Negli ultimi tre anni l’intelligenza artificiale generativa ha compiuto un salto evolutivo senza precedenti. I modelli linguistici di grandi dimensioni — i cosiddetti Large Language Models (LLM) — hanno dimostrato capacità straordinarie: capacità di rispondere a domande complesse, generazione di codice, analisi di documenti tecnici, sintesi normativa. Eppure, nonostante questi progressi, il tasso di adozione reale nelle piccole e medie imprese italiane e nella Pubblica Amministrazione locale rimane sorprendentemente basso.Secondo la ricerca dell’Osservatorio Cloud Transformation del Politecnico di Milano, nel 2025 il mercato cloud italiano ha raggiunto 8,13 miliardi di euro, in crescita del 20% rispetto all’anno precedente. I numeri sembrano promettenti. Ma a guardare meglio emerge un dato inquietante: solo il 30% delle grandi aziende affida i propri progetti di AI esclusivamente al Public Cloud, mentre la maggioranza preferisce ambienti privati o on-premise per garantire controllo sui dati, contenere i costi e gestire la proprietà intellettuale [Osservatorio Cloud Transformation, PoliMI, ottobre 2025]. E questo riguarda le grandi aziende. Le PMI e le PA sono ancora più indietro, e le ragioni non sono culturali: sono strutturali.Il modello dominante con cui i fornitori di AI si sono presentati al mercato è fondamentalmente inadatto a una larga fascia di utilizzatori potenziali. Inviare dati a un’API cloud di un AI provider negli USA non è un’opzione per chi gestisce conti correnti, fascicoli sanitari, sentenze giudiziarie, dati fiscali o segreti industriali. Non è paura del cambiamento: è obbligazione legale, è vincolo contrattuale, è — in molti casi — impossibilità tecnica e istituzionale.La domanda che ci poniamo è semplice e dirompente: e se il vero problema dell’AI non fosse la qualità dei modelli, ma la loro taglia?Indice degli argomenti