Il mercato italiano dell'intelligenza artificiale (IA) ha raggiunto 1,24 miliardi di euro nel 2025, con una crescita del 33% rispetto ai 935 milioni registrati nel 2024, e proiezioni che puntano a superare i 2,5 miliardi entro il 2028. A fotografare questa trasformazione è il rapporto L'IA nel mercato del lavoro italiano, realizzato da Anitec-Assinform in collaborazione con il Politecnico di Torino, diretto da Stefano Sacchi, che in 147 pagine tenta di colmare il divario tra l'accelerazione tecnologica e la capacità del sistema-paese di gestirne le implicazioni sociali ed economiche.
Il documento emerge in un contesto di profonda ambivalenza: mentre le imprese accelerano l'adozione delle tecnologie IA, oltre il 50% degli italiani dichiara preoccupazione per le nuove tecnologie e circa il 60% ritiene di non possedere competenze digitali adeguate. Questa forbice tra dinamiche di mercato e percezione sociale rappresenta il nodo strutturale del dibattito sulla trasformazione digitale italiana, con implicazioni dirette sulla competitività del sistema produttivo e sulla coesione sociale.
Il dato più rilevante sul piano quantitativo è il raddoppio della quota di imprese italiane — con almeno dieci addetti — che adottano almeno una tecnologia di IA: dall'8% del 2024 al 16,4% del 2025, secondo i dati Istat. Si tratta dell'incremento più significativo tra i paesi collocati nella parte bassa della classifica europea, dopo una crescita complessiva di soli due punti percentuali nei tre anni precedenti. Tuttavia, l'Italia resta sotto la media UE del 20%, distante dai paesi scandinavi e del Benelux che si collocano tra il 33% e il 42%.
Il settore ICT guida con tassi di adozione superiori al 50%, seguito da spettacolo, editoria, telecomunicazioni e professioni scientifiche (35-40%). Il manifatturiero resta più arretrato, intorno al 15%. Le imprese di media dimensione (50-250 dipendenti) hanno sostanzialmente raddoppiato il proprio tasso di adozione, suggerendo possibili effetti di trascinamento oltre i soli grandi gruppi nazionali. Tra le finalità di utilizzo, il text mining prevale (circa 70% delle imprese adottanti), seguito da riconoscimento vocale e generazione del linguaggio naturale.
Sul fronte occupazionale, il rapporto adotta una postura metodologicamente cauta. Nei mercati del lavoro più avanzati emergono segnali preoccupanti: una riduzione del 23,4% delle offerte di lavoro nelle professioni più esposte all'IA nel Regno Unito e un calo del 16% dell'occupazione tra i lavoratori junior nelle professioni classificate come IA-intensive negli Stati Uniti. Per l'Italia, le stime dell'Istituto Nazionale per l'Analisi delle Politiche Pubbliche (INAPP) indicano una platea di circa 15 milioni di lavoratori esposti, di cui 4,75 milioni soggetti a rischio potenziale di spiazzamento, concentrati nei settori bancario, dei trasporti e della comunicazione.
Il secondo capitolo del rapporto analizza otto grandi imprese italiane non-ICT — tra cui Intesa Sanpaolo, Fincantieri, Italgas e Dompé — attraverso interviste semi-strutturate al management. Emerge un quadro differenziato: Dompé rappresenta il caso più avanzato, con IA integrata nel ciclo di ricerca e sviluppo farmaceutico; Intesa Sanpaolo sta re-ingegnerizzando i processi con architettura agentica. Trasversalmente, prevale la logica dell'augmentation — l'IA come strumento di potenziamento del lavoro umano — rispetto all'automazione sostitutiva, anche se l'adozione rischia di accentuare i divari competitivi tra imprese con diversa capacità di investimento.
Il capitolo dedicato alla formazione dipinge un ecosistema frammentato: la capacità formativa è concentrata nelle grandi imprese e in pochi snodi — Academy aziendali, vendor globali, grandi provider HR — mentre la maggior parte delle PMI si affida a percorsi elementari offerti dai fornitori di tecnologie. I finanziamenti pubblici, come i Fondi interprofessionali e il Fondo Nuove Competenze, risultano selettivi: l'accesso penalizza strutturalmente le PMI, che hanno minore capacità di programmazione e rendicontazione.
Il rapporto propone 23 raccomandazioni di policy articolate su tre livelli, tra cui la sperimentazione di un conto personale di formazione per l'IA ispirato al modello francese del Compte Personnel de Formation, la razionalizzazione dell'ecosistema formativo su base settoriale e il rafforzamento della rete di Digital Innovation Hub sul modello del Fraunhofer Institut tedesco. Come ha dichiarato Massimo Dal Checco, Presidente di Anitec-Assinform, gli investimenti per l'adozione delle tecnologie devono essere accompagnati da politiche pubbliche e investimenti altrettanto robusti per la formazione.
Resta aperta una domanda che il rapporto stesso non risolve: se l'agenda di policy proposta è articolata e tecnicamente fondata, la vera incognita è la capacità delle istituzioni italiane — storicamente lente nell'attuazione — di tradurla in interventi concreti prima che la finestra temporale si chiuda definitivamente, lasciando il sistema produttivo e quello sociale esposti a una trasformazione che procede indipendentemente dalla preparazione del paese.