L’Italia si trova a un punto di svolta nella diffusione della Intelligenza artificiale. Presentato dalla Fondazione Leonardo alla Camera dei deputati il 19 marzo 2026, il rapporto offre una mappa che combina numeri significativi e fragilità ancora irrisolte. Il mercato ha raggiunto 1,2 miliardi di euro nel 2026 con una crescita del 58%, e l’adozione nelle imprese con almeno dieci dipendenti è raddoppiata, ma i divari interni restano il vero banco di prova.
Il documento non è solo un inventario: propone anche indicazioni operative per trasformare i punti di forza nazionali in vantaggi competitivi sostenibili. Per farlo sottolinea la necessità di interventi mirati sulle Pmi, sulla formazione, sulle infrastrutture e sulle regole che devono ancora essere tradotte in linee guida applicative.
Un ecosistema disomogeneo e il divario Pmi‑grandi imprese
Nel Paese l’adozione dell’IA presenta due velocità: oltre il 50% nelle grandi imprese, circa il 15,7% nelle Pmi. Questo squilibrio rischia di trasformarsi in una economia a due velocità, dato che le piccole e medie imprese costituiscono la spina dorsale del sistema produttivo italiano. Le ragioni non sono solo di competenze: pesano i costi iniziali, la mancanza di figure tecniche interne come il CTO o il data scientist, l’assenza di dati strutturati e difficoltà a identificare casi d’uso concreti.
Soluzioni pratiche per portare le Pmi a bordo
Il rapporto suggerisce approcci concreti: strumenti settoriali preconfigurati, il ruolo degli EDIH e delle associazioni di categoria come intermediari di fiducia, sandbox a basso rischio e l’adozione di interfacce no-code e low-code. Queste misure servono a ridurre l’asimmetria informativa e i costi fissi che penalizzano le piccole imprese, favorendo la replicabilità delle best practice e contrastando l’AI‑washing attraverso indicatori basati sugli impatti reali.
Infrastrutture, sovranità tecnologica e posizionamento internazionale
Tra i punti di forza dell’Italia c’è la dotazione di supercomputer. Sistemi come Hpc6 di Eni (477,9 petaflop) e Leonardo del Cineca (241,2 petaflop) collocano il Paese tra i leader europei per potenza di calcolo. Progetti come Lisa, It4lia AI factory e il nuovo davinci-2 consolidano questa posizione e offrono un vantaggio strategico per l’addestramento di modelli avanzati.
Il paradosso della sovranità e i limiti hardware
Nonostante il supercalcolo, l’Italia dipende dall’estero per GPU e semiconduttori: il cosiddetto paradosso della sovranità. Il controllo di software e dati è più semplice rispetto all’hardware, e questa dipendenza pone vulnerabilità che la partecipazione al European Chips Act mira a mitigare nel medio periodo. Nel frattempo, la spinta sui modelli linguistici nazionali — come Minerva e Velvet — valorizza la dimensione culturale e linguistica come leva competitiva.
Regole, pubblica amministrazione e priorità operative
Sul fronte normativo l’Italia ha anticipato l’Europa con la Legge 132/2026, che introduce profili distintivi come l’attenzione all’accessibilità e alla sicurezza. Tuttavia, manca ancora il passaggio cruciale: le linee guida attuative non sono state emanate, lasciando incompletezza nella certezza del diritto e potenziali ritardi negli investimenti che pure stanno accelerando.
La Pa come laboratorio e il rischio di non scalare
La pubblica amministrazione ha già sperimentato soluzioni concrete — dall’assistente virtuale dell’Inps ai prototipi della Camera dei deputati — dimostrando che anche con risorse limitate si possono ottenere benefici tangibili in termini di servizio al cittadino e trasparenza. L’obiettivo ora è scalare questi esempi: il rapporto propone la creazione di un repository nazionale dei casi d’uso per favorire la replicabilità e ridurre l’incertezza.
Infine, il documento segnala emergenze sul capitale umano: la fuga dei talenti verso Paesi come Germania e Regno Unito, dove il divario salariale supera il 40%, e la concentrazione geografica degli investimenti, con Milano che attira quasi la metà delle risorse. Per mitigare questi rischi servono investimenti mirati, strumenti per attrarre e trattenere competenze, e una strategia per ridurre il gender gap lungo l’intero percorso professionale.
