{"id":9334,"date":"2026-07-23T11:01:37","date_gmt":"2026-07-23T09:01:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kode-solutions.net\/?p=9334"},"modified":"2026-07-23T11:01:40","modified_gmt":"2026-07-23T09:01:40","slug":"due-velocita-un-solo-collo-di-bottiglia-cosa-ci-dicono-i-dati-su-grandi-imprese-manifatturiere-e-pmi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kode-solutions.net\/it\/due-velocita-un-solo-collo-di-bottiglia-cosa-ci-dicono-i-dati-su-grandi-imprese-manifatturiere-e-pmi\/","title":{"rendered":"Due velocit\u00e0, un solo collo di bottiglia: cosa ci dicono i dati su grandi imprese manifatturiere e PMI"},"content":{"rendered":"\r\n\t
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Due velocit\u00e0, un solo collo di bottiglia: cosa ci dicono i dati su grandi imprese manifatturiere e PMI<\/h1>\n\n\t\t
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Author:<\/div>\r\n\t\t\t\t\t
Kode s.r.l.<\/div>\r\n\t\t\t\t<\/div>\r\n\t\t\t\t
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Date:<\/div>\r\n\t\t\t\t\t
23.07.2026<\/div>\r\n\t\t\t\t<\/div>\r\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t
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News<\/div>\r\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\r\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\r\n\t\t\t\r\n\t\t\t
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Due ricerche uscite a pochi mesi di distanza \u2014 il rapporto “State of Smart Manufacturing” di Rockwell Automation (11\u00aa edizione, 1.560 decision-maker in 17 Paesi) e l’Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI del Politecnico di Milano (379 PMI italiane) \u2014 fotografano due mondi che avanzano a velocit\u00e0 profondamente diverse verso la stessa destinazione: un manifatturiero governato da dati e intelligenza artificiale.<\/em><\/p><\/div>\r\n\t\t\t<\/div>\r\n\t\t<\/div>\r\n\t<\/div>\n\n\n\n

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Le grandi aziende manifatturiere sono gi\u00e0 nella fase di esecuzione.<\/strong> Il 90% degli intervistati Rockwell dichiara che la trasformazione digitale \u00e8 indispensabile per rimanere competitivo, e il dato pi\u00f9 significativo \u00e8 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 qualit\u00e0, ottimizzazione della produzione \u00e8 gi\u00e0 supportato nella produzione vera e propria da tecnologie di intelligenza artificiale (con una crescita prevista fino al 54% entro il 2030).<\/p>\n\n\n\n

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Per il prossimo futuro, il 34% degli intervistati ritiene che l\u2019industria non si trover\u00e0 pi\u00f9 ad affrontare una sola minaccia principale, quanto piuttosto un insieme di pressioni concomitanti legate ai costi energetici, alla manodopera, alla sicurezza informatica.<\/p>\n\n\n\n

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Ostacoli alla crescita nei prossimi 12 mesi – Report “State of Smart Manufacturing” Rockwell Automation<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Le PMI italiane, invece, sono in un’altra fase \u2014 e con priorit\u00e0 diverse.<\/strong> 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 pi\u00f9 rilevante: il 76% delle PMI italiane non ha investito n\u00e9 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 \u2014 scenario geopolitico, costi energetici, difficolt\u00e0 a reperire personale qualificato \u2014 mentre “la rapida e incessante disruption tecnologica, sospinta dall\u2019Intelligenza Artificiale, non suscita lo stesso senso di urgenza”, come scrive lo stesso Osservatorio.<\/p>\n\n\n\n

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Il rischio, lo dice chiaramente il rapporto PoliMi, \u00e8 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 perch\u00e9 le PMI non abbiano talento o mercato, ma perch\u00e9 la finestra temporale per mettersi al passo si sta restringendo.<\/p>\n\n\n\n

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\"Orientamento<\/img><\/figure>\n<\/body><\/html>\n\n\n

Orientamento al digitale delle PMI Italiane – Report Polimi Digital Innovation PMI<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n


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Il punto in comune, nonostante le velocit\u00e0 diverse<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

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Ma se si guarda oltre le percentuali, i due report \u2014 pur descrivendo realt\u00e0 molto distanti \u2014 convergono su un identico diagnosi di fondo: il vero ostacolo non \u00e8 mai la tecnologia in s\u00e9, ma i dati.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Rockwell lo dice in termini quasi paradossali: le grandi manifatturiere raccolgono sempre pi\u00f9 dati, ma solo il 43% viene effettivamente usato in modo efficace. Il problema non \u00e8 la disponibilit\u00e0 dei dati, ma la loro gestione operativa coerente e su larga scala \u2014 dati disconnessi, non contestualizzati, non affidabili che si perdono tra sistemi IT e OT che non comunicano tra loro.<\/p>\n\n\n\n

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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 \u2014 dati che dovrebbero essere l’input per qualsiasi modello di AI, ma che semplicemente non esistono ancora in forma utilizzabile.<\/p>\n\n\n\n

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\u00c8 lo stesso collo di bottiglia, osservato in due stadi diversi della stessa catena.<\/strong> Le grandi aziende hanno troppi dati e non li integrano; le PMI ne hanno pochi e non li strutturano. Ma il punto d’arrivo \u2014 un’infrastruttura dati coerente, contestualizzata, capace di alimentare decisioni e modelli AI \u2014 \u00e8 identico per tutti.<\/p>\n\n\n\n

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Una prospettiva sul futuro<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

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Se il collo di bottiglia \u00e8 davvero l’integrazione dei dati, allora la partita che si giocher\u00e0 nei prossimi anni non sar\u00e0 tra chi “ha” l’AI e chi non l’ha \u2014 sar\u00e0 tra chi avr\u00e0 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” \u2014 la capacit\u00e0 di collegare fonti eterogenee, contestualizzarle e renderle affidabili \u2014 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 \u2014 a patto di smettere di considerare la trasformazione digitale come una voce di costo marginale e di iniziare a trattarla come infrastruttura strategica.<\/p>\n\n\n\n

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Il vero rischio, per le PMI, non \u00e8 tanto restare indietro sull’AI in s\u00e9, quanto continuare a rimandare la costruzione di quella base dati che rende l’AI possibile \u2014 perch\u00e9 quando diventer\u00e0 effettivamente un\u2019urgenza, il problema non sar\u00e0 pi\u00f9 “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.<\/p>\n\n\n\n

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Fonti: <\/em><\/p>\n\n\n\n