AI Negli Hotel Italiani: 83%. Impatto Ancora Marginale

Il 63% degli operatori ricettivi italiani intervistati dall’Università IULM attribuisce all’intelligenza artificiale un impatto nullo o marginale sulle prestazioni della propria struttura. Nello stesso campione l’83% la usa già.

I due numeri convivono perché gli hotel usano l’AI soprattutto per scrivere testi. Il passaggio all’AI agentica, quella che coordina processi a partire da un obiettivo, richiede dati, competenze e regole che la stessa ricerca descrive come carenti.

I dati principali

83% delle imprese ricettive italiane usa almeno uno strumento di AI: ricerca IULM su 864 imprese, aprile-luglio 2025.
63% degli intervistati indica un impatto nullo o marginale sulle prestazioni, il 68% non ha figure dedicate all’AI, l’11% ha una policy e il 12% investe in formazione.
1% delle strutture ricettive dichiara un uso completo dell’AI e il 12% sperimenta: Osservatorio Travel Innovation del Politecnico di Milano, edizione 2025.
6% delle catene alberghiere internazionali opera con una strategia completa, a fronte del 78% che usa l’AI: studio h2c 2025.

La ricerca IULM: adozione ampia, pratica superficiale

La ricerca “L’algoritmo dell’accoglienza” dell’Università IULM si basa su un’indagine condotta tra aprile e luglio 2025 su 864 imprese ricettive italiane e presentata all’inizio del 2026. L’83% usa almeno uno strumento di intelligenza artificiale e il 40% di chi non lo usa prevede di introdurlo entro tre anni. La diffusione risulta più marcata negli agriturismi e nei bed and breakfast, dove le soluzioni a basso costo sono disponibili subito.

Gli usi sono quelli dell’ufficio: produzione e traduzione di testi, comunicazione con i clienti, risposte alle recensioni, contenuti di marketing. Circa la metà delle strutture che li adottano li usa ogni giorno o ogni settimana. I sistemi predittivi per domanda, prezzi e concorrenza restano meno diffusi, quelli di raccomandazione personalizzata ancora meno.

Più della tecnologia colpisce l’organizzazione che la circonda. Il 68% delle strutture non ha figure dedicate all’AI e lascia l’uso all’iniziativa dei dipendenti. Oltre il 90% si affida a soluzioni standard, molto economiche o gratuite. Solo l’11% ha una policy specifica e solo il 12% investe in formazione.

Il dato che pesa di più sul dibattito è l’impatto percepito. Il 63% degli intervistati indica un effetto nullo o marginale sulle prestazioni. Gli effetti elevati o molto elevati si concentrano sull’efficienza (24%), seguita da soddisfazione dei clienti e reputazione online (19%) e da ottimizzazione dei prezzi (15%). La sintesi dei ricercatori, riportata dal Sole 24 Ore, definisce l’AI una leva di efficienza.

Smartness, che porterà il tema al TTG Travel Experience di Rimini dal 14 al 16 ottobre, cita due ulteriori percentuali della stessa ricerca: il 64% delle strutture userebbe l’AI generativa per testi, traduzioni, email e marketing, mentre il 28% la applicherebbe ad analisi, previsioni e decisioni. Nella ricostruzione del Sole 24 Ore l’uso predittivo risulta più limitato, senza una percentuale.

Cosa significa adozione: 83% contro 1%

Nell’edizione 2025 dell’Osservatorio Travel Innovation del Politecnico di Milano, secondo quanto riportano Agenda Digitale e ItaliaOggi, solo l’1% delle strutture ricettive dichiara un uso completo dell’AI e il 12% è in fase di sperimentazione. Le agenzie di viaggio salgono al 6% e al 29%.

L’83% di IULM e l’1% del Politecnico misurano grandezze diverse. La soglia di IULM è bassa: basta uno strumento usato da un dipendente, anche gratuito. La soglia del Politecnico è alta e richiede un uso integrato nei processi. Campioni e domande differiscono e i dati pubblici non permettono di sovrapporli con precisione.

