AI leadership in Italia: perché multinazionali e mid-market affrontano la talent acquisition in modo opposto
Il 71% delle grandi imprese italiane ha avviato progetti AI, contro meno del 10% delle PMI. Una volta deciso chi deve guidare l'AI in azienda, come lo si trova? Multinazionali e mid-market italiano rispondono in modo opposto. Analisi di Silvio Fontaneto.
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Nelle ultime settimane ho scritto di chi debba presidiare la governance dell'intelligenza artificiale in azienda, e di come il nuovo assetto normativo italiano, tra AI Act e decreti attuativi della legge 132/2025, imponga ormai una risposta a questa domanda entro fine anno. Resta però un passo successivo che ho lasciato volutamente sullo sfondo: una volta deciso che qualcuno deve rispondere di questo mandato, come lo si trova? E qui la risposta cambia in modo quasi speculare a seconda che si parli della filiale italiana di un gruppo multinazionale o di un'impresa mid-market a controllo italiano.
Il divario che precede ogni discussione sul talento
Il mercato italiano dell'intelligenza artificiale ha raggiunto 1,8 miliardi di euro nel 2025, in crescita del 50 per cento sull'anno precedente, secondo l'Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano. Dietro questo numero aggregato si nasconde però una polarizzazione netta: il 71 per cento delle grandi imprese ha già avviato almeno un progetto AI, contro meno del 10 per cento delle PMI. I dati della Ricerca 2025-2026 dell'Osservatorio Innovazione Digitale nelle PMI, diffusi il 21 maggio 2026, sono altrettanto netti: il 76 per cento delle PMI italiane non ha investito né prevede di investire nell'intelligenza artificiale, solo il 7 per cento ha avviato programmi strutturati di formazione, e il 47 per cento non ha svolto alcuna attività di ricerca e sviluppo negli ultimi tre anni. Tra le aree aziendali meno digitalizzate figurano proprio la gestione delle risorse umane e i processi di innovazione, le due funzioni che dovrebbero occuparsi in prima persona di questa transizione.
Anche tra le imprese italiane che hanno avviato un percorso AI, la maturità resta bassa: solo il 26 per cento ha trasformato la tecnologia in una componente stabile del proprio modello operativo, secondo la classificazione dell'Osservatorio AI4Innovation del Politecnico di Milano. Nel frattempo il mercato del lavoro corre più veloce delle aziende: le richieste di competenze AI negli annunci di lavoro italiani sono cresciute del 93 per cento in un anno, e il 76 per cento delle offerte per profili qualificati ne richiede almeno una. Prima ancora di scegliere un profilo, quindi, la maggior parte delle imprese italiane deve decidere se e quanto investire, un passaggio che non tutte hanno ancora affrontato.
Multinazionali in Italia: ereditare un mandato, non costruirlo
Per l'HR Director di una filiale italiana di un gruppo internazionale, il compito raramente consiste nel definire da zero cosa significhi guidare l'AI in azienda. Quel mandato arriva nella maggior parte dei casi già scritto da una funzione di AI governance a livello di gruppo, con framework, strumenti e policy sviluppati altrove. Il tema italiano non è la definizione del ruolo, ma la sua traduzione: trovare una persona capace di rappresentare credibilmente quel mandato dentro un contesto normativo, sindacale e culturale specifico, di negoziare priorità e budget locali con un quartier generale che ha altre urgenze, e di tradurre linee guida pensate altrove in pratiche compatibili con il diritto del lavoro e la sensibilità organizzativa italiana.
Questo ruolo pesa più di quanto la sua diffusione numerica suggerisca. Secondo il Global Attractiveness Index 2026, le imprese a capitale estero rappresentano solo lo 0,4 per cento del tessuto imprenditoriale italiano, ma coprono il 38,3 per cento della spesa nazionale in ricerca e sviluppo. Le multinazionali concentrano quindi una quota sproporzionata delle competenze AI più avanzate presenti nel Paese, il che le rende al tempo stesso il principale bacino di formazione di questi profili e il principale competitor nella loro attrazione, anche per le imprese italiane che vorrebbero attingere allo stesso mercato del lavoro.
Cosa insegnano i dati globali su come si trova (o si costruisce) questo profilo
Vale la pena guardare fuori dai confini italiani, perché il mercato globale sta già facendo le prove generali degli errori che l'Italia rischia di ripetere. Secondo lo studio IBM Institute for Business Value su 2.000 CEO in 33 paesi, presentato a Think 2026, il 76 per cento delle organizzazioni ha oggi un Chief AI Officer, contro il 26 per cento di un anno prima. Sul fronte del sourcing, lo stesso studio segnala che il 57 per cento delle nomine 2026 arriva da promozione interna, mentre altre fonti di mercato specializzate in executive search per ruoli AI osservano che una quota maggioritaria dei primi CAIO "di successo" nelle organizzazioni che affrontano questa nomina per la prima volta proviene da assunzioni esterne. Le due letture non si escludono: descrivono probabilmente aziende già dotate di leadership tecnica solida, che promuovono dall'interno, contro aziende che partono da zero e cercano credibilità fuori.
