L’intelligenza artificiale si consolida come asse strategico sia nella pianificazione italiana 2026-2028 sul trasferimento tecnologico sia nelle proposte europee per il nuovo programma di ricerca 2028-2034.
Il quadro che emerge è apparentemente quello di una progressiva convergenza tra politiche nazionali e iniziative comunitarie, orientate a trasformare la ricerca scientifica in capacità industriale concreta, con l’IA di nuova generazione come tecnologia abilitante. Ma ci sono tutti i presupposti?
Indice degli argomenti
La strategia italiana: IA come priorità per il trasferimento tecnologico
La strategia italiana per il trasferimento tecnologico 2026-2028 per la valorizzazione delle conoscenze e il trasferimento tecnologico individua l’intelligenza artificiale tra le quattro priorità tecnologiche strategiche, sottolineando la necessità di rafforzare il collegamento tra ricerca accademica e applicazione industriale.
Il documento, elaborato dal Ministero delle Imprese e del Made in Italy e dal Ministero dell’Università e della Ricerca, costituisce un testo di indirizzo essenziale per rafforzare il collegamento tra il sistema della ricerca e della conoscenza con il sistema imprenditoriale. In esso si evidenziano alcune criticità strutturali che frenano lo sviluppo dell’IA in Italia: frammentazione degli attori dell’innovazione, difficoltà nel trasferimento tecnologico, limitata disponibilità di capitale di rischio e insufficiente coordinamento tra ricerca e industria.
Il documento evidenzia come la qualità della ricerca italiana sia elevata, ma spesso non si traduca in innovazione di mercato. Per questo vengono previsti strumenti per sostenere l’intero ciclo dell’innovazione, dalla fase di ricerca fino alla prototipazione e alla commercializzazione, con particolare attenzione alle tecnologie deep-tech tra cui l’IA.
La strategia mira a rafforzare gli uffici di trasferimento tecnologico degli Atenei e degli Enti pubblici di ricerca, sostenendo al tempo stesso i programmi Proof of Concept per accompagnare le idee dalla fase scientifica a quella applicativa. Un ruolo centrale è attribuito anche alla crescita di spin-off e startup deep-tech, all’attrazione di capitali privati e a una maggiore partecipazione ai programmi europei di innovazione, con l’obiettivo di rendere più solido il passaggio dalla ricerca al mercato.
L’obiettivo è costruire un ecosistema in cui l’intelligenza artificiale diventi motore trasversale per industria, pubblica amministrazione e servizi avanzati.
Pubblica Amministrazione come laboratorio di sperimentazione
Un elemento innovativo riguarda il coinvolgimento diretto della Pubblica Amministrazione come laboratorio di sperimentazione per soluzioni di intelligenza artificiale.
La PA viene vista come una vera e propria “domanda pubblica di innovazione”, in grado di sperimentare nuove tecnologie nella gestione dei servizi pubblici, nell’analisi predittiva dei dati amministrativi, nella semplificazione dei procedimenti e nell’ottimizzazione delle risorse pubbliche. Un ruolo che può trasformare l’amministrazione in un laboratorio operativo per l’adozione dell’intelligenza artificiale.
Questo approccio potrebbe accelerare l’adozione dell’IA e favorire la crescita di un mercato nazionale dell’innovazione.
Formazione, dottorati e imprenditorialità accademica
La strategia sottolinea anche l’importanza della formazione per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, puntando su percorsi interdisciplinari dedicati a IA e trasferimento tecnologico, sulla valorizzazione dei dottorati industriali e sulla promozione dell’imprenditorialità accademica. In questa prospettiva, brevetti e spin-off nel settore IA diventano strumenti centrali per trasformare competenze e ricerca in innovazione concreta.
Investire sulle competenze è essenziale per evitare la fuga di talenti e rafforzare la leadership italiana nel campo dell’intelligenza artificiale.
Per la sua crucialità, la strategia è aperta ad accogliere osservazioni, suggerimenti e proposte da parte di cittadini, imprese, istituzioni e altri soggetti interessati.
La nuova policy europea: i “moonshot projects”
Nel nuovo quadro europeo 2028-2034, (FP 10), la Commissione introduce i cosiddetti “moonshot project”, grandi iniziative scientifico-industriali su scala continentale dedicate a breakthrough tecnologici. Tra le priorità individuate figura esplicitamente l’IA di nuova generazione, insieme a computing quantistico, sovranità dei dati e space economy.
Questi progetti dovranno poggiare su finanziamenti combinati tra fondi UE, investimenti nazionali e capitale privato, con un approccio interdisciplinare orientato all’impatto industriale. La loro funzione sarà integrare ricerca, dimostratori e scale-up commerciale, con l’obiettivo di ridurre il divario tra sviluppo scientifico e deployment industriale.
Il passaggio vuole essere significativo: si passa da un modello frammentato a mega-iniziative coordinate, progettate per generare filiere industriali europee dell’IA.
Intelligenza artificiale europea, la convergenza tra Italia e UE
La logica dei moonshot europei rafforza e amplifica gli obiettivi già delineati dalla strategia italiana. Entrambe le iniziative condividono alcuni elementi chiave:
- La centralità del trasferimento tecnologico: sia a livello nazionale che a livello europeo, l’obiettivo è ridurre la distanza tra ricerca e mercato, aumentando i livelli di maturità tecnologica e accelerando l’industrializzazione delle soluzioni IA.
