L’Intelligenza Artificiale entra sempre più velocemente nelle imprese italiane, ma acquistare nuovi strumenti non significa necessariamente riuscire a utilizzarli in maniera efficace. Il vero ostacolo alla trasformazione sembra trovarsi prima della tecnologia: competenze interne, organizzazione dei processi e qualità dei dati disponibili.
Secondo la rilevazione Imprese e ICT di Istat, nell’ultimo anno il 16,4% delle imprese italiane con almeno 10 dipendenti ha utilizzato almeno una tecnologia di Intelligenza Artificiale, una quota raddoppiata rispetto al 2024. Tra le aziende che hanno valutato un investimento senza concretizzarlo, tuttavia, la mancanza delle competenze necessarie viene indicata come ostacolo prima dei costi elevati e delle incertezze normative.
Un quadro che apre una questione importante per chi si occupa di marketing e trasformazione digitale: il vantaggio competitivo non deriva semplicemente dall’avere accesso all’AI, ma dalla capacità di integrarla nei processi aziendali che generano valore.
AI nelle aziende italiane: l’adozione cresce rapidamente
La diffusione dell’Intelligenza Artificiale nel tessuto imprenditoriale italiano sta accelerando. Il dato del 16,4% mostra un incremento significativo rispetto all’anno precedente e conferma come l’AI stia progressivamente passando dalla fase sperimentale all’utilizzo all’interno delle organizzazioni.
La crescita dell’adozione, però, racconta soltanto una parte del fenomeno. Una cosa è acquistare una piattaforma o attivare un servizio basato sull’AI, un’altra è riuscire a inserirlo efficacemente all’interno dei flussi di lavoro.
È proprio qui che emerge il tema delle competenze. Secondo Active Powered, azienda specializzata in email marketing automation che rappresenta ActiveCampaign in Italia e affianca oltre 1.200 imprese, molte organizzazioni arrivano all’AI ponendosi innanzitutto due domande: quale strumento scegliere e chi deve occuparsene.
“Le domande che riceviamo sono due e sono sempre le stesse: quale strumento di intelligenza artificiale utilizzare e quali competenze servono per gestirlo al meglio. Quello delle competenze e di profili professionali adeguati è un’esigenza di tutte le aziende. Finché restano senza risposta, lo strumento resta sottoutilizzato. E nel frattempo aumenta l’ansia di riuscire a farsi citare dai modelli, ma anche questo è solo un aspetto del problema”, commenta Roberto Tarzia, COO e co-founder di Active Powered.
Cosa significa davvero avere competenze sull’Intelligenza Artificiale?
Il problema non consiste semplicemente nell’imparare a utilizzare ChatGPT, un chatbot aziendale o una piattaforma di automazione. La competenza necessaria riguarda soprattutto la capacità di comprendere dove e perché utilizzare l’AI.
Un’impresa deve innanzitutto individuare i processi che possono essere migliorati o accelerati, stabilire quali attività abbia senso automatizzare e definire parametri attraverso i quali valutare il risultato ottenuto.
L’AI può intervenire, ad esempio, nell’assistenza clienti, nel supporto post-vendita, nella classificazione delle informazioni, nell’organizzazione dei dati o nelle attività di marketing automation. Ma ciascuno di questi processi possiede già regole, obiettivi e criteri attraverso i quali viene valutata la qualità del lavoro.
Chi conosce meglio questi elementi è spesso proprio chi svolge quotidianamente quelle attività. Per questo l’introduzione dell’AI non dovrebbe necessariamente partire dalla sostituzione delle competenze esistenti, ma dal loro coinvolgimento nella progettazione dei nuovi flussi di lavoro.
L’errore di chiedere all’AI di risolvere processi che l’azienda non ha definito
Uno dei rischi è considerare l’Intelligenza Artificiale come una tecnologia capace di risolvere autonomamente problemi organizzativi già esistenti.
Se un processo è poco chiaro, i dati sono frammentati e non esistono criteri precisi per stabilire cosa rappresenti un buon risultato, aggiungere un sistema di AI non elimina automaticamente queste criticità.
Può accadere così che un’azienda sperimenti una nuova piattaforma, la utilizzi per alcune settimane e successivamente la abbandoni perché non riesce a ottenere benefici facilmente misurabili.
