Il Digital Product Passport è oggi uno strumento di trasparenza e tracciabilità. L’intelligenza artificiale potrebbe trasformarlo in qualcosa di radicalmente diverso, un motore di intelligenza industriale capace di generare valore predittivo ed economico a partire dai dati certificati di prodotto.
Questa integrazione non è scontata né automatica: richiede infrastrutture solide, standard interoperabili, scelte architetturali consapevoli. Ma è la direzione verso cui il sistema si sta muovendo. E nel momento in cui i dati del DPP diventano materia prima per sistemi intelligenti, il loro valore cresce in modo esponenziale e con esso cresce la competizione tra attori per controllarli, accedervi e sfruttarli.
Produttori, piattaforme, filiere e istituzioni si trovano a giocare una partita in cui la posta non è più la conformità normativa, ma il controllo dell’intelligenza industriale che emerge dai dati di prodotto. Questo articolo argomenta perché la governance dei dati sia oggi la vera variabile strategica da presidiare.
Indice degli argomenti
Quando i dati di prodotto diventano intelligenza industriale
Negli articoli precedenti abbiamo descritto il Digital Product Passport come infrastruttura dati, come leva per la compliance, come piattaforma abilitante per l’economia circolare e per la Physical AI. Restava sullo sfondo una domanda che ora merita una risposta diretta: cosa succede quando l’AI entra in questo ecosistema come componente strutturale, non come aggiunta accessoria?
La risposta non è scontata. Il DPP, da solo, è un archivio dinamico: organizza, certifica, rende accessibili informazioni su materiali, prestazioni, ciclo di vita. Valore indubbio, ma ancora prevalentemente passivo. L’AI cambia la natura di questo valore. Trasforma il dato in conoscenza azionabile, la tracciabilità in previsione, l’archivio in sistema che apprende.
Pensiamo a una filiera produttiva complessa, ad esempio quella delle batterie per la mobilità elettrica. Il DPP raccoglie per ogni cella: composizione chimica, origine delle materie prime, parametri di ciclo, storico termico, numero di cariche. Con l’AI applicata su questi dataset, quei dati smettono di essere semplice documentazione di conformità e diventano modelli predittivi della durata residua, ottimizzatori del processo di ricondizionamento, classificatori automatici per il fine vita. Il valore economico generato non è marginale: il mercato delle batterie ricondizionate potrebbe valere, secondo stime recenti, oltre 30 miliardi di euro in Europa entro il 2030, e la capacità di certificare lo stato di salute reale di ogni cella è la condizione necessaria per sbloccare quel mercato. Lo stesso schema si replica in altri settori. Nel tessile, modelli di computer vision addestrati sui dati DPP (composizione delle fibre, trattamenti chimici, provenienza) consentono la classificazione automatica dei capi per il riciclo, riducendo i costi di selezione manuale e aumentando la qualità delle materie prime seconde. Nell’automotive, i dati di manutenzione e utilizzo, resi strutturati e interoperabili dal DPP, alimentano sistemi di manutenzione predittiva che riducono i fermi macchina e ottimizzano la gestione dei ricambi. Nel manifatturiero ad alta complessità, i dati certificati di processo diventano input per sistemi di ottimizzazione della produzione che, in assenza di quella qualità e standardizzazione dei dati, non potrebbero semplicemente funzionare.
La tesi da tenere ferma è questa: l’AI industriale è tanto potente quanto sono affidabili i dati su cui opera. E il DPP, in quanto infrastruttura che garantisce struttura, interoperabilità e certificazione dei dati di prodotto, è esattamente il substrato che l’AI industriale di qualità richiede. Sono due tecnologie che si potenziano vicendevolmente, con un effetto leva che nessuna delle due produrrebbe da sola.
Quando i dati diventano asset
Esiste una legge non scritta nell’economia digitale ovvero quando il valore di un asset aumenta, aumenta anche la competizione per il suo controllo. Vale per le piattaforme, vale per i dati, vale per le infrastrutture. E vale, con forza crescente, per il DPP nell’era dell’AI. Fino a quando il DPP era percepito principalmente come strumento di compliance, la questione del controllo dei dati era importante ma relativamente gestibile. I produttori si preoccupavano di proteggere i segreti industriali; le istituzioni di garantire la veridicità delle dichiarazioni di sostenibilità; i consumatori di accedere a informazioni trasparenti. Tensioni presenti, ma circoscritte.
