Statistiche AI nelle PMI Italiane 2026: solo il 15,7% usa l'AI, il doppio del 2024 (dati Istat e Polimi)

Tutte le statistiche 2026 su AI e automazione nelle PMI italiane: 15,7% di adozione (Istat), 76% senza investimenti, divario Nord-Sud e casi con ROI.

Solo il 15,7% delle PMI italiane usa almeno una tecnologia di AI, ma chi la usa è raddoppiato in un anno, dal 7,7% del 2024 (Istat, dicembre 2025)

Solo il 15,7% delle PMI italiane usa almeno una tecnologia di AI, ma chi la usa è raddoppiato in un anno, dal 7,7% del 2024, secondo il report "Imprese e Ict – Anno 2025" pubblicato da Istat il 15 dicembre 2025. È il dato più importante uscito quest'anno sull'intelligenza artificiale nelle piccole e medie imprese italiane, e racconta due storie insieme: l'85% circa delle PMI resta fuori, ma la minoranza che è entrata sta crescendo alla velocità più alta mai registrata. Questa pagina raccoglie tutte le statistiche 2025-2026 su AI e automazione nelle PMI italiane con la fonte primaria linkata accanto a ogni numero, Istat, i tre Osservatori del Politecnico di Milano, l'indice SME-AIMIX di Webidoo e i casi aziendali documentati, così puoi citarle senza dover ricostruire da dove arrivano.

Key Takeaways

I numeri nazionali 2026: cosa dicono Istat e Politecnico di Milano

La fotografia più solida dell'adozione AI nelle imprese italiane è la rilevazione Istat "Imprese e Ict – Anno 2025" (comunicato del 15 dicembre 2025, dati riferiti al 2025). Il quadro in sintesi:

Indicatore20242025Fonte
PMI (10-249 addetti) con almeno una tecnologia AI7,7%15,7%Istat
Tutte le imprese 10+ addetti con almeno una tecnologia AI8,2%16,4%Istat
Grandi imprese (250+ addetti) con almeno una tecnologia AI32,5%53,1%Istat
Imprese 10+ che non usano alcuna tecnologia AI83,6%Istat (PDF)

La serie storica rende l'accelerazione ancora più evidente: sul totale delle imprese con almeno 10 addetti si è passati dal 5,0% del 2023 all'8,2% del 2024 fino al 16,4% del 2025un raddoppio l'anno per due anni consecutivi. Eppure l'83,6% delle imprese italiane non adotta ancora alcuna tecnologia di intelligenza artificiale.

Il contesto di mercato spinge nella stessa direzione: secondo l'Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, il mercato italiano dell'intelligenza artificiale ha raggiunto 1,8 miliardi di euro nel 2025, in crescita del 50% in un anno. Gran parte di quella spesa arriva oggi dalle grandi imprese, ma è proprio questa massa critica ad aver reso gli strumenti, modelli linguistici, piattaforme di automazione, servizi cloud, più maturi, più economici e quindi finalmente alla portata di una PMI con budget a quattro o cinque cifre, non a sette.

Il Politecnico di Milano aggiunge la dimensione degli investimenti e delle competenze. Secondo l'Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI (comunicato del 21 maggio 2026), il 76% delle PMI italiane non ha investito né prevede investimenti in intelligenza artificiale, solo il 7% ha avviato programmi strutturati di formazione sull'AI per i propri collaboratori e il 47% non ha fatto attività di ricerca e sviluppo negli ultimi tre anni. Numeri pesanti, se si considera che le PMI sono oltre 240.000 imprese e generano più del 40% del fatturato nazionale.

Sul fronte automazione dei processi, l'Osservatorio Intelligent Business Process Automation (comunicato del 4 marzo 2026) misura un'adozione al 30%, +7 punti sul 2024, di soluzioni di automazione "intelligente" con AI, ma attenzione: quel dato riguarda le grandi imprese. Per le PMI, l'adozione di tecnologie di process automation si ferma al 15%, mentre il 22% del tempo di lavoro nelle PMI è ancora assorbito da attività ripetitive. Le sperimentazioni di automazione agentica sono all'8% nelle grandi imprese e appena al 2% nelle PMI.

