Intelligenza Artificiale in Italia nel 2025: trend e applicazioni

Nel 2025, l’intelligenza artificiale continua a trasformare in modo concreto e misurabile le aziende italiane, inserendosi in un contesto normativo europeo sempre più definito e articolato, che ne guida un’adozione responsabile e sostenibile. Un’indagine approfondita condotta dal Sounding Board Intelligenza Artificiale di Confindustria, descritta nel report “L’Intelligenza artificiale per il Sistema Italia”, ha raccolto 241 casi d’uso da 76 aziende italiane, con un focus sui settori strategici per il Paese. L’applicazione dell’IA va oltre l’ultima innovazione generativa (che rappresenta il 18,3% dei casi), abbracciando molteplici forme adattate a esigenze industriali e funzionali specifiche. I dati ISTAT indicano che nel 2024 l’8,2% delle imprese italiane con almeno dieci dipendenti ha adottato tecnologie di IA, segnando un miglioramento ma restando al di sotto della media UE del 13,5%. Rimangono sfide importanti come costi di implementazione e carenze di competenze, che richiedono sforzi concreti per essere superate.

Mappatura settoriale dei casi d’uso

L’analisi ha evidenziato come le imprese italiane stiano personalizzando modelli IA per soddisfare le specificità dei propri settori produttivi.

Salute e scienze della vita

L’IA guida la trasformazione digitale sanitaria migliorando sia la qualità delle cure che l’efficienza operativa. Tra le applicazioni più consolidate vi è l’automazione della documentazione clinica, che sfrutta tecnologie di riconoscimento vocale (speech-to-text) e modelli linguistici naturali per trascrivere in tempo reale i referti medici durante le visite, riducendo così la burocrazia. Un altro ambito di grande rilievo è la diagnostica per immagini che permette di analizzare radiografie, TAC e risonanze magnetiche, aiutando a rilevare potenziali anomalie, velocizzando il processo diagnostico. In forte crescita è anche la medicina personalizzata, che utilizza grandi dataset clinici e genomici per elaborare strategie di prevenzione e trattamenti terapeutici cuciti sulle specificità del singolo paziente.

Manifatturiero

In questo settore, l’IA è cruciale per potenziare la manutenzione predittiva, che riduce i guasti, minimizza i tempi di inattività e incrementa la sicurezza all’interno degli stabilimenti produttivi. Un altra applicazione riguarda i gemelli digitali (digital twin) che permettono di creare repliche virtuali di impianti, linee di produzione e macchinari. Questo consente il monitoraggio e la simulazione in tempo reale delle performance, fornendo un quadro completo per ottimizzare il consumo energetico, programmare manutenzioni con precisione e migliorare la produttività complessiva. Parallelamente, sistemi avanzati di computer vision automatizzano il controllo qualità e la gestione di tutto il ciclo logistico, rilevando difetti nascosti o irregolarità e ottimizzando i flussi di persone, veicoli e merci. Inoltre, l’analisi predittiva dei costi di produzione supporta la pianificazione strategica e commerciale.

Mobilità sostenibile

Nel settore della mobilità, l’intelligenza artificiale migliora l’efficienza operativa, riduce emissioni e ottimizza i costi nei trasporti pubblici e privati. Tra le applicazioni più rilevanti ci sono i gemelli digitali, che monitorano in tempo reale lo stato delle infrastrutture e regolano i consumi energetici, e la manutenzione predittiva, che anticipa guasti e limita i tempi di fermo. Algoritmi avanzati ottimizzano i percorsi logistici, diminuendo chilometri percorsi, consumi ed emissioni, e permettono di gestire la clientela con strategie personalizzate. Per il monitoraggio delle infrastrutture si utilizzano tecnologie come LiDAR, computer vision e sensori IoT, che raccolgono dati ad alta risoluzione per intervenire tempestivamente su strade, ponti e altre strutture. Numerosi casi internazionali dimostrano come queste soluzioni favoriscano una mobilità urbana più sostenibile, combinando risparmio energetico, riduzione delle emissioni e maggiore sicurezza per gli utenti.

Pubblica amministrazione

In questo ambito, l’efficienza gestionale cresce grazie a sensori e dati integrati che supportano infrastrutture come l’illuminazione pubblica e il verde urbano, pianificando interventi predittivi e ottimizzando le risorse. L’IA supporta anche la gestione dei rifiuti e il monitoraggio di grandi aree naturali, accelerando le risposte in situazioni di emergenza e garantendo maggiore sicurezza e sostenibilità.

Turismo

Anche nel settore del turismo si sta ampliando l’impiego dell’IA, che viene sfruttata per l’ottimizzazione dinamica dei prezzi (dynamic pricing) e l’analisi dei flussi turistici per ridurre i sovraffollamenti e migliorare l’esperienza del visitatore. Chatbot evoluti assistono la clientela 24/7 con dialoghi naturali e personalizzati, mentre strumenti di IA generativa facilitano la creazione di itinerari e la gestione delle prenotazioni. L’analisi dei dati geolocalizzati e dei feedback consente di adattare e ottimizzare l’offerta turistica del territorio.

