L'AI come il fuoco: chi decide come si usa dentro le imprese italiane
** Dall'immagine del fuoco usata da Elkann a Wave by Vento ai dati ISTAT: nelle imprese italiane l'ostacolo più citato all'AI sono le competenze. Analisi di Silvio Fontaneto.
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Seguendo in streaming l'apertura di Wave by Vento, il 7 ottobre alle OGR di Torino, mi ha colpito l'immagine scelta da John Elkann per parlare di intelligenza artificiale. Sull'AI, ha detto, siamo alla scoperta del fuoco: i primi umani dovevano capire come usarlo e come fare in modo che non «bruciasse tutto». Da lì il ragionamento si è spostato sul lavoro. Invece di contare le professioni a rischio, ha invitato a guardare alle frontiere che oggi non riusciamo a immaginare, esattamente come chi accese il primo fuoco non poteva sapere che cosa sarebbe diventato possibile grazie a quel gesto. È un'immagine efficace, e conviene prenderla sul serio fino in fondo.
Accendere il fuoco fu solo l'inizio. Il difficile, per le comunità che lo adottarono, fu conservarlo, trasportarlo, spegnerlo al momento giusto e stabilire chi rispondeva quando una capanna prendeva fiamma. Nacquero mestieri, regole, abitudini condivise, e quel lavoro lento e in gran parte invisibile fece la differenza. Con l'AI sta accadendo qualcosa di simile, a una velocità molto superiore, e la domanda che interessa a chi guida un'impresa riguarda esattamente quel lavoro: chi lo fa, con quali responsabilità, su quali processi.
Da dove parla chi parla
Un po' di contesto aiuta. Wave by Vento è l'evoluzione dell'Italian Tech Week ed è organizzata da Vento, fondo di venture capital sostenuto da Exor, il gruppo che Elkann guida. Il fondo rivendica oltre duecento società sostenute in dieci anni e più di tremila posti di lavoro creati, numeri dichiarati dal fondo stesso e non verificati da terzi. Elkann ha descritto il mondo che Vento coltiva come «un fortissimo atto di fede nel futuro». Una fede che è un ottimo carburante per chi investe in startup e vive di scommesse sul cambiamento, e un po' meno per chi, dentro un'impresa già avviata, deve decidere dove mettere il budget AI del prossimo anno e rispondere dei risultati ai soci.
Quello che dicono i numeri italiani
Per capire a che punto siamo, i dati ISTAT servono più di un palco. Nel 2025 il 16,4 per cento delle imprese italiane con almeno dieci addetti ha dichiarato di usare tecnologie di intelligenza artificiale, contro l'8,2 per cento del 2024 e il 5,0 per cento del 2023. La quota, in pratica, si è raddoppiata in dodici mesi. Eurostat colloca la media dell'Unione intorno al 20 per cento per lo stesso anno (19,95), con la Danimarca al 42 e la Finlandia al 38. Da un confronto fra le due serie, che è un mio calcolo e non un dato pubblicato, il divario dell'Italia rispetto alla media europea sarebbe sceso da oltre cinque punti a circa tre e mezzo.
Più interessante, a mio avviso, è la distanza interna. Le grandi imprese italiane che usano l'AI sono il 53,1 per cento, le PMI il 15,7. Il divario tra i due gruppi è passato da 25 a 37 punti percentuali in un anno, e in un Paese in cui le piccole e medie imprese sono la struttura portante dell'economia questo è il numero che conta di più.
C'è poi un secondo dato, forse il più utile.
Tra le imprese che ancora non usano l'AI, l'11,5 per cento ci ha pensato, e di queste il 58,6 per cento indica come ostacolo principale la mancanza di competenze. Il 47,3 per cento cita norme poco chiare, il 45,2 dati insufficienti o di scarsa qualità. Detto in modo semplice, l'ostacolo più citato riguarda le persone, e la tecnologia viene dopo.
