L’AI europea si gioca sulle infrastrutture: perché la PA è il banco di prova

L’evoluzione dell’intelligenza artificiale sta attraversando una cesura storica. Fino a tempi recenti, il dibattito tecnologico si è concentrato prevalentemente sulla miniaturizzazione e sulla localizzazione della potenza di calcolo, un paradigma incarnato dai “supercomputer personali”.

La narrazione tecnologica è stata dominata da due traiettorie complementari dell’hardware per l’intelligenza artificiale. Da un lato le infrastrutture su scala industriale, come la piattaforma NVIDIA Vera Rubin, progettata per trasformare i datacenter in vere e proprie “AI factory”; dall’altro la discesa della potenza di calcolo verso l’edge, con dispositivi compatti come lo NVIDIA DGX Spark che portano l’addestramento e l’inferenza di modelli direttamente sulla scrivania, e con gli ecosistemi chiusi che integrano l’IA generativa nei dispositivi di consumo1. Se colossi tecnologici statunitensi, da Meta, che sta progettando data center quasi grandi quanto Manhattan, ad Apple, mobilitano centinaia di miliardi di dollari in cluster chiusi e proprietari, l’Unione Europea ha elaborato una strategia speculare e diametralmente opposta2.

Il salto di scala, dal silicio personale all’infrastruttura continentale

Il salto di scala in atto sposta il baricentro dal supercomputer personale e dai cluster privati statunitensi verso un’infrastruttura continentale pubblica, democratica e distribuita: le AI Factory, i Data Lab e le AI Gigafactory. L’intelligenza artificiale viene qui concepita non come un prodotto isolato, ma come una meta-infrastruttura, un substrato tecnologico che, a differenza delle infrastrutture tradizionali a sviluppo lineare, esercita un impatto esponenziale e trasversale su tutti i settori, dalla medicina all’esplorazione spaziale, dall’energia alla logistica2.

Questo articolo analizza in profondità la materializzazione di questa meta-infrastruttura. Partendo dal piano d’azione europeo “AI Continent” e dalla mobilitazione di 200 miliardi di euro, l’analisi disarticola i livelli infrastrutturali per mappare come questa gigantesca potenza di calcolo si traduca in termini di servizi tangibili per i territori, per le piccole e medie imprese (PMI) e, in particolare, per la Pubblica Amministrazione (PA).

Il contesto geopolitico e l’anatomia del piano AI Continent

La genesi dell’attuale mobilitazione europea non è dettata esclusivamente dall’innovazione tecnologica, ma da un’impellente necessità di sovranità geopolitica. I dati macroeconomici delineano una condizione di profonda asimmetria strutturale: sebbene l’Unione Europea produca il 15% delle pubblicazioni scientifiche globali sull’intelligenza artificiale (superando il 9% degli Stati Uniti), si ferma a un misero 3% nella registrazione di brevetti globali, contro il 14% americano3. Questo divario certifica un fallimento nel technology transfer, ovvero l’incapacità di capitalizzare industrialmente la ricerca accademica.

Ancora più allarmante è la conformazione del mercato dell’elaborazione dati: l’80% del mercato europeo del cloud computing è controllato da hyperscaler statunitensi, e il 53% dell’intera capacità IT europea è concentrato nelle mani di soli 10 operatori (in maggioranza non europei) su 182 a livello globale3. In questo scenario, definito dagli analisti economici come una vera e propria colonia digitale, in cui ogni anello della catena del valore (chip, hardware, software, modelli) sfugge al controllo europeo, l’urgenza di un’architettura sovrana diviene una questione di sicurezza continentale3.

InvestAI e l’ingegneria finanziaria europea

Per invertire questa rotta, la Commissione Europea ha varato il piano d’azione “AI Continent”, la cui spina dorsale finanziaria è l’iniziativa pubblico-privata InvestAI4. Presentato come l’equivalente di un “CERN per l’Intelligenza Artificiale”, il piano mira a raccogliere e mobilitare un totale di 200 miliardi di euro entro il 2030 per lo sviluppo tecnologico continentale4.

