Stipendi AI in Italia: quanto guadagnano davvero i professionisti dell’intelligenza artificiale

Il Sole 24 Ore ha riportato il 29 aprile 2026 i dati della Salary Guide 2026 di Hays Italia: nei primi quattro mesi dell’anno la domanda di professionisti con competenze di intelligenza artificiale è cresciuta del 40 per cento rispetto allo stesso periodo del 2025. I profili più cercati sono AI Engineer, Data Engineer, Generative AI Specialist e specialisti di governance e compliance AI. La domanda corre. Ma quanto pagano davvero questi mestieri in Italia? Questo articolo mette in fila i numeri disponibili con una regola precisa: nessuna cifra senza una fonte nominata nel testo, e limiti metodologici dichiarati dove i dati sono fragili. Perché sui salari AI circolano molte cifre e poche fonti.

Un premio salariale del 56 per cento, misurato però a livello globale

Il punto di partenza più solido è il Global AI Jobs Barometer di PwC, pubblicato nel giugno 2025 sulla base di quasi un miliardo di annunci di lavoro raccolti in sei continenti. Il dato centrale: i lavori che richiedono competenze AI offrono in media un premio salariale del 56 per cento rispetto a ruoli comparabili che non le richiedono. Un anno prima, nella precedente edizione dello stesso rapporto, il premio era del 25 per cento.

Più che raddoppiato in dodici mesi.

Lo stesso barometro registra altre due tendenze utili per leggere il mercato. La prima: gli annunci che richiedono competenze AI sono cresciuti del 7,5 per cento in un anno, mentre il totale degli annunci di lavoro calava dell’11,3 per cento. Chi sa lavorare con questi sistemi si muove in controtendenza rispetto a un mercato del lavoro che si raffredda. La seconda: nelle professioni più esposte all’AI le competenze richieste dagli annunci cambiano il 66 per cento più velocemente che nelle altre, il che significa che il valore di mercato di una competenza specifica ha una durata sempre più breve.

Il 56 per cento resta però una media globale, trainata dai mercati anglosassoni. PwC non pubblica una stima calcolata solo sul mercato italiano, e a oggi non esiste una misura pubblica e verificabile del premio salariale AI riferita esclusivamente all’Italia. È il primo limite da dichiarare: quando si legge che le competenze AI “valgono il 56 per cento in più”, il dato è vero ma la geografia conta, e parecchio.

Le cifre italiane dei portali retributivi

Sul mercato italiano le fonti pubbliche più consultate sono i portali che raccolgono retribuzioni dichiarate dagli stessi lavoratori. Glassdoor, nella rilevazione di febbraio 2026, indica per il machine learning engineer in Italia uno stipendio medio di 35.020 euro lordi annui, con una fascia compresa tra 29.150 euro (25° percentile) e 43.000 euro (75° percentile). Per il data scientist la stessa piattaforma, su 1.964 retribuzioni dichiarate e aggiornate a maggio 2026, indica una media di 38.500 euro. Indeed, che usa una base dati diversa, colloca il data scientist italiano più in basso: 33.829 euro di media.

Tre numeri, due fonti, uno scarto di quasi 5.000 euro sullo stesso ruolo. Il che dice molto sulla qualità di questi dati.

Attenzione anche alle etichette. Nel mercato italiano gli annunci usano titoli come AI engineer, machine learning engineer, AI specialist e data scientist in modo spesso intercambiabile, mentre le mansioni effettive divergono: c’è chi addestra modelli, chi integra sistemi generativi esistenti nei processi aziendali, chi fa soprattutto analisi dati con qualche componente predittiva. Le medie retributive dei portali mescolano tutto questo dentro la stessa parola. Due candidati con lo stesso titolo in due annunci diversi possono fare lavori lontanissimi tra loro, e valere cifre lontanissime tra loro.

