In queste settimane, il Comitato nominato dal Sottosegretario Butti e guidato da Gianluigi Greco, professore di informatica nonché rettore dell’Università della Calabria, sta lavorando alacremente per aggiornare la Strategia nazionale per l’intelligenza artificiale, che aveva un orizzonte triennale (2024-2026). Come accaduto già nella redazione del documento varato nel 2024, si percorrerà giustamente il doppio binario sviluppo-adozione dell’IA, due filoni che peraltro non debbono certamente essere visti come necessariamente paralleli e che anzi sempre di più saranno destinati ad intersecarsi nei prossimi anni.
In questo contesto, una proposta di policy, in verità non certo nuova ma sicuramente innovativa rispetto alle applicazioni concrete, per favorire la crescita delle aziende del tessuto produttivo italiano, può essere quella di un voucher per l’AI.
Una soluzione che accompagni le imprese fin dalla fase propedeutica all’implementazione di una strategia IA, anche per indirizzare meglio eventuali strumenti di supporto rivolti alle fasi successive del processo di trasformazione da realizzare.
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Voucher per l’adozione dell’IA: il divario delle piccole imprese
Schematizzando, ci sono due fenomeni principali che mi pare emergano in maniera chiara dai dati e dalle esperienze degli ultimi anni e che a mio avviso una strategia aggiornata per l’IA dovrebbe porsi l’obiettivo di correggere.
Primo, l’adozione dell’IA sta accelerando, ma rimane fortemente concentrata nelle imprese più grandi e digitalmente mature. In base ai dati ISTAT più recenti, che si riferiscono al 2025, mentre oltre la metà delle grandi imprese già adottano una tecnologia di IA e per le medie la percentuale si colloca introno a un terzo, per le piccole imprese ci si ferma al 15% circa (mentre per le micro, quelle al di sotto dei 10 dipendenti che non sono neppure censite, tolti professionisti e startup è legittimo attendersi che le statistiche siano ancora inferiori).
Prima ancora di interrogarsi se l’uso dell’IA porta o meno a un aumento delle performance aziendali, c’è da prendere atto che la stragrande maggioranza delle micro e piccole imprese italiane, che per inciso rappresentano il 99% del totale, non si pone neppure la domanda oppure si risponde negativamente senza neppure averla provata. E qui veniamo alla seconda evidenza, che ci aiuta a comprendere anche la prima.
Il principale divario infatti tra le imprese di diversa dimensione e operanti in differenti settori e ripartizioni geografiche non riguarda soltanto l’accesso alle tecnologie, ma la capacità di integrare dati, competenze e processi organizzativi. Basti pensare che, sempre in base ai dati ISTAT, l’adozione dell’IA dipende in misura decisiva dalle fondamenta digitali dell’impresa. In assenza delle cinque tecnologie abilitanti considerate dall’Istat — business intelligence, piattaforme cloud, archiviazione cloud, CRM e analisi dei dati — la probabilità di adozione si ferma al 4,8%; quando sono tutte presenti raggiunge il 75,5%.
Non è un caso che nelle survey ISTAT ma anche in tutte le altre, compresa un’analisi realizzata da I-Com nel 2025 basata su un campione di aziende associate a Piccola Industria di Confindustria, l’assenza o la scarsità di competenze è in cima alla lista delle criticità autodichiarate dalle stesse imprese.
E la soglia dimensionale che finisce per diventare un muro difficilmente valicabile sono proprio i 50 dipendenti che segnalano il passaggio da piccola a media impresa. Se la seconda con qualche fatica si sta attrezzando la prima non riesce a rimanere al passo.
D’altronde le prime competenze che servirebbero in contesti che quasi sempre non possono permettersi di internalizzare qualificato expertise tecnologico sono proprio quelle di chi guida le aziende. Almeno per avere una comprensione adeguata dei principali trend tecnologici e di quali azioni dovrebbero essere messe in campo per intercettarli o quantomeno non farsene travolgere.
Politiche nazionali e regionali per l’adozione dell’IA
Dati questi dati di partenza facilmente desumibili da quello che è possibile osservare in Italia e altrove, se volgiamo lo sguardo alle policy, le politiche territoriali si stanno moltiplicando in modo disomogeneo e occorre trasformare la varietà dei modelli regionali, che naturalmente è legata alle diverse specializzazioni produttive e alle differenti caratteristiche socio-economiche, in un sistema coordinato, capace di accompagnare le imprese dalla digitalizzazione di base alla messa in produzione di soluzioni basate sull’IA.
Giusto dunque che le regioni intervengano per favorire l’adozione dell’IA, in particolare da parte di piccole e medie imprese, laddove è certamente più discutibile che lavorino con iniziative autonome sul fronte della ricerca e sviluppo e dei modelli di frontiera dell’IA.
Tuttavia, anche rispetto alla diffusione pervasiva delle tecnologie a livello territoriale, occorre sfruttare il più possibili eventuali sinergie e complementarietà tra livello nazionale e regionale. In altre parole, una strategia nazionale ne deve necessariamente tener conto, anche perché complessivamente le risorse che possono mettere in campo le regioni sono tutt’altro che trascurabili, ma anche le regioni devono entrare nell’ordine delle idee che non operano in un vuoto.
