L’intelligenza artificiale piace. La Transizione 5.0, molto meno.
È questa, semplificando, la fotografia che emerge dal rapporto congiunturale di Confapi sullo stato di salute delle PMI industriali italiane. Nel primo semestre del 2026, infatti, soltanto l’8,3% delle PMI intervistate dichiara di aver realizzato investimenti nell’ambito della transizione digitale e ambientale.
Quando però si parla di intelligenza artificiale, il quadro cambia completamente: il 23,28% delle imprese prevede investimenti in AI e oltre il 60% considera queste tecnologie una leva imprescindibile per aumentare la produttività.
Due dati che meritano di essere letti insieme e la domanda, a questo punto, diventa inevitabile:
che senso ha voler investire nell’intelligenza artificiale se contemporaneamente non si investe abbastanza nella trasformazione tecnologica che dovrebbe renderne possibile l’utilizzo?
L’AI non vive da sola
Negli ultimi due anni l’intelligenza artificiale è diventata probabilmente la tecnologia più raccontata, discussa e desiderata dalle imprese.
È relativamente semplice comprenderne il fascino. L’AI promette di automatizzare attività, analizzare grandi quantità di informazioni, aumentare la produttività, accelerare la progettazione, supportare il controllo qualità, migliorare la manutenzione e rendere più intelligenti molti processi industriali.
Ma c’è un equivoco di fondo. L’intelligenza artificiale non è un’infrastruttura. È uno strato di intelligenza che funziona sopra un’infrastruttura digitale.
Per utilizzare davvero l’AI in fabbrica servono dati, per avere dati servono macchine interconnesse, sensori, software, sistemi di supervisione, ERP, MES, PLM, piattaforme IoT, reti industriali e sistemi capaci di scambiarsi informazioni.
E poi servono persone in grado di utilizzare queste informazioni.
In altre parole, serve esattamente quella trasformazione tecnologica e organizzativa che programmi come Transizione 4.0 e Transizione 5.0 hanno cercato di favorire.
Possiamo davvero saltare direttamente all’intelligenza artificiale?
Prendiamo un’applicazione apparentemente semplice: la manutenzione predittiva.
Un algoritmo di AI può analizzare vibrazioni, temperature, consumi, cicli macchina e altri parametri per individuare anomalie e prevedere possibili guasti. Ma perché questo possa accadere bisogna prima avere:
- macchine capaci di produrre dati;
- sensoristica adeguata;
- connettività;
- sistemi per raccogliere e storicizzare le informazioni;
- dati sufficientemente puliti e strutturati;
- integrazione con i sistemi di manutenzione;
- competenze per interpretare il risultato.
L’intelligenza artificiale arriva alla fine di questa catena, non all’inizio.
Lo stesso vale per il controllo qualità attraverso computer vision, per la pianificazione intelligente della produzione, per il forecasting della domanda o per l’AI inserita nei processi di progettazione.
Non basta acquistare una piattaforma AI. Bisogna aver costruito l’ambiente nel quale quella piattaforma possa produrre valore.
Transizione 5.0 e AI dovrebbero essere parti della stessa strategia
Il nuovo Piano Transizione 5.0 è stato costruito proprio per sostenere investimenti in beni strumentali tecnologicamente avanzati, innovazione digitale ed efficienza energetica.
A giugno 2026 il Ministero delle Imprese e del Made in Italy comunicava che, nei primi dieci giorni dall’apertura della piattaforma del nuovo Piano, erano già state trasmesse 3.355 prenotazioni per oltre 1,25 miliardi di euro di investimenti.
Secondo il MIMIT, inoltre, la precedente misura aveva attivato oltre 4,25 miliardi di euro di progetti coinvolgendo circa 20.000 imprese.
Numeri importanti, eppure il dato Confapi sulle PMI racconta che l’adozione rimane molto lontana dall’essere generalizzata.
