C’è un dato che attraversa, quasi come un filo rosso, il nuovo Science, Research and Innovation Performance of the EU 2026: l’Europa non parte da una posizione di debolezza. Il problema è che non riesce ancora a trasformare pienamente i propri punti di forza in capacità tecnologica, crescita della produttività e presenza sui mercati globali.
È una distinzione importante, soprattutto quando si parla di digitale e intelligenza artificiale.
Immaginiamo un atleta che domina le qualificazioni olimpiche, stabilisce tempi da record e supera gli avversari nelle batterie, ma si blocca proprio nella finale. È una metafora efficace per descrivere il paradosso dell’innovazione europea delineato dal rapporto SRIP, la pubblicazione ammiraglia biennale della Direzione Generale Ricerca e Innovazione della Commissione Europea.
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Innovazione digitale europea: dalla forza scientifica alla scala
L’Europa si conferma una superpotenza scientifica globale indiscutibile: siamo al secondo posto nel mondo per produzione scientifica complessiva, vantiamo un modello distintivo di Scienza Aperta e il 57% dei nostri articoli accademici nasce da collaborazioni internazionali di altissimo profilo. Eppure, quando si tratta di trasformare questo giacimento di conoscenza in valore di mercato, imprese scalabili, brevetti commerciali e crescita della produttività, il sistema europeo mostra crepe profonde e rallentamenti cronici.
Il problema, dunque, non è soltanto produrre conoscenza, ma valorizzarla economicamente. È il passaggio dalla strength alla scale: dalla forza scientifica alla capacità di sviluppare tecnologie su scala industriale e commerciale.
Per l’Italia, che dispone di università qualificate e di una solida tradizione manifatturiera, ma anche di un sistema produttivo composto in larga parte da piccole e medie imprese, questa transizione rappresenta una sfida decisiva.
Dipendenze e sovranità nell’innovazione digitale europea
Per molto tempo la trasformazione digitale è stata raccontata, in maniera riduttiva, come una semplice questione di ammodernamento dei software d’ufficio o di digitalizzazione dei certificati comunali. Il report della Commissione Europea ribalta questa prospettiva, evidenziando come le tecnologie digitali avanzate — Intelligenza Artificiale, cloud ed edge computing, cybersecurity, calcolo quantistico e semiconduttori — siano in realtà asset industriali complessi e infrastrutture critiche di rilevanza strategica. Il controllo di queste tecnologie non determina solo il fatturato di singoli settori, ma condiziona la sovranità economica, la capacità di competere a livello globale e l’indipendenza decisionale dell’intero sistema produttivo.
Il rapporto SRIP 2026 richiama la forte dipendenza europea dalle tecnologie digitali straniere: circa l’80% delle infrastrutture e delle tecnologie digitali utilizzate nell’UE proviene dall’estero. Nel mercato del cloud, Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud detengono insieme oltre il 60% del mercato europeo, mentre il maggiore operatore europeo raggiunge una quota di circa il 2%.
Questa concentrazione espone il continente alle decisioni commerciali e strategiche di pochi fornitori. Variazioni dei prezzi, modifiche contrattuali o tensioni geopolitiche possono avere conseguenze dirette su imprese e amministrazioni che utilizzano quotidianamente tali servizi.
Anche l’Italia deve affrontare questo problema. Dalla sanità alla manifattura, passando per università e pubbliche amministrazioni, una parte crescente delle attività dipende da piattaforme e infrastrutture digitali controllate da operatori esteri.
La risposta non può essere un’impossibile autosufficienza tecnologica. L’obiettivo deve essere piuttosto diversificare i fornitori, sviluppare competenze europee nei segmenti strategici e mantenere alternative credibili. La sovranità digitale significa, in definitiva, poter scegliere senza essere esposti a dipendenze difficili da gestire.
L’intelligenza artificiale europea tra ricerca e mercato
Il settore dell’intelligenza artificiale rende evidente la distanza tra ricerca e mercato. L’Europa dispone di università e centri di ricerca di alto livello, ma fatica a tradurre questa competenza in proprietà intellettuale e leadership industriale.
Secondo i dati richiamati dal rapporto, la quota europea delle domande internazionali di brevetto nell’IA è scesa da circa il 20% nel 2000 al 12% nel 2022. Nello stesso periodo, la Cina ha raggiunto il 30% e gli Stati Uniti circa il 29%.
Il numero dei brevetti non misura da solo la qualità dell’innovazione, ma segnala una difficoltà nel trasformare la conoscenza in tecnologie proprietarie e prodotti commercialmente competitivi. A frenare questo processo contribuiscono la frammentazione del mercato europeo, la disponibilità limitata di capitali per finanziare la crescita delle imprese e i legami ancora insufficienti tra ricerca e industria.
