Nel numero #4 abbiamo riportato una cifra: secondo DigitalEurope, per una PMI impegnata nello sviluppo di un prodotto di intelligenza artificiale, adeguarsi all'AI Act poteva costare tra 320.000 e 600.000 euro. Questo numero #10 torna su quel dato e affronta due questioni: quanto costa mettersi in regola e quanto costa restare al passo. Sono due spese che quasi nessuno calcola insieme e per la maggior parte delle imprese la seconda è più alta della prima.
PARTE I
Quanto costa adeguarsi?
(Dati ufficiali e precisi sui costi di conformità all'AI Act non sono disponibili:
ciò che riportiamo va inteso come stime sintetizzate, utili per orientarsi ma non assimilabili a statistiche ufficiali dell'UE)
Il caso più interessante risale a novembre 2022, quando Intellera Consulting presentò a Bruxelles uno studio intitolato "The AI Act - What costs for SMEs?".
L'analisi partiva da una PMI modello che produce soluzioni di intelligenza artificiale: 150 dipendenti, 23,2 milioni di euro di fatturato. Applicando a quell'impresa le stime dello "Studio a supporto di una valutazione dell'impatto della regolamentazione sull'AI" della Commissione Europea, che calcola i costi di conformità in proporzione diretta al valore di mercato dell'AI, il risultato era un costo pari al 17,3% del fatturato: circa 4 milioni di euro, con oltre 70 risorse a tempo pieno.
Una cifra insostenibile per la maggior parte delle realtà.
Intellera allora ha ricalcolato gli stessi costi sulla base delle attività e degli strumenti effettivamente necessari all'adeguamento. Risultato: circa 300 mila euro, pari all'1,3% del fatturato, con 2,7 risorse a tempo pieno.
Stessa impresa, stessa normativa, oltre dieci volte di differenza. Non per un errore di calcolo, ma per il metodo scelto.
Il primo approccio assume che il costo di conformità cresca in proporzione al valore di mercato dell'AI: comodo per costruire una stima aggregata europea, però è distorsivo se applicato a una singola azienda, perché presuppone che più il settore vale, più costi adeguarsi, il che non descrive alcun adempimento reale. Il secondo parte dalle attività concrete: ore di documentazione, valutazione di conformità, formazione, auditing.
È più laborioso da calcolare, ma assomiglia a quello che accade realmente in un ufficio.
(Lo studio è del 2022 e si basa quindi sulla proposta di regolamento, non sul testo definitivo dell’AI Act. Il confronto tra i due metodi resta però valido, e spiega buona parte delle divergenze che si incontrano ancora oggi)
Le tre fasce
Alcune stime di mercato convergono su tre ordini di grandezza per il primo anno di adeguamento:
Da 5.000 a 25.000 euro per una piccola organizzazione che utilizza sistemi di intelligenza artificiale senza casi ad alto rischio.
Da 25.000 a 100.000 euro per una realtà di medie dimensioni con uno o più sistemi candidati all'alto rischio.
Da 100.000 a 500.000 euro, o più, per una grande impresa o per chi immette sul mercato sistemi ad alto rischio.
A queste cifre vanno aggiunti i costi ricorrenti degli anni successivi, stimati tra il 20 e il 40% dell'investimento iniziale.
Resta da capire in quale fascia ci si trovi, e qui un dato aiuta più di ogni altro. Le stime della Commissione indicano che il 5-15% dei sistemi di intelligenza artificiale ricade nella categoria ad alto rischio; uno studio di classificazione pratica condotto da appliedAI ha rilevato una quota del 18%.
Circa un sistema su sei. Gli altri cinque comportano obblighi documentali e di trasparenza, non valutazioni di conformità.
È anche la ragione per cui le cifre che hanno fatto notizia, le centinaia di migliaia di euro, non descrivono la situazione della maggior parte di chi ha letto quei titoli. Si riferivano a imprese che producono sistemi ad alto rischio, non a quelle che li utilizzano.
PARTE II
Quanto costa innovare?
Prima di parlare di cifre, conviene guardare un dato:
Secondo l'ISTAT, quasi il 60% delle imprese che hanno valutato investimenti in intelligenza artificiale senza realizzarli indica come ostacolo la mancanza di competenze adeguate. Non il costo.
È un risultato che ridimensiona tutto ciò che segue. Per la maggior parte delle imprese ferme, "quanto costa" non è la domanda giusta: il budget, in molti casi, ci sarebbe. Quello che manca è qualcuno, dentro l'azienda, capace di individuare un caso d'uso sensato, analizzare la regolamentazione, leggere un preventivo e distinguere un fornitore che propone un progetto da uno che vende un prodotto.
