Ecco Aimi, primo indice italiano per misurare la maturità manageriale

L’AI management index nasce con un obiettivo preciso: misurare, in modo strutturato, il livello di maturità con cui il management italiano adotta e governa l’Intelligenza Artificiale. Non si tratta soltanto di osservare la diffusione delle tecnologie, ma di valutare quanto l’AI sia realmente integrata nelle decisioni, nei processi organizzativi e nella capacità di trasformare l’innovazione in risultati concreti. Il quadro che emerge restituisce un Paese in rapido cambiamento, già coinvolto nell’uso dell’AI, ma ancora impegnato nel consolidare strategie e modelli operativi.

ai management index: cos’è e cosa misura

L’AI management index (Aimi) è il primo indice realizzato in Italia per misurare la maturità del management nell’adozione e nella governance dell’Intelligenza Artificiale. Il progetto nasce dalla collaborazione tra Cida e AI4I – Istituto Italiano per l’Intelligenza Artificiale.

L’impostazione dell’indice va oltre la fotografia della tecnologia: la ricerca analizza il grado di integrazione dell’AI nei processi decisionali e organizzativi, la presenza di competenze manageriali, i modelli di governance adottati e la capacità delle organizzazioni di trasformare l’innovazione in valore concreto.

La rilevazione ha coinvolto 1.740 dirigenti e manager italiani, provenienti sia dal settore pubblico sia da quello privato, configurandosi come una delle più ampie analisi disponibili sul rapporto tra management e Intelligenza Artificiale nel contesto nazionale.

uso dell’AI tra i manager: livelli di adozione e dinamiche reali

Una prima evidenza indica che l’Intelligenza Artificiale ha già assunto un ruolo stabile nella quotidianità professionale. Quasi 9 dirigenti su 10 dichiarano di utilizzare l’AI, con una quota pari al 89%. In molti casi, però, l’adozione avviene ancora in modo individuale, sperimentale e non strutturato su scala organizzativa.

adozione: sperimentazione diffusa e integrazione ancora incompleta

Il 35% delle organizzazioni risulta ancora nella fase di sperimentazione, mentre solo il 29% ha iniziato a integrare l’AI nei processi operativi. Il risultato descrive una situazione in cui molte esperienze restano isolate, con difficoltà a trasformarle in modelli condivisi e replicabili.

La componente d’uso appare comunque consolidata: oltre 1 manager su 2 utilizza l’AI con frequenza settimanale, e una quota rilevante lo impiega quotidianamente.

impatto percepito: più tempo per attività ad alto valore

Il valore principale attribuito all’AI non riguarda la sostituzione del lavoro umano. Per il 57% dei manager l’Intelligenza Artificiale sta già riducendo il tempo dedicato alle attività ripetitive. Il primo effetto rilevato è la liberazione di tempo, da reinvestire in attività con maggiore valore aggiunto, come creatività, innovazione e capacità decisionale.

Questo passaggio viene collegato alla produttività individuale e organizzativa, considerata un tema centrale per la competitività del Paese nei prossimi anni.

strategia e governance AI: la sfida dei modelli strutturati

La ricerca evidenzia un andamento tipico delle grandi trasformazioni: la pratica tende a precedere la strategia. La diffusione dell’AI procede più rapidamente della definizione di obiettivi, responsabilità e modelli di utilizzo condivisi. In parallelo, la mancanza di una visione formalizzata non blocca l’adozione, ma limita la stabilizzazione dei risultati.

strategia formalizzata: avanza, ma non copre tutto

Il 30% delle organizzazioni dichiara di avere una strategia formalizzata, mentre un ulteriore 20% la sta sviluppando.

governance: regole e supervisione ancora parziali

Il passaggio successivo, costruire un sistema di governo chiaro e condiviso, risulta ancora incompleto. Solo il 12% afferma di disporre di una governance AI formalizzata e attiva, mentre il 28% è in una fase di sviluppo. In molti contesti emergono procedure poco consolidate, ruoli non definiti e meccanismi di supervisione insufficienti a garantire un uso coerente e responsabile.

La strategia definisce la direzione, mentre la governance definisce le regole del percorso: su questo terreno si concentra uno dei principali cantieri di trasformazione.

responsabilità e controlli: verifica degli output prima delle decisioni

Lo studio smentisce l’idea che i manager delegano automaticamente il proprio giudizio alle macchine. Più dell’80% dichiara di verificare sempre o quasi sempre gli output prodotti dall’AI prima di utilizzarli nei processi decisionali.