Applicazioni trasversali per funzione aziendale

All’interno dell’indagine di Confindustria, oltre alla differenziazione settoriale, numerosi casi d’uso riguardano funzioni aziendali comuni a molte imprese, con risultati rilevanti:

Risorse umane e amministrazione: l’IA crea “mappe di competenza” multidimensionali e di performance, automatizza la selezione del personale con valutazioni più oggettive e supporta l’upskilling e il reskilling, anticipando i cambiamenti del mercato del lavoro. In amministrazione, l’IA accelera la gestione documentale e il back-office, classificando comunicazioni, automatizzando risposte e fornendo assistenti virtuali per supportare i dipendenti nelle attività quotidiane, creando ambienti di lavoro più efficienti e collaborativi.
Ricerca e sviluppo: l’intelligenza artificiale accelera la ricerca, dalla progettazione farmaceutica alla simulazione molecolare, permettendo di studiare complesse reti biologiche e di personalizzare i trattamenti. Digital twin e sistemi copilota IA migliorano l’efficienza operativa riducendo i tempi di inattività.
Sales e marketing: le soluzioni tecnologiche migliorano la comprensione del cliente attraverso l’analisi di grandi quantità di dati, incluse immagini e social media, e permettono di prevedere vendite e tendenze emergenti. Strumenti di copywriting assistito e tecniche di personalizzazione sui vari canali generano risparmi significativi in termini di tempi e costi di produzione dei contenuti, mantenendo elevati standard qualitativi.
Finanza e acquisti: sistemi intelligenti ottimizzano il rischio creditizio e la solvibilità, oltre a prevedere la domanda di materie prime e reagire alle offerte di mercato. L’automazione intelligente riduce gli errori e i costi, migliorando la pianificazione e la compliance normativa.
Controllo qualità: grazie a sistemi sofisticati di computer vision, i difetti vengono identificati con precisione e velocità superiore ai metodi tradizionali, permettendo di ridurre gli scarti e di migliorare la qualità finale dei prodotti. Le applicazioni spaziano dal settore farmaceutico ai semiconduttori.
Sicurezza informatica: le tecnologie adottate anticipano e contrastano le minacce cyber analizzando grandi volumi di dati, automatizzando attività di routine e supportando i team di sicurezza nella gestione di scenari complessi.
Sostenibilità: vengono ridotti gli sprechi energetici tramite sistemi predittivi nelle reti di distribuzione di gas, elettricità e acqua. I digital twin e modelli predittivi ottimizzano risorse di teleriscaldamento e reti elettriche, mentre applicazioni NILM (Non Intrusive Load Monitoring) monitorano consumi domestici. Nel settore agricolo, le soluzioni predittive pianificano le irrigazioni e monitorano la biodiversità, contribuendo a un’agricoltura più efficiente e a minor impatto ambientale.

Nuovo quadro europeo per l’IA

Il contesto normativo europeo, con l’AI Act al centro di un quadro regolatorio articolato che include il GDPR, il Digital Services Act e altri strumenti chiave, si configura come un modello avanzato e dinamico per la governance dell’innovazione tecnologica. Il regolamento distingue i sistemi IA in base al rischio e assegna al deployer – ovvero all’impresa che utilizza sistemi IA ad alto rischio – responsabilità precise in termini di valutazione dei rischi, formazione del personale, trasparenza e sorveglianza continua. Questo approccio mira a bilanciare lo sviluppo tecnologico con la tutela dei diritti fondamentali, garantendo un’adozione responsabile e sostenibile dell’IA. Inoltre, l’impatto normativo europeo si estende al di là dei confini dell’Unione, posizionando gli standard UE come riferimento globale per le imprese e le istituzioni, rafforzando così la competitività e l’affidabilità del sistema digitale europeo.

Strategie e prospettive future dell’IA

L’uso dei sistemi di IA si amplia e si evolve: sebbene l’IA generativa rappresenti ancora una minoranza (18,3%), crescono robustamente progetti di automazione, analisi predittiva e sistemi intelligenti che migliorano qualità e produttività. Le imprese più avanzate adottano strumenti complessi, come modelli di pricing dinamico e analisi di reti biologiche, per accrescere il valore delle proprie offerte. Questo percorso richiede una strategia chiara per massimizzare il ritorno sugli investimenti, sensibili sviluppi organizzativi e governance attente ai rischi.

Per approfondire le leve operative, organizzative e di governance essenziali per trasformare l’intelligenza artificiale in un vantaggio competitivo sostenibile, ti invitiamo a leggere il nostro approfondimento dedicato: “IA e ROI: 5 priorità strategiche per le aziende EMEA”. Qui si esplorano le strategie per misurare l’impatto, promuovere la cultura digitale, gestire i rischi e responsabilizzare le organizzazioni attorno all’IA, temi complementari a quelli trattati in questo articolo.

Leggi l’articolo su IA e ROI

Fonti:

Report Confindustria “L’intelligenza artificiale per il Sistema Italia” (Fonte primaria, PDF ufficiale del report): https://www.confindustria.it/documenti/lintelligenza-artificiale-per-il-sistema-italia-report-2025/
Istat, report “Imprese e ICT – Anno 2024” (Dati ufficiali sull’adozione dell’IA nelle imprese italiane, comunicato e PDF disponibili sul sito Istat): https://www.istat.it/comunicato-stampa/imprese-e-ict-anno-2024/
Regolamento (UE) 2024/1689 (“AI Act”) del Parlamento europeo e del Consiglio, testo ufficiale in italiano pubblicato nella Gazzetta ufficiale dell’Unione europea, Serie L 12.7.2024 (PDF EUR‑Lex): https://eur-lex.europa.eu/legal-content/IT/TXT/PDF/?uri=OJ:L_202401689