Assumere, comprare o formare
Le cifre sulle retribuzioni, viste sotto questa luce, contano meno di quanto sembri, e sono comunque instabili quanto quelle della prima parte: un AI Engineer in Italia nel 2026 è collocato da una stima a 37.000 euro medi annui, da un'altra, basata su oltre ottomila retribuzioni, a circa 58.000, con analisi di settore che indicano una forbice tra 35.000 euro per un junior e oltre 85.000 per un senior specializzato in AI generativa.
Ma sotto i 50 addetti la domanda non è quanto costi assumere: è se convenga.
Un profilo junior a 35-50 mila euro lordi è un impegno strutturale (in Italia è uno stipendio ben più alto rispetto alla media, quindi i riferimenti di questo articolo sono associati ad una PMI/Impresa che opera in Italia e non sono adattabili alle aziende di tutti i Paesi UE) che un primo progetto non giustifica, e la scelta prevalente è la consulenza esterna, che trasforma il costo da fisso a variabile.
Anche questa ha però un rovescio: chi compra tutto dall'esterno non accumula competenza interna, e al secondo progetto ricomincia da capo. La via mediana è formare chi già lavora in azienda: non per farne un tecnico, ma perché sappia cosa chiedere e cosa verificare.
Il mercato del lavoro conferma la direzione, e con numeri che non lasciano molto spazio all'interpretazione: nell'arco di un anno le richieste di competenze in intelligenza artificiale negli annunci di lavoro italiani sono cresciute del 93%, e oggi il 76% delle offerte rivolte a profili qualificati ne richiede almeno una. La competenza in AI sta diventando un requisito trasversale, richiesto a chi si occupa di marketing, di amministrazione, di vendite… allo stesso modo in cui vent'anni fa lo è diventata la conoscenza di un foglio di calcolo.
Il costo che quasi tutti pagano
C'è però una cifra più importante di tutte le precedenti, ed è quella di chi spende male.
Secondo analisi riportate da McKinsey, il 94% dei progetti pilota di intelligenza artificiale non raggiunge l’impatto atteso. Gli analisti sono espliciti sulla causa: la chiave del successo non sta negli algoritmi scelti, ma nella velocità e nell'efficacia con cui la tecnologia viene integrata per risolvere problemi reali su scala. E un tratto distintivo delle aziende che ci riescono è il rifiuto di disperdere risorse in decine di piccoli progetti isolati: circa due terzi dei leader analizzati hanno concentrato gli sforzi su un massimo di tre ambiti di business.
Nella stessa direzione va una previsione di Gartner, secondo cui oltre il 40% dei progetti di AI agentica sarà cancellato entro la fine del 2027.
Tradotto per una PMI: il rischio maggiore non è spendere troppo, è spendere per qualcosa che non arriverà mai in produzione. Il criterio pratico che ricorre nelle esperienze documentate è un pilota limitato di 60-90 giorni, con obiettivi e metriche definiti prima di iniziare, abbastanza per capire se il progetto regge, abbastanza poco per fermarsi senza aver bruciato il budget.
Le due cifre a confronto
Per una PMI che utilizza sistemi di AI a rischio minimo, la condizione più diffusa, il quadro finale è questo: adeguarsi alla norma costa tra 5.000 e 25.000 euro il primo anno, introdurre l'AI su un primo processo tra 15.000 e 60.000.
Adeguarsi costa meno che innovare. Ed è l'esatto contrario di ciò che il dibattito pubblico ha lasciato intendere negli ultimi due anni.
PARTE III
Il conto finale
Non esiste una cifra unica, e chiunque ne fornisca una senza aver prima chiesto di che impresa si tratti sta vendendo qualcosa di non attendibile.
Esistono tre domande, e le risposte determinano l'ordine di grandezza.
Sviluppate sistemi di AI o li usate soltanto? È la distinzione che separa le centinaia di migliaia di euro dalle decine di migliaia.
Quanti dei vostri sistemi ricadono nell'alto rischio? Statisticamente circa uno su sei. Se la risposta è “nessuno”, siete nella fascia più bassa.
In che stato sono i vostri dati? Perché questo, più della tecnologia, determina il costo dell'innovazione.
La cifra che avete letto sui giornali era vera. Semplicemente, con ogni probabilità, non riguardava voi, e nel frattempo ha distolto l'attenzione dal conto più grande, che non è quello della conformità…
Nel prossimo numero (#11):
Finora abbiamo parlato di costi che si misurano in euro. Ne esistono altri due, che quasi nessuno conta: si misurano in megawatt (o MWh) e in metri cubi, perché l'intelligenza artificiale sembra immateriale, ma consuma elettricità e acqua. Come sta reagendo l’Europa?
Al prossimo giovedì,
Edoardo Rinaldi
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