Italia: fiducia nell’AI e sfide di governance nel 2026

Nel 2026, l’Italia si distingue per il più ampio divario in Europa tra la fiducia riposta nei sistemi di intelligenza artificiale (AI) e la maturità delle infrastrutture di controllo. Secondo i dati recenti, l’indice di fiducia nell’AI si attesta a 72,9 punti, mentre l’indice di affidabilità è solo a 58,8 punti. Sebbene la forbice tra questi due indici si sia ridotta rispetto all’anno precedente, passando da 18,4 a 14,1 punti, rimane comunque la più marcata del continente.

Un dato preoccupante è che solo il 18,7% delle organizzazioni italiane riporta un ritorno economico elevato dai propri progetti legati all’AI. Questa situazione evidenzia una distanza significativa tra le aspettative e le capacità operative delle aziende, riflettendo criticità in aree fondamentali come la trasparenza, la spiegabilità e la conformità normativa dei sistemi utilizzati.

Nonostante siano stati registrati miglioramenti in termini di accountability, governance dei modelli e qualità dei dati, tutte le dimensioni analizzate rimangono al di sotto dei benchmark globali. Ciò ha impatti diretti sulla redditività dei progetti digitali: le organizzazioni che adottano pratiche consolidate di intelligenza artificiale affidabile hanno probabilità significativamente superiori di ottenere un ritorno economico rilevante rispetto alla media del mercato.

Le principali problematiche riscontrate nei risultati generati dai sistemi AI includono:

• Mancanza di chiarezza delle risposte: 37,7%
• Carenza di contesto: 26,4%
• Preoccupazioni sulla sicurezza degli output: 14,2%
• Inesattezze fattuali: 13,2%
• Rischio di bias: 8,5%

In aggiunta, la frammentazione delle basi dati rappresenta un ulteriore ostacolo, con quasi il triplo delle imprese che gestisce le informazioni in silos rispetto all’anno precedente. Solo una minoranza delle aziende adotta controlli automatizzati di qualità su ogni progetto algoritmico, contribuendo così a rallentare il progresso.

Per superare questo squilibrio tra adozione e governance, è fondamentale trasformare l’adozione tecnologica in un vantaggio competitivo misurabile. La crescita futura della produttività non dovrebbe basarsi esclusivamente sulla sperimentazione dei modelli, ma richiede un consolidamento strutturale dei processi di controllo, audit e trasparenza.