L’AI cambia l’equazione in modo radicale. Quando i dati del DPP diventano la materia prima di sistemi intelligenti capaci di generare valore economico rilevante, il controllo su quei dati smette di essere una questione tecnica o di privacy industriale e diventa una questione di potere economico strutturale. Chi controlla i dati controlla la capacità di prevedere, ottimizzare, innovare. E, in un mercato in cui la competitività dipende sempre più da queste capacità, controlla anche le regole del gioco competitivo.
Non è un’ipotesi teorica. È già osservabile nella logica con cui i principali attori digitali si posizionano rispetto alle infrastrutture dati industriali. Le grandi piattaforme tecnologiche, i provider di ERP e PLM, i system integrator di filiera: tutti cercano di occupare il ruolo di aggregatori privilegiati dei dati DPP, sapendo che chi aggrega può analizzare, chi analizza può generare intelligenza, chi genera intelligenza può monetizzare. La catena del valore si sposta progressivamente dal prodotto fisico al dato che lo descrive, e la battaglia per il controllo di quella catena è già in corso.
Dal dato al valore
Nel dibattito emergente sulla governance del DPP quattro aree di squilibrio si delineano con chiarezza, e comprenderle è il presupposto necessario per affrontarle con strumenti adeguati.
Produttori vs piattaforme di intermediazione
La prima è quella tra chi genera i dati e chi li aggrega. I produttori, soprattutto nelle filiere manifatturiere complesse, sono i creatori originari delle informazioni che alimentano il DPP: dati di processo, composizione, prestazioni, storico di utilizzo. Ma nella pratica, questi dati transitano frequentemente attraverso piattaforme di intermediazione, ERP di terze parti, sistemi di supply chain management, marketplace digitali. La domanda critica è: a chi appartengono i dati una volta elaborati? Il Data Act europeo (Reg. UE 2023/2854) ha introdotto principi importanti sul diritto di accesso ai dati generati da prodotti connessi, ma la loro applicazione concreta nel contesto del DPP è ancora in gran parte da definire. Nel frattempo, chi controlla l’infrastruttura di raccolta e aggregazione controlla di fatto anche il patrimonio informativo, indipendentemente da chi ha prodotto fisicamente i dati. Il rischio è quello di replicare, nel manifatturiero, le asimmetrie già osservate nell’economia delle piattaforme digitali: grandi aggregatori che estraggono valore da ecosistemi di fornitori che generano dati ma non ne controllano il destino. Un modello che, se si consolida, riduce la capacità competitiva delle PMI manifatturiere proprio nel momento in cui il valore si sposta verso le capacità analitiche.
Apertura vs protezione dei dati industriali
La seconda è quella tra la necessità di interoperabilità e la tutela della riservatezza industriale. Il DPP, per funzionare come infrastruttura sistemica, richiede che i dati siano accessibili a più attori: autorità di controllo, riciclatori, operatori del fine vita, consumatori, piattaforme di rivendita. Ma i dati di prodotto includono spesso informazioni sensibili: formule proprietarie, processi esclusivi, performance distintive. Con l’AI, questo equilibrio si fa più delicato. Un sistema di machine learning addestrato su dati di processo sufficientemente granulari può potenzialmente ricostruire segreti industriali o identificare strategie competitive. L’accesso ai dati DPP, se non governato con adeguata granularità di controllo, diventa un vettore di intelligence competitiva involontaria. Le soluzioni tecniche esistono: crittografia selettiva, zero-knowledge proof, accesso differenziato per livelli di autorizzazione, hash di integrità che certificano senza rivelare. Ma la loro implementazione richiede scelte di design architetturale che oggi, nella fase di definizione degli standard DPP, sono ancora largamente aperte. E scelte tecniche di questo tipo hanno conseguenze politiche: definiscono chi può vedere cosa, e quindi chi può creare valore da cosa.