Il problema quindi non sembra essere semplicemente decidere se Transizione 5.0 abbia funzionato oppure no, ma capire se le imprese italiane, soprattutto quelle più piccole, stiano costruendo abbastanza velocemente la base tecnologica necessaria per affrontare la prossima fase della digitalizzazione industriale.
Perché quella prossima fase sarà inevitabilmente dominata dall’intelligenza artificiale.
L’AI generativa rischia di creare un’illusione
C’è poi un’altra ragione per cui oggi AI e digitalizzazione possono sembrare due percorsi separati.
Si chiama Generative AI.
Utilizzare ChatGPT, Copilot o un altro assistente generativo è relativamente semplice. Serve un computer, una connessione e, in molti casi, un abbonamento.
Un’azienda può quindi affermare di utilizzare l’intelligenza artificiale senza avere digitalizzato realmente nessuno dei propri processi industriali. Può generare una presentazione con l’AI mentre gli ordini di produzione vengono ancora gestiti con fogli Excel separati. Può utilizzare un chatbot per scrivere un’e-mail mentre i dati delle macchine non vengono raccolti. Può chiedere a un modello linguistico di analizzare un documento mentre progettazione, produzione, qualità e manutenzione continuano a lavorare su sistemi non integrati.
È comunque utilizzo dell’AI, ma di sicuro non è trasformazione industriale attraverso l’AI.
Ed è una differenza sostanziale.
Il rischio è investire nell’ultimo piano senza aver costruito quelli sotto
Possiamo immaginare la trasformazione digitale di un’impresa come un edificio.
Al piano terra ci sono macchine, impianti e processi.
Poi arrivano connettività e sensoristica.
Successivamente vengono i sistemi che raccolgono i dati.
Poi l’integrazione tra ERP, MES, PLM, sistemi di qualità, manutenzione e supply chain.
Sopra ancora troviamo analytics e capacità di utilizzare i dati per prendere decisioni.
Infine possiamo mettere l’intelligenza artificiale.
Il rischio è voler costruire direttamente l’ultimo piano perché oggi è quello più interessante, più visibile e probabilmente più facile da raccontare, ma senza le fondamenta l’edificio non regge.
Il problema delle PMI non è soltanto tecnologico
Il rapporto Confapi offre anche un’altra chiave di lettura.
Nel primo semestre del 2026 meno della metà delle imprese intervistate, il 48,3%, ha effettuato investimenti.
Il 66,5% non ha avanzato richieste al sistema bancario per ottenere nuove risorse finanziarie e il 56% delle PMI analizzate ricorre all’autofinanziamento.
Per il presidente di Confapi Cristian Camisa, uno dei fattori più penalizzanti è proprio l’incertezza, che porta le aziende a rimandare gli investimenti e a rivedere le proprie strategie.
Questo significa che la limitata adozione di Transizione 5.0 non può essere semplicemente interpretata come disinteresse verso l’innovazione.
Le imprese operano in un contesto nel quale accesso al credito, incertezza geopolitica, costi energetici e prospettive di mercato condizionano inevitabilmente le decisioni.
Nel secondo semestre 2026, infatti, soltanto il 30,9% delle PMI industriali intervistate prevede nuovi investimenti.
Tra chi investirà, però, il 63,6% indica ancora l’acquisto di nuovi impianti e macchinari, il 22,7% la transizione digitale e il 23,8% il rafforzamento delle competenze.
Ed è proprio qui che torna il tema dell’intelligenza artificiale.
Macchine, digitale e competenze: sono queste le fondamenta dell’AI
Non esiste una vera strategia industriale sull’intelligenza artificiale senza investimenti contemporanei in almeno tre aree.
Tecnologia
Macchine moderne, sistemi digitali, sensoristica, connettività e infrastrutture informatiche.
Dati
Dati disponibili, interoperabili, strutturati e sufficientemente affidabili per alimentare algoritmi e modelli.
