Errori più comuni delle PMI con l'AI: cosa evitare nei primi mesi

Quante PMI italiane usano l'AI e perché i primi mesi contano?

Secondo il comunicato Istat «Imprese e ICT – Anno 2025», nel 2025 il 16,4% delle imprese con almeno 10 addetti usa almeno una tecnologia di intelligenza artificiale, contro l'8,2% del 2024. Le PMI raddoppiano, dal 7,7% al 15,7%, ma le grandi imprese passano dal 32,5% al 53,1%: il divario tra le due categorie arriva a 37 punti percentuali, da 25 dell'anno precedente. Resta poi l'83,6% delle imprese che non adotta alcuna tecnologia di AI.

Tra chi la usa, il 59,1% impiega AI generativa, cioè strumenti che producono testi, immagini, audio o video. Gli ambiti più frequenti sono marketing e vendite (33,1%) e processi amministrativi (25,7%). Istat descrive un'adozione ancora poco strutturata, con un uso iniziale e sperimentale: molte PMI stanno muovendo i primi passi proprio adesso, e i primi mesi sono quelli in cui si fissano abitudini, buone o cattive.

Un'avvertenza sui numeri. L'Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI riporta che il 76% delle PMI italiane non ha investito né prevede di investire in AI e che solo il 7% ha avviato programmi strutturati di formazione. Il resoconto di Maggioli sull'Osservatorio Artificial Intelligence indica invece l'8% delle PMI con almeno un progetto avviato. Istat misura l'uso di almeno una tecnologia, gli Osservatori i progetti: sono indicatori diversi e non vanno sovrapposti.

Qual è l'errore di fondo: pensare che basti chiedere qualcosa a ChatGPT?

Le aziende pensano che chiedere a ChatGPT qualche suggerimento, in modo isolato, basti a cambiare il modo di lavorare. Secondo me non è così: il lavoro cambia solo se si intervengono insieme su tre elementi. Un uso individuale e occasionale può far risparmiare qualche minuto a una persona, ma non modifica il modo in cui l'azienda produce, vende o amministra.

• La tecnologia: introdurre agenti AI, cioè software che eseguono compiti in modo guidato, dove servono davvero e non ovunque.
• Il processo: rivedere il processo, o almeno alcune sue parti, perché lo strumento va inserito in un flusso ripensato e non appoggiato su quello esistente.
• Le persone: formare il personale a usare l'AI dentro il processo migliorato, non in astratto.

Gli errori descritti qui sotto hanno quasi tutti questa radice comune: considerare l'AI un acquisto o un esperimento personale e non un cambiamento del lavoro. Per un metodo completo potete leggere come introdurre l'intelligenza artificiale in una PMI con un piano in 90 giorni.

Quali sono gli errori più comuni delle PMI nei primi mesi con l'AI generativa?

Sono sei gli errori che ricorrono più spesso. Per ciascuno trovate le evidenze disponibili, come evitarlo e una domanda di controllo da farvi prima di andare avanti.

1. Scegliere lo strumento prima del problema

Si compra una licenza perché «bisogna avere l'AI» e solo dopo si cerca a cosa serva. Il resoconto di Maggioli sull'Osservatorio Artificial Intelligence mostra la distanza tra acquisto e uso reale: l'84% delle grandi imprese ha licenze di almeno uno strumento di AI generativa, ma solo una su cinque dichiara un uso pervasivo in più funzioni. Il dato riguarda le grandi imprese e non le PMI, ma il meccanismo è lo stesso: la licenza non coincide con l'adozione. Domanda di controllo: quale attività, svolta da quale persona, deve diventare più rapida o più precisa?

2. Partire senza un obiettivo aziendale

Tra le imprese che dichiarano di usare l'AI, la quota che non indica alcuna finalità aziendale tra quelle proposte da Istat sale dal 15,5% del 2024 al 33,4% del 2025. L'83,3% di queste imprese ha tra 10 e 49 addetti. Senza finalità non c'è nulla da misurare e nessun modo di capire se l'investimento abbia senso. Il rimedio è scegliere un processo preciso e un indicatore prima di acquistare qualunque licenza; per la scelta può aiutarvi la guida su come scegliere i progetti di intelligenza artificiale per una PMI. Domanda di controllo: che cosa dovrà essere diverso fra tre mesi, e come lo vedremo?

3. Trascurare competenze e formazione

Tra le imprese italiane che hanno considerato l'AI ma non l'hanno adottata, il 58,6% cita la mancanza di competenze. Seguono la scarsa chiarezza legislativa (47,3%), la qualità o disponibilità dei dati (45,2%), la privacy (43,2%) e i costi (43,0%). Dall'altra parte, secondo l'Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI, solo il 7% delle PMI ha avviato programmi strutturati di formazione sull'AI. La formazione non è solo una questione di efficacia: esiste anche un obbligo di alfabetizzazione, di cui parlo più avanti. Domanda di controllo: chi in azienda usa già strumenti di AI, e con quale preparazione?

4. Dati inadeguati e privacy trascurata

Per il 45,2% delle imprese che hanno valutato l'AI senza adottarla i dati sono non disponibili o di scarsa qualità, e il 43,2% segnala preoccupazioni su privacy e protezione dei dati. Sono ostacoli che valgono anche per chi parte: se le informazioni sono sparse in file diversi, oppure vengono incollate in uno strumento senza un criterio, i risultati peggiorano e i rischi aumentano. Prima dell'avvio conviene decidere quali informazioni (su clienti, dipendenti, contratti) possono entrare in uno strumento di AI e quali no, e scriverlo in una regola breve. Domanda di controllo: i colleghi sanno che cosa non devono inserire?

