Come può l’Intelligenza Artificiale supportare l’innovazione e la competitività delle PMI italiane nel settore agroalimentare?

This thesis tries to give a reply to the research question: how artificial intelligence (AI) can support the innovation and competitiveness of Italian small and medium-sized enterprises (SMEs) in the agri-food sector. Starting with a literature review of the key terms: innovation, competitive advantage and dynamic capabilities, the study investigates the role of AI as a strategic factor for business model transformation. The methodology adopted is qualitative and exploratory: six semi-structured interviews with consultants and representatives of trade associations made it possible to integrate the theoretical evidence with practical cases. The results exhibit how barriers to AI adoption are not just technological, even cultural, organizational and financial. Despite Italian SMEs, are aware of the potential of AI, are still moving in an opportunistic and fragmented way, often driven by the availability of public incentives. However, signs of change emerge: strengthening internal skills, modernizing infrastructure, enhancing data and opening up to external partnerships appear to be determining factors in translating AI into a competitive advantage. The thesis contributes to fill a void in the literature on the Italian context and offers practical implications: Italian agri-food SMEs will have to adopt more structured strategies, overcome cultural limitations and insert AI into a long-term vision, in order to transform this technology into a concrete tool for sustainable growth.

Questa tesi cerca di dare una risposta alla domanda di ricerca: come l'intelligenza artificiale (AI) può supportare l'innovazione e la competitività delle piccole e medie imprese (PMI) italiane nel settore agroalimentare. Partendo da una revisione della letteratura sui termini chiave: innovazione, vantaggio competitivo e capacità dinamiche, lo studio analizza il ruolo dell'intelligenza artificiale come fattore strategico per la trasformazione del modello di business. La metodologia adottata è qualitativa ed esplorativa: sei interviste semistrutturate con consulenti e rappresentanti di associazioni di categoria hanno permesso di integrare le evidenze teoriche con casi pratici. I risultati dimostrano come gli ostacoli all'adozione dell'intelligenza artificiale non siano solo tecnologici, ma anche culturali, organizzativi e finanziari. Nonostante le PMI italiane siano consapevoli del potenziale dell'IA, continuano a muoversi in modo opportunistico e frammentato, spesso spinte dalla disponibilità di incentivi pubblici. Tuttavia, emergono segnali di cambiamento: il rafforzamento delle competenze interne, la modernizzazione delle infrastrutture, il miglioramento dei dati e l’apertura a partenariati esterni sembrano essere fattori determinanti nel tradurre l’intelligenza artificiale in un vantaggio competitivo. La tesi contribuisce a colmare una lacuna nella letteratura sul contesto italiano e offre implicazioni pratiche: le PMI agroalimentari italiane dovranno adottare strategie più strutturate, superare i limiti culturali e inserire l'IA in una visione a lungo termine, al fine di trasformare questa tecnologia in uno strumento concreto per una crescita sostenibile.