Perché tante imprese restano ferme? Istat è netta: la mancanza di competenze adeguate è il primo ostacolo, indicato dal 58,6% delle imprese che hanno valutato investimenti in AI senza poi realizzarli, quasi il 60%. Non è un problema di tecnologia né, in molti casi, di budget: è un problema di sapere da dove cominciare.

C'è anche un dato sul beneficio, da leggere con la giusta etichetta: secondo una ricerca presentata da OpenAI sulle PMI italiane (maggio 2026), chi usa strumenti AI risparmia in media 5,2 ore a settimana, circa 270 ore l'anno. È una ricerca commissionata da un vendor, va citata come tale, ma l'ordine di grandezza è coerente con i casi documentati più sotto.

Il divario territoriale: Nord-Ovest in testa, Sud e Isole a metà strada

L'adozione dell'AI nelle PMI non è uniforme sul territorio. L'indice SME-AIMIX 2026 di Webidoo Insight Lab (via Adnkronos) misura questo divario su quattro macroaree:

AreaPMI che usano almeno una tecnologia AIFonte
Nord-Ovest18,6%SME-AIMIX 2026, Webidoo
Nord-Est17,0%SME-AIMIX 2026, Webidoo
Centro14,5%SME-AIMIX 2026, Webidoo
Sud e Isole11,3%SME-AIMIX 2026, Webidoo

Il dato territoriale di Istat, riferito a tutte le imprese con almeno 10 addetti, non solo alle PMI, conferma la direzione: le imprese del Nord-Ovest registrano la crescita più accentuata, passando dall'8,9% del 2024 al 19,3% del 2025. Tra un'impresa media del Nord-Ovest e una del Mezzogiorno c'è un divario di oltre 7 punti percentuali: chi opera al Sud parte più indietro, ma proprio per questo l'adozione precoce vale di più in termini di vantaggio competitivo locale.

PMI vs grandi imprese: un divario che si allarga

Il paradosso del 2025 è che l'adozione raddoppia ovunque, ma il divario assoluto cresce. Le grandi imprese passano dal 32,5% al 53,1%: +20,6 punti in un anno, contro gli 8 punti guadagnati dalle PMI. Oggi una grande impresa italiana ha una probabilità più che tripla di usare l'AI rispetto a una PMI (53,1% contro 15,7%).

Lo stesso schema vale per l'automazione dei processi: il 62% delle grandi imprese usa almeno una tecnologia di process automation (+10 punti sul 2024), contro il 15% delle PMI. E intanto quasi un quarto del tempo di lavoro nelle PMI, il 22%, se ne va in attività ripetitive che le grandi aziende stanno già delegando alle macchine. Se vuoi vedere come questo si traduce in pratica in un'area operativa concreta, abbiamo analizzato il caso dell'automazione della gestione magazzino nelle PMI.

La buona notizia, per chi guida una PMI, è che i casi documentati mostrano ritorni proporzionalmente più alti proprio nelle realtà piccole, dove un singolo processo automatizzato può liberare una quota significativa del lavoro totale. I tre casi che seguono, con tutte le cautele indicate, lo dimostrano.

Studio Epica: 12.000 fatture automatizzate e ROI dichiarato dell'1.420%

Studio Epica è uno studio di commercialisti italiano che ha automatizzato la contabilizzazione delle fatture con un bot RPA sviluppato da Digital Automations. Secondo il case study pubblicato dal vendorè un dato dichiarato dall'agenzia che ha realizzato il progetto, non verificato da terzi indipendenti, i risultati sono questi:

MetricaRisultato dichiarato
Fatture contabilizzate automaticamente12.000 l'anno
Ore di lavoro liberate~1.100 ore/anno
Risparmio annuo42.600 €
ROI stimato primo anno1.420%
Tempo di rientro dell'investimento1 mese

Anche scontando l'ottimismo tipico dei case study di vendor, l'ordine di grandezza è credibile: la contabilizzazione fatture è il processo ripetitivo per eccellenza, volume alto, regole stabili, zero creatività, ed è esattamente il tipo di attività dove l'automazione rende di più. Abbiamo raccolto altri esempi con numeri simili nella nostra rassegna di casi studio di AI e automazione nelle PMI italiane con ROI documentato.