Prima della tecnologia diventa quindi necessario lavorare su processi, responsabilità e competenze interne.
Solo il 7% delle PMI ha programmi strutturati di formazione sull’AI
È proprio sul fronte della formazione che emerge uno dei dati più significativi. Secondo la Ricerca 2025-2026 dell’Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI del Politecnico di Milano, soltanto il 7% delle PMI italiane ha avviato programmi strutturati di formazione sull’Intelligenza Artificiale per i propri collaboratori.
Il divario tra velocità di adozione degli strumenti e sviluppo delle competenze rischia quindi di diventare uno dei principali limiti alla trasformazione.
La formazione, inoltre, non dovrebbe necessariamente riguardare soltanto i team IT. Marketing, vendite, customer care, amministrazione e altre funzioni possiedono conoscenze specifiche dei rispettivi processi che possono essere decisive per capire dove l’AI produce un miglioramento reale e dove rappresenta semplicemente un ulteriore livello di complessità.
Dal SEO alla ricerca generativa: la corsa per essere citati dall’AI
Parallelamente alla diffusione dell’AI all’interno delle aziende, negli ultimi mesi è cresciuta l’attenzione verso un altro fenomeno: la possibilità di comparire nelle risposte generate dai modelli di Intelligenza Artificiale.
Il cambiamento nasce da un comportamento reale. Una parte degli utenti utilizza ormai assistenti AI e sistemi di ricerca generativa per ottenere informazioni che in passato avrebbe cercato esclusivamente attraverso un motore di ricerca.
Per il marketing digitale questo ha aperto una nuova area di interesse, spesso associata a concetti come GEO, Generative Engine Optimization, e alle strategie finalizzate ad aumentare la probabilità che un brand venga menzionato nelle risposte dei sistemi generativi.
Il tema è rilevante, ma trasformare la citazione da parte dell’AI nell’obiettivo principale di una strategia rischia di far perdere di vista la misurabilità dei risultati.
Essere citati dall’AI significa ottenere traffico?
Un dato citato da Active Powered aiuta a contestualizzare il fenomeno. Un’analisi del Pew Research Center condotta su quasi 69.000 ricerche ha rilevato che, quando nei risultati compare una sintesi generata dall’Intelligenza Artificiale, gli utenti aprono uno dei link presenti al suo interno nell’1% delle visite analizzate.
Una menzione all’interno di una risposta generativa, quindi, non equivale automaticamente a una visita al sito, a un lead o a una conversione.
Esiste inoltre una difficoltà di misurazione. Il ranking tradizionale dei motori di ricerca può essere monitorato nel tempo per determinate query. Le risposte generative sono invece influenzate dalla formulazione del prompt e possono cambiare da una richiesta all’altra.
Per un’azienda diventa quindi più complesso ricostruire quante volte sia stata menzionata, quale impatto abbiano prodotto quelle citazioni e quale ritorno economico derivi effettivamente dall’investimento.
Il paradosso dei dati aziendali: cercare visibilità fuori e ignorare ciò che si possiede
È proprio qui che emerge uno dei punti centrali dell’analisi proposta da Active Powered. Mentre le imprese cercano nuove strategie per ottenere visibilità attraverso sistemi esterni, una quantità importante di informazioni già disponibili all’interno dell’organizzazione rimane spesso frammentata.
Un cliente può essere registrato nel CRM dopo un acquisto, comparire in un’altra piattaforma quando contatta il servizio clienti e trovarsi in un ulteriore database perché iscritto alla newsletter.
Ogni sistema conosce quindi soltanto una parte della relazione. Se queste informazioni non dialogano tra loro, ricostruire una visione completa del cliente diventa difficile.
La questione assume ancora maggiore importanza con l’AI: un sistema che lavora su dati incompleti o frammentati non dispone necessariamente del contesto necessario per produrre risultati realmente utili all’impresa.
“Rincorrere una citazione dell’AI quale che sia, non può essere l’obiettivo. Il paradosso che incontriamo più spesso è un’azienda che investe per essere vista da un sistema su cui non ha alcun controllo, mentre i dati dei suoi clienti sono già in possesso dell’azienda ma restano sparsi in silos che non comunicano tra di loro. Questo secondo compito è meno attraente da raccontare, ma è quello decisivo per il successo economico delle aziende”, spiega Roberto Tarzia.