Il quadro che emerge dal primo questionario di IT4LIA AI Factory restituisce l’immagine di un Paese pronto a investire sull’intelligenza artificiale, ma ancora bloccato nei meccanismi che dovrebbero renderla operativa. Oltre duecento organizzazioni tra imprese, startup, università e pubbliche amministrazioni hanno contribuito a delineare uno scenario in cui l’ambizione non manca ma in cui risultano carenti gli strumenti pratici per trasformare l’interesse in valore reale. Il dato più emblematico è che il 65% delle organizzazioni individua nella mancanza di competenze il principale ostacolo allo sviluppo di progetti IA, seguito da un 50% che segnala limiti di budget.

Nonostante queste barriere, l’ecosistema non appare affatto rassegnato. Al contrario, il 64% delle aziende dichiara una forte disponibilità a partecipare a open call e partnership per il co-sviluppo di soluzioni basate sull’IA, mentre oltre la metà è attivamente alla ricerca di risorse finanziarie. È un segnale che mostra come la domanda di innovazione esista ma resti compressa in una fase di attesa, in cui l’accesso a competenze, infrastrutture e supporto progettuale rappresenta il vero collo di bottiglia.

La conseguenza è che l’Italia dell’intelligenza artificiale procede oggi a due velocità. Da un lato si collocano grandi imprese e centri di ricerca che hanno già avviato sperimentazioni e progetti pilota, spesso con risorse dedicate e strutture interne consolidate. Dall’altro lato si estende il tessuto produttivo composto da PMI, startup e organizzazioni di medie dimensioni, che costituisce l’ossatura dell’economia nazionale ma fatica ad agganciarsi all’onda dell’IA.

I numeri dello studio raccontano questa impasse in modo inequivocabile. Una parte significativa delle organizzazioni ha già progetti IA attivi o in fase di pianificazione, mentre l’altra metà si dichiara pronta a partire senza però riuscire a individuare il primo passo. La difficoltà riguarda sia l’implementazione tecnica, sia la fase di definizione dell’idea progettuale. La mancanza di una guida metodologica rende inoltre complesso identificare use case realistici, valutare la fattibilità e stimare il ritorno sull’investimento.

Il tema delle competenze emerge come un problema strutturale e stratificato. La carenza non riguarda esclusivamente figure tecniche specializzate nello sviluppo di modelli, ma anche professionalità capaci di portare l’IA dalla sperimentazione alla produzione. Allo stesso tempo, una quota rilevante delle organizzazioni segnala un deficit di comprensione strategica. Manager e dirigenti percepiscono l’intelligenza artificiale come una priorità, ma faticano a collegarla in modo concreto ai processi aziendali, alle decisioni operative e alla creazione di valore misurabile. In assenza di questa visione, la tecnologia rischia di restare un esercizio teorico.

IT4LIA

Un ulteriore livello di complessità è rappresentato dalla gestione dei dati. Senza dati di qualità, governati e accessibili, anche le soluzioni più avanzate risultano inefficaci. Molte organizzazioni si trovano intrappolate in problemi di integrazione, pulizia e governance dei dati, mentre il quadro normativo, tra GDPR e AI Act, genera spesso più incertezza che orientamento. La regolamentazione viene infatti percepita come un vincolo difficile da interpretare, anziché come una cornice entro cui innovare in modo responsabile.

La formazione viene quindi indicata come una leva essenziale e con una richiesta molto precisa fatta di percorsi pratici, applicabili e orientati all’adozione concreta. L’interesse non è rivolto a un’alfabetizzazione astratta, bensì a competenze immediatamente spendibili per utilizzare tecnologie IA esistenti e sviluppare soluzioni personalizzate. La teoria è accettata solo se accompagnata da casi d’uso, laboratori e sperimentazione diretta.

Alle competenze si affianca il nodo delle infrastrutture. L’accesso al calcolo ad alte prestazioni resta uno dei principali freni per l’ecosistema italiano, soprattutto per le PMI. I costi elevati, la complessità del deployment e la necessità di competenze specialistiche rendono l’HPC una montagna difficile da scalare. Anche quando esiste la volontà di investire, la difficoltà di configurare ambienti, gestire framework e trasferire modelli e dati scoraggia molte iniziative.

È in questo spazio che si colloca il ruolo di IT4LIA AI Factory, iniziativa che punta a sbloccare l’ecosistema offrendo accesso a risorse computazionali avanzate, supporto tecnico e accompagnamento progettuale. L’infrastruttura pubblica su cui si basa il progetto, sostenuta da fondi europei e nazionali, viene proposta come un abilitatore concreto, pensato per ridurre le barriere di ingresso e rendere l’innovazione accessibile anche alle realtà più piccole.

La ricerca mette infine in luce un vuoto progettuale diffuso. Molte organizzazioni sanno di voler “fare IA”, ma non riescono a tradurre questa intenzione in un progetto definito. Le possibilità applicative sono numerose, dalla gestione documentale all’ottimizzazione dei processi, ma senza esperienza il rischio di paralisi è elevato. Da qui emerge la richiesta di un supporto strutturato nella progettazione, nella validazione e nella verticalizzazione delle soluzioni, come condizione necessaria per trasformare l’interesse in iniziative sostenibili e capaci di generare impatto reale.

(Immagine in apertura: Shutterstock)