La risposta breve
Secondo l'indagine The Navi World Vision di ANGI e Fiera Milano su 500 manager di livello C, il 90% considera l'IA centrale per lo sviluppo industriale, ma il 53,4% indica nella mancanza di competenze il limite principale alla sua adozione. Il 43% segnala un ROI poco chiaro e il 62% teme i rischi cyber collegati all'IA.
Il problema, quindi, non è la volontà ma la capacità di esecuzione. Le imprese che non possono aspettare di formare internamente un team completo ricorrono sempre più spesso allo staff augmentation con ingegneri specializzati, affiancandolo a progetti concreti di integrazione della GenAI nei processi esistenti. Sul fronte della sicurezza, un penetration test delle applicazioni con componenti IA aiuta a misurare il rischio prima che lo faccia un attaccante.
Cosa dice l'indagine The Navi World Vision?
Il dato di partenza è quasi unanime: nove manager su dieci considerano l'intelligenza artificiale un asset centrale per lo sviluppo industriale. Non è una dichiarazione di principio isolata; arriva da un campione di 500 dirigenti di vertice che, nella stessa indagine, si descrivono in larga maggioranza come alla guida di organizzazioni resilienti e adattive (78,6%). Il problema emerge quando si passa dall'intenzione alla pratica.
| Indicatore | Quota dei manager |
|---|---|
| Considerano l'IA centrale per lo sviluppo industriale | 90% |
| Indicano la mancanza di competenze come limite all'adozione | 53,4% |
| Segnalano un ritorno sull'investimento poco chiaro | 43% |
| Temono i rischi cyber collegati all'IA | 62% |
| Descrivono la propria organizzazione come resiliente e adattiva | 78,6% |
Letti insieme, questi numeri disegnano un management che ha già deciso dove andare ma non ha ancora gli strumenti per arrivarci. Il 43% che non vede un ROI chiaro è il segnale più concreto: senza metriche di partenza e casi d'uso misurabili, l'IA resta una voce di spesa difficile da difendere al momento del budget.
Perché le competenze sono il collo di bottiglia?
Più di un manager su due mette le competenze in cima alla lista degli ostacoli. È un dato coerente con quanto emerge da altre rilevazioni recenti sul mercato italiano: l'adozione cresce, ma le figure capaci di portare l'IA dentro i processi sono poche e contese. Al Summit, il prof. Baldassari ha sintetizzato il punto ricordando che la resilienza si costruisce ogni giorno «con le persone, le competenze, gli strumenti e la capacità di guardare avanti».
Nei progetti che seguiamo per clienti europei, la carenza raramente riguarda i data scientist in senso stretto. Mancano più spesso ingegneri che sappiano collegare un modello ai sistemi esistenti: API sui dati aziendali, gestione dei permessi, monitoraggio dei costi di inferenza, test di regressione sulle risposte. È lavoro di ingegneria del software, ed è lì che i progetti si fermano tra il prototipo e la produzione.
Quanto pesa il rischio cyber legato all'IA?
Molto, almeno nella percezione di chi gestisce la sicurezza. Il 62% dei manager indica i rischi cyber collegati all'IA tra le proprie preoccupazioni, e tra i responsabili della sicurezza il quadro è ancora più netto: l'88,5% dei CISO ritiene che il profilo di rischio dell'azienda stia crescendo, e il 41,1% mette gli attacchi potenziati dall'intelligenza artificiale al primo posto tra i timori.
Il rischio ha due facce. Da un lato gli attaccanti usano l'IA per automatizzare phishing, ricognizione e sfruttamento delle vulnerabilità. Dall'altro, ogni assistente o agente introdotto in azienda allarga la superficie d'attacco: prompt injection, accesso eccessivo ai dati, chiavi API esposte. Integrare l'IA senza un modello di minaccia aggiornato significa spesso aprire nuovi varchi proprio mentre si cerca efficienza.
Cosa possono fare le imprese adesso
Il divario tra il 90% che crede nell'IA e la metà che non ha le persone per realizzarla si riduce con scelte operative, non con nuovi piani strategici:
- Partite da un processo con numeri noti. Tempi di evasione delle richieste, costi di back office, errori di inserimento dati: misurate prima, introducete l'IA, misurate dopo. È il modo più diretto per rispondere al 43% che non vede il ROI.
- Affiancate, non sostituite, il team interno. Ingegneri esterni con esperienza di messa in produzione accorciano i tempi, ma il progetto deve prevedere fin dall'inizio il passaggio di competenze alle persone che lo gestiranno.
- Trattate l'IA come software in produzione. Versionamento dei prompt, test automatici sulle risposte, log e limiti di spesa: le stesse pratiche che si applicano a qualunque sistema critico.
- Inserite la sicurezza nel disegno. Permessi minimi per assistenti e agenti, separazione dei dati sensibili, test di prompt injection prima del rilascio e revisione periodica dei fornitori di modelli.
- Formate su casi reali. La formazione generica sull'IA serve poco; quella costruita sui flussi di lavoro effettivi dell'azienda crea competenze che restano.
Domande frequenti
Quanti manager italiani considerano l'IA centrale per l'impresa?
Secondo l'indagine The Navi World Vision di ANGI e Fiera Milano, condotta con l'istituto Lab21 su 500 manager di livello C, il 90% considera l'intelligenza artificiale un asset centrale per lo sviluppo industriale.
Qual è il principale ostacolo all'adozione dell'IA nelle imprese italiane?
La mancanza di competenze: la indica il 53,4% dei manager intervistati. Seguono un ritorno sull'investimento poco chiaro (43%) e i timori legati ai rischi cyber connessi all'IA (62% lo cita come preoccupazione).
L'IA aumenta il rischio informatico per le aziende?
Per i responsabili della sicurezza sì: l'88,5% dei CISO del campione ritiene che il profilo di rischio cyber stia crescendo con l'IA e il 41,1% indica gli attacchi potenziati dall'IA come la prima preoccupazione.
Dove e quando sono stati presentati i dati?
Al Business Leaders Summit 2026, organizzato da Business International (Fiera Milano) all'Allianz MiCo di Milano, con apertura il 7 ottobre 2026 e chiusura l'8 ottobre.
Come può un'impresa colmare il gap di competenze sull'IA?
Combinando formazione interna mirata sui processi in cui l'IA viene introdotta, ingegneri esterni che portano esperienza di messa in produzione e un caso d'uso misurabile da cui partire. Il trasferimento di competenze va pianificato fin dall'inizio, non lasciato alla fine del progetto.
Fonti
ANSA — Angi-Fiera Milano, per 90% manager italiani IA centrale ma mancano competenze, 7 ottobre 2026
il Giornale — Intelligenza artificiale centrale per la crescita industriale ma mancano le competenze, ottobre 2026
Affaritaliani — Business Leaders Summit, IA decisiva per nove manager su dieci, ottobre 2026