Il report “Ai readiness 2026 – Lo stato dell’intelligenza artificiale nel digital retail italiano” fotografa un mercato in rapido movimento ma non ancora pienamente strutturato: l’intelligenza artificiale è ormai entrata nei processi di molte aziende, in particolare nel customer care, nel marketing e nella gestione dei dati, facendo tuttavia ancora fatica a trasformarsi in un reale vantaggio competitivo di lungo periodo.
Secondo l’analisi, condotta su oltre 150 decision maker tra ceo, cmo, cto ed executive del settore, il principale ostacolo all’evoluzione non è tecnologico, in quanto strumenti e soluzioni sono ampiamente disponibili, ma a mancare sono competenze interne, modelli organizzativi e una governance chiara in grado di sostenere la scalabilità.
Il primo elemento che emerge dal report riguarda la diffusione dell’Ai nei flussi operativi. L’utilizzo è ormai trasversale, con il limite di essere prevalentemente orientato all’efficienza di breve periodo piuttosto che a una visione strategica.
Gli ambiti di applicazione più diffusi sono la creazione di contenuti, con la generazione di copy e asset visuali, l’analisi dei dati e reportistica, a supporto di KPI e forecasting, il customer care, tramite chatbot e sistemi di assistenza automatizzata, e l’advertising, per l’ottimizzazione delle performance e delle creatività.
L’integrazione tecnologica avviene soprattutto attraverso strumenti saas (software-as-a-service, cioè applicazioni basate sul cloud e accessibili tramite browser) con Ai incorporata, anche se sta crescendo l’interesse verso soluzioni più profonde: api (interfaccia di programmazione delle applicazioni) di modelli esterni, automazioni collegate a crm e erp (pianificazione delle risorse d’impresa) e, nelle aziende più evolute, lo sviluppo di llm (large language models) personalizzati.
Per l’AI il vero freno è organizzativo
Il report evidenzia con chiarezza come le barriere principali siano di natura interna. Oltre il 50% delle aziende indica la mancanza di competenze come primo limite, seguita dalla resistenza dei team e dalla difficoltà di integrazione con sistemi legacy.
A questo si aggiunge una gestione ancora prudente di risorse e investimenti: il 58,1% delle aziende destina meno del 5% del budget all’Ai, e quasi il 43% dedica solo 1-3 ore settimanali ad attività legate all’intelligenza artificiale.
Numeri che confermano come, per molte organizzazioni, l’Ai sia ancora un’iniziativa parallela e non un pilastro strutturale.
Governance: il vantaggio competitivo che fa la differenza
Uno dei punti più critici messi in luce dall’Osservatorio riguarda la governance. Quasi la metà delle aziende non dispone di policy interne, linee guida etiche o ruoli definiti sull’uso dell’intelligenza artificiale. Le responsabilità vengono spesso delegate a singoli team o a fornitori esterni, con potenziali rischi operativi e normativi, soprattutto in relazione a privacy e gdpr.
Il report sottolinea come proprio la definizione di regole, processi e responsabilità rappresenti oggi un elemento distintivo: chi sta lavorando su governance e modelli organizzativi si posiziona in netto vantaggio rispetto ai competitor.
Dai casi d’uso alla strategia Ai-driven
Accanto a un utilizzo ancora prevalentemente tattico, emergono anche esempi di maggiore maturità. Le aziende più avanzate stanno sviluppando soluzioni proprietarie ad alto valore, come sistemi di business intelligence Ai-driven integrati nei crm, applicazioni custom per la gestione operativa e lo stock, strumenti di knowledge management basati su llm e integrazioni verticali tra Ai e piattaforme e-commerce, come Shopify.
Sono segnali di un mercato che sta iniziando a superare la fase sperimentale, anche se in modo ancora disomogeneo.
Verso il 2026: dalla sperimentazione alla struttura
Il messaggio finale del report è molto puntuale: il futuro dell’Ai nel digital retail italiano dipenderà meno dalla tecnologia e più dalla capacità delle aziende di evolvere sul piano organizzativo.
Le priorità individuate sono investire nel capitale umano, attraverso formazione e team cross-funzionali, integrare l’Ai nei processi core, superando l’approccio a silos, e costruire una governance solida, che renda l’Ai sicura, scalabile e condivisa.
Solo così l’efficienza temporanea potrà trasformarsi in un vero vantaggio competitivo. Entro il 2026, la differenza non la farà chi utilizza l’intelligenza artificiale, ma chi saprà governarla.