L’architettura del fondo InvestAI è strutturata su livelli di rischio differenziati. Un fondo di base di 50 miliardi di euro, garantito dai bilanci dell’Unione (attraverso programmi come Digital Europe, Horizon Europe e InvestEU) e dai contributi degli Stati Membri, funge da tranche first-loss5. Questo meccanismo è progettato per diminuire il rischio (de-risk) di intervento per gli investitori commerciali, catalizzando ulteriori 150 miliardi di euro di capitali privati5. Gestito in collaborazione con la Banca Europea per gli Investimenti (BEI), il fondo persegue un effetto moltiplicatore di 1 a 10, con l’obiettivo di abbattere del 25% i costi di calcolo annuali per le PMI e ridurre drasticamente la dipendenza da cloud provider extra-UE5.

La mappatura delle iniziative strategiche

L’impianto strategico si articola in 96 iniziative distinte, identificate in quattro comunicazioni chiave della Commissione Europea tra il 2024 e il 2025, che coprono l’intero ciclo del valore: regolamentazione, infrastruttura, ricerca, competenze e governance dei dati6.

Tabella 1. Classificazione delle 96 iniziative del piano IA europeo6.

Nonostante l’ambizione, analisti indipendenti sottolineano le sfide di governance ancora irrisolte: circa il 65% di queste iniziative manca attualmente di un budget assegnato con precisione (trasparenza di bilancio), e molte ricadono sotto il singolo programma Apply AI, creando potenziali colli di bottiglia nei finanziamenti6. Tuttavia, la traiettoria strategica è già tracciata.

L’infrastruttura fisica, dalle AI Factory alle Gigafactory

La traduzione materiale del piano InvestAI poggia su due pilastri interconnessi gestiti dalla European High Performance Computing Joint Undertaking (EuroHPC JU): le AI Factory e le AI Gigafactory. L’approccio europeo rifiuta la centralizzazione monolitica a favore di un ecosistema distribuito7.

Il livello macro, le AI Gigafactory

Punta di diamante del piano di sovranità, le AI Gigafactory sono strutture su scala monumentale concepite per addestrare modelli linguistici e multimodali di frontiera (foundation models con migliaia di miliardi di parametri). Il fondo InvestAI dedica 20 miliardi di euro specificamente per finanziare fino a 5 Gigafactory sul territorio dell’Unione, coprendo fino al 17% delle spese in conto capitale (CAPEX), mentre i restanti costi sono a carico degli Stati Membri e dei consorzi privati4.

Una AI Gigafactory si definisce tale quando centralizza in un unico sito quattro elementi fondamentali:

• calcolo ottimizzato su scala superiore a 100.000 chip acceleratori di ultima generazione (quattro volte la capacità di una Factory standard);
• immagazzinamento dati e networking ad alta capacità;
• spazi dati sicuri e crittografati;
• e, soprattutto, una fornitura energetica massiccia e sostenibile, compresa tra i 200 e i 500 MW di energia a basse emissioni di carbonio8.

La manifestazione di interesse informale per queste strutture, chiusasi a giugno 2025, ha attirato 76 proposte per 60 siti in 16 nazioni, con investimenti proposti per oltre 230 miliardi di euro, dimostrando l’enorme appetito del mercato9.

Il livello territoriale, le AI Factory e le Antenne

Se le Gigafactory rappresentano i grandi reattori per i modelli di base, le AI Factory sono le reti di distribuzione dell’innovazione sui territori. Esse fungono da ecosistemi dinamici e sportelli unici (one-stop shop) per colmare il divario tra sviluppatori, ricercatori, PMI e attori finanziari7. Attualmente, la rete prevede 19 AI Factory operative o in fase di implementazione (inclusi 9 nuovi supercomputer ottimizzati), supportate da 13 “Antenne” collegate che estendono la connettività ai Paesi privi di una factory fisica primaria7.

