Gli investimenti in startup AI nel nostro Paese hanno raggiunto i 429 milioni di euro, una cifra quasi quattro volte superiore a quella dell’anno precedente. Oggi, il finanziamento alle startup legate all’intelligenza artificiale rappresenta circa il 30% del totale dei capitali raccolti dalle imprese innovative in Italia. Sono alcuni dei dati presentati dal direttore Alessandro Piva durante l’ultimo convegno dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, tenutosi il 5 febbraio 2026 sull’intelligenza artificiale e il suo mercato in Italia.
Il panorama tecnologico nazionale sta vivendo una fase di accelerazione senza precedenti, segnata da un consolidamento che trasforma radicalmente il modo di fare impresa. L’AI ha cessato di essere un tema riservato agli addetti ai lavori per diventare la priorità strategica assoluta nelle agende dei decisori pubblici e privati. L’Osservatorio sottolinea come il 2025 sia stato un anno “trionfale” per lo sviluppo tecnologico, ma che al contempo imponga una riflessione profonda sulla capacità reale delle organizzazioni di integrare queste soluzioni in modelli operativi strutturati.
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Il valore del mercato: una crescita sostenuta verso i due miliardi
L’industria della AI in Italia nel 2026 si presenta con numeri che testimoniano una vitalità eccezionale. Il mercato ha raggiunto un valore stimato di 1,8 miliardi di euro, registrando una crescita del +50% rispetto all’anno precedente. Questo incremento si inserisce in un trend di lungo periodo estremamente solido, con un tasso di crescita composto (CAGR) che negli ultimi tre anni si è mantenuto superiore al 54%. Come spiegato da Piva, questa dinamica è alimentata non solo da un aumento dei volumi di fatturato delle aziende fornitrici, ma anche da una progressiva “riqualificazione dell’offerta”.
Analizzando la scomposizione delle soluzioni, emerge che i sistemi di Text Analysis, Classification & Generation continuano a dominare il settore con una quota del 39%, spinti dalla necessità delle imprese di gestire basi documentali complesse come manuali, normative e documentazione di supporto. Seguono i sistemi di Data Exploration, Prediction & Optimization con il 30%, mentre le soluzioni legate all’analisi e generazione di immagini, audio e video hanno visto un’espansione significativa arrivando a pesare per il 16% del mercato. Un dato particolarmente rilevante riguarda la natura dei progetti: sebbene il 77% del valore sia ancora legato a soluzioni custom sviluppate ad hoc, i modelli scalabili basati su licenze software e servizi stanno registrando i tassi di crescita più elevati.
Il divario nell’adozione: grandi imprese e il rallentamento delle PMI
Un tema centrale emerso dalla ricerca riguarda la marcata differenza nella velocità di adozione tra diverse tipologie di attori economici. Le grandi imprese italiane hanno mostrato un dinamismo impressionante, portando il livello di adozione dal 59% al 71% in un solo anno. All’interno di questo gruppo, l’84% delle aziende che hanno avviato progetti utilizza algoritmi di tipo generativo. Anche la Pubblica Amministrazione ha registrato un’accelerazione significativa, arrivando a pesare per il 19% del mercato complessivo.
In netto contrasto, il mondo delle Piccole e Medie Imprese appare sostanzialmente stabile o in crescita molto più lenta. Solo il 15% delle medie imprese e il 7% delle piccole hanno avviato sperimentazioni concrete. Questa difficoltà è attribuita principalmente alla carenza di competenze interne e alla complessità nel percepire le reali opportunità di business offerte dalla tecnologia. Piva evidenzia tuttavia un segnale positivo: cresce la percentuale di aziende che, pur non avendo ancora soluzioni attive, si sta interessando concretamente al tema, evidenziando una potenziale domanda latente che attende solo di essere sbloccata. In questo contesto, settori come il Manifatturiero e la GDO/Retail stanno accelerando più della media, mentre comparti storicamente maturi come Banking e Insurance mostrano una crescita meno sostenuta, avendo già costruito team interni e ridotto la dipendenza da fornitori esterni.