Il dato viene interpretato come espressione di responsabilità professionale: il management riconosce il valore degli strumenti intelligenti ma mantiene un ruolo attivo di valutazione, interpretazione e assunzione della responsabilità finale.

rischi percepiti e maturità del modello organizzativo

I rischi percepiti confermano una postura consapevole e includono: l’affidabilità degli output, il rischio di delega eccessiva alle macchine, la tutela di dati e responsabilità professionali, oltre all’eventuale impatto su capitale umano e relazioni di lavoro.

competenze richieste: giudizio umano, leadership e formazione applicata

Le competenze considerate essenziali riguardano più l’area organizzativa e culturale che quella puramente tecnologica. Servono capacità tecniche e digitali, ma la domanda più forte riguarda il pensiero critico, la capacità di valutare gli output, la comprensione dei rischi e la governance, insieme alla leadership del cambiamento.

Tra le competenze prioritarie emergono quelle legate al giudizio, alla valutazione e alla supervisione dei sistemi intelligenti, con un risultato che suggerisce l’incremento del valore del giudizio umano anziché la sua sostituzione.

formazione: meno corsi, più mentoring e tempo dedicato

La valutazione dell’offerta formativa esistente risulta critica: la maggioranza dei rispondenti, pari a 893 su 1.740, la considera insufficiente o frammentata. La richiesta non si limita all’aumento del numero di corsi, ma include formazione applicata ai processi, mentoring, affiancamento, casi pratici e soprattutto tempo dedicato all’apprendimento.

La formazione viene percepita come una condizione necessaria per governare la trasformazione, delineando un profilo in cui il manager non è descritto come un tecnico dell’automazione, bensì come un supervisore della trasformazione, un garante della qualità delle decisioni e una guida culturale per accompagnare le persone nel cambiamento. Con l’aumento dell’automazione, cresce il valore della leadership, della capacità di indirizzo e della responsabilità manageriale.

risultato dell’indice Aimi: maturità complessiva e differenze tra comparti

La costruzione dell’Aimi da parte di Cida e AI4I consente di misurare la maturità manageriale attraverso cinque dimensioni: strategia, integrazione nei processi, governance, competenze e capacità di generare risultati.

Il valore medio della maturità manageriale risulta pari a 39,7 su 100. La fotografia non descrive un contesto fermo, ma un Paese in movimento che non ha ancora consolidato pienamente la maturità organizzativa.

distribuzione della maturità: sotto soglia per la maggioranza

Quasi tre organizzazioni su quattro si collocano ancora al di sotto della soglia di piena maturità, mentre solo una quota limitata raggiunge livelli elevati di sviluppo.

settori a confronto: ict sopra la media, sanità in fondo

L’indice evidenzia differenze significative tra comparti. Il settore ICT registra il livello più alto, con 56,4 punti. Pubblica amministrazione e industria si posizionano più vicini alla media nazionale, rispettivamente con 39,1 e 38,3 punti.

La sanità presenta il livello di maturità più basso, nonostante la presenza di numerosi casi d’uso avanzati. Il dato rafforza l’idea che la tecnologia, da sola, non sia sufficiente: senza strategia, competenze e governance, anche strumenti avanzati rischiano di non produrre pienamente i benefici attesi.

pilastro competenze: human-ai skills come punto critico

Tra i cinque pilastri, quello relativo alle competenze mostra il risultato più contenuto: la dimensione Human-AI Skills si ferma a 27,2 punti. Il dato non viene interpretato come resistenza all’innovazione, ma come necessità di accompagnare la trasformazione tecnologica con investimenti continui nelle persone. Da qui emerge la sfida competitiva del Paese: concentrare investimenti su formazione, aggiornamento e sviluppo del capitale umano.

conclusione operativa: accelerare la trasformazione in capacità stabile

L’Italia risulta avere avviato il percorso. La priorità indicata dall’AI management index è accelerarlo, trasformando la diffusione dell’AI in una capacità organizzativa stabile e diffusa. Lo scenario descritto mostra un utilizzo già presente nella vita professionale dei manager, mentre la maturazione complessiva richiede il rafforzamento di governance, competenze e integrazione sistematica nei processi decisionali e operativi.

enti coinvolti nel progetto

• Cida
• AI4I – Istituto Italiano per l’Intelligenza Artificiale