I numeri dell'adozione

Su questa materia girano percentuali che sembrano smentirsi a vicenda. Un lavoratore italiano su due dichiara di usare l'IA in azienda; il 16,4% delle imprese italiane ne usa almeno una tecnologia; l'8% degli italiani fra i 16 e i 74 anni dice di averla usata per lavoro. Sono tre misure vere, dello stesso anno, con tre basi diverse. Qui trovi i numeri con accanto il loro perimetro, l'anno della rilevazione e chi li ha raccolti.

Quante imprese la usano

Eurostat e Istat fanno alle imprese la stessa domanda in tutta l'Unione: usate almeno una fra otto tecnologie di IA, dall'analisi del linguaggio scritto al riconoscimento vocale, dalla generazione di testo o immagini all'automazione dei flussi di lavoro? Il campione sono le imprese con almeno dieci addetti, escluso il settore finanziario. Ultimo anno rilevato: 2025.

Eurostat, indagine sull'uso delle tecnologie dell'informazione nelle imprese, dati 2025, ricalcolati riga per riga sul database il 19 settembre 2026. Il dato italiano è quello che Istat trasmette a Eurostat, e infatti le due fonti coincidono. La serie è ferma: l'ultimo aggiornamento dei dati è del 15 giugno 2026 e i dati 2026 non esistono ancora.

L'Italia è diciottesima fra i ventisette Stati membri, tre punti e mezzo sotto la media europea. In cima c'è la Danimarca con il 42,03%, in fondo la Romania con il 5,21%. Istat mostra la faccia opposta dello stesso dato: l'83,6% delle imprese italiane con almeno dieci addetti non usa nessuna tecnologia di IA.

La riga che spiega le altre è quella delle classi dimensionali. Sopra i 250 addetti la usa più di un'impresa su due, sotto i 50 una su sette. In Italia la seconda categoria è la quasi totalità delle imprese, e lì sta la distanza fra il racconto dell'IA e il tessuto produttivo del paese. I due valori sono raddoppiati entrambi in un anno, e il divario fra loro è rimasto dov'era.

Sotto i dieci addetti Eurostat non guarda, e quel piano adesso ha un numero. L'8 settembre 2026 la Banca d'Italia ha pubblicato l'indagine sull'alfabetizzazione finanziaria e digitale delle microimprese: 5.000 titolari di imprese fino a nove addetti, campione dichiarato rappresentativo, rilevazione svolta nel 2025. L'intelligenza artificiale è adottata, in forma estensiva o limitata, dal 5% di queste imprese; un altro 19% la sta sperimentando o prevede di adottarla entro un anno; il 73% dichiara di non avere dimestichezza con la tecnologia o di non aver pianificato alcun utilizzo. È il piano che manca alla tabella qui sopra, che comincia a dieci addetti e lascia fuori la maggior parte delle imprese italiane.

Una cifra uscita il 15 settembre 2026 dice una su cinque, e non smentisce il 16,4%. Unioncamere e Dintec hanno pubblicato un'analisi su oltre 20.000 rilevazioni raccolte in due anni con SELFI4.0, lo strumento di autovalutazione dei Punti Impresa Digitale: la quota di aziende che dichiara di usare soluzioni di IA passa dal 13,1% al 19,5% fra il 2024 e il 2025. Sono imprese che scelgono di compilare un assessment digitale, non un campione estratto, e la domanda non è quella di Eurostat. Il 19,5% e il 16,4% non si confrontano e non si sostituiscono: sono due misure diverse dello stesso paese.

Le grandi imprese italiane: dove si assottiglia la catena

L'Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano intervista ogni anno grandi imprese, PMI e lavoratori, e presenta i risultati a febbraio. Questi vengono dalla rilevazione 2025, presentata il 5 febbraio 2026. Messi in ordine decrescente descrivono una catena che perde pezzi a ogni passaggio.

