L’intelligenza artificiale non sta semplicemente introducendo nuovi strumenti nelle imprese. Sta cambiando il modo in cui si produce, si organizza il lavoro, si prendono decisioni e si compete sui mercati. Il suo impatto va quindi ben oltre l’automazione delle attività ripetitive: riguarda i processi produttivi, le competenze, i modelli organizzativi e, sempre più, il rapporto tra imprese e mercato.
In Europa quasi una PMI su cinque, tra quelle con almeno dieci addetti, utilizza già soluzioni di intelligenza artificiale, con una crescita di oltre il 6% nell’ultimo anno. I possibili effetti sulla produttività sono rilevanti: secondo le stime dell’OCSE, l’adozione dell’IA potrebbe accrescere la produttività del lavoro nei Paesi del G7 tra lo 0,2 e l’1,3% l’anno.
Ma c’è ancora una distanza considerevole tra sperimentazione e utilizzo effettivo: nelle funzioni realmente strategiche delle imprese la penetrazione dell’IA resta intorno al 3%. In molti casi siamo ancora nella fase delle prove, più che in quella della trasformazione dei modelli produttivi.
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La sfida dell’intelligenza artificiale per le PMI italiane: adozione e divari
Anche l’Italia sta accelerando. L’analisi di Unioncamere, basata sulle oltre 20mila rilevazioni effettuate negli ultimi due anni attraverso SELFI4.0, lo strumento di assessment dei Punti Impresa Digitale (PID) delle Camere di commercio, mostra che la quota di imprese che utilizza l’IA è salita in un solo anno dal 13,1 al 19,5%. I servizi guidano la diffusione, sfiorando il 26%; seguono l’industria con il 13,6%, il commercio con il 13% e l’agricoltura con l’8,1%.
Ma dietro questi numeri emerge un dato forse ancora più importante. Ad adottare per prime l’IA sono soprattutto le imprese già più digitalizzate, più organizzate sul fronte della ricerca e maggiormente presenti sui mercati internazionali.
L’intelligenza artificiale, quindi, può diventare un acceleratore della competitività, ma rischia anche di ampliare la distanza tra chi possiede già strumenti e competenze e chi parte più indietro.
La conoscenza delle PMI italiane nell’era dell’intelligenza artificiale
È qui che si apre una questione decisiva per il Made in Italy. Per le nostre piccole e medie imprese la sfida non consiste soltanto nell’imparare a utilizzare l’intelligenza artificiale. Consiste anche nel fare in modo che l’intelligenza artificiale impari a conoscere le nostre imprese.
Il sistema produttivo italiano possiede infatti una ricchezza difficile da tradurre in dati. Una parte importante del suo valore non è scritta nei manuali, nei database o nei siti internet. È incorporata nelle persone, nelle relazioni costruite nel tempo, nei distretti, nelle competenze professionali, nelle intuizioni maturate in fabbrica, nella capacità di adattare un prodotto alle esigenze di un cliente, nelle manutenzioni affidate all’esperienza, nelle soluzioni trovate direttamente sul campo.
È un enorme patrimonio di conoscenza tacita. Ed è proprio questa conoscenza, difficile da codificare e da replicare, ad aver alimentato per decenni l’innovazione incrementale delle PMI italiane. Una parte del vantaggio competitivo del nostro sistema produttivo nasce dal fatto che molte imprese sanno fare cose che non sempre sanno – o hanno bisogno di – raccontare.
Con l’intelligenza artificiale questo può diventare un problema.
Dai motori di ricerca agli agenti digitali
Per oltre vent’anni la presenza digitale delle imprese è stata governata soprattutto dalla logica dei motori di ricerca: bisognava essere trovati e possibilmente comparire ai primi posti di una lista di risultati.
Con l’IA generativa e con la progressiva diffusione degli agenti digitali il meccanismo cambia. Il sistema non si limita più a indicare dove cercare: cerca, confronta, seleziona e costruisce direttamente una risposta. E sempre più spesso potrà individuare prodotti, suggerire fornitori e assistere buyer e consumatori nelle decisioni di acquisto.
E una macchina può riconoscere e valutare soprattutto ciò che riesce a leggere. Se una competenza, una certificazione, una capacità produttiva, un brevetto, una tecnologia o una specializzazione non sono rappresentati attraverso informazioni accessibili, strutturate e affidabili, per un sistema automatico rischiano semplicemente di non esistere.
Nasce così una nuova asimmetria competitiva. Una grande multinazionale dispone di risorse, strutture e competenze per costruire una presenza digitale estesa, aggiornata e facilmente interpretabile dagli algoritmi. Una piccola impresa italiana può invece produrre un componente migliore, possedere una competenza unica o essere leader mondiale in una nicchia, ma risultare quasi invisibile perché ciò che sa fare è poco documentato o espresso in forme che le macchine non riescono a riconoscere.
Dati e know-how: l’equilibrio necessario per le PMI
Ma qui emerge la seconda faccia della sfida. Rendere leggibile un’impresa non significa rendere pubblico tutto ciò che essa conosce.
Per molte PMI il vantaggio competitivo è custodito proprio in quel patrimonio di esperienza, procedure informali, accorgimenti tecnici e conoscenze accumulate che difficilmente compare in un brevetto o in un manuale. Trasferire senza filtri queste informazioni verso sistemi esterni potrebbe significare disperdere proprio ciò che rende l’impresa unica.
