Due velocità, un solo collo di bottiglia: cosa ci dicono i dati su grandi imprese manifatturiere e PMI

Author:

Kode s.r.l.

Date:

23.07.2026

Topic:

News

Due ricerche uscite a pochi mesi di distanza — il rapporto “State of Smart Manufacturing” di Rockwell Automation (11ª edizione, 1.560 decision-maker in 17 Paesi) e l’Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI del Politecnico di Milano (379 PMI italiane) — fotografano due mondi che avanzano a velocità profondamente diverse verso la stessa destinazione: un manifatturiero governato da dati e intelligenza artificiale.

Le grandi aziende manifatturiere sono già nella fase di esecuzione. Il 90% degli intervistati Rockwell dichiara che la trasformazione digitale è indispensabile per rimanere competitivo, e il dato più significativo è che l’AI ha “superato il punto di svolta”: il 48% dei produttori la considera il principale fattore di successo, e oggi un terzo delle operazioni di controllo qualità, ottimizzazione della produzione è già supportato nella produzione vera e propria da tecnologie di intelligenza artificiale (con una crescita prevista fino al 54% entro il 2030).

Per il prossimo futuro, il 34% degli intervistati ritiene che l’industria non si troverà più ad affrontare una sola minaccia principale, quanto piuttosto un insieme di pressioni concomitanti legate ai costi energetici, alla manodopera, alla sicurezza informatica.

Ostacoli alla crescita nei prossimi 12 mesi – Report “State of Smart Manufacturing” Rockwell Automation

Le PMI italiane, invece, sono in un’altra fase — e con priorità diverse. L’Osservatorio PoliMi mostra una polarizzazione netta: il 51% delle PMI investe con decisione nel digitale, ma il restante 49% ha un approccio cauto o assente, e il 14% non investe affatto. Ancora più rilevante: il 76% delle PMI italiane non ha investito né prevede di investire in Intelligenza Artificiale, e il 91% resta fuori dalle tecnologie emergenti in generale. Come per la grande industria, le preoccupazioni principali non sono tecnologiche ma macroeconomiche — scenario geopolitico, costi energetici, difficoltà a reperire personale qualificato — mentre “la rapida e incessante disruption tecnologica, sospinta dall’Intelligenza Artificiale, non suscita lo stesso senso di urgenza”, come scrive lo stesso Osservatorio.

Il rischio, lo dice chiaramente il rapporto PoliMi, è che si tratti di un problema “non solo contingente ma di carattere strategico”: il divario con i concorrenti di dimensioni maggiori e quelli esteri rischia di diventare difficile da colmare, non perché le PMI non abbiano talento o mercato, ma perché la finestra temporale per mettersi al passo si sta restringendo.

Orientamento al digitale delle PMI Italiane – Report Polimi Digital Innovation PMI

Il punto in comune, nonostante le velocità diverse

Ma se si guarda oltre le percentuali, i due report — pur descrivendo realtà molto distanti — convergono su un identico diagnosi di fondo: il vero ostacolo non è mai la tecnologia in sé, ma i dati.

Rockwell lo dice in termini quasi paradossali: le grandi manifatturiere raccolgono sempre più dati, ma solo il 43% viene effettivamente usato in modo efficace. Il problema non è la disponibilità dei dati, ma la loro gestione operativa coerente e su larga scala — dati disconnessi, non contestualizzati, non affidabili che si perdono tra sistemi IT e OT che non comunicano tra loro.

Il PoliMi arriva alla stessa conclusione da un altro punto di partenza: le PMI soffrono di una “carente cultura data-driven”, che si traduce in un ritardo nell’adozione di soluzioni per la raccolta, il monitoraggio e l’archiviazione strutturata dei dati aziendali — dati che dovrebbero essere l’input per qualsiasi modello di AI, ma che semplicemente non esistono ancora in forma utilizzabile.

È lo stesso collo di bottiglia, osservato in due stadi diversi della stessa catena. Le grandi aziende hanno troppi dati e non li integrano; le PMI ne hanno pochi e non li strutturano. Ma il punto d’arrivo — un’infrastruttura dati coerente, contestualizzata, capace di alimentare decisioni e modelli AI — è identico per tutti.

Una prospettiva sul futuro

Se il collo di bottiglia è davvero l’integrazione dei dati, allora la partita che si giocherà nei prossimi anni non sarà tra chi “ha” l’AI e chi non l’ha — sarà tra chi avrà risolto per primo il problema strutturale a monte. Le grandi aziende manifatturiere hanno un vantaggio di scala e di budget, ma stanno scoprendo che l’AI, senza un livello di “intelligenza operativa” — la capacità di collegare fonti eterogenee, contestualizzarle e renderle affidabili — resta un investimento che fatica a generare ritorno. Le PMI italiane, dal loro lato, hanno un vantaggio meno intuitivo ma reale: partendo da zero, non devono disfare anni di silos e debito tecnico, e possono progettare da subito un’architettura dati nativa, integrata, pronta per l’AI — a patto di smettere di considerare la trasformazione digitale come una voce di costo marginale e di iniziare a trattarla come infrastruttura strategica.

Il vero rischio, per le PMI, non è tanto restare indietro sull’AI in sé, quanto continuare a rimandare la costruzione di quella base dati che rende l’AI possibile — perché quando diventerà effettivamente un’urgenza, il problema non sarà più “quale modello di AI adottare”, ma “abbiamo dati sufficientemente integrati per farlo funzionare?”. E su questa domanda, oggi, la distanza tra grandi manifatturiere e PMI italiane si misura in anni, non in mesi.

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