L’intelligenza artificiale è entrata nella quotidianità delle imprese italiane. Le PMI, pur riconoscendone il potenziale, spesso si fermano alla fase di sperimentazione, non avendo le competenze per progetti strutturati.
Questo articolo spiega perché l’AI è diventata una priorità per la competitività delle PMI, quali competenze servono per introdurre l'intelligenza artificiale in modo efficace e perché il fractional management rappresenta un modello adatto per integrare le competenze necessarie in modo flessibile e sostenibile.
L’AI consente di migliorare produttività, decisioni e competitività, ottimizzando tempi e risorse anche in contesti di vincoli economici.
Per una PMI, l’AI è prima di tutto un mezzo per aumentare l’efficienza dei processi e la qualità delle decisioni. Automatizza le attività a basso valore aggiunto, libera tempo per la pianificazione e consente di gestire i dati come una risorsa strategica.
Le imprese che riescono a integrare soluzioni AI ottengono vantaggi concreti: risposte più rapide al mercato, minori errori, maggiore capacità di personalizzazione. L’AI permette inoltre di accedere a funzioni avanzate (analisi predittiva, simulazioni, manutenzione automatizzata) che fino a poco tempo fa erano riservate alle grandi aziende.
Le applicazioni dell’intelligenza artificiale nelle PMI italiane sono già numerose e in gran parte accessibili con costi e infrastrutture contenuti (fonte: Intelligenza artificiale, la svolta: i dati EY 2025 e i 10 usi ad alto impatto per le PMI).
Tutte queste applicazioni rispondono a logiche di efficienza, sicurezza e riduzione dei costi. Ecco dieci tra i casi d'uso con impatto misurabile:
Per le PMI italiane, la priorità è identificare dove l’AI può creare valore subito e costruire una roadmap progressiva che consenta di scalare senza compromettere equilibrio operativo e costi.
Le analisi degli Osservatori Artificial Intelligence del Politecnico di Milano (2024) mostrano un quadro in evoluzione: il mercato cresce, ma il divario tra grandi imprese e PMI resta ampio.
Secondo i dati dell’Osservatorio:
Solo il 7% delle piccole imprese e il 15% delle medie ha avviato progetti strutturati di intelligenza artificiale, contro oltre il 60% delle grandi aziende. Molte PMI si limitano ancora a iniziative pilota o sperimentazioni interne.
Le applicazioni più diffuse riguardano chatbot, automazione dei processi, analisi predittiva e assistenti virtuali.
Le difficoltà principali non sono legate al costo della tecnologia, ma a tre fattori ricorrenti:
In sintesi, l’adozione cresce ma resta disomogenea: il vero ostacolo non è la tecnologia, ma la capacità di integrarla in modo stabile nei processi aziendali, con obiettivi chiari, competenze adeguate e una governance strutturata.
L’AI Act introduce principi di trasparenza e responsabilità. Per le PMI significa dotarsi di processi documentati, ruoli chiari e maggiore consapevolezza sui rischi.
Il regolamento europeo sull’intelligenza artificiale impone requisiti proporzionati al livello di rischio dei sistemi. Le imprese devono garantire sicurezza, tracciabilità e supervisione umana. Anche per le PMI, ciò comporta la necessità di sapere come viene utilizzata la tecnologia, con quali dati e per quali scopi.
Le PMI devono documentare i processi decisionali automatizzati, mappare i fornitori e assicurare controlli sul corretto utilizzo dei dati. Il principio di proporzionalità prevede che gli adempimenti siano commisurati alla complessità del progetto, ma non elimina l’obbligo di trasparenza.
La capacità di dimostrare la corretta gestione dei sistemi AI è anche una leva reputazionale. Le aziende che tracciano i processi e formalizzano la governance trasmettono fiducia a clienti, partner e investitori.
L’AI Act non è solo una normativa: è un’occasione per rafforzare la gestione dei progetti e creare valore attraverso trasparenza e controllo.
L’AI richiede un mix di competenze strategiche, organizzative e tecniche. La tecnologia genera valore solo se è guidata da ruoli capaci di allinearla agli obiettivi aziendali.
Le competenze manageriali determinano la direzione e la sostenibilità del progetto. Nelle PMI, dove le risorse sono limitate, queste competenze spesso si concentrano in una singola figura, ma comprendono ambiti distinti:
L’esperienza manageriale diventa quindi un fattore critico per tradurre le tecnologie in valore concreto.
Le competenze tecniche riguardano la capacità di realizzare concretamente un progetto di AI. Includono:
Senza solide competenze tecniche, anche un buon piano strategico non può produrre risultati.
Ogni progetto di intelligenza artificiale deve produrre risultati verificabili, documenti chiari e strumenti che consentano di gestire la continuità nel tempo. I deliverable non servono solo a tracciare il lavoro svolto: sono la base per migliorare, mantenere controllo sui processi e garantire che l’AI rimanga coerente con gli obiettivi aziendali.
I principali deliverable di un progetto di AI comprendono:
Roadmap di progetto. Descrive le fasi, gli obiettivi e i tempi di realizzazione. Serve a mantenere l’allineamento tra management, specialisti e stakeholder aziendali.
Inventario dei dati. Elenca le fonti utilizzate, la loro provenienza, le modalità di aggiornamento e le eventuali criticità. È essenziale per garantire qualità, sicurezza e riusabilità dei dati.
Schede dei modelli (model card). Riassumono finalità, metodi di addestramento, metriche di performance e limiti di utilizzo di ogni modello adottato. Consentono a chiunque, anche non tecnico, di comprendere come funziona il sistema e in quali casi può o non può essere applicato.