Centralizzazione vs decentralizzazione dell’infrastruttura
La terza riguarda l’architettura stessa del sistema DPP. L’ESPR prevede un modello federato, in cui i dati restano presso gli operatori che li generano e l’interoperabilità è garantita da standard condivisi. Ma la pressione verso soluzioni centralizzate è forte: sono tecnicamente più semplici da implementare, più facili da monetizzare, più compatibili con i modelli di business delle grandi piattaforme. Il rischio è che l’architettura federata rimanga un principio normativo mentre la realtà operativa si orienta verso hub dominanti che, di fatto, centralizzano il controllo. Questo non è un dettaglio tecnico: è la differenza tra un ecosistema aperto e competitivo e un sistema in cui chi controlla il nodo di aggregazione controlla l’intelligenza dell’intero sistema. L’esperienza dei data space industriali europei, come Catena-X nel settore automotive, mostra che è possibile costruire architetture federate operative, ma richiede governance condivisa forte, standard tecnici rigorosi e volontà politica di evitare la concentrazione. Competenze e risorse non distribuite equamente.
Sovranità europea vs dipendenza tecnologica extra-UE
La quarta è quella geopolitica. L’infrastruttura tecnologica su cui il DPP si appoggierà, dai sistemi di cloud computing alle piattaforme di AI, è oggi in larga misura controllata da attori extra-europei. Se i dati industriali certificati dal DPP transitano e vengono elaborati su infrastrutture non europee, la sovranità sui dati industriali strategici diventa una questione aperta. In un contesto in cui i dati del DPP alimentano sistemi AI che generano intelligenza competitiva, la dipendenza tecnologica non è più solo una questione di costi o di lock-in contrattuale: è una questione di sicurezza economica industriale. Le politiche europee sui data space industriali, il GAIA-X, il Data Act: sono tutti tentativi di costruire un’alternativa sovrana. Ma la distanza tra l’ambizione e l’operatività è ancora considerevole.
La governance come posta in gioco reale
Le quattro aree descritte convergono verso un unico nodo: la governance dei dati del DPP non è un tema tecnico-normativo accessorio, è la variabile che determinerà come si distribuisce il valore nell’ecosistema industriale europeo dei prossimi anni. Questo non significa che le scelte tecniche siano irrilevanti. Al contrario: ogni scelta architetturale è una scelta di governance. Decidere se i dati del DPP sono memorizzati in modo centralizzato o federato, con quali standard di interoperabilità, con quali meccanismi di controllo degli accessi, con quali diritti di utilizzo downstream: sono tutte decisioni che definiscono chi può creare valore e chi no. Il rischio che si vuole segnalare è specifico: che le scelte di governance vengano effettuate per default, senza una deliberazione consapevole, lasciando che siano le pressioni di mercato e le convenienze tecnologiche di breve periodo a determinare l’assetto del sistema. Questo è esattamente ciò che è accaduto in altri settori digitali, con conseguenze di concentrazione del potere economico che oggi si fatica a correggere. Una governance consapevole del DPP nell’era dell’AI dovrebbe rispondere a domande precise. Chi ha il diritto di addestrare modelli AI sui dati del DPP, e a quali condizioni? Come si garantisce che il valore generato da questi modelli sia condiviso con chi ha prodotto i dati originari? Come si evita che la standardizzazione, necessaria per l’interoperabilità, diventi un vantaggio competitivo per chi ha contribuito a definirla? Come si tutela la posizione delle PMI, che generano dati ma non sempre hanno la capacità di estrarne valore autonomamente? Non esistono risposte semplici a queste domande. Ma è necessario porle, e porle ora, mentre gli standard tecnici del DPP sono ancora in fase di definizione e gli atti delegati dell’ESPR non sono ancora tutti operativi. È in questa finestra temporale che si costruisce o si perde la possibilità di un ecosistema equo.