- Gli ecosistemi pubblico-privati: i moonshot project prevedono mega-consorzi industriali e scientifici, mentre la strategia italiana propone il consolidamento di reti di trasferimento tecnologico e collaborazione tra università, centri di ricerca e imprese (come per esempio i Partenariati Estesi e i Campioni Nazionali finanziati dal PNRR)
- Le infrastrutture condivise: il programma europeo punta a infrastrutture comuni per dati e calcolo, in linea con l’esigenza italiana di rafforzare piattaforme e strumenti per lo sviluppo deep-tech.
- Capitale di rischio e scale-up: entrambe le strategie evidenziano la necessità di sostenere startup e scale-up IA, integrando finanziamenti pubblici e privati.
Per l’Italia, la combinazione tra strategia nazionale e FP10 apre opportunità rilevanti: dall’accesso più ampio ai grandi consorzi europei sull’IA alla possibilità di guidare progetti flagship in settori verticali. A questo si aggiungono il rafforzamento delle infrastrutture di ricerca e calcolo, la crescita delle startup deep-tech italiane e una maggiore integrazione tra politiche industriali nazionali e programmi UE.
Verso un ecosistema integrato dell’IA europea?
I documenti preparatori del programma FP10 indicano l’obiettivo di superare l’IA incrementale per sviluppare paradigmi radicalmente nuovi, ispirati anche a modelli fisici e biologici. Questo orientamento si inserisce perfettamente nella visione italiana che considera l’intelligenza artificiale come tecnologia abilitante per robotica, cybersicurezza, energia e sanità digitale.
La combinazione tra priorità nazionali e moonshot europei potrebbe quindi accelerare:
- la creazione di nuove catene del valore dell’IA;
- lo sviluppo di infrastrutture di calcolo condivise;
- l’attrazione di talenti globali;
- la nascita di nuovi poli industriali deep-tech.
Un ulteriore elemento di novità è l’integrazione dei moonshot con il nuovo fondo europeo per la competitività, che collegherà ricerca e politiche industriali con un budget complessivo proposto, pari a circa 175 miliardi di euro.
Nel complesso, la convergenza tra l’Atto di indirizzo italiano e i moonshot europei del programma 2028-2034 sembra delineare un cambio di paradigma per cui l’intelligenza artificiale non è più solo ambito di ricerca ma piattaforma strategica per la competitività industriale.
La sfida per i prossimi anni sarà coordinare efficacemente i livelli nazionale ed europeo, evitando duplicazioni e sfruttando sinergie. Se questo allineamento sarà realizzato, l’Italia potrà giocare un ruolo significativo nella costruzione della nuova filiera europea dell’intelligenza artificiale, contribuendo a trasformare la ricerca in innovazione industriale su scala continentale.
Quali ostacoli da superare
Nonostante la forte convergenza tra strategia nazionale e nuovi orientamenti europei, emergono alcune criticità che potrebbero influenzare l’efficacia delle politiche sull’intelligenza artificiale.
Rischio di concentrazione delle risorse
I “moonshot projects” puntano su grandi iniziative flagship, ma questo approccio potrebbe penalizzare gruppi di ricerca più piccoli, ridurre la diversità scientifica e concentrare finanziamenti su pochi grandi consorzi. Se da un lato i mega-progetti favoriscono l’impatto industriale, dall’altro rischiano di limitare l’innovazione radicale proveniente da iniziative più agili e sperimentali.
Gap infrastrutturale europeo
Per competere sull’IA di nuova generazione servono grandi infrastrutture di calcolo, dataset su larga scala, ecosistemi cloud e HPC avanzati. L’Europa, e in parte anche l’Italia, malgrado gli investimenti già realizzati, partono da una posizione di svantaggio rispetto a Stati Uniti e Cina. Senza investimenti rapidi e coordinati, i moonshot potrebbero non colmare completamente questo divario.
Disponibilità di capitale privato
Un elemento critico riguarda il coinvolgimento degli investimenti privati. Sebbene i nuovi programmi prevedano strumenti equity e blended finance, il mercato europeo del venture capital deep-tech resta meno sviluppato rispetto ad altri ecosistemi globali. Le conseguenze possibili includono difficoltà nelle fasi di scale-up, acquisizione di startup europee da parte di attori extra-UE e perdita di sovranità tecnologica.
Competenze e competizione globale per i talenti
L’IA di nuova generazione richiede competenze altamente specializzate. Tuttavia la competizione internazionale per i talenti è molto intensa; i livelli retributivi europei sono spesso meno competitivi e la mobilità tra ricerca e industria resta limitata. Senza politiche mirate su formazione e attrazione dei talenti, il rischio è che le infrastrutture create non siano pienamente utilizzate.
Equilibrio tra regolazione e innovazione
L’Europa è leader nella regolamentazione dell’IA, ma questo può generare tensioni tra tutela dei diritti, velocità di innovazione e competitività industriale. Un eccesso di complessità normativa potrebbe rallentare lo sviluppo e la sperimentazione, specialmente nei contesti di trasferimento tecnologico.
Se questi nodi saranno gestiti efficacemente, la combinazione tra strategia italiana e moonshot europei potrebbe:
- rafforzare la sovranità tecnologica europea
- creare nuove filiere industriali dell’IA
- attrarre investimenti globali
- accelerare l’industrializzazione della ricerca
- consolidare il ruolo dell’Italia nei consorzi europei
La sfida non riguarda solo la quantità di risorse, ma la capacità di governance, coordinamento e rapidità decisionale. In questo senso, il successo dell’intelligenza artificiale europea dipenderà dall’equilibrio tra ambizione strategica e capacità operativa.
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