Occorre quindi trovare un equilibrio: rendere visibile il valore senza consegnare il segreto che lo produce; raccontare il risultato senza necessariamente rivelare il metodo.
Diventa perciò essenziale una gestione consapevole delle informazioni aziendali. Occorre distinguere tra ciò che deve essere pubblico e facilmente accessibile, ciò che può essere utilizzato in ambienti digitali protetti e ciò che deve invece restare all’interno dell’impresa. Per una PMI, sovranità tecnologica non significa chiudersi al mondo o rinunciare alle piattaforme globali. Significa conservare il controllo sui propri dati, sul proprio know-how e sulle condizioni alle quali queste informazioni vengono messe in circolazione.
Dove l’IA può rafforzare le PMI italiane
L’Italia non è e non sarà il luogo nel quale si creeranno i grandi sistemi di Ia. Ma questa non è l’unica partita che conta.
Possiamo invece essere molto competitivi nei campi in cui l’intelligenza artificiale deve incontrare la conoscenza industriale: nella manifattura specializzata, nella meccanica, nella moda, nell’agroalimentare, nel design e nelle tante nicchie nelle quali la qualità dipende dalla capacità di riconoscere una tolleranza, interpretare un difetto, modificare un processo o comprendere esigenze che nessun database riesce ancora a descrivere completamente.
Occorre allora mettere in comune competenze, sviluppare servizi specializzati e creare infrastrutture di calcolo e di dati vicine ai territori e alle filiere produttive, affinché anche una piccola impresa possa utilizzare l’IA senza dover disporre delle risorse di una grande corporation.
Una rete pubblica per portare l’intelligenza artificiale nelle PMI
Se quindi la sfida dell’intelligenza artificiale per le piccole e medie imprese è duplice — imparare a usarla e, insieme, far sì che essa impari a conoscerle — allora la risposta non può essere affidata alla sola iniziativa individuale delle aziende.
Serve un’infrastruttura pubblica di prossimità, capace di ridurre la distanza tra chi dispone già di strumenti e competenze e chi parte più indietro. Questa infrastruttura, in Italia, esiste già: sono i Punti Impresa Digitale delle Camere di commercio, la rete che da anni accompagna le imprese nella trasformazione digitale e che oggi viene riorientata sul terreno dell’intelligenza artificiale.
Assessment, OrienterAI e AI-LAB
Gli strumenti messi a disposizione delle imprese sono diversi. In primo luogo, l’orientamento, con modelli di assessment integrati con nuove metriche dedicate all’intelligenza artificiale, che consentono di rilevare non soltanto la dotazione tecnologica dell’impresa, ma il grado di consapevolezza e di presidio con cui queste soluzioni vengono adottate.
A valle della diagnosi serve una guida. È la funzione di OrienterAI, lo strumento in corso di sviluppo con DINTEC per mettere i Digital Specialist dei Punti Impresa Digitale nelle condizioni di elaborare, insieme all’imprenditore, schede di adozione personalizzate. Ci sono quindi gli AI-LAB, laboratori esperienziali nei quali le imprese possono provare l’intelligenza artificiale in un contesto controllato prima di adottarla.
La Vetrina delle soluzioni di intelligenza artificiale, in costruzione all’interno del portale Atlante i4.0, invece, raccoglie e qualifica fornitori, solutori e tecnologie accreditate.
Calcolo, sperimentazione e alleanze per le imprese
Nessuna PMI può permettersi da sola una capacità di calcolo ad alte prestazioni, né le competenze per impiegarla. Può però accedervi attraverso una rete. L’alleanza tra il sistema camerale e la Fondazione AI4I, l’Istituto italiano di intelligenza artificiale per l’industria, apre alle imprese percorsi di co-progettazione di proof of concept, test di industrializzazione e forme di sostegno alla sperimentazione.
Sullo stesso asse si muove il raccordo operativo tra i Punti Impresa Digitale, la rete degli European Digital Innovation Hub e i poli di innovazione, che porta verso i distretti manifatturieri e le filiere locali le tecnologie abilitanti più avanzate, dall’intelligenza artificiale al calcolo ad alte prestazioni alla cybersicurezza.
Voucher e competenze certificate
Accanto agli strumenti, le risorse. I bandi voucher erogati dalle Camere di commercio — oltre 450 milioni di euro negli ultimi anni — continuano a cofinanziare consulenza, formazione e acquisto di tecnologie, abbassando la soglia d’ingresso proprio per le imprese che, senza un contributo, rinvierebbero la decisione.
Infine, il potenziamento della PID-Academy, il repository formativo del sistema camerale, introduce moduli verticali sull’intelligenza artificiale generativa e il rilascio di Open Badge e Competence Badge, che certificano in modo verificabile le competenze riqualificate dei lavoratori.
Perché le PMI hanno bisogno di un accompagnamento pubblico sull’IA
C’è infine una questione che attiene alla natura stessa di questo accompagnamento. Oggi l’informazione che raggiunge le imprese di minori dimensioni proviene in larga parte da chi le soluzioni le vende. Il valore di una rete pubblica non sta soltanto negli strumenti che mette a disposizione, ma nel fatto di non avere interessi commerciali nell’esito.
La posta in gioco, alla fine, è questa: che quando un sistema intelligente dovrà scegliere, confrontare e consigliare, sappia abbastanza di ciò che l’Italia sa fare meglio. Non è un risultato che si ottiene lasciando ogni impresa sola davanti a un algoritmo.
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