L’idea che l’Europa sia rimasta ai margini dell’intelligenza artificiale appare rassicurante, ma non regge alla prova dei dati. Rassicurante perché consente di spiegare ogni difficoltà come il risultato di un semplice ritardo tecnologico; fuorviante perché la realtà che emerge è più articolata e, per certi versi, più scomoda.
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L’AI in Europa, oltre la retorica del ritardo tecnologico
L’AI generativa ha già trovato spazio in molte imprese europee, in misura paragonabile a quella statunitense e, in alcuni Paesi, persino superiore. Purtroppo non è il caso dell’Italia che invece è in ritardo sull’Europa.
All’aumentare dell’adozione, però, cresce anche una sensazione diffusa di vulnerabilità strategica, alimentata da dipendenza tecnologica, rischio di lock-in, tensioni geopolitiche e incertezza regolatoria.
Dentro questa tensione va letta la posizione europea sull’AI. Il tema non riguarda una rincorsa da colmare, ma una partita diversa, nella quale la posta in gioco coincide con la capacità di integrare l’intelligenza artificiale come infrastruttura produttiva, mantenendo margini di autonomia decisionale.
Come le imprese europee integrano l’intelligenza artificiale
Prima ancora dei numeri aggregati, il modo in cui l’AI entra nelle imprese europee racconta molto della traiettoria in corso. In alcuni casi, l’adozione non è più sperimentale, ma strutturale. Schneider Electric, gruppo francese dell’automazione industriale, ha già messo in produzione circa cento applicazioni di intelligenza artificiale.
Secondo stime di Morgan Stanley, queste soluzioni generano risparmi annuali nell’ordine di 400 milioni di euro, una quota ancora limitata rispetto ai costi complessivi, ma sufficiente a chiarire la direzione strategica. L’obiettivo dichiarato dal management è che, nel tempo, non esista prodotto o funzione aziendale non influenzata dall’AI. Un percorso simile emerge in Siemens.
Nel suo stabilimento di Erlangen, in Baviera, l’azienda utilizza da oltre cinque anni più di cento algoritmi per migliorare la produzione, ottimizzare i flussi e ridurre gli scarti. Anche qui l’AI non viene presentata come una tecnologia “di rottura”, ma come un livello ulteriore di automazione e controllo, integrato nei processi industriali esistenti. Altri casi mostrano una dinamica di adozione più distribuita. Trumpf, produttore tedesco di macchine utensili, ha coinvolto venticinque team interni in un hackathon dedicato allo sviluppo di applicazioni di AI, segnalando una volontà di diffusione delle competenze più che di centralizzazione.
In ambito consumer e commerciale, Carlsberg utilizza l’AI per supportare la forza vendita nella definizione delle promozioni, per progettare il packaging e per pianificare la logistica. In un caso emblematico, un dipendente ha persino sviluppato uno strumento basato su AI per migliorare l’onboarding dei nuovi assunti, poi esteso a livello globale.
Questi esempi non indicano un’unica strategia europea, ma una pluralità di modalità di adozione. L’AI entra come leva di efficienza, come supporto decisionale, come strumento di coordinamento interno. In quasi tutti i casi, il valore non nasce dal modello in sé, ma dall’integrazione con dati, processi e competenze già presenti. È su questo terreno che l’adozione precede la misurazione statistica.
I dati EIB e il ritardo dell’Italia
I numeri aiutano a mettere a fuoco il quadro. Secondo la European Investment Bank, circa il 37% delle imprese dell’Unione europea utilizza già soluzioni di AI generativa, una quota sostanzialmente in linea con quella statunitense. A livello individuale, l’adozione risulta persino più elevata: il 32% degli europei utilizza strumenti di AI generativa, contro il 28% degli americani e il 16% dei cinesi. Anche sul piano percettivo emerge un elemento controintuitivo, con cittadini europei mediamente più ottimisti sull’AI rispetto agli americani, che esprimono livelli più elevati di preoccupazione. La linea di frattura principale attraversa il continente dall’interno.
Nei Paesi nordici l’uso dell’AI è ormai diffuso, con la Finlandia oltre il 60% delle imprese adottanti; nell’Europa mediterranea, Italia e Grecia incluse, le percentuali restano sotto il 20%.
Questo divario riflette differenze strutturali nei sistemi produttivi, nella maturità digitale e nelle politiche industriali, più che una distanza culturale dalla tecnologia.
Il vantaggio nascosto della manifattura europea
Un segnale particolarmente rilevante arriva dalla manifattura. Lo studio della BEI mostra che il 48% dei produttori europei utilizza già soluzioni di AI, includendo forme avanzate di machine learning e analisi dei dati, contro il 28% dei produttori statunitensi.
Qui l’AI si innesta su processi complessi e filiere mature, contribuendo a migliorare efficienza, qualità e continuità operativa. Questo dato ribalta una narrazione diffusa. Nei contesti in cui l’intelligenza artificiale lavora “sotto il cofano”, lontano dall’effetto spettacolare dei chatbot generalisti, l’Europa non appare in ritardo e, in alcuni casi, mostra una capacità di integrazione superiore.
Purtroppo l’Italia invece è in ritardo soprattutto sull’AI generativa.
E’ più in linea invece per l’uso dell’AI tradizionale- big data analytics.