C'è un precedente che vale la pena ricordare prima di scegliere. Tim Crawford, advisor strategico CIO e osservatore di lungo corso delle ondate di C-level tecnologici, ha paragonato pubblicamente la corsa al CAIO a quella dei Chief Digital Officer di inizio anni 2010: adozione rapidissima, mandati poco definiti, assunzioni esterne frequenti di persone che non conoscevano abbastanza il business, turnover elevato con uscite silenziose entro 18-24 mesi dalla nomina. È un rischio che le multinazionali con base in Italia affrontano raramente, perché ereditano un mandato già definito altrove. È invece il rischio più concreto per una PMI italiana che, sotto la pressione della scadenza normativa, decidesse di aprire una ricerca esterna in fretta senza aver prima chiarito perimetro decisionale e sponsorship reale.
Anche sul fronte della supervisione, il quadro internazionale offre un termometro utile. Tra le Fortune 100, la quota di aziende che indica l'AI come parte dell'oversight di rischio a livello di board è quasi triplicata rispetto al 2024, ma solo il 12 per cento dichiara che almeno un membro del board ha ricevuto una formazione strutturata sull'AI, secondo i dati OnBoard. Deloitte rileva che il 66 per cento dei board ha ancora una conoscenza limitata o nulla dell'AI. Se questo è il livello di preparazione nelle organizzazioni più strutturate al mondo, è ragionevole aspettarsi che il divario sia altrettanto, se non più, ampio nei consigli di amministrazione delle PMI italiane, dove spesso il board coincide con la famiglia proprietaria.
PMI e mid-market italiano: la decisione prima del talento
Per il Talent Director di una media impresa italiana, spesso a controllo familiare, il problema si pone in ordine inverso rispetto alla multinazionale. Prima del profilo, serve costruire il caso di investimento: vista la fotografia descritta in apertura, con la larghissima maggioranza delle PMI ancora ferma sull'AI, la priorità non è quasi mai scegliere tra un candidato interno e uno esterno, ma convincere il vertice aziendale che vale la pena aprire la discussione. Dove questa decisione è già stata presa, la scelta più frequente osservata sul mercato italiano non è una ricerca esterna per un ruolo C-Level dedicato, ma la valorizzazione di una figura già presente in organico, spesso il CFO, il responsabile IT o il COO, a cui viene affidata la responsabilità di guidare l'adozione AI accanto al proprio ruolo esistente.
Questa scelta non è solo una questione di budget. Nelle imprese a controllo familiare, che compongono la parte prevalente del mid-market italiano, la fiducia costruita nel tempo e la conoscenza della cultura aziendale pesano spesso quanto, se non più, della competenza tecnica specifica in una decisione di questo tipo, soprattutto per un primo passo che l'azienda percepisce ancora come rischioso. Il rovescio della medaglia è che, con il mercato del lavoro italiano che premia le competenze AI con una domanda cresciuta del 93 per cento in un anno, il costo di attrarre un profilo esterno qualificato è aumentato più rapidamente della capacità di spesa media di una PMI, rendendo la strada dell'upskilling interno non solo una scelta culturale ma sempre più una scelta economicamente obbligata.
Cosa cambia per chi guida la funzione talent
Per chi opera in una multinazionale con base in Italia, la priorità è sviluppare un pool di candidati capaci di muoversi con autorevolezza tra headquarter e organizzazione locale, spesso attraverso percorsi di crescita interna accompagnati da innesti mirati su competenze regolatorie e settoriali specifiche del mercato italiano. Il rischio da evitare è meno quello del mandato indefinito, già affrontato altrove nel gruppo, e più quello di scegliere un profilo tecnicamente solido ma privo della sensibilità negoziale necessaria a far valere le priorità italiane davanti a un quartier generale con altre urgenze.
Per chi opera in una PMI o in un gruppo mid-market a controllo familiare, la priorità è diversa e più radicale: costruire prima un caso di investimento credibile, valutare onestamente se la figura interna candidata a guidare l'AI abbia davvero la capacità di crescere nel ruolo o se il gap richieda comunque un innesto esterno mirato, e farlo con il tempo necessario a definire un mandato chiaro, non nella fretta suggerita dalla scadenza normativa. È esattamente l'errore che il precedente dei Chief Digital Officer insegna a evitare: meglio una nomina più lenta e ben costruita che una ricerca accelerata su un ruolo dai contorni ancora indefiniti.
Il rischio, per il sistema Italia nel suo complesso, non è che le PMI restino indietro sull'AI in generale: è che restino indietro proprio sulla capacità di governarla, l'unica delle due cose che non si compra a scaffale insieme a una licenza software. Replicare in scala ridotta il modello delle multinazionali, una funzione di governance dedicata e un profilo C-Level a tempo pieno, è quasi sempre fuori portata per una media impresa italiana. Le formule che iniziano a emergere sul mercato, dal presidio frazionato condiviso tra più aziende alla figura interna affiancata da un advisor esterno con mandato limitato nel tempo, rispondono proprio a questo vincolo: non replicare la struttura della grande impresa, ma garantire lo stesso livello di giudizio e di responsabilità con un impegno di risorse compatibile con la taglia dell'azienda. Chi guida la funzione talent in una PMI italiana farebbe bene a valutare questa strada prima di scartarla per mancanza di budget, perché l'alternativa più comune, rimandare la decisione, ha smesso di essere gratuita nel momento in cui il mercato del lavoro ha iniziato a far pagare un premio crescente proprio per le competenze che servirebbero a colmare quel ritardo.
Silvio Fontaneto è Senior Partner, Beaumont Group, dove guida la Tech & Digital Executive Search Practice per l'Italia, con un focus su C-Level search in ambito AI, board advisory e trasformazione organizzativa. Autore di "Stop Fearing AI" e della trilogia "The Vector".
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