Il 71% delle grandi imprese ha progetti AI. Solo il 9% li governa

I numeri presentati la scorsa settimana dall'Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano (ricerca 2025, febbraio 2026) raccontano due storie contemporaneamente, e vale la pena leggerle insieme. La prima è una storia di corsa: il mercato italiano dell'AI ha toccato 1,8 miliardi di euro, in crescita del 50% in un anno, il 71% delle grandi imprese ha avviato almeno un progetto, l'84% ha licenze di Generative AI attive. La seconda è una storia di vuoto: solo il 9% delle grandi imprese ha una gestione strutturata dell'AI, e appena il 15% ha avviato progetti organici di adeguamento all'AI Act.

Sessantadue punti percentuali separano chi fa da chi governa ciò che fa. Nei tavoli dove lavoriamo questo divario ha una faccia precisa, ed è quella del CFO o del risk manager che scopre in comitato quanti sistemi AI girano davvero in azienda, e da quanto tempo, senza che nessuno li abbia mai censiti.

Cosa contiene davvero quel 71%

Il dato di adozione, preso da solo, dice meno di quanto sembri. La stessa ricerca precisa che solo un'impresa su cinque usa l'AI in modo pervasivo su più funzioni: per la maggioranza, "avere progetti" significa sperimentazioni localizzate, licenze distribuite, singoli casi d'uso partiti dal basso. L'adozione è larga e sottile, come una vernice.

C'è poi il dato che dovrebbe togliere il sonno a chi presidia sicurezza e compliance: otto lavoratori su dieci utilizzano strumenti AI non aziendali (stessa fonte). Documenti caricati su servizi consumer, dati di clienti dentro prompt, output non verificati che rientrano nei processi. La shadow AI non compare in nessun inventario ufficiale, eppure è, con ogni probabilità, il perimetro AI più esteso della maggior parte delle organizzazioni italiane in questo momento.

Il quadro, messo in fila, è quello di un'adozione che è avvenuta comunque, con o senza il permesso dell'organizzazione, mentre la capacità di governarla è rimasta ferma al punto di partenza.

Perché la governance arriva sempre dopo (e perché è un errore di sequenza)

La spiegazione benevola del 9% è che la governance segue fisiologicamente l'innovazione: prima si sperimenta, poi si regola. È una spiegazione che regge per le tecnologie a basso impatto, e l'AI non lo è, per due ragioni che i numeri stessi suggeriscono.

La prima è che l'AI tocca decisioni, non solo processi. Un sistema che seleziona candidati, valuta pratiche di credito o suggerisce priorità cliniche produce effetti su persone, e il legislatore europeo lo ha già codificato: l'EU AI Act è in vigore dall'agosto 2024, i divieti sulle pratiche a rischio inaccettabile e l'obbligo di alfabetizzazione all'AI si applicano dal febbraio 2025, e il calendario delle prossime scadenze applicative è pubblico. Chi oggi è nel 91% senza governance strutturata non sta rimandando un adempimento futuro, sta accumulando un arretrato su obblighi in parte già vigenti.

La seconda ragione è economica. La ricerca dell'Osservatorio registra un +93% di richieste di competenze AI negli annunci di lavoro e un 41% di lavoratori che grazie all'AI svolge attività prima fuori portata: il valore c'è, ed è proprio questo a rendere costoso il disordine. Senza criteri di prioritizzazione, ogni funzione compra il suo strumento, i dati restano nei silos, i pilot si moltiplicano senza mai consolidarsi, e la spesa cresce più in fretta del ritorno. La governance, vista da qui, ha poco a che fare con il freno che molti immaginano: è il meccanismo che decide dove concentrare un capitale che altrimenti si disperde.

Entrare nel 9%, con metodo

La buona notizia è che il passaggio dal 91% al 9% è un percorso noto, e non parte da un comitato etico o da un documento di principi. Parte da una misurazione. Nei nostri assessment (34+ progetti condotti, dati ZeroFive.AI al 2026) la sequenza che funziona ha tre tappe, e la prima è un censimento onesto: quali sistemi AI esistono in azienda, inclusi quelli ombra, chi li usa, su quali dati, con quale classificazione di rischio ai sensi dell'AI Act. È il registro dei sistemi, ed è insieme il primo obbligo sensato e il primo strumento di gestione.

La seconda tappa è il rating di maturità: misurare su una scala oggettiva la capacità dell'organizzazione su preparazione, esecuzione, rischio e adozione, per sapere quali gap bloccano il resto. La terza è la roadmap con responsabilità assegnate, quick win a 30 giorni e un re-assessment a dodici mesi, perché una fotografia isolata invecchia in fretta e il valore sta nel confronto tra due misurazioni.

Il nostro AI Rating copre esattamente queste tre tappe in quattro-sei settimane. Chi lo ha fatto racconta un effetto collaterale prezioso: per la prima volta board, IT e risk guardano lo stesso numero, e la conversazione sull'AI smette di essere una collezione di aneddoti.

I dati dell'Osservatorio verranno aggiornati tra un anno, e la previsione facile è che il 71% salirà ancora. La domanda aperta riguarda l'altro numero: se anche il 9% resterà fermo, il divario smetterà di essere una statistica di settore e comincerà a decidere, azienda per azienda, chi ha trasformato la spesa in vantaggio e chi ha solo partecipato alla corsa. Se volete sapere da che parte del divario siete, mezz'ora su calendly.com/fabiolalli/zerofive basta per capirlo, oppure scrivete a hello@zerofive.ai.