Sempre più aziende si confrontano con la sfida di integrare sistemi di Intelligenza Artificiale all’interno dei propri processi e attività. In Italia, oltre il 90% delle imprese è costituito da piccole e medie realtà. In questo articolo cercheremo di comprendere meglio cosa influenza l’adozione di sistemi di IA da parte di queste aziende, considerando lo stato della digitalizzazione, le sfide e i fattori chiave che ne determinano l’implementazione.
PMI in Italia e Europa: una panoramica
Le Piccole e Medie Imprese (PMI) rappresentano la colonna portante del sistema produttivo italiano ed europeo. Secondo la Raccomandazione della Commissione Europea 2003/361/CE, le PMI si suddividono in tre categorie:
- microimprese, con meno di 10 addetti e un fatturato annuo inferiore a 2 milioni di euro;
- piccole imprese, con 10-49 addetti e un fatturato inferiore a 10 milioni di euro;
- medie imprese, con 50-249 addetti e un fatturato inferiore a 50 milioni di euro o un totale di bilancio sotto i 43 milioni di euro.
In Italia, le microimprese rappresentano il 95,13% del totale delle aziende, mentre le grandi imprese costituiscono solo lo 0,09%. A livello europeo, per il 2024 Statista ha stimato la presenza di circa 26,1 milioni di piccole e medie imprese, che coprono il 99,8% delle aziende attive.
Stato della digitalizzazione nelle PMI italiane
Prima di approfondire i temi legati all’Intelligenza Artificiale, è interessante analizzare i dati relativi alla digitalizzazione delle PMI. La trasformazione digitale è una sfida attuale e l’IA si inserisce pienamente in questo contesto.
Secondo l’Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI del Politecnico di Milano, le piccole e medie imprese mostrano una grande eterogeneità in termini di struttura, attività, organizzazione e visione strategica, che si riflette in differenze significative nell’approccio all’innovazione e alla trasformazione digitale.
Questa varietà è confermata da un’indagine su 1538 PMI italiane, che rivela come il 26% sia digitalmente maturo, il 26% immaturo, il 28% utilizzi le tecnologie principalmente per migliorare i processi interni e il 20% per ottimizzare quelli rivolti all’esterno, delineando così un quadro complessivamente eterogeneo.
Nonostante queste differenze, emerge un aspetto comune: molte PMI affrontano l’innovazione in modo frammentato, spesso spinte da esigenze temporanee o opportunità di finanziamento, senza tuttavia sviluppare strategie a lungo termine, come evidenziato dall’Osservatorio.
Altre indicazioni interessanti provengono dai dati del Digital Intensity Index (DII), un indicatore utilizzato da Eurostat per misurare il grado di digitalizzazione delle imprese. L’indice si basa su 12 parametri, tra cui la disponibilità di connessione a Internet a banda larga, l’uso di un CRM, l’acquisto di servizi di cloud computing, la presenza su almeno due social network e l’adozione di tecnologie di IA.
Secondo il Digital Intensity Index, in Italia il 39,3% delle PMI presenta un indice di intensità digitale molto basso, un altro 39,3% basso, il 18,5% alto e solo il 2,8% molto alto.
L’Intelligenza Artificiale nelle PMI
Un comunicato dell’ISTAT, basato sui dati del Digital Intensity Index, evidenzia alcuni punti rilevanti. Da un lato, il 61,4% delle microimprese italiane utilizza il cloud computing, una percentuale più alta rispetto alla media UE del 45,2%. Questo è un dato importante, poiché il cloud computing può agevolare l’introduzione dell’IA.
Dall’altro, la mancanza di competenze continua a rappresentare un ostacolo all’adozione di questa tecnologia: il 55,1% delle imprese che ha preso in considerazione l’uso dell’IA non ha poi adottato tali soluzioni.
Secondo l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, nel 2023, il 61% delle grandi imprese italiane ha avviato almeno un progetto di IA, anche solo a livello sperimentale, mentre tra le PMI questa percentuale scende al 18% (+3 punti rispetto al 2022). Alcuni esperti prevedono che questo dato possa crescere rapidamente grazie alla “democratizzazione” dell’accesso ai sistemi di IA, in particolare di IA generativa.
Tuttavia, questa diffusione solleva diverse sfide, tra cui l’accentuarsi del rischio di adozione non organica e priva di una strategia chiara di tali tecnologie. A conferma di ciò, un report di Microsoft e LinkedIn rivela che il 75% dei lavoratori della conoscenza utilizza già strumenti di IA sul posto di lavoro, e il 78% di questi impiega soluzioni di IA acquisite autonomamente o tramite versioni gratuite. Secondo il report questo fenomeno è particolarmente diffuso nelle PMI, dove coinvolge l’80% dei lavoratori, evidenziando una crescente tendenza all’uso di strumenti di IA senza un’integrazione strategica pianificata.