Alcuni dei nodi più rilevanti della rete europea includono:

• LUMI (Finlandia). Un pioniere nell’ecosistema IA aperto, che integra dati di alto valore e sostenibilità ambientale estrema, offrendo un catalizzatore per le startup nordeuropee7.
• Meluxina (Lussemburgo). Orientata fortemente al supporto commerciale, assiste le imprese persino nella prototipazione, nei test e nell’identificazione di opportunità di finanziamento (modello di supporto end-to-end)7.
• MareNostrum 5 (Spagna). Situato a Barcellona, funge da fulcro per i talenti mediterranei nell’addestramento di modelli generativi su larga scala7.
• Discoverer (Bulgaria) e Vega (Slovenia). Punti di riferimento essenziali per l’Europa dell’Est e i Balcani7.

Tuttavia, gli esperti evidenziano una potenziale criticità nel modello delle factory: sebbene progettate per democratizzare l’accesso, l’innovazione prospera dove esiste già una concentrazione di talenti. Strutture posizionate in regioni con ecosistemi digitali meno maturi faticano a tradurre la potenza di calcolo in innovazione commerciale senza un’adeguata intermediazione di competenze. Viene dunque auspicata una specializzazione intelligente: le factory dovrebbero verticalizzarsi sui bisogni industriali preesistenti nel loro territorio di riferimento (es. biotecnologie o manifattura avanzata)10.

Il nodo strategico italiano, l’AI Factory IT4LIA al tecnopolo di Bologna

In questo reticolo continentale, il ruolo dell’Italia è di primissimo piano. L’AI Factory italiana, denominata IT4LIA, è stata selezionata dall’EuroHPC JU e rappresenta il cuore pulsante dello sviluppo algoritmico nazionale7. Situata presso il DAMA Tecnopolo dell’Emilia-Romagna a Bologna (già hub europeo per Big Data e calcolo quantistico), IT4LIA è gestita dal consorzio interuniversitario CINECA, che raggruppa 2 Ministeri, 71 università e 49 istituzioni pubbliche e di ricerca11.

L’infrastruttura hardware e i partner tecnologici

Dal punto di vista dell’ingegneria infrastrutturale, IT4LIA costituisce l’evoluzione del preesistente supercomputer LEONARDO (integrato dal sistema di aggiornamento LISA e dalla piattaforma cloud GAIA) verso una macchina specificamente ottimizzata per i carichi di lavoro (workload) dell’intelligenza artificiale12. L’investimento complessivo tocca i 420-430 milioni di euro (di cui circa 290 milioni destinati strettamente a fornitura e manutenzione), finanziato al 50% dal programma Digital Europe e al 50% dal Governo italiano (MUR, Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale, Regione Emilia-Romagna)13.

L’aggiudicazione della gara d’appalto per il nuovo supercomputer AI-centrico ha segnato un momento storico: la società italiana E4 Computer Engineering, in stretta partnership con Dell Technologies e NVIDIA, si è affermata come primo system integrator nazionale a vincere un bando all’interno delle AI Factories europee12.

Le specifiche tecniche di questa nuova bestia computazionale sono sbalorditive. Il supercomputer IT4LIA è basato su architettura NVIDIA GB200 NVL4 raffreddata a liquido (liquid-cooled), progettata per garantire massima efficienza energetica. Conta oltre 2.000 nodi che ospitano più di 8.000 GPU12. Rispetto alle macchine convenzionali, il sistema offrirà prestazioni 4 volte superiori per le applicazioni standard, ma un balzo in avanti di ben 40 volte per i carichi specifici dell’intelligenza artificiale, raggiungendo una performance di inferenza di picco che supera i 160 ExaFlops13. Questo livello di potenza permette l’addestramento iterativo di enormi modelli di linguaggio in tempi compressi, mantenendo l’elaborazione dei dati rigorosamente confinata su suolo europeo in conformità con i principi della sovranità digitale.

