In un convegno milanese sull'innovazione, un imprenditore del manifatturiero racconta di aver implementato sistemi AI per il controllo qualità nella sua fabbrica di Brescia: errori ridotti del 30%, costi di rilavorazione dimezzati. A poca distanza, un artigiano di terza generazione confessa di non sapere nemmeno da dove cominciare.
Questa polarizzazione è il ritratto fedele di come l'AI si sta diffondendo nel tessuto imprenditoriale italiano. Le grandi aziende — specialmente nel manifatturiero avanzato, nella finanza, nell'energia — stanno investendo in modo significativo. Le PMI, che costituiscono l'ossatura dell'economia italiana, sono in ritardo. E il divario rischia di allargarsi.
Le ragioni del ritardo delle PMI sono comprensibili. I costi iniziali di implementazione sono ancora elevati. Mancano le competenze interne per valutare le soluzioni disponibili. C'è diffidenza verso tecnologie che sembrano promettere troppo. E spesso manca semplicemente il tempo: un imprenditore che gestisce direttamente produzione, clienti e fornitori non ha ore da dedicare alla formazione su sistemi nuovi.
Eppure le opportunità esistono. Strumenti di AI accessibili — per la gestione del customer service, per l'analisi delle vendite, per la comunicazione di marketing — sono già disponibili a costi contenuti. Il problema non è tanto tecnologico quanto culturale: l'AI viene percepita come qualcosa per le grandi aziende, non per la bottega.
Il rischio concreto è che tra cinque anni il mercato sia diviso tra chi ha abbracciato l'AI e chi no — e che questo divario corrisponda esattamente a quello tra chi cresce e chi arranca.