L’AI come motore di crescita: le sfide dell’innovazione italiana

“I dati sono il nuovo petrolio” è un’espressione che ha dominato l’ultimo decennio, ma oggi il messaggio è cambiato: il greggio da solo non basta, serve un apparato capace di trasformarlo in energia cinetica per le imprese. Durante l’evento LENS – Digitale e Intelligenza Artificiale: una priorità strategica per Italia ed Europa, Giovanni Miragliotta, Direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, ha presentato una visione lucida e pragmatica del prossimo futuro. Se i dati sono il carburante, l’AI come motore di crescita è l’unica tecnologia in grado di convertire questo potenziale in un vantaggio competitivo reale, a patto di superare i colli di bottiglia strutturali che ancora frenano l’Italia e il Vecchio Continente. Tra la necessità di una visione istituzionale centralizzata e l’urgenza di un trasferimento tecnologico più efficace, la sfida per il 2026 è chiara: smettere di essere solo spettatori della rivoluzione d’oltreoceano per diventarne protagonisti attivi.

L’AI come motore di crescita per la sovranità europea

Riprendendo la celebre metafora dell’Economist che definiva i dati come il “nuovo petrolio”, Miragliotta ha spiegato che quella visione è ormai giunta a maturità: oggi è l’AI a rappresentare l’elemento capace di consumare quel carburante per generare evoluzione economica e sociale.

Tuttavia, il consolidamento dell’AI come motore di crescita in Europa deve fare i conti con una marcata dipendenza infrastrutturale. Attualmente, l’80% del mercato cloud del continente è controllato da provider statunitensi e oltre la metà della potenza dei data center europei è concentrata in soli dieci operatori globali. In questo contesto, l’Unione Europea ha risposto con iniziative come il fondo InvestAI, un piano da 200 miliardi di euro volto a stimolare lo sviluppo tecnologico e rendere l’applicazione dell’intelligenza artificiale più sostenibile e competitiva. Come evidenziato durante la relazione, la sovranità digitale europea passerà dalla capacità di trasformare regole come l’AI Act in un marchio di qualità (trustworthiness) capace di distinguere i nostri prodotti sui mercati internazionali.

Il gap del trasferimento tecnologico in Italia

Un secondo pilastro fondamentale emerso dall’intervento di Miragliotta riguarda il paradosso che affligge il sistema europeo: la capacità di generare conoscenza di altissimo livello che, tuttavia, fatica a trasformarsi in asset imprenditoriale. Se vogliamo che l’AI come motore di crescita funzioni a pieno regime, è necessario risolvere il nodo del trasferimento tecnologico, ovvero la capacità di portare le innovazioni dai laboratori universitari al mercato reale.

I dati degli Osservatori Digital Innovation presentati al LENS 2026 fotografano una situazione a due velocità:

• Primato scientifico: l’Europa vanta un’eccellenza indiscussa nella ricerca teorica; il 15% delle pubblicazioni globali sull’intelligenza artificiale proviene dal nostro continente, superando il 9% degli Stati Uniti.
• Deficit brevettuale: questa supremazia svanisce nel campo della proprietà intellettuale, dove l’Europa detiene solo il 3% dei brevetti mondiali contro il 14% statunitense.
• Divario negli investimenti: il ritardo è ancora più marcato sul fronte finanziario. Nel 2024, le startup AI europee hanno raccolto circa 19 miliardi di dollari, una cifra quasi sei volte inferiore ai 109 miliardi investiti negli USA.
• Il contesto italiano: in Italia gli investimenti privati in startup dedicate all’intelligenza artificiale si fermano a circa 900 milioni di dollari.

Per consolidare l’AI come motore di crescita, Miragliotta sottolinea che non è più sufficiente eccellere nelle pubblicazioni accademiche. È indispensabile proteggere il segreto industriale e la proprietà intellettuale, incentivando la nascita di startup capaci di “mettere a terra” le scoperte scientifiche. Nonostante le difficoltà strutturali, si registrano segnali di forte dinamismo: nell’ultimo anno i fondi privati investiti in startup AI in Italia sono triplicati, indicando una nuova consapevolezza del sistema imprenditoriale verso questa priorità strategica.