Policy d’uso. Definiscono chi può utilizzare gli strumenti di intelligenza artificiale, per quali scopi e con quali livelli di responsabilità. Aiutano a prevenire usi impropri e a mantenere la coerenza con le regole interne e con la normativa vigente.
Piani di monitoraggio continuo. Indicano come e con quale frequenza vengono verificati i risultati dei modelli, quali metriche vengono analizzate e come vengono gestiti eventuali cali di performance o anomalie.
Questi deliverable rappresentano la struttura di controllo del progetto: garantiscono tracciabilità, trasparenza e una base solida per ogni fase successiva.
Un progetto di AI efficace non si misura solo dalla qualità tecnica dei modelli, ma dalla capacità di mantenere nel tempo governance, coerenza e valore operativo.
Implementare un progetto di intelligenza artificiale significa procedere per fasi: sperimentare su casi pilota, integrare la tecnologia nei processi aziendali e monitorare nel tempo risultati e prestazioni.
La maggior parte delle PMI si ferma alla fase di sperimentazione dell'AI, perché mancano le competenze interne per impostare un percorso strutturato e implementarlo.
Dopo la fase pilota, è necessario procedere con:
Il valore dell’AI emerge solo quando viene integrata nei processi aziendali.
L’obiettivo non è sostituire le persone, ma aumentare l’efficacia delle decisioni. La supervisione umana resta centrale: definisce i limiti dell’automazione e interviene nei casi critici.
Le PMI devono stabilire procedure chiare per la gestione delle eccezioni e la revisione dei risultati generati dai sistemi.
Il rilascio non è la fine del progetto ma l’inizio del ciclo di ottimizzazione.
L'implementazione dell'AI in azienda è un processo evolutivo: parte da piccoli progetti pilota, cresce con l’esperienza e si consolida con monitoraggio e revisione costante.
Ogni progetto di AI funziona solo se ruoli e responsabilità sono chiari: serve una governance forte, con figure che guidano strategia, esecuzione e controllo. È necessario stabilire chi guida il progetto, chi ne gestisce l’attuazione e chi misura i risultati.
Ogni progetto di AI richiede un nucleo fisso di ruoli e il coinvolgimento mirato delle funzioni più vicine all’area di applicazione.
Nelle PMI, questa figura raramente esiste a tempo pieno; spesso le responsabilità IT sono frammentate o affidate a fornitori esterni.
Nelle PMI, può essere un ruolo ibrido, affidato a manager esistenti (es. marketing o operations) che ricevono formazione ad hoc o a manager esterni già formati.
Nelle PMI, spesso questo ruolo è ricoperto dal responsabile Operations o da un manager o consulente esterno con esperienza in trasformazione organizzativa.
Nelle PMI, spesso queste funzioni sono accentrate in poche persone (o nel titolare), rendendo ancora più necessario un supporto esterno per non sovraccaricare il team.
Il fractional management offre alle PMI accesso a competenze manageriali con esperienza consolidata per gestire progetti AI con flessibilità e controllo dei costi.
Le imprese meno strutturate spesso non hanno le competenze interne per guidare dei progetti di intelligenza artificiale: non hanno un CTO, un Innovation Manager, un Change Manager ma devono comunque prendere decisioni su aree di applicazione, tecnologie, fornitori, dati e compliance normativa (AI Act, privacy, cybersecurity), gestione del cambiamento.
Il fractional manager colma questo gap: collabora con un impegno part-time di poche giornate a settimana, con obiettivi chiari e risultati misurabili. Integra il team interno, supervisiona i processi e assicura il rispetto dei tempi e dei KPI.
Un fractional manager esperto può accompagnare l’azienda in ogni fase:
L’AI è un insieme di strumenti che richiedono pianificazione, integrazione nei processi aziendali e gestione del cambiamento: può diventare un vantaggio competitivo reale per le PMI solo se la tecnologia è accompagnata da una governance solida e da competenze mirate.
Selezionando un caso d’uso concreto, con dati disponibili e ritorno misurabile, e individuando una figura manageriale che guidi il progetto.
Tracciabilità dei processi, documentazione dei modelli e controllo umano proporzionato al livello di rischio.
Serve una guida manageriale per strategia e governance, e una o più risorse tecniche (interne o esterne) per lo sviluppo e l’integrazione.
Competenze strategiche, tecniche e organizzative: gestione dei dati, sviluppo e monitoraggio dei modelli, governance, project management, misurazione dei risultati e capacità di integrare l’AI nei processi aziendali.
Guida il progetto di AI, coordina fornitori e risorse interne e assicura che la tecnologia sia integrata nei processi in modo efficace e conforme alle normative.
EY Barometer (2025), Cresce l'adozione dell'intelligenza artificiale nelle aziende italiane, https://www.ey.com/it_it/newsroom/2025/08/ey-italy-ai-barometer-cresce-l-adozione-dell-intelligenza-artificiale-nelle-aziende-italiane
Osservatori Artificial Intelligence, Politecnico di Milano (2024), Intelligenza Artificiale in Italia: numeri record per il mercato, https://www.osservatori.net/comunicato/artificial-intelligence/intelligenza-artificiale-italia
Osservatori Artificial Intelligence, Politecnico di Milano (2024), L’adozione dell’Artificial Intelligence nel 2024: confronto tra Italia ed Europa. https://www.osservatori.net/report/artificial-intelligence/adozione-artificial-intelligence-2024-italia-europa
La Repubblica (2023), AI formato impresa: ecco i freni nelle PMI, https://www.repubblica.it/dossier/economia/top-story/2023/10/14/news/ai_formato_impresa_ecco_i_freni_nelle_pmi-417799735
Commissione Europea Regolamento AI Act (2024), https://eur-lex.europa.eu/legal-content/IT/TXT/?uri=CELEX%3A32024R1689