Fra la prima riga e l'ultima ci sono settantacinque punti. Comprare le licenze l'ha fatto quasi tutta la platea; misurare se servono lo tenta poco più della metà; farlo con regolarità riesce a una su nove; avere qualcuno che risponde di come l'IA viene usata in azienda resta raro.

Le PMI stanno indietro di un ordine di grandezza: l'8% ha progetti di IA, il 15% fra le medie e il 7% fra le piccole. Il mercato italiano dell'IA vale 1,8 miliardi di euro nel 2025, il 50% in più del 2024. Il 19% di quella spesa viene dalla pubblica amministrazione, che è una quota di mercato e non una quota di amministrazioni che usano l'IA.

Le persone

Eurostat chiede alle persone fra i 16 e i 74 anni se hanno usato strumenti di IA generativa nei tre mesi precedenti l'intervista. L'indagine europea del 2025 poggia su circa 330.000 individui.

Le percentuali sono calcolate su tutta la popolazione fra 16 e 74 anni, occupati e non. Per questo l'8,00% per lavoro convive senza contraddizione con il 47% di lavoratori che l'Osservatorio trova in azienda: le due basi sono diverse.

L'Italia è penultima nell'Unione, davanti alla sola Romania. Fra i giovani europei di 16-24 anni la quota sale al 64%.

Dal lato dei fornitori le cifre esistono, ma sono tre metri diversi. L'11 settembre 2026 OpenAI ha scritto, in un articolo tecnico sull'archiviazione, di servire "oltre un miliardo di persone a settimana"; il 31 marzo 2026 ne dichiarava oltre 900 milioni, sempre a settimana, con oltre 50 milioni di abbonati, e quel numero di abbonati non è stato più aggiornato. L'11 agosto 2026 Google ha dichiarato che l'app Gemini ha superato il miliardo di utenti mensili. Il 30 luglio 2026 Microsoft ha dichiarato oltre trenta milioni di postazioni a pagamento di Microsoft 365 Copilot. Anthropic e Meta non pubblicano cifre di utenza datate e confrontabili.

Settimanale, mensile e postazioni vendute sono tre cose diverse, e messe in classifica non dicono niente. Una definizione pubblicata c'è, ed è di OpenAI: nello studio sull'adozione di ChatGPT del 30 giugno 2026 un utente è attivo "se ha inviato un messaggio nei sette giorni precedenti l'inizio del mese". Dice quando un utente è attivo, non se un utente sia un account o una persona, vale per quello studio e non è una nota metodologica allegata agli annunci. Nessun terzo verifica nessuna di queste cifre.

Nel mondo: quante lo dichiarano, quante lo vedono nei conti

Il sondaggio annuale di McKinsey sullo stato dell'IA è la fonte da cui arrivano quasi tutte le percentuali globali di adozione in circolazione, compreso l'AI Index di Stanford, che le ripubblica. Ultima edizione: "On the road to ROI", 25 agosto 2026, 1.719 rispondenti in 97 paesi, questionario in campo dal 4 maggio all'8 giugno 2026. L'edizione precedente, del 5 novembre 2025, ne contava 1.993 in 105 paesi e si era chiusa a fine luglio 2025: sono due campioni distinti, non una serie.

La prima riga e la quinta vengono dallo stesso questionario e finiscono spesso nello stesso titolo. La prima dice che qualcuno in azienda ha aperto uno strumento di IA. La quinta dice se questo si vede nei conti, e fra chi risponde di sì solo una minoranza arriva al 5% dell'EBIT: sono gli "high performer" dell'ultima riga, circa sei su cento, una quota che McKinsey dà ferma rispetto all'anno prima.

