Investimenti in IA in corsa, tecnici introvabili: il vero collo di bottiglia delle PMI

Il freno all'intelligenza artificiale nelle imprese italiane non è il budget: sono le persone. Secondo l'elaborazione diffusa da Confartigianato il 18 agosto 2026, nel 2025 le imprese hanno cercato 621.180 lavoratori con competenze digitali avanzate e ne hanno considerati introvabili 316.560, il 50,8% del totale. Un profilo su due richiesto dal mercato semplicemente non si trova.

621mila profili cercati, uno su due non arriva

Le competenze in questione non sono solo quelle strettamente legate all'intelligenza artificiale: il perimetro comprende cloud computing, IoT industriale, data analytics e big data, realtà virtuale e aumentata, blockchain. Sono, in altre parole, le competenze che servono per far funzionare davvero un investimento tecnologico — non per decidere di farlo.

È qui che si apre la distanza fra ciò che le imprese acquistano e ciò che riescono a mettere a terra. Un software di previsione della domanda, un sistema di manutenzione predittiva o un assistente basato su modelli linguistici richiedono qualcuno che li configuri, li integri con i gestionali esistenti, ne verifichi i risultati e li corregga quando sbagliano. Senza quella figura, la tecnologia resta una licenza pagata e poco usata.

Il primo ostacolo all'IA non è il costo

La classifica degli ostacoli all'adozione dell'intelligenza artificiale, nella stessa rilevazione, è netta e in parte controintuitiva:

• Mancanza di personale qualificato: 58,6% — il primo freno, davanti a tutti gli altri.
• Incertezza normativa: 47,3%.
• Qualità e disponibilità dei dati: 45,2%.
• Timori sulla privacy: 43,2%.
• Costi elevati: 43%.
• Questioni etiche: 25,7%.

Il costo, che nel dibattito pubblico viene quasi sempre indicato come la barriera principale per una piccola impresa, arriva al quinto posto. Davanti ci sono competenze, regole e dati: tre voci che non si risolvono con un acquisto, ma con un percorso.

La geografia del divario

Il fabbisogno non trovato si concentra dove il tessuto produttivo è più denso. In testa la Lombardia, con 60.960 profili digitali avanzati richiesti e non reperiti, seguita da Campania (31.130), Lazio (30.780), Veneto (26.030) ed Emilia-Romagna (25.640). A livello provinciale guidano Milano (29.840), Roma (24.580) e Napoli (16.200).

Per un'impresa del Nord-Est o della Lombardia il dato ha una lettura immediata: non si tratta di un problema che riguarda "le zone meno sviluppate del Paese". È esattamente dove la domanda di tecnologia è più alta che la concorrenza per le poche persone disponibili diventa più dura — e dove una PMI si trova a competere per gli stessi profili con multinazionali, società di consulenza e grandi gruppi industriali.

Perché per una PMI pesa il doppio

Una grande impresa che non trova un data engineer può alzare l'offerta economica, spostare risorse da un'altra sede, costruire un percorso di carriera credibile o assorbire il costo di un errore di selezione. Una PMI da quaranta persone, in genere, non può fare nessuna di queste cose.

Il rischio concreto non è restare senza intelligenza artificiale: è comprarla comunque, affidandola a chi in azienda ha "più dimestichezza con il computer". Succede spesso, ed è il modo più rapido per accumulare strumenti scollegati fra loro, dati inaffidabili e diffidenza interna verso il digitale. Recuperare da lì costa più che partire bene.

Cinque mosse concrete, prima di cercare un profilo introvabile

Il percorso che suggeriamo alle imprese che seguiamo parte quasi sempre dal ribaltare l'ordine delle domande: non "quale tecnologia compriamo", ma "quale processo vogliamo migliorare e con quali numeri lo misuriamo".

• Scegliere un solo processo per iniziare. Preventivazione, pianificazione della produzione, gestione degli ordini, primo livello di assistenza clienti: un ambito, misurabile, con un responsabile chiaro.
• Mettere in ordine i dati prima dei modelli. Anagrafiche duplicate, distinte base non aggiornate e magazzini disallineati rendono inutile qualsiasi algoritmo. Il 45,2% delle imprese cita proprio i dati fra gli ostacoli principali.
• Formare chi già conosce l'azienda. Un capo reparto o un impiegato amministrativo che impara a usare bene gli strumenti vale spesso più di un profilo esterno molto qualificato ma privo di contesto operativo — e non si perde alla prima offerta migliore.
• Usare partner esterni per le competenze che non ha senso internalizzare. Non tutte le figure vanno assunte: integrazione, sicurezza e governance dei dati possono essere presidiate con un partner, mantenendo però in casa la titolarità delle scelte.
• Verificare le agevolazioni disponibili per la formazione. È una voce spesso trascurata. Il MIMIT, ad esempio, ha aperto una seconda finestra dello sportello "Sviluppo competenze", con domande dal 10 settembre al 21 dicembre 2026 e copertura fino al 70% delle spese formative — misura riservata però alle PMI di Basilicata, Calabria, Campania, Molise, Puglia, Sardegna e Sicilia. Fuori da quelle regioni restano i fondi interprofessionali e le misure regionali, che vanno verificate caso per caso.

Il punto

Confartigianato, commentando i dati, mette l'accento sul fatto che l'intelligenza artificiale può rafforzare produttività e competitività solo se c'è chi sa governarla, e chiede un raccordo più stretto fra scuola, università, sistemi di formazione e imprese. È una richiesta di sistema, con tempi lunghi.

Nel frattempo, la leva che una PMI controlla davvero è un'altra: decidere con che ordine muoversi. Chi parte dal processo, misura il risultato e forma le persone che già ha, arriva all'intelligenza artificiale con una base solida. Chi parte dall'acquisto rischia di scoprire, a spesa fatta, che il pezzo mancante non era il software.

Questo articolo ha finalità divulgative e non costituisce consulenza legale, fiscale o tecnica. I dati citati provengono dall'elaborazione Confartigianato diffusa il 18 agosto 2026 e ripresa da ANSA — fonte: Confartigianato Imprese. Le informazioni sui bandi vanno verificate sui provvedimenti ufficiali vigenti al momento della domanda.