Lo stesso schema compare nelle catene alberghiere internazionali. Lo studio h2c del 2025, sostenuto da Cloudbeds e da altri fornitori di tecnologia, raccoglie 189 risposte quantitative e 26 interviste, con catene che rappresentano oltre 11.000 strutture. Il 78% usa già l’AI e il 6% opera con una strategia completa. Gli ostacoli principali sono la mancanza di competenze (62%), una strategia poco chiara (51%) e le difficoltà di integrazione (45%).

La distanza tra uso e strategia è un tratto strutturale del settore, a ogni scala. L’83% misura soprattutto la diffusione di strumenti standard, spesso gratuiti. La produttività dipende da ciò che accade dopo l’acquisto dell’abbonamento.

Dall’AI generativa all’AI agentica: i prerequisiti

L’AI agentica è un software che parte da un obiettivo ed esegue azioni nei sistemi dell’albergo. Nella definizione di Mews, un chatbot sa dire all’ospite dove trovare prodotti da bagno aggiuntivi, mentre un agente assegna la richiesta alla persona giusta, al piano giusto, nel momento giusto. Per farlo servono un’integrazione profonda con i sistemi operativi e dati puliti e strutturati. Il rapporto insiste sull’architettura: con i dati sparsi fuori dalla piattaforma centrale l’AI fatica a produrre valore.

Questi prerequisiti coincidono con le lacune che le ricerche indipendenti registrano nelle strutture italiane. Mancano figure dedicate (68%), regole (solo l’11% ha una policy) e formazione (12%). Gli strumenti in uso sono in prevalenza standard e lasciati all’iniziativa individuale. L’integrazione con i sistemi gestionali, che nelle catene internazionali rappresenta un ostacolo per il 45% degli intervistati, in Italia non risulta rilevata.

Il Politecnico di Milano ha dato un nome al problema. Il Travel Innovation Day 2026 ha parlato di un “paradosso dell’AI”: gli investimenti crescono e i benefici faticano a emergere in modo misurabile. L’Osservatorio ha annunciato, come riporta EconomyUp, che la ricerca del prossimo anno si concentrerà su nuovi indicatori e sistemi di misurazione dei risultati.

Anche i fornitori prescrivono una fase preparatoria. Mews definisce il 2026 un anno di allestimento: contenuti strutturati, dati ordinati, un piccolo progetto pilota con supervisione umana. Un agente alimentato da dati incoerenti agisce lo stesso e agisce più in fretta di una persona. Il collo di bottiglia dell’AI agentica sta quindi nei dati e nell’organizzazione delle strutture.

Comprare risultati: le domande aperte

Luca Rodella, amministratore delegato di Smartness, riassume la proposta come il passaggio “dal comprare software al comprare risultati”. La formula sposta la valutazione dal prodotto all’esito e un esito si misura rispetto a un riferimento: ricavi per camera disponibile, tariffa media, occupazione o margine, in confronto a quale periodo e a parità di quale domanda. Stagionalità, eventi locali e mix di clientela spostano questi indicatori indipendentemente dallo strumento adottato.

Le cifre disponibili sui risultati dei sistemi di prezzo sono dichiarazioni aziendali. Nel 2023, al momento del round di serie A, Smartpricing (il prodotto da cui nasce Smartness) indicava incrementi medi del fatturato dei clienti superiori al 30%, secondo Fortune Italia. Campione e metodo di calcolo non risultano pubblici.

Un modello a risultato solleva poi questioni di delega ancora aperte:

Chi possiede i dati e le decisioni di prezzo quando l’agente opera per conto della struttura.
Chi risponde di un prezzo sbagliato o di un messaggio inviato a un ospite senza revisione umana. Tra le preoccupazioni emerse nella ricerca IULM figurano proprio l’affidabilità dei sistemi e il rischio per la relazione con il cliente.
Quali condizioni di uscita valgono a fine contratto e quanto costa cambiare fornitore.