5. Ignorare le regole che si applicano già

Molti imprenditori ritengono che le norme sull'AI riguardino soltanto chi sviluppa i sistemi. Non è così: alcune regole, a partire dall'alfabetizzazione del personale, riguardano anche chi li usa in azienda, e altre toccano usi specifici come la selezione del personale. Il quadro, con ciò che è già in vigore e ciò che è slittato, è nella sezione dedicata più sotto. Domanda di controllo: qualcuno in azienda usa l'AI per selezionare candidati, valutare la solvibilità di clienti o giudicare il lavoro delle persone?

6. Non misurare i risultati

Se non si registra com'è il lavoro prima dell'AI, dopo non si può dire se sia migliorato. Il resoconto di Maggioli riporta che il 41% dei lavoratori italiani che usano l'AI dichiara di riuscire a svolgere attività che altrimenti non saprebbe fare, ma sono percezioni dichiarate e non misure. Per questo, prima di cominciare, annotate tempi, errori e costi del processo scelto, e riguardateli dopo qualche settimana con gli stessi criteri. Domanda di controllo: quale numero ci dirà che ne è valsa la pena?

Che cosa succede quando un'AI è introdotta male: un caso concreto

Un episodio che ricordo bene riguarda un'azienda che aveva creato un agente di vendita abilitato a chiamare i clienti direttamente al numero di fiducia registrato. Quando la persona dell'ufficio acquisti rispondeva, capiva subito di avere a che fare con una voce non umana, e se ne accorgeva anche dal contenuto scadente della conversazione.

L'esperimento è andato male. L'azienda ha dovuto scusarsi con tutte le aziende chiamate e ritirare l'agente, che non era stato preparato in modo adeguato. È la conseguenza concreta dell'errore di fondo di cui parlavo: uno strumento messo davanti ai clienti senza aver ripensato il processo e senza una preparazione sufficiente. Il danno non è stato tecnico ma di relazione, perché a pagarlo è stata la fiducia dei clienti.

Da un caso così si ricava una regola pratica: più un uso dell'AI è visibile all'esterno, più va preparato e controllato prima. Prima di mettere un agente a contatto con clienti o fornitori vale la pena verificare almeno questi punti:

• provarlo prima internamente, con colleghi che conoscono bene la vendita e che lo giudichino senza indulgenza;
• definire chi viene contattato, con quale canale e a quale titolo, evitando di sfruttare canali riservati;
• far valutare a una persona esperta la qualità dei contenuti, non solo il funzionamento tecnico;
• prevedere in anticipo come ritirare lo strumento e come comunicarlo, se qualcosa non va.

I progetti AI falliscono davvero nel 95% dei casi?

È il numero che circola di più quando si cercano i progetti AI falliti. Viene dal report *The GenAI Divide* del MIT NANDA, secondo cui, come riporta Virtualization Review, il 95% delle organizzazioni non ottiene un ritorno misurabile dall'AI generativa a fronte di 30-40 miliardi di dollari di investimenti. Solo il 5% dei pilot integrati produrrebbe milioni di valore.

Il dato va letto con cautela. Secondo l'analisi di AI Capital Factory, il documento è marcato «v0.1 – Preliminary Findings», è privo di revisione esterna e il «successo» era definito dai rispondenti. Non riguarda inoltre le PMI italiane, quindi non va presentato come la probabilità di fallire del vostro progetto. Come indicazione qualitativa però è coerente con quanto detto sopra: senza obiettivo e senza misura è difficile dire se un progetto abbia funzionato.

Quali regole valgono già e quali sono slittate?

Una parte delle regole è già applicabile, un'altra è stata rinviata. La tabella riassume lo stato delle norme principali per una PMI; per scadenze e obblighi aggiornati vale la guida su AI Act per le PMI: obblighi, scadenze e cosa fare dopo il rinvio.

Sul lavoro, secondo fonti specializzate, la Legge 132 ammette l'AI se finalizzata al miglioramento delle condizioni di lavoro, alla tutela dell'integrità psicofisica e alla qualità delle prestazioni. Per privacystudio.it il testo non crea obblighi generali ulteriori rispetto all'AI Act. L'elenco dei sistemi ad alto rischio, come ricostruisce Gibson Dunn, comprende tra gli altri selezione del personale e credit scoring, ed è lì che una PMI deve guardare con più attenzione.

Come si parte senza questi errori: i passi operativi

1. Scegliete un solo processo, per esempio la preparazione di offerte, le risposte a richieste ricorrenti o un'attività amministrativa, e fissate un indicatore.
2. Misurate la situazione di partenza: tempo impiegato, errori, costo. Servirà come termine di confronto.
3. Ripensate il processo, o la parte che cambia, prima di scegliere lo strumento; solo dopo decidete se serve un agente AI e dove.
4. Stabilite una regola scritta sui dati: quali informazioni possono essere inserite negli strumenti e quali no.
5. Formate le persone coinvolte sul processo migliorato e tenete un registro delle iniziative, come suggerisce pmi.it, collegato a strumenti e persone.
6. Provate in piccolo, fate controllare da una persona ogni uso rivolto all'esterno e riguardate gli indicatori dopo qualche settimana prima di estendere.

A un imprenditore che mi dicesse di voler iniziare darei un consiglio semplice: partire dalla formazione, per avere chiare le opportunità e gli errori tipici da evitare, e poi avviare il percorso in modo strutturato e con ottimismo. L'ordine conta: prima si capisce dove l'AI serve, poi si sceglie lo strumento.