2 ottobre 2026
Di Annalisa Ferrando, Sara Lamboglia, Judit Rariga e Maurice Schmidt
L’intelligenza artificiale può trasformare le nostre economie. Il blog della BCE esplora il finanziamento degli investimenti in IA in due articoli. In questo articolo mostriamo che le imprese prevedono di fare affidamento in larga misura sulle proprie risorse per finanziare la transizione. Secondo l’indagine sull’accesso al credito per le imprese, il 72% delle aziende che intendono investire in IA prevede di utilizzare fondi interni come il flusso di cassa o gli utili non distribuiti.
Quali tipi di investimenti in Intelligenza Artificiale (IA) prevedono le imprese per l’anno a venire? Questa è stata una delle domande centrali dell’ultima indagine sull’accesso al finanziamento per le imprese (SAFE). Le risposte offrono un quadro rivelatore di dove le aziende vedono il maggior valore in questa tecnologia in rapida evoluzione. Abbiamo chiesto a circa 5.000 imprese di tutta l’area euro quali fossero i loro piani di investimento in tecnologie e strumenti di IA, infrastrutture dati, specialisti di IA e formazione dei dipendenti nei prossimi 12 mesi.
L’intelligenza artificiale è sempre più parte integrante dei piani di investimento delle aziende.
Quasi la metà delle aziende intervistate (49%) prevede di destinare i propri budget per l’IA a tecnologie e strumenti specifici, rappresentando la quota maggiore degli investimenti pianificati. A seguire, il 46% delle aziende sta dando priorità alla formazione dei propri dipendenti, a dimostrazione del fatto che l’adozione di successo dell’IA dipende sia dalle competenze che dalla tecnologia. L’infrastruttura dati è stata al centro dell’attenzione del 40% delle aziende intervistate, mentre solo il 12% punta all’assunzione di specialisti in IA. Il 38% delle aziende, infine, non ha selezionato nessuna di queste categorie.
Le aziende più grandi, forse non a caso, sono più propense rispetto alle loro controparti più piccole a investire in tutte le categorie, sebbene le tendenze generali rimangano costanti indipendentemente dalle dimensioni. Questi risultati offrono uno spaccato di come le aziende si stanno preparando ad affrontare la rivoluzione dell’IA e dove ritengono risiedano le opportunità.
Grafico 1
Tipologie di investimenti previsti nell’IA
(percentuale di intervistati)
Fonti: Indagine sull’accesso al finanziamento da parte delle imprese e calcoli degli autori.
Note: Il grafico mostra la quota ponderata di aziende per tipologia di investimento previsto in IA nei prossimi 12 mesi. Le PMI sono aziende con meno di 250 dipendenti.
I fondi interni rappresentano la principale fonte di finanziamento, mentre le fonti esterne svolgono un ruolo di supporto.
Abbiamo anche chiesto alle aziende come intendono finanziare i loro investimenti in IA. La risposta è chiara: i fondi interni sono di gran lunga la fonte di finanziamento più diffusa. Complessivamente, il 72% delle aziende che prevedono di investire in IA si aspetta di utilizzare fondi interni come il flusso di cassa o gli utili non distribuiti (Grafico 2, pannello di sinistra). Prestiti bancari, sovvenzioni e leasing rivestono un ruolo secondario, rappresentando ciascuno il 16% delle aziende. Il capitale di rischio e il capitale azionario sono menzionati dal 6% delle aziende, mentre solo l’1% sta valutando i titoli di debito. Alcune aziende non hanno ancora scelto una fonte di finanziamento specifica: il 18% non ha selezionato nessuna delle opzioni di finanziamento elencate, il che suggerisce che questo segmento del campione è ancora indeciso.
Grafico 2
Tipologia e numero di fonti di finanziamento previste per gli investimenti in IA
Tipo di fonte di finanziamento | Numero di fonti di finanziamento |
|---|---|
(percentuale di intervistati) | (percentuale di intervistati) |
Fonti: Indagine sull’accesso al finanziamento da parte delle imprese e calcoli degli autori.
Note: Il pannello di sinistra mostra la quota di aziende che prevedono di utilizzare diverse fonti di finanziamento per gli investimenti in IA. Le aziende potevano selezionare più risposte. Il pannello di destra mostra la quota di aziende in base al numero di strumenti di finanziamento che intendono utilizzare per gli investimenti in IA.
La maggior parte delle aziende che pianificano investimenti in IA prevede di utilizzare un unico strumento di finanziamento (Grafico 2, pannello di destra). Anche in questo caso, i fondi interni sono predominanti, mentre prestiti bancari, sovvenzioni e leasing sono molto meno comuni come fonti autonome (Grafico 3). Quando le aziende utilizzano più di una fonte, in genere combinano fondi interni con finanziamenti esterni, come leasing, sovvenzioni, prestiti bancari o capitale proprio. Le combinazioni che coinvolgono solo fonti esterne sono meno diffuse.
