Industrial AI in fase esplorativa
Il Caffè Digitale
Nonostante il grande interesse e le attese espresse per il futuro, l’Industrial AI appare oggi nelle aziende manifatturiere italiane come una tecnologia in fase di esplorazione: promettente, ma ancora lontana da un’adozione su larga scala e da un’integrazione strutturale nei processi aziendali. È quanto emerge dalla sesta edizione della “Smart Manufacturing Survey” di TIG, presentata allo “Smart Manufacturing Summit 2026” lo scorso 29 aprile a Milano.
La trasformazione verso lo Smart Manufacturing è avviata ma, nonostante le industrie italiane abbiano costruito solide basi tecnologiche, faticano ancora a tradurre gli investimenti in un reale vantaggio competitivo e in modelli decisionali evoluti. È quanto emerge dalla sesta edizione della “Smart Manufacturing Survey” di TIG, realizzata tra marzo e aprile 2026 con il supporto di ContactValue, CSA – Cyber Security Angels e SPS Italia su un campione di 88 aziende manifatturiere italiane intervistando ruoli IT (52%), direzione (15%) e progettazione / R&D (14%).
I risultati mostrano che la digitalizzazione continua a essere considerata come un’opportunità per acquisire una maggiore efficienza produttiva (per il 47% delle aziende manifatturiere): solo una percentuale più limitata la associa alla trasformazione del modello industriale (28%) o alla differenziazione competitiva (22%). In termini di scelte di investimento, se negli ultimi anni le aziende hanno concentrato gli sforzi su automazione dei processi produttivi, infrastrutture IT, sensori e cybersecurity industriale, costruendo le fondamenta della fabbrica digitale, oggi l’attenzione si sta spostando verso l’intelligenza artificiale (52%), la digitalizzazione e condivisione del know-how (51%), lo sviluppo di competenze digitali (46%). Questo passaggio segna l’ingresso in una nuova fase della trasformazione, in cui il valore non deriva più dall’adozione tecnologica, ma dalla capacità che ciascuno avrà di utilizzarla in modo efficace.
Stato dell’arte dell’AI nell’industria italiana
Nel complesso, l’Industrial AI appare oggi come una tecnologia in fase di esplorazione: promettente, ma ancora lontana da un’adozione su larga scala e da un’integrazione strutturale nei processi aziendali. L’adozione dell’Industrial AI, per quanto diffusa, avviene prevalentemente in forma sperimentale. Parallelamente, emerge una forte intenzione di investimento per i prossimi due anni. Le tecnologie più diffuse sono quelle più accessibili e trasversali, come l’AI generativa, il machine learning e i sistemi conversazionali. Al contrario, le applicazioni più strettamente legate ai processi industriali — come l’ottimizzazione automatica dei parametri produttivi — risultano meno diffuse.
Il ruolo dell’AI nei processi decisionali è ancora marginale: il 50% delle aziende la utilizza in modo sperimentale, il 40% come supporto analitico. Solo una quota residuale ha integrato l’AI nei flussi operativi. Un ulteriore limite riguarda la governance: nel 48% dei casi, l’AI è sviluppata attraverso iniziative isolate di singole funzioni, mentre solo il 28% delle aziende dispone di una strategia formalizzata o integrata nel piano industriale.
Benefici dall’AI ancora limitati
Oltre la metà delle aziende non è ancora in grado di evidenziare benefici concreti derivanti dall’AI. I benefici raggiunti ad oggi sono legati soprattutto a miglioramenti operativi dei processi legati a qualità, manutenzione e customer experience. Nonostante le difficoltà attuali, le aziende attribuiscono all’AI un ruolo sempre più centrale per il futuro: il 57% la considera in futuro una leva di competitività o trasformazione. Permane tuttavia un forte disallineamento tra ambizione e capacità di esecuzione, considerando i limiti emersi sul fronte della data governance.
Un nodo critico: l’utilizzo dei dati
Uno degli elementi più rilevanti riguarda il limitato sviluppo di modelli data-driven: la maggior parte delle aziende continua ad utilizzare i dati principalmente per monitoraggio e reporting (48%), mentre solo una minoranza li impiega per supportare decisioni operative (25%) o per abilitare un’ottimizzazione automatizzata dei processi (7%). La situazione migliora al crescere della dimensione delle organizzazioni.
Nonostante la disponibilità dei dati, le decisioni operative restano in larga parte ancorate a logiche tradizionali: il 68% si basa su reportistica tradizionale e il 23% sull’esperienza umana, mentre l’utilizzo di modelli predittivi è marginale. Il limite non risiede tanto nella disponibilità dei dati, quanto nella loro valorizzazione.
Le aziende hanno compiuto progressi significativi sul fronte dell’integrazione: l’86% dispone di sistemi almeno parzialmente integrati tra IT e OT, e oltre un terzo ha adottato piattaforme dati centralizzate. Tuttavia, emerge un limite strutturale: solo il 3% delle aziende dispone di un’architettura dati pienamente governata, con processi di data quality, ruoli definiti e policy formalizzate. Questa carenza di data governance è oggi uno dei principali ostacoli agli sviluppi futuri dell’AI in ambito industriale.
Elena Vaciago
Research manager, TIG – The Innovation Group
