Dal 2 agosto 2026 l’intelligenza artificiale entra in una fase più concreta anche sul piano regolatorio. Non basta più dire di usare l’AI, né presentare come “agentico” qualunque strumento generativo o chatbot evoluto. Diventa necessario capire che cosa fa davvero un sistema, con quale grado di autonomia, chi lo mette sul mercato, chi lo impiega e quali evidenze devono essere conservate.
È in questo contesto che DATAMONEY.ch, con Swiss Blockchain & AI Consortium, pubblica la prima edizione degli “Stati Generali della AI agentica italiana”, report gratuito di 48 pagine dedicato a ciò che le imprese italiane dichiarano nei propri documenti pubblici sull’uso dell’intelligenza artificiale.
Il lavoro non misura quanti agenti AI siano effettivamente in funzione nelle aziende italiane. Misura un’altra cosa, più circoscritta ma molto rilevante: che cosa le organizzazioni scrivono nei documenti che firmano e pubblicano, quindi bilanci, relazioni finanziarie, piani industriali, comunicati ufficiali, bandi di gara, determine e documenti pubblici.
Un report sui documenti, non sulle promesse
La scelta metodologica è il punto più forte del report. DATAMONEY.ch ha esaminato 77 realtà italiane, tra società quotate e non quotate, gruppi industriali, amministrazioni pubbliche, centrali di committenza ed enti. Di queste, 47 pubblicano almeno un documento che descrive un impiego di intelligenza artificiale in modo abbastanza preciso da poter essere riportato. Le dichiarazioni utilizzabili nel perimetro italiano sono 44.
Sedici documenti sono stati letti integralmente e sottoposti a doppio conteggio dei termini. Le parole cercate non sono state trattate come semplici stringhe: ogni occorrenza è stata letta nel suo contesto, riga per riga. È un passaggio essenziale perché, nei documenti aziendali e pubblici, termini come “agente”, “autonomo” o “automazione” possono riferirsi a significati molto diversi. Un agente può essere un agente di commercio, un concessionario della riscossione, un agente chimico o un sistema informatico. Senza lettura del contesto, il conteggio diventerebbe fuorviante.
Il report rifiuta esplicitamente fonti indirette come casi di studio pubblicati da fornitori, blog di software house, contenuti sponsorizzati, articoli non riconducibili a documenti primari o comunicati di fornitori che citano clienti. La logica è semplice: viene considerato solo ciò che l’organizzazione pubblica e sottoscrive a proprio nome.
Il dato più netto: zero sistemi autonomi descritti nei documenti
Il risultato più rilevante è anche il più prudente. Nei documenti indicati in appendice, esaminati alla data del 25 luglio 2026, non risulta la descrizione di un sistema che, in esercizio in Italia, esegua sequenze di operazioni su sistemi aziendali senza che una persona confermi passo per passo.
Questo non significa che sistemi di quel tipo non siano realmente in uso. Il report lo precisa con attenzione. Significa che non risultano descritti nei documenti esaminati.
È una distinzione decisiva. L’osservatorio non afferma che l’AI agentica non esista nelle imprese italiane. Dice che, nei documenti pubblici letti, l’autonomia piena non viene descritta come operativa. Dove la parola “agentico” compare, tende a essere riferita a studi, scenari di mercato, tecnologie candidate a investimenti futuri o progetti espressi al futuro e al condizionale.
Cinque livelli per capire di che AI si parla
Una parte centrale del report è dedicata al linguaggio. DATAMONEY.ch propone un vocabolario a cinque livelli per distinguere ciò che oggi viene spesso messo sotto la stessa etichetta.
Il primo livello è il chatbot a regole, che risponde dentro un percorso predefinito e non genera contenuti nuovi. Il secondo è l’assistente generativo, che produce testo, immagini o classificazioni su richiesta, ma consegna un contenuto, non un’azione. Il terzo è il copilota, che suggerisce dentro un applicativo e prepara un’azione, lasciando però la conferma a una persona, passo per passo.
