Nel giorno dell’Artificial Intelligence Appreciation Day, l’Italia presenta i dati di un settore che ha superato la fase sperimentale per affermarsi come una realtà industriale consolidata. Secondo lo studio Italian Tech Landscape 2026, realizzato da La Tech Made in Italy in collaborazione con Altermind, l’ecosistema nazionale dell’Intelligenza Artificiale vale oggi 4,1 miliardi di euro di ricavi e coinvolge 22.740 addetti specializzati.
A confermare la maturità del settore sono anche gli indicatori di produttività. Il ricavo medio per singola soluzione IA raggiunge 69,1 milioni di euro, mentre il rendimento medio per addetto si attesta a 179 mila euro. La geografia del mercato evidenzia però una forte concentrazione territoriale. Il Piemonte guida la classifica economica nazionale con 2,29 miliardi di euro di ricavi, pari al 55,7% del totale italiano, pur contando soltanto tre soluzioni censite.
La Lombardia come hub tecnologico
Sul secondo gradino del podio si colloca la Lombardia, che genera 1,02 miliardi di euro, corrispondenti al 24,9% del mercato nazionale. Se il Piemonte domina per fatturato, è però la Lombardia a rappresentare il cuore dello sviluppo tecnologico italiano. Con 29 soluzioni IA attive, la regione si conferma il principale laboratorio nazionale per innovazione e progettazione. Alle sue spalle si posizionano Emilia-Romagna con nove soluzioni, Campania con otto, Veneto con sette e Lazio con sei.
Al terzo posto per ricavi si trova la Toscana, che raggiunge 705 milioni di euro, pari al 18,2% del totale, sostenuta da sei soluzioni software dedicate. Più distanziate le altre regioni: Campania, Lazio, Marche ed Emilia-Romagna registrano quote inferiori all’1%, mentre Veneto, Friuli Venezia Giulia e Puglia chiudono la graduatoria.
Prospettive future per l’IA
«L’Intelligenza Artificiale in Italia non è più una suggestione per il futuro, ma un asset industriale strutturato e in piena fase di scale-up», sottolinea Max Brigid, founder di La Tech Made in Italy. Restano tuttavia alcune sfide aperte, come l’adozione ancora disomogenea tra le PMI, il ritardo nelle competenze digitali rispetto alla media europea e la difficoltà nel trasformare la ricerca in piattaforme scalabili. Per consolidare la competitività del Paese, il prossimo passo sarà puntare sull’IA industriale applicata alla manifattura, sullo sviluppo di infrastrutture e modelli sovrani e sulla crescita dei talenti nei poli di ricerca e nelle piccole e medie imprese.