Fra l'edizione del 2025 e questa non si sottrae niente. Due righe del 2025 in questa non ci sono: la quota di organizzazioni che sperimentavano almeno un agente, il 62%, e quella che dichiarava almeno una conseguenza negativa, il 51%. Il 2026 misura altro: chi gli agenti li ha portati su scala. E la domanda sugli effetti negativi si sposta dalle organizzazioni alle persone, dove li riferisce il 47% di quadri e collaboratori contro il 31% dei dirigenti. Sulla scala d'impresa McKinsey scrive oggi "44%, dal 38% dell'anno scorso", mentre l'edizione del 2025 scriveva "circa un terzo": la differenza fra le due letture è una riscrittura della stima, non crescita misurata.

C'è anche una statistica ufficiale, e si aggiorna ogni due settimane. Il Census Bureau americano chiede a un campione estratto di imprese se hanno usato l'IA in una qualsiasi funzione aziendale nelle ultime due settimane. Nella rilevazione del 10-23 agosto 2026, pubblicata il 10 settembre, ha risposto di sì il 23,2%, contro il 22,4% della rilevazione precedente e il 21,8% di quella prima ancora; il 9,6% risponde di non sapere. Alla domanda se la useranno nei prossimi sei mesi risponde di sì il 27,3%. È un'altra base e un'altra domanda rispetto al questionario McKinsey, ed è la ragione per cui il 23,2% e il "quasi nove su dieci" convivono senza contraddirsi.

Chi compila un sondaggio sull'IA è di norma chi se ne occupa: il campione è un panel di dirigenti che accettano di rispondere, non un'estrazione casuale di imprese. Eurostat, Istat e il Census americano non hanno questo problema, McKinsey e l'Osservatorio sì. Usa i primi per sapere quante imprese, i secondi per sapere che cosa stanno facendo quelle che lo fanno.

Il lavoro

Il libro spiega perché le percentuali alte misurano ore di lavoro automatizzabili e non posti che spariscono. Qui ci sono le cifre, ciascuna con la definizione che le appartiene.

Ore, non posti. Il McKinsey Global Institute, nel rapporto "Agents, robots, and us" del 25 novembre 2025, ripartisce così le ore lavorate negli Stati Uniti nel 2024.

Il 57% che circola è la somma delle ultime due righe. Il rapporto scrive che quella stima "riflette il potenziale tecnico di cambiamento in ciò che le persone fanno, non una previsione di perdita di posti di lavoro". Il perimetro sono i soli Stati Uniti e le sole ore retribuite, che valgono circa il 45% delle ore di veglia. Ed è lo scenario prudente fra quelli considerati: in quello rapido, agenti e robot arrivano al 60-70% delle ore lavorate nel mondo.

Per l'Europa lo stesso istituto ha rifatto il conto, e viene 58%. La declinazione europea del rapporto, del 12 maggio 2026, stima che il 58% delle ore lavorate in dieci paesi europei sia teoricamente automatizzabile con le tecnologie esistenti: 44% da agenti e 14% da robot. Il totale somiglia a quello americano, e la composizione cambia con il mix di settori.

Il saldo previsto resta positivo, e la fonte non si è mossa. Il Future of Jobs Report del World Economic Forum stima 170 milioni di posti creati e 92 milioni eliminati entro il 2030, con un saldo netto di 78 milioni. Al 19 settembre 2026 l'ultima edizione è ancora quella del 7 gennaio 2025, e l'indice delle pubblicazioni del Forum, riletto oggi, si ferma al Global Gender Gap Report del 16 settembre 2026: la serie ne conta cinque, del 2016, 2018, 2020, 2023 e 2025, e un rapporto del 2026 non esiste. Se trovi citato un "Future of Jobs Report 2026", si tratta di altri lavori pubblicati dal WEF nel gennaio 2026, con perimetro e metodo diversi.

