Nel 2025 l’intelligenza artificiale è entrata con più decisione nel tessuto produttivo italiano, ma lo ha fatto in una fase ancora di transizione, segnata da forti divari e da un utilizzo spesso sperimentale. Secondo l’ultimo report dell’Istat dedicato al tema dell’IA, il 16,4% delle imprese con almeno 10 addetti utilizza almeno una tecnologia ‘intelligente’, in aumento rispetto all’8,2% del 2024 e al 5% del 2023.

La crescita è trainata soprattutto dalle imprese di maggiori dimensioni dove l’adozione passa dal 32,5% al 53,1%, ampliando la distanza con le Pmi, che pure raddoppiano l’utilizzo, dal 7,7% al 15,7%. Anche la distribuzione territoriale conferma uno sviluppo diseguale: il Nord-ovest registra l’aumento più marcato, passando dall’8,9% al 19,3% delle imprese utilizzatrici.

Gli ambiti aziendali in cui l’IA viene adottata più frequentemente sono marketing e vendite (33,1%), organizzazione dei processi amministrativi (25,7%) e ricerca e sviluppo o innovazione (20%). Nell’ambito della sicurezza Ict si distinguono le grandi imprese (43,7%) e comparti come telecomunicazioni ed energia, mentre servizi postali, tlc e informatica sono i settori in cui si registra la maggiore varietà di applicazioni.

Accanto all’espansione, l’Istat segnala però un elemento che fotografa bene lo stato dell’arte: aumenta la quota di imprese che dichiarano di utilizzare IA senza indicare una finalità aziendale specifica, dal 15,5% del 2024 al 33,4% nel 2025. Si tratta in larga parte di imprese di piccola dimensione, un segnale di adozione ancora iniziale e poco strutturata, spesso legata a sperimentazioni isolate più che a strategie consolidate.

Tra le imprese che non utilizzano l’IA, cresce comunque l’interesse: l’11,5% ne ha preso in considerazione l’adozione (era il 4,6% nel 2023). Gli ostacoli indicati restano però rilevanti e ricorrenti: mancanza di competenze (58,6%), incertezza normativa (47,3%), disponibilità o qualità insufficiente dei dati (45,2%), preoccupazioni su privacy e protezione dei dati (43,2%) e costi elevati (43%).

Il quadro italiano, però, va letto insieme a un indicatore di segno diverso, che riguarda l’uso dell’IA dal lato dei cittadini. Secondo Eurostat, nel 2025 il 32,7% delle persone tra 16 e 74 anni nell’Unione europea ha utilizzato strumenti di intelligenza artificiale generativa negli ultimi tre mesi, soprattutto per finalità personali (25,1%), ma anche per lavoro (15,1%) e studio (9,4%). L’Italia si colloca sotto la media Ue: 19,9%, in una fascia bassa rispetto ai principali Paesi europei.

Nel confronto con le grandi economie, la Germania è attorno al 32%, la Francia al 37% e la Spagna al 38%. Molto più avanti il Nord Europa: Danimarca 48,4%, Paesi Bassi 45%, Finlandia 46%, Svezia 42%. È una misura distinta da quella sull’adozione nelle imprese, ma il confronto suggerisce che il ritardo italiano non riguarda solo i processi produttivi.

È su questo sfondo che nel 2025 entra nella fase applicativa il nuovo AI Act europeo. Il regolamento è formalmente entrato in vigore il 1° agosto 2024, ma con un calendario di applicazione graduale. Dal 2 febbraio 2025 sono divenute applicabili le disposizioni sulle pratiche considerate a rischio inaccettabile e gli obblighi di AI literacy, che richiedono a organizzazioni e imprese misure adeguate per garantire un livello sufficiente di competenze sull’IA tra il personale coinvolto nello sviluppo o nell’uso dei sistemi.

Una seconda scadenza chiave è stata il 2 agosto 2025, quando diventano applicabili le norme di governance, gestione del rischio e trasparenza per i modelli di intelligenza artificiale di uso generale (GPAI), inclusi quelli generativi. La Commissione indica che l’AI Act sarà pienamente applicabile dal 2 agosto 2026, con alcuni periodi transitori più lunghi, fino al 2027, per specifiche categorie di obblighi e settori regolati.

Uno dei capitoli più sensibili del regolamento riguarda i contenuti sintetici e i deepfake dove si prevede che immagini, video, audio o testi generati o manipolati dall’intelligenza artificiale debbano essere dichiarati come artificiali attraverso informazioni fornite in modo chiaro, distinguibile e accessibile.

Per accompagnare l’attuazione di questi obblighi di trasparenza, la Commissione europea sta inoltre facilitando l’elaborazione di un codice di condotta volontario sulla marcatura e l’etichettatura dei contenuti generati dall’IA, concepito come strumento di supporto operativo per fornitori e utilizzatori professionali, senza sostituire gli obblighi legali previsti dal regolamento.

Nel corso del 2025 sono iniziate a emergere anche le prime iniziative nazionali di attuazione del nuovo quadro europeo. In Spagna, il governo ha approvato un disegno di legge che introduce sanzioni specifiche per la mancata etichettatura dei contenuti generati dall’intelligenza artificiale.

Il testo qualifica come illecito grave la diffusione di contenuti prodotti o manipolati dall’IA senza un’adeguata segnalazione e prevede multe fino a 35 milioni di euro o fino al 7% del fatturato globale annuo, in un impianto dichiaratamente coerente con i principi dell’AI Act e in attesa del completamento dell’iter parlamentare.

Accanto ai temi di regole e trasparenza, nel 2025 si consolida una dimensione più infrastrutturale del dibattito sull’intelligenza artificiale: quella energetica. Secondo l’International Energy Agency, nel 2024 i data center hanno consumato circa 415 terawattora, pari a circa l’1,5% dell’elettricità mondiale, e nello scenario di riferimento il consumo globale è proiettato a raddoppiare entro il 2030, arrivando a circa 945 terawattora.

Per l’Europa – e per l’Italia – questo significa che la diffusione dell’IA non è solo una questione di software e competenze, ma anche di infrastrutture, costi energetici e capacità di rete. In questo contesto, Europa e Italia partono da una posizione più complicata rispetto a Stati Uniti e Cina, per via di prezzi dell’energia mediamente più elevati, della minore disponibilità immediata di potenza e di tempi autorizzativi più lunghi per nuove installazioni e connessioni. Un differenziale che incide sulla competitività dei data center e, più in generale, sulla capacità di sostenere lo sviluppo e l’addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale più avanzati.