In Breve
- Qual è il divario di fiducia nell'AI in Italia nel 2026?
- Il divario tra fiducia e affidabilità è di 14,1 punti, il più ampio in Europa.
- Qual è la percentuale di organizzazioni italiane che ottiene un ritorno economico dall'AI?
- Solo il 18,7% delle organizzazioni riporta un ritorno economico significativo dai progetti di AI.
- Quali sono le principali problematiche riscontrate nei sistemi AI?
- Le problematiche includono mancanza di chiarezza, carenza di contesto e preoccupazioni sulla sicurezza.
Nel 2026, l’Italia si trova ad affrontare una situazione unica in Europa: il divario tra la fiducia riposta nei sistemi di intelligenza artificiale (AI) e la maturità delle infrastrutture di governance è il più ampio del continente. L’indice di fiducia si attesta a 72,9 punti, mentre l’indice di affidabilità è di 58,8 punti. Sebbene la differenza si sia ridotta rispetto all’anno precedente, passando da 18,4 a 14,1 punti, rimane comunque la più marcata in Europa.
Solo il 18,7% delle organizzazioni italiane riporta un ritorno economico significativo dai progetti di AI, suggerendo una disconnessione tra le aspettative e le capacità operative. Questo divario mette in luce le criticità legate alla trasparenza, alla spiegabilità e alla conformità normativa dei sistemi AI utilizzati. Nonostante siano stati registrati miglioramenti in ambiti come la responsabilità, la governance dei modelli e la qualità dei dati, tutte le dimensioni analizzate rimangono al di sotto degli standard globali.
Le organizzazioni che adottano pratiche consolidate di intelligenza artificiale affidabile hanno maggiori probabilità di ottenere un ritorno economico significativo rispetto alla media del mercato. Tuttavia, le principali problematiche riscontrate negli output generati dai sistemi AI includono la mancanza di chiarezza delle risposte (37,7%), la carenza di contesto (26,4%), preoccupazioni sulla sicurezza degli output (14,2%), inesattezze fattuali (13,2%) e il rischio di bias (8,5%).
Inoltre, la frammentazione delle basi dati rappresenta un ostacolo significativo: la quota di imprese che gestisce le informazioni in silos è quasi triplicata nell’ultimo anno. Solo una minoranza delle aziende adotta controlli automatizzati di qualità su ogni progetto algoritmico, il che rallenta ulteriormente l’adozione efficace dell’AI.
Per affrontare queste sfide, è fondamentale superare lo squilibrio tra adozione e governance. Questo è considerato un passo necessario per trasformare l’adozione tecnologica in un vantaggio competitivo misurabile. La crescita futura della produttività non dovrebbe basarsi esclusivamente sulla sperimentazione dei modelli, ma piuttosto sul consolidamento strutturale dei processi di controllo, audit e trasparenza.