8 fattori chiave che influenzano l’adozione dell’IA nelle PMI
Quali sono i principali fattori che influenzano l’adozione di sistemi di Intelligenza Artificiale da parte delle PMI?
Un gruppo di ricercatori provenienti da università in Germania, India, Italia, Sudafrica e Regno Unito ha pubblicato, nell’agosto 2024, uno studio basato su una revisione della letteratura, in cui vengono individuati 8 fattori chiave che influenzano l’adozione dell’IA nelle PMI.
Questi fattori sono: compatibilità, infrastruttura, conoscenza, risorse, cultura, concorrenza, regolamentazione ed ecosistema.
I ricercatori evidenziano che il primo fattore, la “compatibilità”, è quello su cui hanno raccolto i maggiori contributi. La “compatibilità” si riferisce all’allineamento dei sistemi di Intelligenza Artificiale con la strategia e infrastruttura IT esistente. La compatibilità può essere considerata un fattore cruciale per il successo nell’adozione dell’IA nelle PMI. Una buona integrazione dell’IA fornisce vantaggi competitivi, come l’aumento della produttività e la scalabilità.
Tuttavia, i ricercatori sostengono che l’implementazione di tecnologie trasformative come l’IA richiede un approccio incentrato sul business, che vada oltre le considerazioni tecniche. È necessario un approccio strategico ampio, non limitato agli aspetti tecnici, che garantisca l’allineamento dell’IA con gli obiettivi aziendali e ne integri efficacemente i processi esistenti.
Implicazioni gestionali per le PMI nell’adozione dell’IA
L’analisi degli 8 fattori chiave evidenzia diverse implicazioni gestionali fondamentali per le PMI che intendono adottare l’IA con successo. Queste aziende affrontano sfide significative nel processo di integrazione dell’IA nei propri sistemi operativi. Di seguito, i principali punti emersi e i consigli offerti dagli autori.
1.Allineamento strategico e compatibilità
È fondamentale che le PMI allineino l’adozione dell’IA alla loro strategia aziendale complessiva e all’infrastruttura IT esistente. Questo richiede una valutazione accurata della compatibilità delle nuove tecnologie con i sistemi e i processi attuali, per garantire una transizione fluida e prevenire costosi adattamenti.
I manager dovrebbero adottare un approccio incentrato sul valore durante la pianificazione dell’implementazione dell’IA, concentrandosi sui benefici tangibili che la tecnologia può offrire. La roadmap tecnologica deve essere chiara e ben definita, evitando soluzioni non pianificate che potrebbero ostacolare l’adozione.
2.Sviluppo delle competenze
Le PMI devono investire nello sviluppo delle competenze del personale in materia di IA, attraverso formazione e tutoraggio. Una forza lavoro qualificata è essenziale per gestire, utilizzare e mantenere efficacemente le soluzioni di IA. Questo aspetto è particolarmente rilevante, poiché nei prossimi anni è previsto un intensificarsi della competizione per attrarre talenti qualificati. È altrettanto importante che la leadership mantenga una comunicazione trasparente, spiegando chiaramente i benefici, le sfide e le aspettative legate all’adozione dell’IA. Coinvolgere i dipendenti nel processo decisionale può favorire il loro supporto e impegno.
3.Gestione delle risorse e valutazione del ROI
Per un’adozione efficace dell’IA, le PMI dovrebbero concentrarsi su soluzioni specifiche che rispondano a esigenze aziendali concrete. È essenziale valutare attentamente il ritorno sull’investimento (ROI) prima di procedere, assicurandosi che i benefici superino i costi. I ricercatori evidenziano che, rispetto alle grandi aziende, una comunicazione interna più semplice e un coinvolgimento diretto della leadership possono accelerare i processi decisionali e facilitare l’implementazione dell’IA.
4.Collaborazione ed ecosistema
Le PMI possono trarre grande vantaggio dalla collaborazione con altre aziende e istituti di ricerca. Tuttavia, le recenti tendenze verso la regionalizzazione e il reshoring rappresentano un rischio concreto. Questi fenomeni potrebbero interrompere le catene di approvvigionamento globali su cui molte PMI fanno affidamento, costringendole a trovare nuovi fornitori o a rivedere profondamente i propri processi operativi. In un contesto in cui le reti globali diventano meno stabili, le PMI devono prepararsi ad affrontare questi cambiamenti con prontezza e flessibilità.
5.Considerazioni legali e normative
Infine, è indispensabile mantenere un’attenzione costante sulle normative in evoluzione. Le PMI devono garantire la conformità legale e anticipare le sfide regolamentari legate all’IA, adattando di conseguenza le loro strategie aziendali.