La stima italiana, e l'ordine in cui va letta. Nell'ottobre 2025 l'Osservatorio del Politecnico di Milano ha presentato alla Camera dei Deputati due cifre che vanno tenute nel verso giusto: circa il 50% dei posti di lavoro equivalenti in Italia è teoricamente automatizzabile già oggi, e il 18% potrebbe esserlo effettivamente entro il 2033, cioè il lavoro di circa 3,8 milioni di persone. Le due cifre girano spesso invertite, con il 18% attribuito a oggi e il 50% al 2033: i numeri sono giusti, l'anno e l'avverbio no. "Posti di lavoro equivalenti" sono unità di lavoro, non teste. E la stessa ricerca accosta a quel 18% un numero che nelle citazioni sparisce quasi sempre: entro il 2033 all'Italia mancherebbero 5,6 milioni di posti equivalenti per ragioni demografiche.

Quello che si è già visto succedere. Il gruppo di Erik Brynjolfsson alla Stanford Digital Economy Lab misura l'occupazione sulle buste paga di ADP, milioni di lavoratori americani, invece che su previsioni. La versione rivista il 12 agosto 2026, con dati fino a giugno 2026, dice sei cose.

1. Non c'è evidenza di uno spostamento di posti di lavoro diffuso su tutta l'economia.
2. L'occupazione dei 22-25enni nelle professioni più esposte all'IA sta il 19% sotto il livello che avrebbe avuto seguendo l'andamento dei coetanei in professioni meno esposte. Per i lavoratori esperti un divario paragonabile non c'è.
3. Il divario si allarga da quando è stato misurato la prima volta, nell'agosto 2025.
4. Passa dalle assunzioni che non avvengono, più che dalle uscite.
5. Si concentra dove l'IA sostituisce il lavoro umano; dove lo affianca, l'occupazione è stabile o cresce, soprattutto per chi ha esperienza.
6. L'aggiustamento avviene sull'occupazione e non sulle retribuzioni di base.

Gli autori dichiarano di considerarli "indicatori descrittivi precoci - canarini nella miniera - e non stime causali". I dati sono americani, e l'effetto si attenua quando si tiene conto del titolo di studio.

Due misure diverse, e non si sottraggono. Le versioni precedenti dello studio mettevano in testa una stima di regressione corretta per gli urti d'impresa: 13% sui dati di luglio 2025, 16% su quelli di settembre 2025. Questa versione mette in testa la differenza descrittiva, che non richiede scelte di modello, e su quella misura lo scarto era del 15% sui dati di luglio 2025 ed è del 19% su quelli di giugno 2026. Il 16% e il 19% appartengono a due misure diverse e non vanno letti come un peggioramento di tre punti. In livelli, fra novembre 2022 e giugno 2026 l'occupazione dei 22-25enni è scesa di circa l'11% nei due quinti di professioni più esposte ed è cresciuta di circa il 10% nei tre quinti meno esposti.

Una controprova indipendente, e va nella stessa direzione. Il 1° settembre 2026 la Federal Reserve di New York ha pubblicato i risultati delle sue indagini di agosto sulle imprese della regione di New York e del New Jersey settentrionale: il 61% delle imprese di servizi dichiara di aver usato l'IA quest'anno, contro il 40% dell'anno scorso, e fra i manifatturieri il 51% contro il 26%. Solo il 4% delle imprese di servizi ha licenziato qualcuno in risposta all'IA negli ultimi sei mesi; il 15% dichiara di aver assunto meno di quanto avrebbe fatto. È un'indagine regionale, non nazionale, quindi non si confronta con il 23,2% del Census, ma il meccanismo che descrive è lo stesso dei canarini: passa dalle assunzioni, non dai licenziamenti.

Gli annunci di lavoro. In Italia, nel 2025, circa 44.000 posizioni su 3,2 milioni di annunci pubblicati chiedevano competenze di intelligenza artificiale, il 93% in più dell'anno prima. È l'1,4% degli annunci. Le cifre italiane vengono dall'Osservatorio del Politecnico di Milano, che ha analizzato con Lightcast oltre 17 milioni di annunci pubblicati in Italia fra il 2019 e il 2025. La stessa misura letta dall'AI Index di Stanford sull'archivio internazionale di Lightcast dà l'1,33%, e le due cifre coincidono perché risalgono alla stessa fonte, non perché si confermino a vicenda. Per confronto, sempre nel 2025: Singapore 4,69%, Stati Uniti 2,56%, Regno Unito 1,93%, Germania 1,13%, Francia 0,99%.