AI Agentica: la nuova frontiera oltre la Generative AI
Il 2025 è stato l’anno in cui il termine AI Agentica ha iniziato a sostituire quello di AI Generativa nel dibattito tecnico e strategico. Non si tratta di un semplice cambio di etichetta, ma di un’evoluzione dell’architettura software. L’Agentic AI è definita come un sistema capace di orchestrare moduli software differenti, organizzati in grafi e cicli di esecuzione, per gestire processi complessi con livelli crescenti di indipendenza.
Il cuore di questa rivoluzione risiede nel cosiddetto router semantico. Come illustrato durante la presentazione della ricerca, questa innovazione permette di superare la logica rigida delle istruzioni “If-Then” (se si verifica X, allora fai Y), lasciando al motore cognitivo basato su Large Language Models (LLM) la decisione sui passi successivi. Un esempio pratico riguarda la gestione di una fattura: se il sistema rileva un importo corretto ma una descrizione anomala, può decidere autonomamente di deviare il flusso verso una verifica antifrode invece di procedere al pagamento automatico. Nonostante questa tecnologia rappresenti oggi solo il 4% del mercato, la sua crescita è qualitativamente impressionante: la quota di soluzioni basate su AI Generativa all’interno dei sistemi di process orchestration ha raggiunto il 63%. Piva ricorda inoltre l’impatto di nuovi player come DeepSeek, che all’inizio del 2025 ha “scompaginato tutte quelle che erano le logiche di percezione del costo di queste soluzioni”.
Shadow AI e la sfida della governance nelle organizzazioni
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale ha ormai pervaso la sfera privata dei professionisti, creando però nuove sfide per la sicurezza aziendale. Il 47% dei lavoratori italiani dichiara di utilizzare regolarmente strumenti di AI, ma spesso lo fa in situazioni in cui l’azienda non ha ancora fornito risposte chiare in termini di governance o policy di utilizzo. Questo fenomeno, noto come Shadow AI, è estremamente diffuso: solo il 19% degli utilizzatori fa uso esclusivo di strumenti forniti ufficialmente dall’organizzazione.
Il rischio di una perdita di controllo sui dati e sulla reputazione è concreto. Le aziende stanno cercando di correre ai ripari: il 24% delle grandi realtà vieta espressamente l’uso di strumenti non forniti dall’organizzazione e il 54% si sta muovendo per strutturare una governance centralizzata. Tuttavia, solo il 9% delle imprese dichiara di avere già oggi una governance strutturata e allineata ai principi etici. Sul fronte normativo, l’adeguamento all’AI Act è ancora nelle fasi iniziali per la maggior parte dei soggetti: sebbene più di un’azienda su due abbia avviato iniziative di alfabetizzazione, solo il 15% ha in corso un progetto strutturato di conformità.
L’ecosistema dell’innovazione: startup e mercato del lavoro
Un segnale inequivocabile della centralità della AI in Italia nel 2026 proviene dal mondo dei capitali e del lavoro. Gli investimenti in startup AI nel Paese hanno raggiunto i 429 milioni di euro, una cifra quasi quattro volte superiore a quella dell’anno precedente. Oggi, il finanziamento alle startup legate all’intelligenza artificiale rappresenta circa il 30% del totale dei capitali raccolti dalle imprese innovative in Italia. La maggior parte di queste realtà (oltre i due terzi) opera in ambiti Industry Specific, sviluppando soluzioni verticali per settori come Cybersecurity, Healthcare & Life Science, Fintech e Compliance.Parallelamente, la domanda di competenze sta trasformando il mercato occupazionale. Nel 2025 sono state censite circa 44 mila posizioni lavorative che richiedono esplicitamente competenze in ambito AI, con una crescita del 93% rispetto al 2024. Questa esigenza non riguarda più solo i ruoli tecnici: l’intelligenza artificiale è presente nel 76% degli annunci per figure white-collar e ad alta qualificazione, coinvolgendo anche ruoli apicali come Chief Human Resources Officer (27%) e Chief Marketing Officer (12%). Come sottolineano i ricercatori dell’Osservatorio, questa evoluzione richiede persone capaci di “re-immaginare, rimettere a regime e quindi manutenere non più semplicemente una soluzione IA, ma l’intero modello operativo di una porzione d’azienda”.