Dopo l'entusiasmo
Quando un'azienda passa dalla prova allo strumento in produzione, il problema cambia natura. Provare costa poco e non ferisce nessuno: si sceglie un compito circoscritto, si osserva il risultato, si archivia o si ripete. Mettere in produzione significa invece modificare ruoli, responsabilità e criteri di valutazione, e ogni modifica toglie a qualcuno una rendita di posizione, un'abitudine consolidata, un margine di controllo. Se queste piccole rinegoziazioni vengono ignorate, il progetto rallenta in silenzio: nessuno si oppone apertamente, ma nessuno cambia davvero. Se vengono riconosciute e gestite, l'adozione procede anche con strumenti meno sofisticati. La prudenza che si incontra in questa fase, per quanto frustrante, ha spesso una sua logica, perché nasce da un cambiamento che nessuno ha ancora spiegato fino in fondo a chi lo subisce.
Chi guida l'impresa deve saper distinguere la prudenza che protegge da quella che rimanda.
Un precedente italiano
Un caso del passato aiuta a vedere come si gestisce un cambiamento di questa portata, anche se la tecnologia c'entra poco. A Wave Corrado Passera, secondo la cronaca del Quotidiano Piemontese, ha indicato nella dimensione umana e nel senso di responsabilità individuale le leve per sbloccare le grandi organizzazioni, e ha richiamato il rilancio di Poste Italiane del 1998, a cui avrebbero partecipato oltre 22mila quadri direttivi. Il numero viene dal resoconto giornalistico e non da una fonte aziendale, e lo riporto con questa cautela.
I fatti di quegli anni aiutano a dare un ordine di grandezza. Nel 1997 Poste Italiane chiuse con una perdita netta di circa 1,4 miliardi di euro e nel giro di pochi anni la ridusse a non più di 100 milioni. Le ricostruzioni della stampa economica dell'epoca parlano di un piano d'impresa dichiarato, di un centinaio di progetti concordati con i sindacati su costi e ricavi e di una misurazione delle persone sulla performance.
L'analogia ha limiti evidenti: l'AI è cosa diversa dalla riorganizzazione industriale di un ente pubblico, e un caso di vent'anni fa non dimostra nulla sul presente. Mostra però quali domande si pongono sempre: chi decide e chi risponde, come si misura il cambiamento oltre il numero di strumenti attivati, come si coinvolge chi dovrà lavorare in modo diverso prima di comunicargli che deve farlo.
Il profilo che manca
Elkann ha toccato un altro punto che riguarda da vicino chi si occupa di selezione di vertice. Ha osservato che chi era molto abile tecnicamente spesso non aveva «coraggio imprenditoriale», mentre chi aveva il coraggio non sempre possedeva le competenze tecniche. Parlava dell'ecosistema delle startup, ma l'osservazione si adatta bene all'adozione dell'AI nelle imprese consolidate. Chi segue ricerche di questo tipo sa che la combinazione è rara e che tende a essere sottovalutata quando una job description guarda a un solo lato dell'equazione. Si tratta di un'impressione di mestiere, non di un dato, e come tale va trattata. Se però il fattore decisivo è organizzativo, conta più chi sta nei punti di snodo che lo strumento scelto.
Tre domande prima di investire
Nelle PMI il confine tra proprietà, direzione e operatività è sottile, e una decisione sull'AI è quasi sempre una decisione di chi guida l'azienda, non di un comitato. Questo riduce i tempi e concentra il giudizio su poche persone, che spesso hanno altre priorità. Prima di investire conviene farsi tre domande, a prescindere dalla dimensione.
La prima riguarda la titolarità: chi ha l'ultima parola su dove l'AI entra nei processi e chi risponde dei suoi errori. La seconda riguarda la misura: oltre al numero di licenze attive o di persone formate, come si capisce se il lavoro è davvero cambiato, e se è cambiato in meglio. La terza riguarda il coinvolgimento: chi dovrà lavorare in modo diverso, e quando e come viene ascoltato.
Il quadro normativo europeo rende queste domande meno facoltative di un anno fa. Con l'AI Act, la documentazione delle scelte e la responsabilità dei vertici diventano parte del mestiere di chi governa un'impresa, e quasi metà delle imprese che ci hanno pensato senza adottarla, secondo ISTAT, indica proprio l'incertezza normativa tra i suoi freni.
Il fuoco e chi lo custodisce
Tornando all'immagine di Elkann, il fuoco ha cambiato la storia perché intere comunità hanno imparato a mantenerlo acceso senza bruciare la casa. Con l'AI vale lo stesso. Le imprese che la useranno bene saranno quelle in cui qualcuno avrà deciso per tempo chi risponde, come si misura il risultato e chi viene coinvolto, senza aspettare il primo incidente.
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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