Persone
Tecnici, operatori, progettisti e manager capaci di capire dove utilizzare l’AI e come trasformarne il risultato in decisioni.
Se manca anche soltanto uno di questi elementi, il rischio è limitarsi a una collezione di progetti pilota.
Interessanti, magari.
Ma difficilmente in grado di cambiare davvero la produttività dell’impresa.
Non servono più incentivi all’AI. Serve una politica industriale coerente
La questione quindi non dovrebbe essere semplicemente: come incentiviamo le imprese a utilizzare l’intelligenza artificiale?
La domanda dovrebbe essere più ampia: come costruiamo imprese sufficientemente digitalizzate perché possano utilizzare efficacemente l’intelligenza artificiale?
Perché una politica industriale concentrata esclusivamente sull’AI rischierebbe di finanziare strumenti senza risolvere i problemi strutturali che ne limitano l’efficacia.
Transizione digitale, modernizzazione degli impianti, efficienza energetica, formazione e intelligenza artificiale dovrebbero invece essere considerate parti di uno stesso percorso, non iniziative indipendenti.
Il vero obiettivo dovrebbe essere una fabbrica AI-ready
Forse il concetto che manca nel dibattito è proprio questo:
AI-ready.
Non tutte le imprese devono implementare immediatamente sistemi avanzati di intelligenza artificiale.
Ma tutte dovrebbero chiedersi se stanno creando le condizioni per poterlo fare quando ne avranno bisogno.
Una fabbrica AI-ready è una fabbrica nella quale:
- le macchine generano dati;
- le informazioni non rimangono isolate;
- i sistemi comunicano;
- i processi sono digitalizzati;
- la qualità dei dati viene governata;
- la cybersecurity viene considerata parte dell’architettura;
- le persone possiedono le competenze necessarie;
- l’efficienza viene misurata.
A quel punto l’intelligenza artificiale può davvero diventare un acceleratore.
Prima, rischia di essere soltanto un’altra tecnologia da aggiungere alla lista.
Che senso ha quindi investire in AI se non crediamo nella Transizione 5.0?
Forse la domanda corretta non è se credere o meno nel singolo Piano Transizione 5.0, nella sua struttura attuale o nei suoi meccanismi di incentivo.
Quelli possono certamente essere discussi, semplificati e migliorati.
Il punto è un altro.
Non possiamo dichiarare strategica l’intelligenza artificiale per la competitività dell’industria italiana e contemporaneamente considerare secondari gli investimenti necessari per digitalizzare fabbriche e processi.
AI e trasformazione industriale sono due facce dello stesso percorso.
Il dato Confapi è quindi interessante non perché dimostri semplicemente che le PMI “non vogliono” Transizione 5.0.
Dimostra piuttosto che esiste un potenziale disallineamento tra ciò che oggi le imprese percepiscono come innovazione — l’intelligenza artificiale — e gli investimenti strutturali necessari per renderla realmente produttiva.
L’AI è certamente destinata a entrare sempre più profondamente nell’industria.
Prima di chiederci quanti algoritmi utilizzeranno le nostre aziende dovremmo forse porci una domanda molto più semplice: su quali dati, macchine e processi li faremo lavorare?
Perché senza una vera transizione industriale, rischiamo di avere molta intelligenza artificiale, ma fabbriche ancora troppo poco intelligenti o addirittura analogiche.
Fonti Confapi, Rapporto congiunturale sullo stato di salute delle PMI industriali italiane, primo semestre 2026. ANSA, “Confapi, scarso interesse delle Pmi per investimenti Transizione 5.0”, 28 agosto 2026. ANSA, “Confapi, difficoltà in accesso al credito per 2 imprese su 3 nel semestre”, 28 agosto 2026. Ministero delle Imprese e del Made in Italy, Piano Transizione 5.0 e comunicazioni sul Nuovo Piano Transizione 5.0, giugno 2026.