In altre parole sono tenute a guardare alla cornice nazionale, contribuendo peraltro a definirla, e alle azioni svolte o in via di svolgimento in altri territori, per emularle tempestivamente nel caso abbiano successo o viceversa per mettere in campo gli opportuni accorgimenti. Uno dei vantaggi del federalismo è infatti quello di poter sperimentare in un territorio con maggiore facilità e minori conseguenze prima di scalare eventuali iniziative di successo.
Le priorità
In base alle evidenze presentate e ormai ampiamente note, le politiche pubbliche non dovrebbero limitarsi a sostenere la fascia già interessata all’adozione, ma intervenire prioritariamente soprattutto sulle imprese che non riconoscono ancora casi d’uso e benefici concreti o che non hanno ancora intrapreso alcun percorso. La priorità non è quindi finanziare soltanto soluzioni di IA, ma completare la digitalizzazione di base, organizzare i dati e rendere interoperabili i sistemi aziendali. Nel loro insieme, le evidenze empiriche mostrano infatti che maturità digitale, adozione dell’IA e performance economica sono strettamente interrelate.
Sul piano delle policy, dalle esperienze regionali emerge una possibile complementarità funzionale tra livelli di governo: gli strumenti nazionali possono assicurare scala, continuità e sostegno fiscale agli investimenti, mentre le Regioni possono presidiare con maggiore prossimità il “primo miglio” e il post-adozione, attraverso contributi diretti, servizi qualificati e intermediari territoriali. La Strategia Italiana sull’IA dovrebbe quindi integrare strutturalmente le Regioni in una governance multilivello stabile e utilizzare le sperimentazioni territoriali come laboratori per selezionare, validare e diffondere le soluzioni replicabili.
I voucher come leva per portare l’IA nelle micro e piccole imprese
In base all’evidenza empirica ormai consolidata (non solo a livello italiano) e riportata per sommi capi nei paragrafi precedenti, possiamo mettere in fila i seguenti fatti stilizzati: le piccole e micro imprese sono nettamente indietro alle medie e ancora di più alle grandi imprese nell’adozione dell’IA; non basta acquistare una tecnologia o un servizio che la incorpori per ottenere miglioramenti significativi della performance aziendale; la mancanza di competenze adeguate è citata dalla maggioranza delle imprese come la principale barriera all’adozione efficace;
d’altronde, ai fini del successo dei progetti di trasformazione organizzativa e formativa complementare all’adozione delle tecnologie è essenziale il pieno coinvolgimento fin dallo stadio iniziale o ancor prima dei vertici aziendali (che per la piccola impresa coincidono il più delle volte con la figura dello stesso imprenditore).
Proprio tenuto conto di tutti questi elementi, tutti piuttosto incontrovertibili, i vantaggi di uno strumento come un voucher appaiono evidenti. Purché sia applicato nella maniera più efficace possibile.
Prima di andare oltre e declinare quella che riteniamo essere la proposta più adatta al caso italiano in questa fase di ridefinizione della strategia IA, vediamo le caratteristiche vincenti dei voucher ma anche le principali sfide da affrontare per farne un architrave di una strategia di successo per l’adozione dell’IA da parte delle imprese e in particolare di quelle più in difficoltà, le piccole e micro aziende.
Come funzionano i voucher e quali limiti presentano
Innanzitutto, partiamo da cosa è un voucher. Si tratta di un assegno monetario che viene erogato all’impresa o al fornitore di servizi utilizzati all’interno di quelli previsti dal bando nazionale o regionale che lo istituisce. I vantaggi principali di questa misura rispetto ad altri strumenti come il credito d’imposta, quello più usato da Industria 4.0 in avanti per la digitalizzazione delle imprese, sono soprattutto due.
In primo luogo, l’estrema semplicità della richiesta, che consente di evitare le consuete complessità burocratiche di un’istruttoria per usufruire di fondi pubblici. Non solo quelle propedeutiche alla sua erogazione ma anche quelle relative alla reportistica, che qualora prevista potrebbe essere svolta dal fornitore dei servizi con un aggravio minimo o di fatto nullo per l’impresa beneficiaria.
Inoltre, diversamente da un credito fiscale che va a sconto delle imposte da versare tipicamente nell’anno successivo a quello in cui l’attività viene realizzata, ammesso che ci sia la capienza fiscale per poterlo fare (per esempio un’impresa in perdita non avrà IRES da detrarre), il voucher è immediatamente monetizzabile.
L’idea di uno sportello
Per contro, guardando sia alle esperienze internazionali che a quelle nazionali (e in particolare nelle molte regioni nelle quali specie negli ultimi anni sono stati introdotti diverse tipologie di voucher per la digitalizzazione delle imprese), il voucher ha il principale difetto di essere uno strumento a sportello. Si tratta in realtà di un risvolto dei due pregi evocati in precedenza.