L’ultimo punto cresce con il perimetro. Secondo Financecommunity, la piattaforma di Smartness comprende oggi pricing, CRM, pagamenti, gestionale di struttura, comunicazione con gli ospiti e soluzioni operative. Più funzioni passano a un solo fornitore, più alto diventa il costo di un eventuale distacco.

Resta una domanda che i dati disponibili non consentono di chiudere. Quando molte strutture della stessa area affidano il prezzo a software dello stesso fornitore, l’effetto sulla concorrenza di prezzo andrebbe osservato con strumenti che oggi nessuna delle ricerche citate offre.

Chi produce le cifre sull’AI agentica

La maggior parte dell’ottimismo sull’AI agentica negli hotel proviene da aziende che vendono tecnologia alberghiera. Il rapporto Mews sul 2026 come anno di svolta si fonda su 18 interviste a esperti e l’articolo che lo presenta è firmato dal copywriter principale dell’azienda. Lo studio h2c è sostenuto da Cloudbeds e da altri fornitori. Il vicepresidente per lo sviluppo commerciale di Apaleo, che prevede per il 2026 l’ingresso degli agenti nell’infrastruttura degli hotel, lavora per un’azienda che gestisce un marketplace di agenti AI per l’hospitality. Le ricerche accademiche e degli osservatori, con IULM e Politecnico in prima fila, registrano invece una realtà più lenta.

Smartness offre un esempio della distanza tra annunci e verifiche. Secondo Financecommunity il round di serie B da 47 milioni di euro, chiuso a maggio 2026 e guidato da United Ventures e CDP Venture Capital con la partecipazione di Partech, comprende equity primaria e secondaria e una componente di debito. L’azienda dichiara oltre 6.000 clienti, ricavi ricorrenti annuali sopra i 10 milioni di euro e una crescita organica di circa il 10% al mese, con l’obiettivo di triplicare il fatturato nel 2026. Sono dati aziendali, senza verifica indipendente.

Il divario tra l’entusiasmo dei fornitori e la prudenza dei ricercatori è il fatto più informativo dell’intero quadro.

La distribuzione: dove l’AI pesa già

Gli albergatori italiani usano l’AI per rispondere alle recensioni. I loro ospiti la usano per scegliere dove dormire.

Secondo l’Osservatorio Travel Innovation, riportato da Agenda Digitale, la quota di viaggiatori italiani che usa l’AI per organizzare il viaggio è salita dal 15% del 2024 al 33% del 2025 e l’85% di chi la usa la giudica utile o fondamentale. Il rapporto Mews indica una quota simile, circa un terzo dei viaggiatori, per l’uso di modelli linguistici nella ricerca di ispirazione e di opzioni, con le prenotazioni dentro queste interfacce all’inizio del loro percorso. A febbraio 2026 Sabre, PayPal e Mindtrip hanno annunciato una pipeline agentica che copre 420 compagnie aeree e due milioni di strutture, con lancio previsto nel secondo trimestre. Resta da capire a che punto sia il servizio.

Il rapporto Mews riconosce che i criteri con cui questi sistemi scelgono le strutture da mostrare restano da chiarire e che le stesse piattaforme ne parlano come di una scatola nera. Per le strutture la conseguenza pratica sta nella coerenza delle informazioni. Un assistente confronta molte più fonti di una persona e le incongruenze producono incertezza: se una piattaforma dichiara l’hotel adatto ai cani e le recensioni dicono il contrario, la fiducia cala. Secondo Mews i contenuti devono essere chiari, strutturati e coerenti e le recensioni diventano infrastruttura. Chi debba occuparsene è una domanda aperta in un settore dove il 68% delle strutture non ha figure dedicate all’AI.

Il metro per giudicare le promesse dei fornitori è semplice da enunciare: i ricavi per camera disponibile di una struttura, stagione su stagione, prima e dopo l’introduzione dello strumento, a parità di domanda. Finché quel confronto non viene pubblicato con campione e metodo, la salita verso la vetta, slogan dello stand Smartness al TTG, procede senza altimetro.