L’offerta, dalla macchina alle imprese

La potenza di picco è inutile se non viene tradotta in interfacce utilizzabili da PMI e pubbliche amministrazioni. Per questo, l’infrastruttura di IT4LIA è concepita come un sistema di erogazione di servizi “Data & Compute”, declinati su due direttrici12:

• Data-Related Services (I Data Labs). Il vero carburante dell’IA non è l’hardware, ma il dato. IT4LIA fornisce servizi di Data Discovery (scoperta e gestione etica del ciclo di vita dei dati), Data Preparation (pulizia, anonimizzazione e standardizzazione di database disorganizzati provenienti dalla PA o dalle filiere produttive), Data Management su larga scala e, aspetto fondamentale per l’innovazione senza rischi legali, Data Creation, ovvero la generazione di dataset sintetici per testare algoritmi senza compromettere le normative sulla privacy (GDPR)14.
• Horizontal Services (Sviluppo e Affidabilità). IT4LIA supporta l’intero ciclo di adozione tramite strumenti di AI Setup e AI Development, riducendo le barriere all’ingresso per chi vuole sviluppare IA sull’HPC14. Fondamentale è il modulo AI Trust e Cybersecurity, che verifica la conformità tecnica ed etica dei modelli in ottemperanza all’AI Act europeo, identificando e mitigando anomalie di rete e minacce13.

Questi servizi sono declinati verticalmente su settori industriali in cui l’Italia vanta già una forte leadership (agritech, manifattura, meteorologia, scienze della terra e sicurezza), fornendo l’anello di congiunzione tra le “fredde” sale macchine del Tecnopolo e le catene di montaggio o gli uffici pubblici sul territorio13.

Il paradigma dell’adozione, Apply AI Strategy e la dinamica del mercato

Costruire macchine avanzate non garantisce automaticamente una trasformazione economica. Il divario cognitivo e operativo tra la disponibilità tecnologica e il suo reale utilizzo è profondo. Nonostante l’entusiasmo mediatico, le statistiche europee rivelano che solo il 13,5% delle aziende dell’UE ha concretamente adottato soluzioni di intelligenza artificiale nei propri flussi di lavoro9.

I dati forniti dall’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano sul mercato italiano (che ha raggiunto 1,8 miliardi di euro nel 2025, crescendo del 50% annuo) delineano un quadro di adozione asimmetrica15. Ben l’84% delle grandi aziende italiane ha acquistato licenze per strumenti di IA Generativa ready-to-use (+31% rispetto all’anno precedente), e il 71% ha avviato almeno un progetto sperimentale (PoC – Proof of Concept)15.

Tuttavia, l’adozione diffusa (su scala aziendale, attraversando diverse funzioni) riguarda solo un’impresa su cinque15. La mancanza di strutture di governance organizzativa genera il fenomeno della Shadow AI: i lavoratori utilizzano strumenti di IA per conto proprio, con solo il 19% che dichiara di utilizzare esclusivamente strumenti approvati e messi a disposizione dall’azienda, esponendo l’organizzazione a rischi di sicurezza enormi15.

La Apply AI Strategy e l’iniziativa GenAI4EU

Per sanare questa frattura, la Commissione Europea ha sviluppato la Apply AI Strategy, un documento programmatico che propone un approccio “AI-first”: ogni decisore, nel pubblico e nel privato, deve primariamente esplorare l’efficacia di soluzioni IA prima di ricorrere a metodi tradizionali16.

Questo slancio si sostanzia in GenAI4EU, un’iniziativa dotata di svariati milioni di euro volta a finanziare l’adozione trasversale di soluzioni generative all’interno di 14 ecosistemi industriali chiave8. Le applicazioni finanziate sono tutte molto rilevanti9:

• Sanità. Creazione di una rete continentale di centri avanzati di screening medico basati sull’IA per accelerare le diagnosi tumorali e supportare la medicina predittiva nelle aree rurali (come il progetto pilota AI-based image screening)9.
• Manifattura e Robotica. Sviluppo di piattaforme robotiche agili per l’integrazione di sistemi industriali flessibili (IA Agentica) in collaborazione con il partenariato AI/Data/Robotics9.
• Mobilità. Sviluppo algoritmico per l’ottimizzazione su larga scala della guida completamente autonoma9.