Grafico 3
Combinazioni di fonti di finanziamento per gli investimenti previsti nell’IA
(percentuale di intervistati)
Fonti: Indagine sull’accesso al finanziamento da parte delle imprese e calcoli degli autori.
Note: Il grafico mostra la quota di aziende che prevedono di utilizzare uno, due o tre strumenti per finanziare investimenti legati all’IA, per tipologia di strumento e combinazione di strumenti.
Le garanzie influiscono sul modo in cui le aziende finanziano l’adozione dell’IA
La decisione delle imprese di ricorrere a finanziamenti esterni dipende in modo cruciale dalla natura dell’investimento. Le imprese tendono a fare maggiore affidamento su finanziamenti esterni quando investono in beni materiali, come hardware o infrastrutture dati. Il vantaggio di questi beni è che possono essere dati in pegno o utilizzati come garanzia, riducendo in genere i costi di finanziamento. Al contrario, gli investimenti necessari per sviluppare capacità di intelligenza artificiale a lungo termine, come l’assunzione di specialisti o la formazione dei dipendenti, presentano uno svantaggio comparativo. Sebbene anche questi investimenti possano creare beni preziosi per un’azienda, sono intangibili e non possono quindi essere utilizzati come garanzia, rendendo più difficile ottenere finanziamenti bancari.
L’importanza delle garanzie diventa evidente quando si confrontano aziende dello stesso paese, settore e classe dimensionale. Le aziende che intendono investire in tecnologie e strumenti di intelligenza artificiale, o in dati e infrastrutture, hanno una probabilità sostanzialmente maggiore di combinare finanziamenti interni ed esterni. Entrambi i tipi di investimento sono associati a un aumento di 16 punti percentuali nella probabilità di realizzarlo (Grafico 4).
Il quadro è diverso per le spese più intangibili. L’assunzione di specialisti in IA è associata a un aumento minore della probabilità di combinare finanziamenti interni ed esterni, pari a soli 9 punti percentuali. La formazione dei dipendenti non mostra alcun effetto statisticamente significativo. Hardware e infrastrutture dati spesso richiedono ingenti investimenti iniziali e possono essere utilizzati come garanzia, mentre la formazione tende a comportare costi incrementali più contenuti, più facili da finanziare con gli utili non distribuiti. Tutto ciò porta alla stessa conclusione: il finanziamento esterno per gli investimenti in IA è strettamente legato alla disponibilità di garanzie.
Grafico 4
Utilizzo previsto di finanziamenti esterni in base alla tipologia di investimento previsto nell’IA
(punti percentuali)
Fonti: Indagine sull’accesso al finanziamento da parte delle imprese e calcoli degli autori.
Note: Il grafico mostra gli effetti marginali di una regressione logistica delle fonti di finanziamento esterne sulle tipologie di investimento in IA previste e rilevate nell’indagine, tenendo conto delle dimensioni dell’azienda, del settore e del paese. La variabile dipendente è pari a 1 se l’azienda utilizza qualsiasi tipo di finanziamento esterno, diverso dai fondi interni.
Conclusione
L’adozione dell’IA non è solo una questione di volontà da parte delle imprese di investire, ma anche di come finanziare tale investimento. I dati dello studio SAFE indicano un messaggio chiaro: le imprese dell’area euro si stanno preparando a investire nell’IA, ma prevedono di finanziarne gran parte con fondi propri. Sebbene i fondi interni offrano i vantaggi di accessibilità, flessibilità e controllo, un eccessivo ricorso a questa tipologia di finanziamento potrebbe limitare la portata e la velocità di adozione dell’IA rispetto a quanto si potrebbe ottenere con un maggiore utilizzo di finanziamenti esterni.
Il ruolo limitato dei finanziamenti esterni solleva interrogativi cruciali sulle potenziali barriere presenti nell’ecosistema finanziario dell’area euro. Prestiti bancari, sovvenzioni e leasing svolgono un ruolo di supporto per alcune tipologie di investimenti in IA, mentre il capitale di rischio e le azioni sono raramente citati. Ciò potrebbe indicare potenziali sfide strutturali che limitano l’accesso ai finanziamenti per gli investimenti in beni immateriali. Affrontare questi problemi garantendo che i quadri di finanziamento possano supportare sia gli investimenti in IA tangibili che intangibili potrebbe contribuire a sbloccare un maggiore potenziale di investimento e ad accelerare la diffusione delle tecnologie di IA nell’economia dell’area euro.