Gli indicatori aggiornati di Stanford →

Come si legge una percentuale di adozione

Quando arriva un numero nuovo, quattro domande bastano a capire se dice quello che sembra dire. Sono le stesse che ho usato per costruire questa pagina.

Qual è la base?	Imprese, lavoratori, popolazione, annunci. "Un lavoratore su due" e "il 16,4% delle imprese" sembrano smentirsi e non lo fanno: contano cose diverse.
Che cosa chiede la domanda?	"Ha comprato licenze" (84%), "ha un progetto" (71%), "la usa su più funzioni" (una su cinque) e "vede un effetto sull'EBIT" (37%) sono quattro domande diverse sullo stesso argomento.
Di che anno è la rilevazione?	Non l'anno di pubblicazione. I dati dell'Osservatorio presentati nel febbraio 2026 sono rilevati nel 2025; il questionario McKinsey pubblicato ad agosto 2026 si è chiuso l'8 giugno.
Chi ha risposto, e perché?	Un campione statistico estratto (Eurostat, Istat), un panel di dirigenti che accetta di compilare un questionario sull'IA (McKinsey, Osservatorio), o un archivio di annunci e buste paga che non chiede niente a nessuno (Lightcast, ADP). Le tre cose non si mescolano nella stessa frase.

Che cosa è cambiato

19 settembre 2026 · revisione

McKinsey ha pubblicato l'edizione 2026, e il quadro si è spostato dall'uso alla scala. Quasi nove organizzazioni su dieci dichiarano un uso regolare dell'IA, come l'anno prima, ma la quota che dice di averla portata su scala d'impresa sale al 44% e quella che le attribuisce un qualsiasi effetto sull'EBIT resta ferma al 37%. Chi ne ricava almeno il 5% dell'EBIT è fermo a circa sei su cento da un anno. Fra comprare e guadagnare passa ancora tutta la distanza che questa pagina descrive.

Il numero che mancava alle imprese italiane più piccole adesso c'è, ed è il 5%. Le statistiche europee sulle imprese partono da dieci addetti, e in Italia questo vuol dire lasciare fuori quasi tutti. L'8 settembre 2026 la Banca d'Italia ha misurato quel piano su 5.000 microimprese: cinque su cento usano l'IA, diciannove la stanno sperimentando o prevedono di adottarla entro un anno, e settantatré non hanno dimestichezza con la tecnologia o non hanno pianificato nulla.

Due correzioni a questa pagina, e vengono da una rilettura delle fonti, non da fatti nuovi. Lo studio di Stanford non porta il divario "dal 15-16% al 19%": il 16% era una stima di regressione che gli autori non mettono più in testa, e sulla misura che oggi usano lo scarto va dal 15% al 19%. E OpenAI una definizione di utente attivo l'ha pubblicata, il 30 giugno 2026, dentro uno studio sull'adozione di ChatGPT.

14 agosto 2026 · prima pubblicazione

L'adozione italiana è raddoppiata in un anno, il divario dimensionale no. Le imprese che usano l'IA passano dall'8,2% al 16,4%, ma la distanza fra chi ha più di 250 addetti e chi ne ha meno di 50 resta di quasi quaranta punti. Se lavori in una grande impresa, quello che vedi intorno a te non è il paese.

Lo studio di Stanford sulle buste paga è stato rivisto il 12 agosto 2026. Il divario dei giovani nelle professioni esposte sale dal 15% al 19%, e la prima delle sei constatazioni resta che uno spostamento diffuso di posti di lavoro non si vede. Chi cita quello studio per annunciare la fine del lavoro d'ingresso cita metà del risultato.