Per avvicinare le aziende a queste tecnologie, i preesistenti poli europei di innovazione (European Digital Innovation Hubs) vengono potenziati per fungere da centri esperienziali in cui le imprese possono fisicamente testare prototipi, accedere ai bandi di “Challenge-Driven Innovation Booster” e ricevere voucher per il calcolo sulle AI Factory9. Contemporaneamente, sul lato accademico, l’iniziativa RAISE (Resource for AI Science in Europe) supporta la ricerca di base per lo sviluppo di IA computazionalmente efficienti e modelli di frontiera sicuri9.

L’obiettivo sotteso alla Apply AI Strategy e alla spinta sulle Factory è chiaro: incoraggiare un vasto movimento di “repatriation”. Di fronte al dominio dei vendor esteri, si osserva già oggi che il 37% delle grandi aziende italiane ha iniziato a rimpatriare carichi di lavoro critici dal cloud pubblico statunitense verso provider europei e infrastrutture on-premise, cercando sovranità sui propri asset informativi3.

La Pubblica Amministrazione, l’avanguardia della trasformazione

Il banco di prova definitivo per le ambizioni continentali è il settore pubblico. La Apply AI Strategy individua nella Pubblica Amministrazione un catalizzatore prioritario: la PA non è vista solo come fruitore, ma come volano per modernizzare l’intero mercato attraverso la politica degli appalti pubblici (public procurement). L’adozione di un approccio “buy European AI” da parte della PA italiana ed europea non solo digitalizza lo Stato, ma garantisce a startup e AI Factory un mercato di sbocco solido e garantito17.

Impatto economico e linee guida AgID

L’impatto potenziale di questa modernizzazione è colossale. Uno studio di Implement Consulting Group stima che l’integrazione dell’IA Generativa nella PA italiana potrebbe generare un valore economico incrementale di circa 11 miliardi di euro nel prossimo decennio18. Non si tratta tanto di sostituzione lavorativa pura, quanto di riallocazione delle risorse: circa 130.000 posizioni pubbliche (come ruoli di assistenza ai cittadini, analisti di bilancio, istruttori amministrativi) vedrebbero automatizzate le mansioni ripetitive ed estrattive18. Un istruttore, sgravato dalla lettura di centinaia di allegati per una pratica edilizia, potrebbe concentrarsi sull’analisi delle casistiche anomale o sulla progettazione di policy urbane.

Il Piano Triennale per l’Informatica 2024-2026, redatto dall’Agenzia per l’Italia Digitale (AgID), recepisce questa necessità istituendo target molto precisi per le amministrazioni: si richiedono almeno 150 progetti di innovazione basati sull’IA in fase di avvio nel 2025, per giungere ad almeno 400 progetti strutturali nel 2026, supportati da linee guida chiare su trasparenza e sicurezza19.

Il primo censimento strutturato condotto da AgID e pubblicato di recente ha mappato un ecosistema già dinamico: oltre 120 progetti di Intelligenza Artificiale attivi in 45 enti dell’Amministrazione Centrale e locale20.

Tabella 2. Ripartizione dei progetti IA nella Pubblica Amministrazione Italiana censiti da AgID18.

Nonostante l’accelerazione, emergono sfide rilevanti. In primis, il censimento AgID rileva che solo il 20% di questi progetti ha definito Indicatori di Prestazione Chiave (KPI) chiari per misurarne il reale impatto, rischiando di far naufragare le sperimentazioni nella dispersione dei fondi pubblici21. In secondo luogo, ci sono i problemi normativi e di sicurezza: l’integrazione di IA nel settore pubblico (es. nei settori dell’impiego e della giustizia) ricade spesso nelle categorie “ad alto rischio” secondo l’AI Act europeo21. Per agevolare l’adozione senza paralisi burocratica, la Commissione sta implementando un AI Toolbox open-source, l’AI Act Service Desk per assistenza legale alle PMI e alle PA, e un Compliance Checker automatico4. Le amministrazioni locali e regionali devono inoltre padroneggiare il delicato bilanciamento tra il procurement di fornitori privati tramite abbonamenti cloud (Software-as-a-Service, a rischio lock-in) e lo sviluppo in-house tramite clausole contrattuali standard suggerite dalla UE22.