La soglia vera arriva tra il terzo e il quarto livello. Dal quarto livello in poi il software smette di limitarsi a proporre e comincia ad agire. L’agente supervisionato esegue sequenze di più passi su sistemi reali con identità e registrazioni proprie, mentre una persona sorveglia e può fermarlo. Il quinto livello è l’agente autonomo, che pianifica ed esegue senza conferma passo per passo, entro limiti definiti, rendendo conto a posteriori.
È qui che il tema diventa organizzativo, non solo tecnologico. Quando il software agisce su altri sistemi cambiano tre domande: con quale identità opera, quali registrazioni produce e come si annulla un’operazione sbagliata.
Nei documenti prevalgono supporto, assistenza e supervisione umana
Il report osserva che le dichiarazioni utilizzabili descrivono soprattutto tre famiglie di sistemi: strumenti che rispondono a domande dentro percorsi definiti, sistemi che producono testi o sintesi su richiesta di una persona e funzioni incorporate in applicativi già in uso, capaci di proporre bozze o segnalare anomalie mentre un essere umano lavora.
La formulazione più ricorrente è significativa: i sistemi “assistono”, “supportano”, “coadiuvano”. Sono verbi che presuppongono ancora una persona che decide.
Questo spiega anche la differenza tra tipi di documento. Nei bilanci approvati dal consiglio di amministrazione e sottoposti a revisione contabile, l’AI viene descritta con maggiore prudenza. Nei comunicati commerciali, pubblicati anche a distanza di pochi mesi sullo stesso argomento, il lessico può diventare più ampio e più ambizioso. In alcuni casi lo stesso sistema viene definito in modi diversi: una volta come “AI agent”, un’altra come assistente conversazionale.
Il report non trasforma questa differenza in accusa. La fotografa. E proprio per questo diventa utile: mostra quanto il linguaggio sull’AI sia già parte della governance, della comunicazione finanziaria e della relazione con fornitori e clienti.
I casi settoriali: banche, industria, telco, retail, utility
DATAMONEY.ch riporta formulazioni letterali tratte dai documenti, accompagnate dal contesto, dai numeri eventualmente dichiarati e dalla fonte.
Nel settore bancario e assicurativo, alcuni documenti parlano di use case AI, GenAI e Agentic AI, ma spesso senza descrivere nel dettaglio l’oggetto dei casi d’uso. Intesa Sanpaolo viene indicata come l’unico caso del corpus in cui la dichiarazione su progetti AI, GenAI e Agentic AI è accompagnata da una misura di processo datata e ripetuta a distanza di un trimestre: l’automazione end-to-end delle richieste in Filiale Digitale passa dal 30% al 31 dicembre 2025 al 31,5% al 31 marzo 2026.
Nel commercio e nella distribuzione, Amazon viene citata per Creative Agent, ma il report osserva che lo stesso materiale richiama il controllo creativo dell’inserzionista con feedback puntuali in ogni fase. Esselunga qualifica invece l’adozione di uno strumento generativo aziendale come sperimentazione.
Nella manifattura, Pirelli parla di un pneumatico sviluppato “con” l’intelligenza artificiale, non “dall”intelligenza artificiale, e il documento aggiunge che restano imprescindibili supervisione e competenza umana. Prysmian dichiara sistemi predittivi basati su AI e licenze Copilot, ma nel bilancio integrato il termine “agentic” non compare.
Nelle telecomunicazioni, TIM dichiara che tutte le applicazioni di IA sono accompagnate da supervisione umana e riporta 72.707 ore di formazione sull’intelligenza artificiale erogate nel 2025 a 11.494 persone. WindTre nomina Copilot come strumento aziendale di intelligenza artificiale generativa, mentre Iliad Italia richiama cloud, data center e potenza di calcolo dedicata all’AI, ma in relazione alle infrastrutture.
Tra trasporti e servizi postali, Poste Italiane è indicata come l’unica società del corpus che definisce l’intelligenza artificiale agentica dentro un comunicato finanziario, parlando di AI agentica e fisica in relazione alla rielaborazione dei modelli di lavoro. Nella relazione finanziaria annuale, però, il termine compare due volte in 975 pagine, in un passaggio che descrive un’abilitazione in corso e senza numeri associati all’AI agentica.