Sulle previsioni occupazionali non c'è niente di nuovo da diciannove mesi. Le cifre 170 / 92 / +78 milioni che trovi ovunque vengono dal rapporto del gennaio 2025 e non sono state riviste. Quando un numero resta fermo così a lungo mentre la materia si muove, conta più come ordine di grandezza che come previsione.

Fonti

• Eurostat, uso dell'intelligenza artificiale nelle imprese, dati 2025, interrogati sul database il 14 agosto 2026 e ricalcolati il 19 settembre 2026; ultimo aggiornamento dei dati del 15 giugno 2026; comunicato Eurostat dell'11 dicembre 2025.
• Eurostat, uso dell'intelligenza artificiale generativa da parte degli individui, dati 2025, database interrogato il 14 agosto 2026 e ricalcolato il 19 settembre 2026; ultimo aggiornamento dei dati del 5 giugno 2026; comunicati del 16 dicembre 2025 e del 10 febbraio 2026.
• Istat, "Imprese e ICT - Anno 2025", statistica report del 15 dicembre 2025.
• Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, comunicato sui risultati della Ricerca 2025, presentati il 5 febbraio 2026; comunicato dell'ottobre 2025 sulla ricerca presentata alla Camera dei Deputati per le stime al 2033, e per l'analisi con Lightcast su oltre 17 milioni di annunci italiani 2019-2025. Consultati il 14 agosto 2026 e riletti il 19 settembre 2026.
• Banca d'Italia, "Indagini sull'alfabetizzazione finanziaria e le competenze di finanza digitale in Italia: piccole imprese", 8 settembre 2026, su 5.000 microimprese fino a nove addetti rilevate nel 2025.
• Unioncamere e Dintec, comunicato del 15 settembre 2026 sull'analisi di oltre 20.000 rilevazioni SELFI4.0 dei Punti Impresa Digitale.
• McKinsey, "The state of AI in 2026: On the road to ROI", 25 agosto 2026, e l'edizione precedente "The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation", 5 novembre 2025.
• McKinsey Global Institute, "Agents, robots, and us: Skill partnerships in the age of AI", 25 novembre 2025, e la declinazione europea "How AI reshapes work and skills in Europe", 12 maggio 2026.
• World Economic Forum, "Future of Jobs Report 2025", 7 gennaio 2025; pagina della serie consultata il 14 agosto 2026 e indice delle pubblicazioni del Forum riletto il 19 settembre 2026 per verificare che non esistano edizioni successive.
• Brynjolfsson, Chandar, Chen, "Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence", Stanford Digital Economy Lab, versione rivista del 12 agosto 2026, consultata il 14 agosto 2026 e riletta nel PDF il 19 settembre 2026.
• US Census Bureau, Business Trends and Outlook Survey, ciclo 202618, periodo di riferimento 10-23 agosto 2026, pubblicato il 10 settembre 2026, letto nel file dei dati nazionali.
• Federal Reserve Bank of New York, Liberty Street Economics, "Businesses Are Using AI to Transform Work, Not Cut Jobs", 1° settembre 2026, sulle indagini di agosto nella regione di New York e del New Jersey settentrionale.
• Stanford HAI, AI Index Report 2026, capitolo 4, per i dati Lightcast sugli annunci di lavoro.
• OpenAI, comunicato del 31 marzo 2026 e articolo tecnico dell'11 settembre 2026, per le cifre dichiarate sugli utenti, e studio sull'adozione di ChatGPT del 30 giugno 2026 per la definizione di utente attivo.
• Google, comunicato dell'11 agosto 2026 sugli utenti mensili dell'app Gemini; Microsoft, comunicato del 30 luglio 2026 sulle postazioni a pagamento di Microsoft 365 Copilot.
• AgID, "L'Intelligenza Artificiale nella Pubblica Amministrazione", rapporto del giugno 2025 su indagine svolta fra il 25 settembre e il 10 ottobre 2024; archivio notizie e pubblicazioni AgID riletto il 19 settembre 2026.