Dai brevetti alla capacità di calcolo
Nell’era dell’IA moderna, fare ricerca e sviluppare applicazioni competitive richiede tre elementi fondamentali: dati di alta qualità, talenti e, soprattutto, una gigantesca capacità di calcolo (HPC). Consapevole di questo snodo strategico, l’Unione Europea ha compreso che non basta finanziare singoli algoritmi o startup, ma occorre costruire le basi materiali dell’IA attraverso iniziative comunitarie come EuroHPC, la rete delle AI Factories, le AI Gigafactories e i Data Labs.
In questo ambito l’Italia può contare sul supercomputer Leonardo, installato al Tecnopolo di Bologna e parte della rete europea EuroHPC. La sfida consiste ora nell’ampliare le opportunità di accesso a queste risorse, favorendone l’utilizzo da parte di startup, PMI e distretti industriali, oltre che della comunità scientifica.
Per molte imprese, infatti, disporre di capacità computazionale e assistenza specialistica può fare la differenza tra restare semplici utilizzatrici di soluzioni sviluppate altrove e partecipare attivamente alla creazione di nuovi prodotti e servizi.
La produttività digitale delle imprese europee
Il banco di prova definitivo per qualsiasi innovazione tecnologica risiede nella sua capacità di generare guadagni di produttività nell’economia reale. Il report evidenzia come l’adozione dell’IA da parte delle imprese europee, rimasta pressoché stagnante tra il 2021 e il 2023, abbia registrato un’accelerazione decisiva a partire dal 2023. Dal 2019 ad oggi, l’adozione dell’IA ha contribuito per circa il 12% alla crescita complessiva della produttività delle aziende nell’UE.
Le imprese che integrano strumenti di IA generativa registrano balzi notevoli: un incremento della produttività totale dei fattori del 25% per chi la applica in una singola area operativa, che sale a quasi il 30% per chi la impiega in due o più funzioni aziendali.
Gli investimenti complementari per diffondere l’IA
Il report invita tuttavia alla cautela: un aumento di produttività all’interno della singola impresa “frontiera” non si traduce automaticamente in una crescita diffusa per l’intera economia. Affinché l’IA generi un impatto macroeconomico serve una catena di investimenti complementari: riorganizzazione dei processi di lavoro, pulizia e strutturazione dei dati aziendali, nuovi modelli organizzativi e formazione continua del personale.
È un passaggio particolarmente delicato per l’Italia, dove le PMI rappresentano una componente essenziale del sistema produttivo. Molte aziende di dimensioni ridotte possiedono competenze tecniche eccellenti e una profonda conoscenza dei propri mercati, ma non dispongono delle risorse necessarie per sviluppare autonomamente progetti complessi di IA.
Il rischio è che la trasformazione digitale accentui le differenze tra le imprese più strutturate e quelle che faticano a investire. Per evitarlo, occorre affiancare agli incentivi economici servizi di consulenza, formazione, trasferimento tecnologico e accesso condiviso alle infrastrutture.
L’obiettivo non dovrebbe essere semplicemente aumentare il numero di aziende che utilizzano l’IA, ma aiutare le imprese a individuare applicazioni capaci di migliorare realmente qualità, tempi, costi e capacità competitiva.
Divari territoriali nell’innovazione digitale in Europa
L’attività innovativa e scientifica non si distribuisce in modo uniforme nello spazio europeo, ma tende a concentrarsi fortemente nelle grandi aree metropolitane e nei poli regionali dotati di forti università, capitale umano qualificato, venture capital e infrastrutture digitali.
I dati territoriali richiamati dal rapporto mostrano che, nel 2022, l’intensità della spesa in ricerca e sviluppo ha raggiunto mediamente il 2,4% del PIL nelle regioni europee prevalentemente urbane, contro il 2% nelle regioni intermedie e l’1,6% nelle aree rurali.
In Italia, questa dinamica può rafforzare le differenze tra i principali poli dell’innovazione — come Milano, Torino e Bologna — e le aree interne, distretti industriali periferici e ampie zone del Mezzogiorno penalizzati da deficit infrastrutturali, fuga di cervelli e bassi livelli di investimenti privati in R&S.
Le tecnologie digitali potrebbero contribuire a ridurre queste distanze, rendendo disponibili competenze e servizi prima accessibili soltanto alle organizzazioni più grandi. Perché ciò accada, tuttavia, è necessario investire nella capacità dei territori di adottare le innovazioni.
Università, centri di trasferimento tecnologico, associazioni imprenditoriali e istituzioni locali devono operare come nodi di una rete capace di accompagnare le imprese, sostenere la sperimentazione e diffondere le soluzioni efficaci.
La politica dell’innovazione non può quindi limitarsi a finanziare i territori già competitivi: deve creare opportunità anche dove mancano competenze, infrastrutture e collegamenti con il sistema della ricerca contribuendo a costruire una maggiore “capacità di assorbimento”.