Competenze, attrattività e il paradosso del mercato del lavoro

Un elemento determinante per il successo dell’AI è la disponibilità di capitale umano qualificato. Giovanni Miragliotta ha evidenziato come l’Italia si trovi ad affrontare una sfida complessa: da un lato l’eccellenza della formazione, dall’altro un deficit di attrattività che alimenta la “fuga dei cervelli”. Le aziende italiane faticano a trattenere i migliori talenti, spesso attratti da offerte economiche estere che arrivano a quadruplicare gli stipendi nazionali.

I dati della ricerca sottolineano la fragilità del sistema europeo e le peculiarità italiane:

• Difficoltà di recruiting: il 76% delle aziende europee riscontra ostacoli significativi nel reperire e trattenere specialisti in intelligenza artificiale.
• Domanda in crescita: in Italia, il peso delle competenze legate all’IA negli annunci di lavoro è cresciuto del 94% rispetto al 2024. Miragliotta ha sottolineato ironicamente come la richiesta di esperti di intelligenza artificiale abbia quasi raggiunto quella degli chef, segnale di una pervasività ormai totale.
• Il paradosso dei giovani: a differenza degli Stati Uniti, dove l’introduzione di ChatGPT ha segnato una battuta d’arresto per i lavoratori nelle fasi iniziali della carriera (early career), in Italia i giovani sono percepiti come catalizzatori della trasformazione.

Perché il meccanismo non si inceppi, è fondamentale gestire questa opportunità demografica e professionale. Il mercato del lavoro italiano vede nei profili junior non una categoria minacciata dall’automazione, ma una risorsa strategica per traghettare le imprese verso nuovi modelli operativi. Tuttavia, senza un coordinamento sistemico delle iniziative e una politica salariale e di welfare capace di competere su scala globale, il rischio resta quello di formare talenti a spese del sistema pubblico per poi vederli fuggire verso ecosistemi più dinamici.

Produttività e P&L: vincere la sfida dell’integrazione

L’adozione dell’AI raggiunge il suo scopo ultimo solo quando incide concretamente sui bilanci aziendali, ma il passaggio dalla sperimentazione al valore reale resta l’ostacolo più complesso. Miragliotta ha evidenziato come l’impatto sulla produttività del lavoro non sia misurabile se l’intelligenza artificiale rimane confinata a task superficiali o a strumenti di produttività personale. Per ottenere un reale incremento di efficienza, le organizzazioni devono integrare profondamente queste tecnologie nei propri processi core.

I dati sulla maturità digitale delle imprese italiane rivelano le criticità di questo percorso:

• Livello di adozione: sebbene il 59% delle grandi imprese italiane abbia avviato iniziative legate all’intelligenza artificiale, solo il 31% ha raggiunto un’adozione realmente avanzata e integrata nei processi di business.
• Tasso di successo: meno di un’impresa su venti riesce a ottenere il pieno successo dai propri progetti di IA. Questo dato conferma una tendenza globale: anche negli Stati Uniti, solo il 5% dei piloti integrati riesce a estrarre valore misurabile in termini di profitti e perdite (P&L).
• La sfida organizzativa: il successo non è un esito tecnologico scontato, ma richiede la capacità di re-immaginare l’organizzazione e il modello operativo.

Miragliotta ha concluso sottolineando che, paradossalmente, per innescare questa trasformazione non serve necessariamente una “tecnologia da fantascienza” o una strong AI. Spesso è sufficiente quella che viene definita weak AI, già ampiamente disponibile, purché inserita in una strategia chiara che metta a sistema ricerca, startup e competenze. Il vero ruolo dell’AI come motore di crescita risiede dunque nella visione politica e industriale di lungo periodo, l’unica in grado di trasformare le potenzialità della tecnologia in una lama competitiva per l’intero sistema Paese.