Rold: la PMI italiana entrata nel Global Lighthouse Network del World Economic Forum

Rold, azienda di Cerro Maggiore (Milano) da circa 250 dipendenti che produce componenti per elettrodomestici, è la prova storica che una PMI italiana può competere sull'AI industriale ai massimi livelli: è stata l'unica PMI italiana ammessa nel Global Lighthouse Network del World Economic Forum, la rete delle fabbriche più avanzate al mondo. Con la piattaforma SmartFab, sviluppata internamente con Samsung, Rold ha ottenuto un miglioramento dell'11% dell'OEE (l'efficienza complessiva dei macchinari) che si è tradotto in un +7-8% di fatturato nel biennio 2016-2017.

I numeri hanno quasi dieci anni, vanno letti come il punto di partenza del manifatturiero italiano intelligente, non come un benchmark attuale, ma la lezione resta valida: non serve essere una multinazionale per fare industria 4.0 seriamente. Per il quadro aggiornato del settore, vedi la nostra analisi su AI e manifatturiero nelle PMI italiane.

SACE: il benchmark delle grandi imprese (per capire dove si può arrivare)

SACE non è una PMI, è un gruppo assicurativo-finanziario, e lo includiamo solo come termine di paragone di fascia alta. Secondo i dati pubblicati da Microsoft Italia (anche qui: fonte vendor), dopo 11 mesi di utilizzo di Microsoft 365 Copilot l'azienda ha registrato +25% di produttività, 10 ore al mese risparmiate per utente, tempo di gestione delle email dimezzato e un tasso di utilizzo del 97%. Le 10 ore al mese per utente di SACE e le 5,2 ore a settimana della ricerca OpenAI raccontano la stessa cosa da due angolazioni: il primo beneficio dell'AI in azienda è tempo restituito alle persone.

Cosa significa per la tua PMI

Tre indicazioni pratiche escono da questi dati:

  • La finestra del vantaggio competitivo è adesso. Con l'84% circa delle PMI ancora ferma e l'adozione che raddoppia ogni anno, chi parte nel 2026 è tra i primi nel proprio settore e territorio; chi aspetta il 2028 rincorrerà.
  • Parti dal 22% di tempo ripetitivo, non dalla tecnologia. Il dato Polimi sul tempo assorbito da attività ripetitive è la mappa del tesoro: fatture, preventivi, inserimento dati, risposte standard. Sono i processi con ROI più rapido, come mostra il caso Studio Epica.
  • Il vero collo di bottiglia sono le competenze, e si può aggirare. Il 58,6% delle imprese si blocca per mancanza di competenze e solo il 7% forma i propri collaboratori. Non serve assumere un data scientist: serve un partner che identifichi i processi giusti e trasferisca il know-how mentre li automatizza.

Un'ultima nota per chi scrive, cita o decide sulla base di questi dati: i numeri cambiano in fretta. L'adozione è raddoppiata in dodici mesi e le rilevazioni successive di Istat e degli Osservatori del Politecnico sono attese tra fine 2026 e la primavera 2027. Se riprendi queste statistiche in un articolo o in una presentazione, indica sempre l'anno di riferimento del dato (2025) e linka la fonte primaria: è la differenza tra un'analisi credibile e un numero fuori contesto.

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Fonti e riferimenti

Statistiche chiave (2025)

88%of organizations using AI in at least one functionMcKinsey 2025
62%experimenting with AI agentsMcKinsey 2025
74%achieve ROI from AI in year oneArcade.dev 2025
64%say AI enables their innovationMcKinsey 2025
$150-200Bprojected enterprise AI market by 2030Glean 2025
45%of Italian SMEs adopting AI in 2025Osservatorio AI 2025

Approfondimenti

Domande frequenti

AI Solutions12 min2026-07-16

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Mike Cecconello

Mike Cecconello

Fondatore, SUPALABS

Fondatore di SUPALABS, operatore AI integrato per le aziende europee. Lavora dentro le organizzazioni dei clienti per ricostruire come gira davvero il lavoro: progetta e porta in produzione sistemi AI per finanza, operations, HR e assistenza clienti, poi ne passa la gestione al team del cliente.

Esperienza

Oltre 5 anni a costruire sistemi AI e di automazione per aziende europee

Competenze
  • Riprogettazione dei processi
  • Sistemi AI in produzione
  • Delivery integrata
  • Strategia AI aziendale
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