La vera differenza con gli Stati Uniti
Il confronto con gli Stati Uniti diventa più chiaro spostando l’attenzione dal livello di adozione alla profondità di utilizzo. Le imprese europee tendono a impiegare l’AI in un numero limitato di funzioni, spesso circoscritte ai processi interni e all’efficienza operativa.
Secondo la BEI, solo il 55% delle imprese europee che adottano l’AI la utilizza in almeno due aree del business, contro l’81% delle imprese americane. La differenza non riguarda l’accesso alla tecnologia, ma la sua estensione organizzativa. Negli Stati Uniti l’AI tende a diventare una piattaforma trasversale; in Europa resta più spesso uno strumento puntuale, scollegato da una visione sistemica.
Dalla corsa ai modelli alla produttività reale
Questo passaggio sposta il dibattito dalla retorica della “corsa ai modelli” a una questione più concreta: la produttività. Sul fronte dei foundation model di frontiera, l’Europa ha effettivamente perso terreno.
Nel 2024 ne ha sviluppati appena tre, contro i quindici della Cina e i quaranta degli Stati Uniti. Il dato fotografa una perdita di centralità nella fase più capital-intensive della catena del valore, ma rischia di essere interpretato in modo riduttivo. La crescita economica diffusa non dipende dalla vendita dei modelli, bensì dalla loro adozione sistemica.
L’AI, come tecnologia general purpose, produce valore quando ridisegna processi, decisioni e organizzazioni, non quando viene semplicemente mostrata come dimostrazione di potenza computazionale. Abbiamo già sottolineato che, nelle grandi transizioni tecnologiche, la fase decisiva non coincide con l’euforia iniziale, ma con il momento in cui la tecnologia diventa infrastruttura operativa. In questa fase l’Europa dispone di asset spesso sottovalutati: industria, regolazione, qualità dei dati e competenze settoriali.
L’intelligenza artificiale cinese tra opportunità e rischi
Dentro questo scenario si colloca il tema dell’arrivo dei modelli cinesi, spesso trattato in modo ideologico. Il caso DeepSeek rappresenta un segnale chiaro. In pochi mesi, questa startup ha dimostrato di poter sviluppare modelli comparabili a quelli di OpenAI, Anthropic e Google, con costi significativamente inferiori. Demis Hassabis, alla guida delle attività di AI di Google, ha riconosciuto che il divario tra modelli americani e cinesi si misura ormai in pochi mesi.
La questione non è solo tecnologica, ma economica e strategica. In un contesto in cui l’AI tende a diventare infrastruttura, la combinazione di maturità tecnica e riduzione dei costi modifica l’equazione per le imprese europee. Le preoccupazioni legate a sicurezza dei dati e sovranità digitale restano legittime. Allo stesso tempo, un rifiuto ideologico dei modelli cinesi rischia di trasformarsi in un errore strategico, soprattutto considerando che molte di queste soluzioni sono open, adattabili e utilizzabili su infrastrutture locali.
Modelli aperti come strategia di autonomia
L’apertura rappresenta il vero nodo strategico. I modelli open offrono una forma di assicurazione contro il lock-in tecnologico, consentendo alle imprese di adattare le soluzioni ai propri contesti, di eseguirle sui propri server e di mantenere il controllo sui dati e sui parametri dei modelli. In uno scenario di crescente frammentazione geopolitica, questa caratteristica diventa un fattore di resilienza. Il tema non riguarda soltanto la Cina.
Le relazioni transatlantiche appaiono oggi meno prevedibili rispetto al passato. La dipendenza dall’hardware statunitense, in particolare dai chip di Nvidia, resterà un dato strutturale. Sul piano del software e delle architetture applicative, però, l’Europa dispone di margini di manovra più ampi di quanto spesso si creda.
Tra regolazione intelligente e sovranità digitale
La regolazione entra inevitabilmente in questo quadro. L’AI Act europeo ha fissato uno standard globale in termini di sicurezza e protezione dei dati, ma ha anche alimentato il timore di un eccesso di burocrazia capace di rallentare l’adozione. Negli ultimi mesi, la European Commission ha avviato una revisione delle parti più onerose della normativa e iniziative per rimuovere ostacoli allo sviluppo e all’uso dei modelli open. Questo passaggio segnala un cambio di passo.
La sovranità tecnologica non coincide con l’autarchia, ma con la capacità di scegliere, integrare e governare tecnologie diverse in modo coerente con gli interessi industriali e sociali europei.
La sfida europea dell’intelligenza artificiale produttiva
Uno scenario consolatorio non sarebbe realistico. L’Europa difficilmente diventerà una superpotenza nella costruzione di modelli di AI di frontiera. Un ruolo di leadership globale nell’uso produttivo dell’intelligenza artificiale, però, resta alla portata. Per raggiungerlo serve spostare l’attenzione dalla domanda su chi “vince la corsa” a quella su come l’AI viene incorporata nei processi, nelle organizzazioni e nelle decisioni.
La vera partita europea non riguarda l’innovazione spettacolare, ma l’infrastruttura silenziosa della produttività. Il risultato dipenderà dalla capacità di giocarla fino in fondo, senza scorciatoie narrative e senza rinviare le scelte più difficili.