La sinergia sui dati, le call per i Data Lab e il ruolo di Istat

Nel più ampio quadro delle call europee per la ricerca e l’innovazione (tra cui le opportunità di finanziamento connesse al programma Horizon Europe e all’iniziativa EuroHPC), la centralità del dato pubblico emerge come elemento vitale. Il consorzio IT4LIA, la AI Factory italiana guidata dal Cineca, ha infatti in programma il lancio di specifiche call per creare consorzi di dati tematici orientati a particolari casi d’uso settoriali. L’obiettivo strategico di questi bandi è la costituzione di “joint Data Labs”, che abbiano la funzione di fare da ponte tra le PMI altamente innovative e le grandi istituzioni pubbliche in possesso di patrimoni di dati di altissima qualità23. In questo contesto assume grande rilievo la partecipazione attiva dell’Istat (Istituto Nazionale di Statistica), che collabora con il Cineca e la rete dell’AI Factory per valorizzare l’ecosistema informativo nazionale. Attraverso questi Data Lab congiunti, le immense architetture di calcolo possono essere alimentate con dati statistici certificati, un requisito essenziale per addestrare modelli affidabili, privi di bias e realmente aderenti al tessuto socioeconomico italiano24. Questa sinergia tra Cineca e Istat dimostra come la Pubblica Amministrazione operi come vero e proprio co-creatore dell’ecosistema IA: non a caso, l’Istat figura già tra i primissimi enti pionieri ad aver testato l’adozione di servizi di intelligenza artificiale generativa regulation-aware supportati dalle nuove architetture infrastrutturali italiane25.

Modello Italia, il cuore linguistico della sovranità

La necessità di disporre di sistemi di IA affidabili e sicuri per la Pubblica Amministrazione e per i settori industriali strategici si scontra spesso con i limiti degli LLM di matrice statunitense o cinese. Addestrati prevalentemente su vasti dataset in lingua inglese e calibrati su sistemi di valori culturali anglosassoni, questi modelli commerciali introducono rischi significativi di bias cognitivi (pregiudizi) e, in contesti governativi, inaccettabili esposizioni nella trasmissione della proprietà intellettuale (IP) e dei dati sensibili dei cittadini a infrastrutture extra-europee11.

La risposta del Sistema Paese a questa sfida di sovranità algoritmica è Modello Italia11. Frutto della sinergia tra l’azienda deep-tech italiana iGenius (guidata dal fondatore Uljan Sharka) e l’infrastruttura di supercalcolo del CINECA (lo stesso consorzio che governa IT4LIA), il progetto rappresenta una pietra miliare nello sviluppo della GenAI Made in Italy11.

Specifiche architetturali e sicurezza di Modello Italia

A livello tecnico, il primo rilascio di questa architettura, denominato “Italia 9B”, è un Foundational LLM con un’architettura Transformer dotata di 9 miliardi di parametri26. Le specifiche indicano una finestra di contesto di 4.096 token e un ampio vocabolario nativo di 50.000 token, appositamente costruito per comprendere la sintassi, la grammatica complessa e le sfumature lessicali della lingua italiana27.

L’elemento dirompente di Modello Italia risiede nella sua natura open e nella sua intrinseca sicurezza. Essendo gratuitamente scaricabile (e già disponibile su repository globali come Hugging Face), le PMI e le PA possono istanziare il modello localmente (on-premise) o all’interno di cloud sovrani certificati26.

