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Nella fotografia più recente dell’innovazione aziendale italiana emerge che la transizione digitale verso l’Intelligenza artificiale è avviata ma procede in modo irregolare. La ricerca della Banca d’Italia ricompone informazioni amministrative e survey per offrire una mappa dettagliata delle imprese che hanno già introdotto queste tecnologie e degli effetti osservabili su costi, ricavi e organizzazione del lavoro. Il quadro non è né catastrofico né trionfalistico: piuttosto descrive un cambiamento in atto, con benefici concreti per chi ha investito e rischi di divario per chi resta fuori.
Lo studio, curato da Tiziano Ropele e Alex Tagliabracci, è pubblicato come Questioni di Economia e Finanza, n. 1005 e combina tre archivi: la survey trimestrale SIGE, i bilanci del database Cerved e gli archivi amministrativi dell’INPS. Questa triangolazione permette di passare dalle intenzioni dichiarate alle evidenze contabili e occupazionali, offrendo una base solida per valutare impatti economici e comportamentali.
Adozione: chi è avanti e quanto siamo indietro
Al momento della rilevazione nel terzo trimestre del 2026, solo l’11,2% delle imprese con almeno 50 dipendenti dichiarava di utilizzare strumenti di intelligenza artificiale, mentre il 28,4% pianificava di adottarli entro due anni. Un terzo del campione (33,4%) riteneva l’IA non rilevante per il proprio business e quasi il 27% si è detto incerto o non ha risposto. Il confronto con Eurostat mostra un divario: per le imprese con almeno dieci dipendenti l’uso dichiarato era 8,2% in Italia rispetto a una media europea del 13,5%. Questi dati fotografano un’avanzata ancora parziale, concentrata soprattutto nelle realtà più grandi.
Fattori che spingono l’adozione
Lo studio individua tre determinanti principali: la dimensione aziendale, il costo del lavoro per dipendente e l’intensità di conoscenza del settore. Le imprese maggiori hanno maggiori probabilità di investire in IA per via delle risorse disponibili e della capacità organizzativa; quelle con salari più alti vedono nell’automazione un vantaggio economico; infine, i settori ad alta componente tecnologica e conoscitiva risultano più pronti, poiché dispongono già di dati e competenze che facilitano l’implementazione.
Effetti su produttività e redditività
Per stimare l’impatto economico gli autori utilizzano un approccio di differenze nelle differenze sul periodo 2016-2026, con la cesura temporale posta intorno al 2026-2026. Le imprese adottanti mostrano miglioramenti consistenti: il rendimento sugli attivi (ROA) aumenta di circa 0,5 punti percentuali, il flusso di cassa/attivi di 0,6 punti e il margine operativo lordo (EBITDA riferito al fatturato) di circa 2 punti percentuali. Questi incrementi, pur non giganteschi, sono robusti e coerenti tra diverse misure della redditività.
Produttività per lavoratore
L’impatto sulla produttività del lavoro è ancora più evidente: il valore aggiunto per dipendente cresce di circa il 5,2% nelle aziende che adottano l’IA, mentre il margine operativo per dipendente sale dell’11,9%. Interessante è che questi guadagni non si traducono, nel breve periodo considerato, in aumenti significativi del costo del lavoro per dipendente, suggerendo che l’IA incrementa il valore prodotto per unità di costo salariale.
Occupazione: stallo numerico, mutamento strutturale
Sul piano aggregato l’adozione dell’IA non determina una riduzione significativa dell’occupazione totale nelle aziende analizzate: il numero complessivo di addetti rimane sostanzialmente stabile rispetto ai non adottanti. Tuttavia, la composizione interna cambia: gli impiegati (white collar) crescono in media del 2,3% mentre gli operai (blue collar) diminuiscono del 7,7%. In termini di quote, la percentuale di impiegati sale di circa 0,7 punti e quella degli operai scende di circa 1,1 punti, confermando che l’automazione agisce più sui compiti che sulle teste in termini assoluti.
Percezioni e implicazioni per le politiche
Le risposte delle imprese riflettono questa realtà: circa il 70% prevede che l’IA non inciderà direttamente sul numero di dipendenti, il 17,4% si attende una diminuzione e solo il 2% un aumento. Sul piano delle politiche, la ricerca sottolinea la necessità di interventi formativi e di sostegno alla riqualificazione: la redistribuzione verso mansioni più cognitive richiede competenze nuove, e se il sistema formativo e gli strumenti pubblici non reagiscono il rischio è la crescita delle disuguaglianze professionali.
Prezzi, aspettative e limiti della ricerca
Un risultato originale riguarda le aspettative sull’inflazione: a breve termine l’effetto dell’adozione non è significativo, ma a due e quattro anni le imprese adottanti si aspettano un’inflazione più bassa di circa 0,25 punti e 0,33 punti percentuali rispettivamente. Questo riflette la convinzione che i guadagni di efficienza si manterranno e alleggeriranno le pressioni sui costi. Va però ricordato che lo studio ha limiti: il campione riguarda imprese con almeno 50 dipendenti, la survey è una fotografia del terzo trimestre del 2026 e non misura l’intensità dettagliata delle implementazioni di IA.
Nel complesso, la ricerca della Banca d’Italia pone una solida base empirica per discutere scenari e politiche: l’IA porta guadagni misurabili in produttività e redditività, modifica la composizione del lavoro senza crolli occupazionali immediati e influenza le aspettative sui prezzi. Resta aperta la sfida di estendere i benefici al tessuto delle piccole e medie imprese e di accompagnare la transizione con formazione, infrastrutture digitali e politiche industriali mirate.