Il vero ostacolo all'IA nelle medie imprese: la conoscenza, non la creatività

Ciò che frena le medie imprese sull'intelligenza artificiale è soprattutto la mancanza di conoscenze: nelle principali indagini tedesche, tra il 72 e l'85 % delle imprese senza IA indica questo motivo, mentre solo tra l'11 e il 30 % cita la mancanza di idee applicative. L'entità dei valori, però, dipende molto da chi viene intervistato in ciascuno studio.

Il punto di partenza sembra chiaro. Secondo lo studio sull'IA di Bitkom del 14 settembre 2026, il 57 % delle imprese tedesche con almeno 20 dipendenti utilizza già l'IA, per la prima volta una maggioranza. Eppure l'87 % di questi utilizzatori dichiara di sfruttarne il potenziale poco o per niente (presentazione Bitkom, slide 9). Altri studi misurano tassi di utilizzo a partire dal 20 %. Per chi decide la domanda è quindi: quale ostacolo è reale e quale cifra regge?

La conoscenza è in testa, le idee applicative molto indietro

In tutti gli studi che intervistano non utilizzatori o imprese che valutano concretamente l'IA emerge una classifica stabile. Gli intervalli riuniscono valori di indagini diverse e vanno letti solo come ordini di grandezza.

È rivelatrice la differenza tra livello dei costi e prevedibilità: secondo l'Ufficio federale di statistica tedesco (Destatis), solo il 32 % indica «costi troppo alti», mentre nello studio Bitkom il 63 % dei non utilizzatori cita costi difficili da calcolare. Il problema non è tanto il prezzo quanto la mancanza di una base di calcolo. L'autovalutazione conferma il dato sulla conoscenza: il 66 % di tutti gli intervistati giudica bassa la competenza in IA del proprio personale (Bitkom, slide 13).

Perché gli studi misurano in modo così diverso

Tre fattori spiegano la maggior parte delle differenze. Primo, la base della domanda: Destatis interroga solo le imprese che hanno valutato l'IA senza introdurla, e arriva così al 72 % per la mancanza di conoscenze. Statistik Austria usa lo stesso modulo europeo, ma calcola su tutti i non utilizzatori e arriva al 14,6 %, perché il 77,3 % non ha mai preso in considerazione l'IA. Anche lì, comunque, la mancanza di conoscenze resta il motivo più frequente.

Secondo, la soglia dimensionale: alcune indagini partono dalle microimprese, Bitkom solo da 20 dipendenti. Terzo, definizione e momento. La banca pubblica tedesca di sviluppo KfW misura un utilizzo del 20 % per il periodo 2022-2024, Bitkom il 57 % nell'estate 2026. Nemmeno i valori Bitkom del 41 e del 57 %, spesso citati come contrapposti, si contraddicono: il 41 % deriva dall'indagine sulla digitalizzazione dell'11 marzo 2026, il 57 % dallo studio sull'IA di circa sei mesi dopo.

Non frena la dimensione, ma la base di conoscenze

Le piccole imprese usano l'IA meno spesso, ma la dimensione lo spiega poco. Un'analisi di regressione di KfW su circa 6.800 medie imprese mostra che, considerando laureati, digitalizzazione e attività innovativa, le differenze dimensionali non sono statisticamente significative. Secondo KfW Fokus 554, sono decisivi il grado di digitalizzazione, il know-how digitale e la capacità innovativa. I dati ufficiali concordano: in Destatis la mancanza di conoscenze oscilla tra il 67 e il 73 % in tutte le classi dimensionali.

Con l'introduzione, gli ostacoli cambiano

Le imprese che già usano l'IA mostrano un profilo diverso. In Bitkom, la mancanza di know-how scende dall'85 % tra i non utilizzatori al 25 % tra gli utilizzatori, la mancanza di casi d'uso dal 30 all'11 %. La protezione dei dati sale invece dal 49 al 66 % (slide 12). Il confronto è un'istantanea di gruppi diversi. Non dimostra che le imprese abbiano acquisito le conoscenze con l'uso; può anche darsi che le imprese più competenti abbiano iniziato prima. Alla soglia tra test ed esercizio, l'Agenzia federale delle reti tedesca (BNetzA) rileva un ulteriore ostacolo: il 58 % di chi ha abbandonato cita il mancato raggiungimento degli obiettivi.

L'obiezione legittima: non mancano, in fondo, i casi d'uso?

Ci sono voci contrarie. KfW definisce l'individuazione delle prime applicazioni praticabili «un ostacolo centrale». Si tratta però di un'interpretazione degli autori, derivata da una correlazione moderata con l'uso di fonti informative esterne, non di una domanda diretta. In uno studio svizzero sull'IA nel marketing, il 44 % indica «nessun beneficio o bisogno chiaro», ma allo stesso tempo il 57 % cita almeno un ostacolo legato alla conoscenza (Handelsverband.swiss).

Entrambi i risultati si possono leggere come un problema di traduzione. Le idee non scarseggiano; scarseggia la conoscenza di quale idea sia utile e al tempo stesso fattibile nella propria azienda. L'atteggiamento lo conferma: secondo Bitkom, il 91 % considera l'IA la tecnologia del futuro più importante.

Che cosa ne consegue per chi decide

Chi usa i dati degli studi per le proprie decisioni dovrebbe verificare prima chi è stato intervistato, da quale dimensione e quando. Ancora più importante: se il collo di bottiglia è la conoscenza, un'ulteriore raccolta di idee serve a poco. Serve la capacità di verificare un'applicazione rispetto a dati, diritto, costi e processo prima di impegnare budget. Le domande decisive sono allora: quale ipotesi deve verificare un pilota? Quale errore costerebbe caro? E che cosa deve essere dimostrato prima del passo di budget successivo? Come trasferire con metodo il potenziale dell'IA a processi e prodotti è il tema del prossimo articolo del capinorium.

Se preferisce non fare questo passo da solo, un'analisi strutturata del potenziale o uno studio di fattibilità con capinori può essere il punto di partenza.

Domande frequenti sugli ostacoli all'introduzione dell'IA nelle medie imprese

Fonti (9)

• Bitkom: studio sull'IA 2026, comunicato «Erstmals nutzt Mehrheit der Unternehmen KI», 14/09/2026 (in tedesco). Link
• Bitkom: presentazione «Künstliche Intelligenz in der Wirtschaft 2026» (Dr. Ralf Wintergerst), 14/09/2026 (in tedesco). Link
• Bitkom: indagine sulla digitalizzazione, comunicato dell'11/03/2026 (in tedesco). Link
• Destatis: motivi contro l'uso dell'IA per classe dimensionale, indagine TIC 2025, al 24/11/2025 (in tedesco). Link
• KfW Research: Fokus Volkswirtschaft n. 533, 11/02/2026 (in tedesco). Link
• KfW Research: Fokus Volkswirtschaft n. 554, 29/07/2026 (in tedesco). Link
• Bundesnetzagentur: KI in Unternehmen – Einsatz, Ressourcen und Herausforderungen, luglio 2025 (in tedesco). Link
• Statistik Austria: IKT-Einsatz in Unternehmen 2025, Vienna 2026 (in tedesco). Link
• Handelsverband.swiss: rapporto sul KMU Digital Pulse 2026 (localsearch/HSLU), 29/09/2026 (in tedesco). Link