I portali retributivi hanno tre debolezze note. Primo: si basano su autodichiarazioni volontarie, non su buste paga verificate. Secondo: il campione è sbilanciato verso profili giovani, aziende grandi e città dove la cultura della trasparenza salariale è più diffusa, Milano in testa. Terzo: catturano quasi sempre la sola retribuzione fissa, mentre nei ruoli AI più contesi la parte variabile, i bonus e le forme di partecipazione azionaria pesano sempre di più. Sono termometri, non bilance. Indicano una temperatura di massima, non il peso esatto.

La progressione per esperienza, con i limiti dichiarati

Chi cerca range strutturati per anzianità deve rivolgersi alle guide retributive delle società di ricerca del personale. La più citata per l’Italia è la Salary Guide 2026 di Hays, costruita su un sondaggio condotto nel novembre 2025 presso 1.300 professionisti e aziende italiane. La guida conferma una progressione netta tra profili junior, intermedi e senior nei ruoli tecnici legati all’AI, con le punte più alte per chi unisce specializzazione su modelli generativi ed esperienza in contesti multinazionali o di consulenza avanzata.

Le cifre puntuali per singola fascia di anzianità, però, circolano online soprattutto attraverso blog di società di formazione e siti di orientamento, che raramente citano la metodologia di raccolta. Questo articolo sceglie di non riportarle: un numero senza metodologia dichiarata non è un dato, è un’opinione con le cifre.

Quello che le fonti verificabili permettono di dire è questo. La distanza tra il 25° e il 75° percentile di Glassdoor (da 29.150 a 43.000 euro per il machine learning engineer) fotografa una forbice di circa il 47 per cento tra la parte bassa e la parte alta del campione, e la parte alta del campione non include quasi mai i profili apicali, che raramente dichiarano lo stipendio su un portale pubblico. La progressione vera, per chi arriva a ruoli di responsabilità tecnica o di governance, sta in gran parte fuori dalla fotografia.

Il confronto con gli Stati Uniti: circa quattro a uno

La stessa piattaforma che misura il mercato italiano misura anche quello americano, e il confronto tra dati omogenei è l’esercizio più onesto che si possa fare. Glassdoor indica per il machine learning engineer negli Stati Uniti una media di 163.235 dollari l’anno, con una fascia tra 131.226 e 205.677 dollari tra 25° e 75° percentile. Built In, portale specializzato nel mercato tech americano, indica una retribuzione base media di 162.080 dollari che sale a 212.022 dollari di compensazione totale una volta inclusi bonus e componenti azionarie.

Anche applicando il cambio euro-dollaro, il rapporto tra la media americana e i 35.020 euro della media italiana resta nell’ordine di quattro a uno.

Il confronto va maneggiato con cura. Il costo della vita nelle aree metropolitane americane dove si concentrano questi ruoli, dalla Bay Area a Seattle a New York, è un multiplo di quello italiano; la sanità e la previdenza pesano sul netto in modo diverso; la componente azionaria americana è volatile e non garantita. Ma anche depurando il dato da tutti questi fattori, il differenziale resta ampio. Non è un’anomalia statistica: è la struttura di due mercati diversi. Negli Stati Uniti i ruoli AI stanno dentro aziende che vendono prodotti software a margini altissimi su scala globale; in Italia stanno per lo più dentro system integrator, società di consulenza e funzioni interne di aziende manifatturiere e di servizi, dove il valore generato dal singolo ingegnere si diluisce in catene più lunghe.

Perché il mercato italiano paga meno, e cosa lo sta muovendo

Il contesto spiega buona parte del divario. Secondo Eurostat, nel 2026 l’adozione dell’intelligenza artificiale tra le imprese italiane si ferma al 22 per cento, contro una media europea del 32 per cento. Meno imprese che adottano significa meno domanda strutturata di professionisti, e meno concorrenza tra datori di lavoro significa meno pressione al rialzo sulle retribuzioni. Si aggiungono la prevalenza di piccole e medie imprese, che raramente possono sostenere pacchetti retributivi da mercato internazionale, e una contrattazione collettiva pensata per inquadramenti che i mestieri dell’AI faticano a riconoscere come propri.