Nel settore utility, energia e infrastrutture, Edison viene segnalata per una formulazione esplicita sugli agenti software autonomi, intelligenti e cooperativi, ma il documento colloca l’iniziativa tra le attività di studio del 2025, con azioni previste dal 2026. Snam parla di diffusione su larga scala di agenti di AI generativa, ma come obiettivo al 2030. Gruppo Hera usa l’espressione “modelli agentici” per descrivere lo scenario di mercato, non un sistema aziendale in esercizio.
Il quadro statistico italiano: l’AI cresce, l’agentica resta piccola
Dal quadro statistico italiano emerge una fotografia meno enfatica rispetto al dibattito pubblico.
Nel 2025 il 16,4% delle imprese italiane con almeno dieci addetti dichiara di utilizzare tecnologie di intelligenza artificiale. La distanza tra grandi e piccole imprese è marcata: 53,1% tra le imprese con almeno 250 addetti, 15,7% tra quelle da 10 a 249 addetti. Il report osserva che questa distanza si allarga: dai circa 20 punti del 2023 ai 25 del 2024, fino ai 37 del 2025.
Per settore, l’adozione più alta è nell’informazione e comunicazione, con il 51,3%, seguita da attività professionali e tecniche al 35,7% ed energia al 33,2%. Il commercio è al 18,1%, la manifattura al 14,7%, trasporto e magazzinaggio all’11,6%.
Ma il dato sull’adozione dell’AI non coincide con l’adozione dell’AI agentica. Le tecnologie più usate dalle imprese che dichiarano di impiegare AI sono l’estrazione di informazione da testi, al 70,8%, e la generazione di linguaggio, al 59,1%. L’automatizzazione dei flussi di lavoro, la famiglia tecnologica più vicina a ciò che viene chiamato agentico, arriva al 18% ed è penultima tra le voci indicate.
Il report segnala inoltre un dato da leggere con attenzione: la quota di imprese che dichiara di usare l’intelligenza artificiale senza indicare alcuna finalità aziendale passa dal 15,5% del 2024 al 33,4% del 2025. Per l’83,3% si tratta di imprese da 10 a 49 addetti. Istat definisce questa adozione “ancora poco strutturata”.
Italia sotto la media UE sull’AI, sopra sul cloud
Nel confronto europeo, l’Italia risulta sotto la media dell’Unione sull’adozione dell’intelligenza artificiale, ma sopra sul cloud. Le imprese italiane che utilizzano AI sono il 16,4%, contro il 19,95% dell’Unione europea. Sul cloud il rapporto si ribalta: 68,1% per l’Italia, contro 46,7% della media UE.
La lettura proposta dal report è documentale: l’infrastruttura informatica su cui l’AI poggia è più diffusa in Italia che nella media europea, mentre l’intelligenza artificiale lo è meno.
Il mercato italiano dell’intelligenza artificiale vale 1,38 miliardi di euro nel 2025, in crescita del 47,6% sull’anno precedente, dentro un mercato digitale complessivo da 84,4 miliardi. Dentro quel mercato, la componente che comprende orchestrazione dei processi e intelligenza artificiale agentica vale il 4%.
È forse uno dei dati più utili per riportare il tema a terra: la parola “agentico” è diventata molto visibile nel dibattito, ma la quota di mercato che rappresenta resta ancora limitata.
Banca d’Italia: solo il 5% integra l’AI in modo estensivo
Il report richiama anche la rilevazione Banca d’Italia condotta tra il 17 febbraio e il 12 maggio 2026 sulle imprese con almeno venti addetti. È indicata come l’unica misura italiana che distingua tra uso estensivo, limitato, sperimentale e assente.
Il 5% delle imprese dichiara di integrare l’intelligenza artificiale in modo estensivo. Il 70% dichiara che l’AI non ha influenzato la produttività, quota che resta al 59% anche tra le imprese che la usano in modo estensivo. L’84% dichiara nessun effetto sul numero degli occupati.
Il limite comune a queste rilevazioni è che agenti, chatbot e generatori di codice finiscono nella stessa voce di questionario. Le statistiche misurano quindi l’AI come insieme ampio, ma non consentono di isolare davvero la componente agentica.
La pubblica amministrazione e i capitolati: dove la fonte è più verificabile
Delibere, determine, capitolati e bandi sono documenti pubblici, datati e sottoscritti. Quando un’amministrazione compra intelligenza artificiale, ciò che compra è scritto nel capitolato.
