Il settore dei Big Data in Italia si conferma protagonista della trasformazione digitale delle imprese, registrando una crescita del 20% che porta il valore complessivo del mercato a 4,1 miliardi di euro. L'Osservatorio Big Data & Business Analytics del Politecnico di Milano ha presentato i risultati della ricerca 2025 durante l'evento "Data & Decision Intelligence: pilotare l'AI per usarla davvero!", evidenziando come la sfida principale non sia più la sperimentazione tecnologica ma l'effettiva integrazione tra dati, competenze e processi aziendali. Carlo Vercellis e Alessandro Piva, rispettivamente Responsabile Scientifico e Responsabile della Ricerca, hanno delineato uno scenario in cui l'intelligenza artificiale diventa sempre più pervasiva, ma richiede fondamenta solide per esprimere il proprio potenziale.
Le piccole e medie imprese corrono più veloce
A sorprendere positivamente sono le PMI e microimprese, che segnano un balzo del 26% negli investimenti, dimostrando una diffusione capillare degli strumenti analitici anche al di fuori delle grandi organizzazioni. Le aziende di medie dimensioni, con 250-1000 dipendenti, crescono addirittura del 27%, mentre le realtà più strutturate rallentano il ritmo di espansione attestandosi su incrementi più contenuti. Questo fenomeno non indica una frenata ma piuttosto una fase di consolidamento: le grandi imprese stanno internalizzando attività che prima affidavano a consulenti esterni, ottimizzando processi già avviati anziché moltiplicare progetti pilota.
La Pubblica Amministrazione, pur rappresentando solo il 6% del mercato complessivo, registra un incremento del 15%, segnalando una crescente consapevolezza del valore strategico dei dati anche nel settore pubblico. La distribuzione della spesa rimane tuttavia concentrata: il 75% degli investimenti proviene dalle grandi imprese, il 19% dalle PMI e il restante 6% dalla PA.
Business Intelligence e intelligenza artificiale generativa trainano il boom
L'impennata più significativa riguarda la Business Intelligence, che cresce del 31%, seguita dall'intelligenza artificiale con un incremento del 21%. La GenAI rappresenta il vero acceleratore del cambiamento, utilizzata per automatizzare attività ripetitive, supportare la Data Science, generare insight e ottimizzare i flussi operativi. Le imprese italiane stanno scoprendo il valore dell'augmentation: non sostituzione delle competenze umane ma potenziamento delle capacità decisionali attraverso strumenti intelligenti.
Parallelamente agli investimenti in AI, le aziende rafforzano le infrastrutture dati con un incremento del 13% nel Data Management. Strumenti come Data Catalog, Metadata Management, Data Quality e Data Lineage diventano indispensabili per garantire tracciabilità e affidabilità delle informazioni, prerequisiti essenziali per un'adozione responsabile dell'intelligenza artificiale. Come sottolineato da Vercellis, la crescita in questo ambito è più contenuta ma orientata alla stabilità piuttosto che alla sperimentazione selvaggia.
Cultura del dato: il nuovo fattore competitivo
La trasformazione data-driven si misura ormai in settimane anziché anni, richiedendo un cambiamento culturale profondo che va oltre l'acquisizione di tecnologie. La governance dei dati non rappresenta più un vincolo burocratico ma un criterio di competitività: garantire qualità, sicurezza e responsabilità permette di accelerare l'adozione dell'AI riducendo i rischi organizzativi. Le imprese più avanzate investono in etica, privacy, sostenibilità e conformità normativa, consapevoli che la qualità del dato determina l'efficacia delle decisioni.
La maturità digitale delle organizzazioni italiane varia significativamente. Solo il 38% delle aziende ha definito una strategia dati di lungo periodo, mentre il 24% non dispone ancora di una figura di riferimento per coordinare le iniziative. In un quinto dei casi il presidio dei dati è affidato a ruoli executive, segnalando la crescente rilevanza strategica attribuita a questa funzione. Le organizzazioni più mature sviluppano programmi di formazione strutturati e team trasversali, accelerando l'adozione di strumenti analitici attraverso la contaminazione tra diverse competenze.
Data Science diffusa e ostacoli all'integrazione
Oltre il 70% delle grandi imprese ha progetti di Data Science attivi, con una significativa crescita della domanda proveniente "dal basso". Il 40% delle funzioni aziendali che tradizionalmente non partecipavano ad attività di Advanced Analytics oggi ne sono coinvolte, mentre il 34% delle organizzazioni ha ampliato progetti già esistenti. Questo fenomeno indica una democratizzazione progressiva degli strumenti analitici, che escono dai confini dei dipartimenti IT per diventare patrimonio diffuso dell'organizzazione.
Nel segmento PMI, l'89% delle imprese utilizza strumenti analitici in modo continuativo, con un incremento di dieci punti percentuali rispetto all'anno precedente. Le applicazioni prevalenti riguardano gestione dei flussi di cassa e pianificazione del budget, confermando un approccio prevalentemente operativo. Tuttavia, l'80% segnala difficoltà nell'integrazione delle fonti dati, principale barriera alla piena maturità analitica. Le medie imprese mostrano un quadro più evoluto: metà dispone di figure dedicate all'analisi e il 40% beneficia di buona integrazione tecnologica.
Piattaforme dati: costruire o acquistare?
Le aziende si dividono tra chi sviluppa internamente le piattaforme dati (56%) e chi preferisce soluzioni esterne (44%). Il primo approccio garantisce livelli superiori di integrazione e controllo ma richiede maggiori competenze interne e tempi di implementazione più lunghi. L'acquisto di soluzioni esterne offre vantaggi in termini di velocità di deployment ma limita la profondità di personalizzazione. L'integrazione delle piattaforme dati emerge comunque come prerequisito fondamentale per nuove progettualità di AI e automazione, creando convergenza tra tecnologie tradizionali e soluzioni intelligenti in un contesto che richiede elevati standard di governance.
Lo scenario verso il 2026
Il futuro delineato dall'Osservatorio indica una continuità evolutiva in cui l'intelligenza artificiale diventa componente naturale dei processi aziendali. La competitività dipenderà sempre più dalla capacità di integrare tecnologie avanzate con processi decisionali strutturati, superando il divario tra ambizione tecnologica e capacità organizzativa. Le imprese italiane stanno percorrendo questo cammino a velocità diverse, ma con la consapevolezza condivisa che la qualità del dato e la cultura analitica rappresentano gli asset strategici della trasformazione digitale. Il mercato crescerà ancora, ma saranno le organizzazioni capaci di coniugare innovazione tecnologica e maturità organizzativa a conquistare posizioni di leadership durature.