Eppure qualcosa si muove, e i dati Hays riportati dal Sole 24 Ore lo mostrano da due angolazioni. La prima è la domanda: il già citato più 40 per cento nei primi quattro mesi del 2026. La seconda è l’uso: il 52 per cento dei professionisti italiani dichiarava nel 2025 di usare strumenti di AI generativa nel proprio lavoro, contro il 43 per cento del 2024 e il 20 per cento del 2023. In tre anni la platea si è più che raddoppiata. E il 77 per cento si dice disposto a seguire percorsi di formazione dedicati.

Conta anche la geografia interna. La domanda di profili AI si concentra nei poli economici del Nord, con Milano che assorbe la quota maggiore di annunci e di retribuzioni sopra la media, seguita da Roma, Torino e Bologna. Per chi vive altrove, la scelta è spesso tra trasferirsi, accettare retribuzioni locali più basse o cercare posizioni interamente remote. Anche questo comprime le medie nazionali: la stessa competenza vale cifre diverse a seconda del CAP.

C’è poi il fattore che nessuna statistica nazionale cattura bene: il lavoro remoto per aziende estere. Un professionista AI residente in Italia che lavora per un datore di lavoro americano o nordeuropeo esce dalle medie retributive italiane pur vivendo nel Paese. È un canale di arbitraggio salariale reale, in crescita, e per definizione poco misurato. Le medie italiane vanno lette anche sapendo che una parte dei profili migliori non ci sta più dentro.

Come usare questi numeri in una trattativa

Per il professionista, la lezione operativa è duplice. La prima: negoziare portando benchmark citabili, non sensazioni. La fascia di Glassdoor, il premio salariale di PwC, i dati di domanda di Hays sono riferimenti che un responsabile HR può verificare in dieci minuti, e questo cambia il tono della conversazione. La seconda: farsi misurare. Gran parte della compressione salariale italiana nasce dal fatto che le aziende non sanno distinguere un profilo AI solido da uno improvvisato, e in condizioni di incertezza offrono al ribasso.

Vale anche in fase di selezione, non solo di rinnovo. Chi si presenta a un colloquio conoscendo la fascia di mercato del proprio ruolo, ed è in grado di citare la fonte, sposta la discussione dal “quanto chiedi” al “come mi colloco rispetto al mercato”. La differenza sembra retorica. Non lo è: la prima domanda apre una contrattazione al buio, la seconda una verifica su dati che entrambe le parti possono controllare.

Qui la standardizzazione aiuta concretamente. La norma UNI 11621-8:2026, pubblicata il 30 aprile 2026, definisce dodici profili professionali AI con missione, compiti, competenze e KPI: dare al proprio ruolo il nome e il perimetro che la norma prevede rende confrontabile ciò che prima era negoziabile solo alla cieca. AIPIA mantiene una pagina di riferimento sui profili professionali AI della norma UNI 11621-8 e rilascia ai soci la Credenziale Europea AI in formato EDC, verificabile digitalmente con sigillo eIDAS: strumenti che trasformano una competenza dichiarata in una competenza dimostrabile, che è esattamente ciò che una trattativa retributiva richiede.

Il divario con gli Stati Uniti non si chiude per decreto, e nessuna credenziale quadruplica uno stipendio. Ma la distanza tra i 35.020 euro della media italiana e il premio del 56 per cento misurato da PwC sul mercato globale dice una cosa precisa: in Italia le competenze AI valgono già più di quanto il mercato interno riesca a pagarle. Chi le rende visibili, misurabili e confrontabili si mette dalla parte giusta di questo squilibrio. Gli altri restano dentro la media, che per ora è bassa proprio perché in pochi si fanno misurare.