Competenze per l’innovazione digitale e ruolo della PA
La capacità di un sistema Paese di trarre beneficio dalle nuove tecnologie dipende, in ultima analisi, dal suo capitale umano. Il report SRIP 2026 sottolinea l’esistenza di un preoccupante deficit di competenze digitali e analitiche nell’Unione Europea. La vera urgenza, tuttavia, non riguarda unicamente la formazione di super-specialisti o ingegneri informatici, ma la diffusione di una solida AI literacy (alfabetizzazione all’IA) a tutti i livelli della società.
Fare alfabetizzazione all’IA significa dotare manager, quadri aziendali, lavoratori, medici e dipendenti pubblici della capacità di porre i problemi corretti, valutare criticamente gli output forniti dagli algoritmi, comprendere i limiti e i rischi dei modelli e riprogettare i processi in modo sicuro ed efficace.
La Pubblica Amministrazione come motore della domanda
In questo contesto, la Pubblica Amministrazione può svolgere un ruolo strategico. Attraverso gli appalti, i programmi di finanziamento e la definizione di obiettivi concreti, lo Stato e le regioni possono stimolare la domanda di soluzioni innovative e favorire la collaborazione tra imprese, università e centri di ricerca.
Il PNRR ha offerto un’importante opportunità per accelerare la digitalizzazione di Comuni, aziende sanitarie, tribunali e uffici ministeriali. Ma digitalizzare non significa semplicemente acquistare licenze o sostituire strumenti obsoleti.
Servono banche dati interoperabili, infrastrutture sicure, procedure riprogettate e personale formato. Le amministrazioni devono inoltre essere in grado di valutare la qualità delle soluzioni acquistate, i rischi associati e i benefici effettivi per cittadini e imprese.
Una PA dotata di competenze adeguate può diventare un acquirente consapevole e un motore di innovazione; una PA impreparata rischia invece di adottare tecnologie senza riuscire a sfruttarne appieno il potenziale.
Regole, capacità e adozione per l’innovazione digitale europea
Per rispondere a queste sfide complesse, la Commissione Europea sta delineando un’architettura strategica articolata su quattro dimensioni fondamentali: Trust, Capabilities, Uptake e Governance.
Fiducia, capacità, adozione e governance
- Trust (Fiducia): garantita da quadri normativi trasparenti e chiari come l’AI Act, che definisce regole certe per mitigare i rischi senza soffocare lo sviluppo;
- Capabilities (Capacità): costruita attraverso investimenti in infrastrutture materiali, potenza di calcolo, data lab e grandi programmi di ricerca sostenuti da Horizon Europe, Digital Europe ed EuroHPC;
- Uptake (Adozione): promossa da strategie mirate come Apply AI, AI in Science e dai Piani Nazionali di Ripresa e Resilienza, che incentivano imprese e amministrazioni ad adottare le tecnologie;
- Governance (Governance): diretta ad armonizzare le politiche regionali, nazionali ed europee per abbattere la frammentazione del mercato unico.
Il cambiamento necessario è culturale prima ancora che finanziario: l’Europa deve affiancare alla regolazione una politica industriale capace di sostenere la crescita delle imprese innovative e la diffusione delle tecnologie.
Per l’Italia ciò significa integrare ricerca pubblica, investimenti privati, formazione, trasferimento tecnologico e domanda della PA in una strategia coerente. Le risorse disponibili possono produrre risultati duraturi soltanto se diventano competenze, relazioni e capacità operative che sopravvivono ai singoli programmi di finanziamento.
Dalla ricerca ai risultati: la sfida digitale dell’Europa
Il rapporto SRIP 2026 mette in evidenza una sfida che l’Europa non può più rinviare. L’intelligenza artificiale amplifica i limiti di un sistema ancora frammentato, nel quale la qualità della ricerca non sempre si traduce in imprese competitive, investimenti industriali e produttività diffusa.
L’Europa dispone di un patrimonio scientifico e tecnologico importante. Per valorizzarlo deve rafforzare le infrastrutture strategiche, facilitare la crescita delle imprese innovative e rendere le nuove tecnologie accessibili anche alle PMI e ai territori meno attrezzati.
L’Italia può contribuire a questa trasformazione facendo leva sulle proprie università, sulle competenze del proprio tessuto imprenditoriale e sulle infrastrutture. La priorità è collegare questi asset al sistema produttivo, evitando che rimangano eccellenze isolate.
La vera misura del successo non sarà il numero di progetti finanziati o di tecnologie introdotte, ma la capacità di migliorare la produttività delle imprese, rendere più efficienti i servizi pubblici e creare opportunità di sviluppo in tutto il Paese.
L’Europa ha già dimostrato di saper produrre conoscenza. La sfida dei prossimi anni sarà trasformarla in risultati economici e sociali concreti. Perché, nell’economia dell’intelligenza artificiale, il vantaggio competitivo non appartiene necessariamente a chi inventa per primo, ma a chi riesce a portare l’innovazione su scala, renderla accessibile e integrarla stabilmente nel proprio sistema produttivo.
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