Tra gli esempi riportati c’è una procedura del 2022 per una piattaforma di AI a supporto dell’assistenza sanitaria primaria, del valore di 37,75 milioni di euro IVA esclusa, che nomina “agenti intelligenti”. Il report invita però a leggere il termine nel suo contesto storico: il documento è precedente all’ondata dei modelli linguistici correnti e usa “agenti” nel significato consolidato della disciplina informatica, non necessariamente nel senso agentico oggi in uso.
Il Piano Triennale per l’informatica nella pubblica amministrazione, pubblicato il 22 ottobre 2025, contiene 109 occorrenze di “intelligenza artificiale” e nessuna di “agentic”. Nelle bozze di linee guida per lo sviluppo di sistemi di AI nella PA, adottate con determinazione n. 43 del 10 marzo 2026 e poste in consultazione pubblica dal 12 marzo all’11 aprile 2026, il termine compare invece 33 volte, con formulazioni prescrittive. Lo stesso documento, però, afferma che per il grado massimo di autonomia non è possibile indicare sperimentazioni, ma solo attività di ricerca.
Anche qui la distanza tra lessico, normativa, documenti di gara e sistemi in esercizio resta centrale.
Governance: la soglia non è tecnica, è di responsabilità
Il capitolo sulla governance è uno dei più utili per le imprese. Il report afferma che il punto in cui un programma smette di proporre e comincia a fare non è una soglia tecnica, ma una soglia di responsabilità.
Finché un sistema suggerisce, l’operazione la compie una persona. È la sua utenza che risulta nei registri, è la sua firma che autorizza, è la sua decisione che può essere contestata. Quando il sistema esegue, cambiano identità operativa, registrazioni e reversibilità.
Il report individua tre domande operative: con quale identità opera il sistema; quali registrazioni produce, dove sono conservate e per quanto tempo; come si annulla un’operazione sbagliata.
Nel corpus esaminato non è stato trovato alcun documento societario che dichiari l’esistenza di una delibera interna di attribuzione delle responsabilità sull’uso dell’intelligenza artificiale. Il report la definisce il primo documento che viene chiesto in un’ispezione e quello che manca più spesso.
AI Act: che cosa si applica dal 2 agosto
La sezione normativa del report è aggiornata al 27 luglio 2026 e tiene conto del Regolamento (UE) 2026/1744 dell’8 luglio 2026, pubblicato nella Gazzetta ufficiale dell’Unione il 24 luglio ed entrato in vigore il 27 luglio.
Dal 2 agosto 2026 si applica l’articolo 50, paragrafo 2, sulla marcatura leggibile dalle macchine dei contenuti sintetici, e l’articolo 101 sulle sanzioni ai fornitori di modelli per finalità generali. Il regime sanzionatorio e la sorveglianza del mercato risultano già applicabili dal 2 agosto 2025. L’articolo 4, nella formulazione riscritta sull’alfabetizzazione AI, è vigente dal 27 luglio 2026.
Il punto più importante riguarda la distinzione tra fornitore e deployer, cioè chi immette un sistema sul mercato e chi lo impiega sotto la propria autorità. Gli obblighi non sono gli stessi e il report indica proprio questa attribuzione come uno degli errori più frequenti nella divulgazione corrente.
Per i sistemi destinati a interagire direttamente con persone fisiche, l’obbligo di trasparenza è del fornitore. Per il riconoscimento delle emozioni e la categorizzazione biometrica, l’obbligo è del deployer. Per contenuti manipolati e testi pubblicati per informare il pubblico su questioni di interesse pubblico, l’obbligo è ancora del deployer.
Gli agenti che non parlano con le persone
Il report affronta anche una domanda pratica: che cosa accade con gli agenti che non interagiscono direttamente con persone fisiche, ma operano su applicativi aziendali?
La risposta è cauta. Un sistema che agisce su applicativi aziendali senza interfaccia verso persone fisiche di regola non ricade nell’articolo 50, paragrafo 1, che presuppone l’interazione diretta. Tuttavia, l’obbligo può rientrare da altre vie: se l’esito del sistema raggiunge indirettamente clienti o consumatori; se il sistema genera contenuti sintetici; se produce testo pubblicato per informare il pubblico su questioni di interesse pubblico.
