Dall’hype del 2023-24 alla realtà concreta del 2025: oggi le aziende stanno davvero sfruttando l’AI generativa per ottimizzare processi, automatizzare compiti ripetitivi, accelerare l'innovazione, migliorare il servizio clienti e creare contenuti personalizzati su larga scala. Ma come viene effettivamente utilizzata?

Un fenomeno globale

Per inquadrare i contorni del fenomeno a livello globale, è utile fare riferimento ai dati rilasciati a metà febbraio da IDC, secondo i quali Il mercato globale delle infrastrutture AI risulta in forte espansione, tanto che supererà i 200 miliardi di dollari entro il 2028. Secondo IDC, la spesa in hardware per il computing e lo storage per l’AI ha raggiunto i 47,4 miliardi di dollari nella prima metà del 2024, con un incremento annuo del 97%.

Più in dettaglio, i server rappresentano il 95% della spesa in infrastruttura AI e hanno registrato un aumento del 105%. La quota maggiore si concentra nei cloud pubblici e condivisi (72% del totale). I server con acceleratori integrati costituiscono il 70% della spesa in server AI, con una crescita del 178% nella prima metà del 2024. Entro il 2028, supereranno il 75% della spesa complessiva. Lo storage per l’AI ha segnato un incremento del 18% anno su anno, trainato dalla necessità di gestire dataset sempre più vasti. Il 40% della spesa proviene da implementazioni cloud. Come di consueto in ambito IT, gli Stati Uniti dominano con il 59% della spesa globale, seguiti dalla Cina (20%). Nei prossimi cinque anni, IDC prevede che la Cina crescerà con un Cagr del 35%, seguita dagli USA (34%).

Crescita record in Italia

Per quanto invece riguarda l’Italia, i dati di inizio febbraio dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, riportano diversi elementi confortanti, anche se prevedibilmente conferma sia i classici gap tecnologici italiani rispetto alle medie europee, sia la storica difficoltà delle piccole-medie imprese a tenere il passo delle più grandi quando si tratta di innovazione. Infatti, nel 2024 il mercato dell’Intelligenza Artificiale in Italia ha raggiunto un nuovo record, toccando quota 1,2 miliardi di euro, segnando una crescita del +58% rispetto al 2023. A trainare questa espansione sono principalmente le sperimentazioni che integrano l’AI generativa, che rappresentano il 43% del valore complessivo, mentre il restante 57% è costituito prevalentemente da soluzioni di AI tradizionale.

I settori con la maggiore spesa media per azienda sono Telco & Media e Insurance, seguiti da Energy, Resource & Utility e Banking & Finance. Si registra, inoltre, una forte accelerazione nel settore GDO & Retail. La Pubblica Amministrazione rappresenta il 6% del mercato, con un tasso di crescita superiore al 100%, segnale di un crescente interesse verso l’adozione dell’Intelligenza Artificiale nelle istituzioni. Va però detto che nonostante la crescita del mercato, le imprese italiane si approcciano all’Intelligenza Artificiale più lentamente rispetto ad altri paesi europei. Secondo un’analisi dell’Osservatorio AI del Politecnico di Milano che ha coinvolto Francia, Germania, Irlanda, Italia, Olanda, Regno Unito e Spagna, l’81% delle grandi imprese italiane ha almeno valutato un progetto AI, contro una media europea dell’89%. Inoltre, solo il 59% ha già un progetto attivo, il dato più basso tra i paesi analizzati (media europea 69%). Tuttavia, tra le aziende che utilizzano già l’AI, una su quattro ha progetti a regime.

La GenAI in primo piano

Il 65% delle grandi aziende italiane attive nell’AI sta esplorando anche l’AI generativa, soprattutto per implementare sistemi conversazionali a supporto degli operatori interni. Tuttavia, rimangono ancora molte incertezze dal punto di vista normativo ed etico: solo il 28% delle imprese ha adottato misure concrete per garantire la compliance con regolamenti come l’AI Act, mentre il 52% dichiara di non avere una piena comprensione del quadro normativo. L'Italia si posiziona tra i primi Paesi per l’utilizzo di strumenti di AI generativa pronti all’uso. Il 53% delle grandi aziende ha acquistato licenze per strumenti come ChatGPT o Microsoft Copilot, superando Francia, Germania e Regno Unito. Tra coloro che li utilizzano, il 39% ha già riscontrato un aumento della produttività, anche se il 48% non ha ancora effettuato valutazioni quantitative sugli impatti. Da notare anche che le aziende italiane si dimostrano consapevoli dei rischi di un utilizzo non controllato: nel 40% dei casi esistono linee guida interne per l’uso dell’AI generativa, mentre il 17% ha vietato l’utilizzo di tool non approvati per evitare fenomeni di Shadow AI.

Tra le varie applicazioni dell’Intelligenza Artificiale in Italia, la quota maggiore del mercato (34%) è rappresentata dai progetti di Data Exploration, Prediction & Optimization Systems, utilizzati per la previsione della domanda, l’ottimizzazione dei flussi di trasporto e la rilevazione di attività fraudolente. Seguono le soluzioni di Text Analysis, Classification & Conversation Systems (32%), che hanno registrato la crescita più elevata (+86%), grazie in particolare ai sistemi di Retrieval Augmented Generation per la gestione di normative e documentazione. In terza posizione troviamo i Recommendation Systems (17%), che beneficiano dell’integrazione dell’AI generativa per migliorare la personalizzazione delle raccomandazioni.

PMI al passo

Infine, l’adozione dell’AI nelle PMI italiane è ancora limitata rispetto alle grandi imprese: sempre in base ai dati dell’Osservatorio AI del Politecnico di Milano, sebbene il 58% delle PMI sia interessato al tema, solo il 7% delle piccole e il 15% delle medie imprese ha avviato progetti concreti. In questi casi, gli investimenti si concentrano sull’efficienza operativa e sull’ottimizzazione dei processi produttivi. Uno dei principali ostacoli è l’immaturità nella gestione dei dati, che rallenta l’adozione dell’AI su larga scala. L’utilizzo di strumenti di AI generativa con licenza riguarda solo l’8% delle PMI, prevalentemente tra quelle che già lavorano con tecnologie AI o che stanno sperimentando con investimenti minimi.

Nelle pagine che seguono, le risposte alle nostre due domande:

1 - Quali sono le sfide principali che le imprese affrontano oggi nell'integrazione delle tecnologie AI e come si possono affrontare?

2 - Quali sono gli ambiti d’uso nei quali l’AI generativa può essere maggiormente efficace?