DGS interpreta l’Osservatorio Artificial Intelligence 2025: crescita del mercato e maturità organizzativa
Il Convegno conclusivo dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano ha presentato una fotografia dettagliata dello stato dell’AI in Italia nel 2025. I numeri confermano una fase di espansione significativa, ma evidenziano al tempo stesso un divario tra crescita del mercato e capacità delle organizzazioni di integrare l’Intelligenza Artificiale nei modelli operativi.
Mercato: accelerazione strutturale
Nel 2025 il mercato italiano dell’Intelligenza Artificiale raggiunge 1,8 miliardi di euro, con una crescita del +50% rispetto al 2024 e un CAGR triennale del +54%.
La Generative AI rappresenta il 46% del valore complessivo, con una crescita del +60% anno su anno. Il dato conferma che l’AI non è più confinata a sperimentazioni circoscritte, ma assume un ruolo strutturale nelle strategie di investimento. Tuttavia, l’analisi non può fermarsi alla dimensione economica.
Adozione: tra sperimentazione e pervasività
- Il 71% delle grandi imprese italiane ha avviato almeno un progetto di AI.
- Solo il 21%, però, dichiara una diffusione significativa su più funzioni aziendali.
Il dato evidenzia un passaggio ancora incompleto dalla fase progettuale alla piena integrazione operativa. L’adozione diffusa richiede un’evoluzione dei modelli organizzativi, della governance dei dati e delle competenze interne. La questione si sposta dunque dal perimetro della tecnologia a quello più architetturale e gestionale.
GenAI: accesso semplice, valore da dimostrare
L’84% delle grandi imprese utilizza strumenti di Generative AI ready-to-use.
La facilità di accesso e il basso costo iniziale favoriscono una diffusione rapida. Tuttavia, solo una quota limitata di organizzazioni misura in modo strutturato i benefici generati, e appena il 9% dichiara una governance AI pienamente integrata.
Il rischio è evidente: senza integrazione nei sistemi aziendali, senza KPI definiti e senza accountability, l’AI resta uno strumento di produttività individuale e fatica a trasformarsi in una concreta leva di trasformazione.
In questo scenario, l’adozione dell’AI si conferma prima di tutto un tema di persone, fiducia e competenze: senza una chiara comprensione dei processi e senza il coinvolgimento delle funzioni di business, anche le soluzioni più evolute faticano a generare valore reale.
Governance e Shadow AI: il tema emergente
Uno dei segnali più rilevanti emersi dall’Osservatorio riguarda l’utilizzo non governato degli strumenti di Intelligenza Artificiale: solo il 19% dei lavoratori utilizza esclusivamente piattaforme ufficiali aziendali.
Il fenomeno della Shadow AI evidenzia con forza la necessità di una governance chiara e strutturata, in cui il management definisca regole, priorità e modelli decisionali, supportati da meccanismi di supervisione human-in-the-loop, per garantire sicurezza, compliance e tracciabilità.
In questo scenario, la convergenza tra AI e cybersecurity diventa un fattore abilitante imprescindibile. Secondo DGS, l’adozione dell’AI non può prescindere da un presidio solido della sicurezza e dalla protezione dei dati: la governance non è solo uno strumento di controllo del rischio, ma una leva strategica per costruire fiducia, assicurare un utilizzo responsabile ed etico delle tecnologie e garantire l’allineamento con normative e responsabilità organizzative.
È in questa integrazione tra innovazione e sicurezza che l’Intelligenza Artificiale può diventare realmente affidabile, scalabile e coerente con i processi aziendali.
Cambio di fase: dall’hype all’integrazione
I dati dell’Osservatorio segnalano dunque un cambio di fase: dopo l’espansione iniziale e l’entusiasmo per la Generative AI, le organizzazioni sono ora chiamate a consolidare modelli di adozione sostenibili.
I dati evidenziano come il tema non sia “fare AI”, ma adottarla in modo strutturato, integrandola nei processi core, nei sistemi informativi e nei meccanismi decisionali.
Questo passaggio richiede:
- definizione di priorità e use case coerenti con il business
- integrazione con i dati aziendali
- governance chiara e responsabilità definite
- misurazione degli impatti
Questa esigenza diventa ancora più evidente con l’evoluzione verso modelli agentici. Gli agenti di AI non si limitano a generare contenuti, ma agiscono sui processi aziendali, prendendo decisioni ed eseguendo azioni. Senza integrazione con i dati, senza regole chiare e senza modelli di controllo, il rischio non è più solo di ottenere risultati poco utili, ma di introdurre complessità e vulnerabilità operative.
Il punto di vista DGS: dall’adozione sperimentale all’impatto misurabile
“Molte aziende stanno investendo in AI, ma spesso faticano a trasformare questi sforzi in risultati concreti, perché il vero ostacolo non è tecnologico ma organizzativo” – Vincenzo Fiengo, Co-Ceo DGS.
Per DGS, il valore dell’Intelligenza Artificiale emerge quando tecnologia, dati e persone convergono in un modello integrato, capace di generare risultati affidabili e misurabili. A fare la differenza è la capacità delle organizzazioni di governarne l’adozione, integrandola nei processi core e definendo KPI misurabili, regole di governance chiare e guardrail operativi con supervisione human-in-the-loop.
DGS opera come partner Data & AI orientato alla trasformazione concreta. Con oltre 300 professionisti specializzati e più di 600 progetti realizzati, supporta le organizzazioni nella costruzione di roadmap di adozione guidate dal valore, traducendo PoC e soluzioni ready-to-use in impatti operativi reali, scalabili e sicuri.
L’obiettivo è quindi integrare l’AI nei processi già, per garantire sicurezza e compliance e definire modelli di governance sostenibili, misurando risultati in termini di efficienza, qualità e impatto operativo. Solo in questo modo l’Intelligenza Artificiale diventa un alleato strategico per le aziende, senza rischiare di rimanere un investimento fine a sé stesso.
Vuoi saperne di più? Consulta il Comunicato stampa oppure accedi al Report completo dell’Osservatorio Artificial Intelligence 2025.