A ogni impresa viene dato tipicamente uno stesso plafond al quale si concorre con tutte le altre imprese che rientrano nei requisiti a prescindere dalla dimensione e dalle caratteristiche dei progetti innovativi che si intendono sviluppare.
Al massimo si chiede alle imprese beneficiarie un co-finanziamento in natura o cash (ovviamente da rendicontare in questo caso). Questo significa che, appena il budget complessivo stanziato viene raggiunto, la misura si esaurisce e, non essendo basata l’aggiudicazione su criteri di merito, una volta ottemperati i requisiti di base, viene premiato semplicemente chi è stato più rapido a prenotarsi.
In realtà ci sono diversi casi nei quali è accaduto l’opposto. Se lo strumento non viene comunicato adeguatamente e dato che è comunque prevista una finestra temporale entro la quale poter presentare domanda le risorse previste vengono allocate solo parzialmente (così è accaduto come noto con i voucher per la banda ultra larga).
Un voucher per l’adozione dell’IA nelle imprese pronte al cambiamento
Innanzitutto, si possono e anzi si devono immaginare diverse tipologie di voucher, come sperimentato ad esempio con successo in Spagna con il Kit Digital e il Kit Consulting, che accompagnino l’impresa nelle diverse fasi.
Qui ci vogliamo però concentrare, senza evidentemente escludere altre forme di intervento ma semmai integrandole con quelle qui proposte, su quelli che oggi ci sembrano i principali anelli mancanti nello scenario italiano, anche guardando alle ormai numerose esperienze condotte negli ultimi anni come detto soprattutto a livello regionale.
Innanzitutto, ancora oggi mancano misure specifiche per l’IA e i voucher spesso e volentieri vengono allocati ad altre tecnologie digitali. Di per sé non è un male perché sappiamo che l’IA è abilitata da altre tecnologie, come il cloud, la connettività e la cybersecurity, ma è chiaro che non può essere considerata al pari delle altre per capacità trasformativa delle imprese da un lato e dall’altro per necessità di riorganizzare i processi e l’organizzazione interna.
In altre parole, un voucher dedicato permetterebbe di considerare l’IA come la tecnologia trainante, specie per le piccole e micro aziende. Nulla vieta poi di poter comprendere negli interventi complementari altre tecnologie digitali, purché collegate a un progetto di trasformazione AI-driven.
Valutazione, piano e formazione per le imprese
L’altro passaggio, per certi versi ancora più fondamentale, è prevedere un voucher che in primo luogo serva a orientare il piccolo imprenditore nelle fasi preliminari, che potrebbe essere perciò denominato “pronte per l’IA”.
L’assegno potrebbe coprire una percentuale delle seguenti voci di costo fino a un plafond massimo per ciascuna delle attività e/o complessivo: 1) valutazione della maturità IA & digitale; 2) piano personalizzato di adozione dell’IA; 3) formazione degli imprenditori e dei manager propedeutica all’implementazione. Le attività 2 e 3) dovrebbero essere necessariamente svolte entrambe e tutte e tre dovrebbero essere erogate dallo stesso soggetto, ammesso che svolga tutti i servizi elencati.
Beneficiari, scala e ostacoli della misura
I beneficiari diretti e più importanti della misura sarebbero naturalmente le micro e piccole imprese che, spinte dalla misura a domandare le attività in oggetto, potrebbero risultare più competitive sia in termini di crescita dimensionale che di profittabilità.
Ma a beneficiarne potrebbe essere anche l’offerta rappresentata dai fornitori dei servizi in oggetto, che si troverebbero una domanda addizionale e potrebbero espandere scala (con conseguente riduzione dei costi unitari), qualità e varietà delle attività offerte e, indirettamente, anche le stesse PA, nazionale e regionali, che potrebbero meglio indirizzare altre misure a una audience di imprese più consapevole e competente con un miglioramento dell’efficienza della spesa pubblica.
I possibili ostacoli principali sono soprattutto due: la necessità di coordinare livello nazionale e regionale nonché quella di assicurare la capacità dell’offerta di soddisfare la domanda.
Il suggerimento sarebbe dunque quello di attuare la misura secondo un décalage progressivo nei primi anni di applicazione. L’ideale sarebbe quello di poter dedicare risorse sufficienti per coinvolgere in un programma pluriennale con questa misura un numero sufficientemente elevato di piccole e micro imprese, andando oltre le tante iniziative poco più che simboliche.
Dai calcoli preliminari con poche centinaia di milioni tra risorse nazionali e regionali si potrebbe aspirare a coprire in un arco di tempo relativamente limitato tra le cinquanta e le centomila piccole e micro imprese.
Considerando che le piccole imprese sono circa 170 mila (le micro in realtà sono molte di più ma comprendono un universo che verrebbe di certo scremato di molto, semplicemente imponendo una soglia minima di dipendenti) si potrebbe trattare di una misura di grande impatto.
Che darebbe un’accelerazione significata all’adozione dell’IA e delle tecnologie correlate, spingendo la grande maggioranza che attualmente non prevede di adottare l’IA di gettarsi nell’arena della modernità e possibilmente sopravviverle prima che sia troppo tardi.
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