Il ruolo della politica industriale: da regolatore a progettista di ecosistemi
In questo quadro, il ruolo delle istituzioni pubbliche non può limitarsi alla definizione di obblighi normativi e alla verifica della conformità. Deve evolvere verso una funzione più complessa: quella di progettista consapevole delle regole del gioco dell’ecosistema dati industriale. Tre priorità emergono con particolare urgenza. La prima è la definizione di standard di governance dei dati, non solo standard tecnici di interoperabilità. Non basta che i dati siano scambiabili: occorre definire diritti di utilizzo, meccanismi di condivisione del valore, limiti all’uso per scopi di training AI, procedure per la portabilità. Il Data Act ha aperto questa direzione, ma la sua applicazione specifica al contesto DPP richiede lavoro tecnico e istituzionale che è ancora in gran parte da fare. La seconda priorità è il sostegno attivo alle PMI perché non siano solo fornitrici di dati ma attori capaci di estrarne valore. Questo significa strumenti concreti: servizi condivisi di analisi AI accessibili a costi ragionevoli, modelli cooperativi di gestione dei dati di filiera, incentivi per l’adozione di standard aperti. La concentrazione del valore sui grandi operatori non è un esito inevitabile: è il risultato di scelte politiche che si fanno o non si fanno. La terza priorità è la costruzione di un’architettura europea dei dati industriali che sia sovrana per design, non come aspirazione. Questo significa investire nei data space industriali europei, sostenere le infrastrutture cloud europee, definire criteri di localizzazione e sovranità per i dati DPP che abbiano efficacia pratica e non solo normativa. La geopolitica dei dati non si vince con le dichiarazioni di principio ma con infrastrutture funzionanti e competitive.
Conclusione: il DPP come campo di forze
Il Digital Product Passport entra nella sua fase di maturità come ecosistema dinamico, in cui l’AI ne amplifica il valore in modo esponenziale, trasformando dati di prodotto in intelligenza industriale e aprendo scenari economici che nessun singolo attore può immaginare a partire dalla sola compliance normativa. Ma questa amplificazione porta con sé una complessità nuova. Il valore generato ridisegna gli equilibri tra chi produce i dati, chi li elabora, chi ne beneficia e chi ne definisce le regole di accesso. Sono questioni di governance che hanno conseguenze economiche concrete sulla distribuzione del valore nella filiera, sulla competitività delle PMI, sulla capacità europea di mantenere autonomia strategica nel proprio tessuto industriale. La vera domanda che il DPP pone, nell’era dell’AI, non è tecnica ma strategica: chi indirizzerà l’intelligenza industriale che emerge dai dati di prodotto? La risposta si sta costruendo adesso, nella fase di definizione degli standard, delle architetture, dei diritti. Chi partecipa a questo processo con consapevolezza sarà nella posizione migliore per orientarne gli esiti. Chi lo affronta come puro adempimento tecnico rischia di trovarsi, tra qualche anno, a contribuire a un ecosistema di cui altri hanno saputo cogliere il valore. Il DPP non è più solo un passaporto. È una infrastruttura viva, e come tutte le infrastrutture che contano, la questione centrale non è come funziona, ma chi ne governa le regole.
Bibliografia
Commissione Europea (2024). Regolamento (UE) 2024/1781 – Ecodesign for Sustainable Products Regulation (ESPR). Gazzetta Ufficiale dell’Unione Europea.
Commissione Europea (2023). Regolamento (UE) 2023/2854 – Data Act. Gazzetta Ufficiale dell’Unione Europea.
Commissione Europea (2022). Regolamento (UE) 2022/868 – Data Governance Act. Gazzetta Ufficiale dell’Unione Europea.
Floridi L., Lovecchio M., L’Italia nell’era dell’IA. Crescita, sfide e prospettive di una rivoluzione in corso. Ed. Fondazione Leonardo ETS, 2026.
Global Battery Alliance (2023). Battery Passport – Enabling a Responsible, Sustainable, and Innovative Battery Value Chain. GBA White Paper.
GS1 (2024). Digital Product Passport: enabling interoperability and trusted product data. GS1 Global Office.
Jensen, S. F., Kristensen, J. H., Adamsen, S., Christensen, A., & Waehrens, B. V. (2023). Digital product passports for a circular economy: Data needs for product life cycle decision-making. Sustainable Production and Consumption, 37, 242–255.
Partecipa alla community