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La Digital Enterprise Survey 2026 di TIG – The Innovation Group restituisce il ritratto di un sistema imprenditoriale che procede con cautela: l’AI è presente nelle dichiarazioni di intento, ma l’approccio resta ancora per lo più sperimentale; la trasformazione digitale è percepita come inevitabile, ma con la possibilità che venga percepita e attuata in modo diverso tra grandi imprese e PMI; e lo skill gap rischia di influenzare le strategie e il ricorso a partner esterni per innovare.

Il 2026 si apre per le aziende italiane all’insegna dell’incertezza. L’aumento dei costi – energia, materie prime, fattori produttivi – è la principale preoccupazione dichiarata dal 43% delle 105 organizzazioni coinvolte nella Digital Enterprise Survey 2026 di TIG – The Innovation Group, subito seguita dall’instabilità economica (42%) e dalla difficoltà nel reperire e trattenere talenti (37%). Da notare che l‘indagine, condotta tra febbraio e marzo 2026, subisce indubbiamente gli effetti dello scoppio del conflitto in Iran nel periodo, ancora nell’incertezza relativa alla durata e agli effetti del conflitto. In questo scenario, il saldo tra aspettative positive e negative sull’andamento dell’economia italiana per l’anno in corso emerge come negativo di 19 punti, a dimostrazione un clima nel complesso cauto, difensivo e poco propenso all’accelerazione.

In questo scenario, l’innovazione digitale non smette di essere rilevante – con l’Innovazione digitale e la cybersecurity che vengono citate rispettivamente dal 26% degli intervistati – ma “scivola” in secondo piano, lasciando il passo a valutazioni e interventi più di contesto e di gestione di dinamiche di incertezza complessiva, con cui le aziende devono imparare a convivere

AI e automazione: la priorità strategica del 2026

Nonostante il contesto prudente, l’adozione di soluzioni di automazione avanzata e AI resta la priorità strategica più citata (54%) tra gli intervistati, mentre – a livello di investimenti – l’AI generativa si posiziona al secondo posto (30%), preceduta solo dalla cybersecurity (39%). L’intelligenza artificiale comincia così ad essere presente sia nelle priorità strategiche sia nei budget, a mostrare un passaggio – almeno nelle intenzioni dichiarate – dalla fase esplorativa e di sperimentazione a una più orientata all’impatto concreto e industrializzato.

D’altra parte, se si guarda allo stato effettivo dell’adozione, il divario tra aspirazioni e realtà emerge ancora con evidenza. Oltre la metà delle aziende intervistate si trova ancora in una fase sperimentale: il 35% ha avviato progetti pilota o proof of concept sull’AI generativa, il 27% si limita alla fruizione gratuita di strumenti disponibili sul mercato; solo il 19% dichiara invece di avere approvato progetti avanzati. La fruizione gratuita è d’altra parte particolarmente marcata proprio nel comparto dell’AI generativa, che per molti rimane ancora un terreno di esplorazione individuale per la produttività, più che di strategia complessiva e strutturata.

Dove l’AI lascia il segno (e dove non ancora)

Tra le aree più impattate dall’adozione dell’AI i rispondenti citano il marketing e le vendite (49%), il customer service (46%) e, con una quota significativa per un campione in cui il settore manifatturiero pesa per il 29%, la produzione (37%). Sono ambiti in cui il valore è probabilmente più immediato e facilmente visibile: velocità di risposta al mercato, miglioramento dell’esperienza del cliente, supporto alla pianificazione o alla manutenzione predittiva in fabbrica. Molto meno coinvolte risultano invece le funzioni di back office: finanza e contabilità (29%), supply chain e logistica (19%) e risorse umane (17%). L’adozione dell’AI sembra quindi fare più fatica a scalare nei processi interni più complessi, dove i casi d’uso a valore – al di là di quelli che possono essere “facili” utilizzi – sono più difficili da identificare e dove la trasformazione richiede una revisione più profonda di processi e competenze.

Un altro tema centrale, e collegato alle riflessioni appena riportate, riguarda il ritorno degli investimenti in AI. Nel 2026 la spesa in AI è prevista in crescita o stabile per la maggior parte delle aziende rispondenti, ma circa quattro su dieci non stanno ancora valutando il ritorno dei propri investimenti in quest’area. Dove presente, la misurazione si basa soprattutto su analisi costi-benefici e valutazioni qualitative. Un gap che d’altra parte oscilla tra due opposti: un’assenza che rischia di frenare il passaggio della tecnologia da sperimentazione a produzione, o una presenza che potrebbe imbrigliare e vincolare troppo presto il potenziale di una tecnologia in fondo ancora emergente.

La trasformazione digitale è necessaria, ma ancora disomogenea

La trasformazione digitale è ormai percepita come un processo strutturale e permanente, almeno nelle grandi imprese. Sono queste ultime a cogliere con maggiore consapevolezza la dimensione culturale del cambiamento, che non è solo tecnologico, e a respingere l’idea che la “digital transformation” sia un termine ormai abusato o superato. Per le grandi organizzazioni è, al contrario, una necessità competitiva sempre più urgente, anche su scala internazionale. Le PMI mostrano invece un atteggiamento diverso, con la tendenza spesso a ridurre questo concetto a un tema di efficienza operativa, considerandolo probabilmente meno prioritario rispetto ad urgenze di breve periodo. Il rischio però è che si crei (o si accentui) un divario di maturità digitale, che si traduca poi in un differenziale competitivo crescente e sempre più difficile da colmare.

Fornitori locali, soddisfazione discreta

Sul fronte delle strategie di sourcing, le aziende intervistate confermano una preferenza strutturale per partner vicini al proprio contesto di business: software vendor e system integrator locali vengono privilegiati rispetto ai grandi player internazionali. I criteri di selezione – la conoscenza del settore specifico (43%), il rapporto qualità/prezzo (39%), l’affidabilità e il rispetto delle tempistiche (35%) – e rispecchiano in parte questa logica. Il livello medio di soddisfazione nei confronti dei partner tecnologici si attesta a 6,6 su 10, un risultato sufficiente ma con margini di miglioramento evidenti. Il ricorso a partner esterni è d’altra parte destinato a rimanere stabile o crescere: non è una scelta di convenienza contingente, ma probabilmente una risposta strutturale alla carenza di competenze interne e alla rapidità dell’evoluzione tecnologica. Parallelamente, il 24% delle aziende dichiara di valutare iniziative di insourcing IT, motivate principalmente dalla riduzione dei costi (30%), dal miglioramento delle performance (26%) e dalla necessità di maggiore controllo su sistemi e applicativi critici. Non sembra quindi essere un’alternativa al modello di sourcing esterno, ma una leva selettiva, attivata su ambiti strategici o sensibili.

Competenze: il collo di bottiglia permanente

Tra le aziende intervistate, gli investimenti in competenze interne si concentrano su cybersecurity (39%), project management (39%), business intelligence e analytice (37%) e sviluppo software (26%). Profili quindi prevalentemente “tecnici”, che confermano l’approccio, soprattutto delle PMI, alla trasformazione digitale ancora orientato all’esecuzione più che alla strategia. Le competenze più avanzate – dal change management al prompt engineering – risultano invece poco citate, il che potrebbe parzialmente spiegare la crescente dipendenza da partner esterni e lo skill gap che le aziende stesse indicano come uno dei principali ostacoli alla trasformazione.

Camilla Bellini
Content & Research Manager, TIG – The Innovation Group