È una precisazione rilevante per marketing, customer care, media, pubblica amministrazione, banche, assicurazioni e utility. Non basta chiedersi se il sistema parli direttamente con un utente. Bisogna capire dove arrivano i suoi esiti.
Le sanzioni e la documentazione da tenere agli atti
Il report riepiloga i massimali sanzionatori: 35 milioni di euro o 7% del fatturato mondiale annuo per le violazioni dei divieti dell’articolo 5; 15 milioni o 3% per altre violazioni degli obblighi; 7,5 milioni o 1% per informazioni false o fuorvianti alle autorità; 15 milioni o 3% per i fornitori di modelli per finalità generali. Per PMI e start-up si applica il minore tra importo fisso e percentuale.
La parte più operativa è la lista di controllo. DATAMONEY.ch indica come documentazione minima da conservare: inventario dei sistemi con ruolo assunto per ciascuno, classificazione motivata anche quando l’esito è negativo, contratti e documentazione ricevuta dal fornitore, misure di alfabetizzazione AI, evidenza dell’informativa e delle soluzioni di marcatura per l’articolo 50, presidi per l’alto rischio, registri, valutazioni d’impatto e delibera interna di attribuzione delle responsabilità.
È proprio quest’ultima, secondo il report, la voce che manca più spesso.
Il nodo dell’agent washing
Nel quadro internazionale il report richiama l’espressione agent washing, usata per indicare la ri-etichettatura come agenti di assistenti, automazioni di processo e chatbot già esistenti. DATAMONEY.ch precisa che l’espressione non viene riferita ad alcuna delle organizzazioni italiane esaminate. Viene riportata come nome di un fenomeno di mercato.
È una cautela importante, ma il tema resta centrale. Il mercato corre più veloce dei documenti. I fornitori usano un lessico sempre più ambizioso, le imprese sperimentano, i comunicati tendono ad ampliare la portata delle tecnologie, mentre i bilanci e gli atti pubblici restano più prudenti.
La conseguenza è che l’AI agentica rischia di essere percepita come più diffusa e più matura di quanto i documenti ufficiali riescano oggi a dimostrare.
Perché questo report conta per le imprese
Gli “Stati Generali della AI agentica italiana” non sono una classifica e non sono un censimento tecnico. Sono un osservatorio documentale. Proprio per questo hanno valore in una fase in cui il problema non è solo adottare l’AI, ma descriverla correttamente.
Per le imprese, il messaggio è netto: occorre mappare i sistemi in uso, distinguere tra supporto e azione, chiarire ruoli e responsabilità, conservare evidenze, verificare i contratti con i fornitori e non usare termini come “agente” o “agentico” senza sapere a quale livello di autonomia corrispondano.
Per la pubblica amministrazione, il tema riguarda capitolati, bandi, documenti di gara e verificabilità delle forniture. Per i media e la comunicazione, riguarda l’uso corretto dei dati e la necessità di distinguere tra sperimentazioni, sistemi in produzione, intenzioni dichiarate e risultati misurati.
Dalla narrazione alla rendicontazione
La conclusione più interessante è che l’AI agentica italiana, almeno nei documenti pubblici esaminati, appare più come un orizzonte in costruzione che come una realtà già pienamente rendicontata.
L’AI è presente, cresce, entra nei piani industriali, nei bilanci, nei servizi, nei processi, nelle infrastrutture e nella formazione. Ma la parte davvero agentica, quella in cui il software agisce su altri sistemi con autonomia operativa, identità propria, registri e reversibilità, non risulta ancora descritta come sistema in esercizio nei documenti analizzati.
È qui che il report di DATAMONEY.ch offre il contributo più concreto: separa le parole dalle evidenze, il marketing dalla documentazione, il supporto dall’azione. E ricorda che, con l’AI Act pienamente operativo su nuovi obblighi, la maturità dell’intelligenza artificiale non si misurerà solo da ciò che i sistemi promettono di fare, ma da ciò che le organizzazioni sapranno documentare, governare e assumersi come responsabilità.