Il panorama aziendale italiano sta vivendo una svolta cruciale grazie all’intelligenza artificiale. Le PMI, per la precisione, hanno una grande opportunità di avanzare e di generare valore concreto se sanno cogliere l’AI non come una tendenza, ma come una forza trasformativa. Ne abbiamo parlato con Mauro Arte, CEO di Aramix, società specializzata in deep tech, che ci spiega il gap tra intenzioni e maturità aziendale, e le strategie per superare gli ostacoli.
Secondo Mauro Arte, il primo passo è capire che il problema non è più la disponibilità della tecnologia bensì la capacità delle aziende di integrarla in modo efficace. Come afferma, il punto centrale non è la tecnologia in sé: “La tecnologia c’è, si può accedere a essa, le infrastrutture sono potenti e gli strumenti sono maturi. Il problema è la nostra capacità di trasformarla in valore concreto.”
Il rapporto di McKinsey Superagency in the Workplace rileva un grave divario: molte aziende intendono aumentare gli investimenti in AI, ma pochissime si considerano veramente mature. Allo stesso modo, il rapporto del MIT Project NANDA, The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, evidenzia che il “GenAI Divide” si manifesta quando l’ai generativo è sperimentale ma non diventa parte integrante delle operazioni aziendali.
La svolta culturale e gestionale per un AI operativa
Il CEO di Aramix insiste sull’importanza di una cultura operativa attorno alle nuove tecnologie. Per lui, cultura AI non è un concetto astratto, ma un’impostazione pratica che include:
- Presa di coscienza dei propri dati
- Capacità di riconoscere i processi potenzialmente trasformabili
- Definizione di responsabilità chiare all’interno dell’azienda
- Implementazione di regole di governance
- Impatto misurabile attraverso KPI economici e operativi
Secondo Arte, la trasformazione dell’AI non si riduce a testare uno strumento o a farne esperienza con singoli utenti, ma deve trasformare processi aziendali reali, dati verificabili e una governance ben definita. In particolare, spiega che bisogna passare da una fase sperimentativa ad una “della produzione” dove l’AI entra in funzione reale all’interno dell’organizzazione.
I tre punti fondamentali per partire
Arte identifica três elementi chiave per avviare con successo un percorso di trasformazione con l'AI:
- Qualità e conoscenza dei dati aziendali: una corretta gestione e interpretazione dei dati è la base per qualsiasi soluzione AI.
- Formazione delle persone: l'AI non può essere adottata senza preparazione: serve una formazione pratica, non teorica, legata al contesto aziendale.
- Approccio graduale: bisogna sperimentare in casi concreti, misurare l'impatto e poi scalare, evitando di fare passi troppo grandi.
Questi principi, aggiunge Arte, sono la differenza tra un progetto AI che rimane un esperimento e uno che diventa un motore concreto di trasformazione industriale.
La consapevolezza cresce, ma i rischi non mancano
Il mercato italiano mostra una maggiore apertura all’AI, soprattutto da quando l’intelligenza artificiale generativa è entrata a far parte del lavoro quotidiano. Ma questo crescente interesse conduce inevitabilmente a una pericolosa riduzione concettuale: molte persone usano gli LLM (Large Language Models) per scrittura, sintesi o analisi dati, ma si pensa che questa sperimentazione equivalga a una adozione completa.
Secondo Mauro Arte, “molte PMI credono di aver adottato l’AI senza aver capito davvero come trasformarla in valore aziendale. Questo è un passaggio particolarmente delicato.” Arte osserva che molte aziende non sanno da dove partire, quali processi adottare, e ancor meno come misurare i risultati.
Ecco i rischi di una adozione non strutturata
Quando si adotta l’AI, soprattutto in settori come le PMI, i rischi principali includono:
- Assenza di regole chiare di governance
- Mancanza di consapevolezza dei limiti e dei rischi tecnologici
- Assenza di sperimentazione scalabile e misurabile
- Concentrazione solo su utilizzo individuale, non su trasformazione organizzativa
Per questo motivo, Arte sottolinea l’importanza di introdurre una formazione concreta, legata alle operazioni aziendali, e l’implementazione di una governance chiara, che regoli l’utilizzo quotidiano di strumenti AI e ne garantisca l’efficacia a livello operativo e strategico.
L’AI "del fare" e il vantaggio competitivo delle PMI
Mauro Arte introduce il concetto di “AI del fare”, un termine che indica soluzioni operative che non restano confinate negli ambienti di sperimentazione bensì si integrano pienamente nei processi quotidiani. Per lui, il valore dell’AI si misura non tanto nel possedere strumenti innovativi, ma nel capacità di generar impatti rilevanti come:
- Automazione di attività ripetitive
- Riduzione del rischio decisionale
- Elevazione della qualità del servizio
- Miglior controllo operativo
- Efficienza economica generata
Arte riconosce un punto di forza particolarmente evidente nelle PMI italiane: la loro velocità decisionale, il legame diretto con i processi operativi e una flessibilità organizzativa che possono accelerare l’adozione e la diffusione dell’AI. “Se guidate nel modo corretto,” precisa, “le PMI italiane possono adottare l’AI in maniera pragmatica, mirata e scalabile.”
Competenze distribuite, non solo concentrate
Un aspetto che Arte punta a sottolineare riguarda la diffusione operativa delle competenze. In Italia, ci sono eccellenze forti in molte filiere industriali, nel settore finanziario, nella ricerca e in alcuni contesti tecnologici. Ma questo know-how non si trova sempre in contesti operativi. “L’AI non cambia un’azienda semplicemente perché adotta uno strumento, ma quando genera un miglioramento in un processo o in un prodotto,” spiega.
Il tema dei competence center diventa cruciale, perché permettono alle aziende di creare un ecosistema interno capace di interconnettere business, tecnologia, compliance e governance. Arte evidenzia che questi centri di competenza non sono teorici o accademici, ma devono essere strumenti operativi per aiutare le aziende a sperimentare AI, misurarne l'effetto, definire le priorità e scalare le soluzioni operative.
Raggiungere l’eccellenza con l’AI: un impegno collettivo
Per Arte, l’Italia non è in una posizione precaria rispetto ad altri Paesi; il problema non è tanto di posizionamento quanto di struttura: “L’Italia ha eccellenze, ma deve distribuire e strutturare quelle compet