (dato Il Sole 24 Ore, 2026), la grande maggioranza si ferma alla fase sperimentale: il 77% delle PMI che prova l’AI non riesce a misurare un beneficio concreto, e solo il 10% di quelle che avviano un progetto pilota riescono a portarlo a scala su linee di produzione o processi aziendali più ampi.
Le ragioni del ritardo identificate dall’analisi sono principalmente tre. La prima è la carenza di dati strutturati: l’AI funziona quando ha dati puliti e organizzati su cui lavorare, e molte PMI italiane operano ancora con dati frammentati tra ERP legacy, fogli Excel e sistemi non integrati. La seconda è la mancanza di figure interne capaci di definire i casi d’uso e supervisionare l’implementazione — il cosiddetto “AI champion” aziendale. La terza è l’assenza di una governance chiara: chi decide cosa automatizzare, chi controlla i risultati, come si gestiscono gli errori dell’AI.
Al SPS Italia 2026 (Parma, maggio), il panorama è però apparso in evoluzione: Siemens, Omron, Beckhoff e altre aziende dell’automazione hanno presentato casi reali di Industrial AI già operativi in stabilimenti italiani — dalla manutenzione predittiva al controllo qualità automatizzato — con dati di riduzione degli scarti e dei fermi macchina misurabili. La partnership Assolombarda-Politecnico per l’ecosistema forgIA punta proprio a colmare questo gap per le PMI lombarde, offrendo supporto metodologico per l’identificazione dei casi d’uso e l’accesso a competenze specialistiche senza la necessità di assumere un team dedicato.
Fonte: Industria Italiana, “AI generativa e manifattura: solo il 23% delle PMI coglie i vantaggi, appena il 10% scala. L’analisi di Competence Center Nazionale CIM”, 2026; Il Sole 24 Ore, “In crescita del 34% le PMI che adottano soluzioni di AI”, 2026.
Cosa significa
Per un imprenditore di seconda generazione che gestisce un’azienda manifatturiera lombarda, il messaggio è chiaro: aspettare che l’AI “si stabilizzi” prima di investire è una strategia rischiosa. Chi ha avviato progetti seri — anche piccoli, anche su un singolo processo — sta già accumulando vantaggi competitivi in termini di costi, qualità e velocità di risposta al mercato. Il punto di partenza non è comprare software AI, ma identificare il processo aziendale dove un miglioramento dell’1-2% in efficienza o qualità avrebbe il maggior impatto economico, e partire da lì.
Conclusioni
L’AI non è un investimento “tutto o niente”: si inizia da un processo, si misura, si scala. Le PMI che nel 2026 iniziano questo percorso con metodo — anche con il supporto di programmi come forgIA di Assolombarda — saranno quelle meglio posizionate quando il mercato chiederà standard produttivi più alti a costi più bassi.
Redazione Industria Lombarda News