Le ricadute territoriali e amministrative dell’impiego di “Modello Italia” includono11:

• Mitigazione attiva dei bias. I filtri di sicurezza del modello sono stati progettati per escludere contenuti sensibili o potenzialmente discriminatori specifici del contesto socioculturale italiano, un requisito imprescindibile per una PA che deve garantire imparzialità ed equità nelle procedure amministrative11.
• Privacy integrale (by design). Integrandosi con la Piattaforma Digitale Nazionale Dati (PDND), il modello può interagire con il patrimonio informativo dei Ministeri, delle Asl e dei Comuni senza che alcuna informazione sensibile varchi i confini nazionali, proteggendo sia la sicurezza nazionale che i segreti industriali del manifatturiero italiano11.
• Democratizzazione dei dati (decision intelligence). Utilizzando “Modello Italia” come motore per applicazioni end-user (come la piattaforma Crystal di iGenius), i dirigenti pubblici e i piccoli imprenditori possono interrogare database complessi o fascicoli normativi utilizzando semplicemente il linguaggio naturale28. Ciò colma immediatamente il digital divide senza la necessità di assumere schiere di data scientist introvabili sul mercato del lavoro territoriale26.

L’ultimo miglio del territorio. Il programma FAST e il nodo competenze

Nonostante i 200 miliardi europei, i supercomputer da 160 exaflops a Bologna e l’innovazione dei modelli linguistici nazionali, l’intera impalcatura rischia il collasso se non riesce a coprire l’ultimo miglio. In Italia, questo significa penetrare nella complessa rete dei piccoli comuni, che costituiscono oltre il 70% delle entità amministrative locali e spesso non dispongono nemmeno di un responsabile IT dedicato.

Per evitare una digitalizzazione a due velocità, dove città come Milano o Bologna diventano smart cities integrate, e la provincia rimane analogica, è in corso di espansione il programma FAST (Formazione e Assistenza a Supporto della Transizione)21. Dedicato esplicitamente ai piccoli comuni, FAST è gestito dal Formez, l’associazione in house del Dipartimento della Funzione Pubblica incaricata di guidare l’attuazione delle riforme per la modernizzazione dello Stato24.

Il programma FAST non è una semplice piattaforma software, ma un intervento di “capacitazione istituzionale” che utilizza già, in modo collaborativo e intersettoriale, strumenti basati sull’IA per facilitare l’operatività ordinaria dei piccoli municipi24. In questa direzione, il Ministero della Pubblica Amministrazione ha costituito una task force affidata al Formez per gestire l’applicazione dell’IA nella PA. La missione della task force, come chiarito dai vertici dell’istituzione, è profondamente pragmatica: raccogliere e valutare le best practices già sperimentate dai grandi enti, verificare gli impatti legali e di proprietà intellettuale (sfruttando gli asset come Modello Italia e i servizi di IT4LIA), e infine pacchettizzare queste soluzioni affinché possano essere adottate chiavi in mano dai comuni più piccoli per migliorare servizi a cittadini e imprese29.

La corsa per la sopravvivenza, cultura e competenze

L’ostacolo finale, trasversale sia alla PA che alle PMI, è la drammatica carenza di competenze. Nelle survey condotte tra i dipendenti pubblici, il 65% indica la mancanza di skill tecnologiche interne come il freno principale all’adozione dell’Intelligenza Artificiale18. Parallelamente, il mercato privato evidenzia una crescita impressionante del 93% nella pubblicazione di annunci di lavoro che richiedono competenze AI, con il 76% delle posizioni white-collar di alto livello che includono queste skill tra i requisiti15.

Le accademie, gli osservatori (come le Academy di FORUM PA 2026) e le direttive ministeriali (come la Direttiva Zangrillo che vincola la formazione obbligatoria dei funzionari pubblici agli obiettivi di performance) stanno cercando di colmare rapidamente questa lacuna21. Il settore pubblico sta affrontando una trasformazione radicale nel reclutamento: si preparano concorsi pubblici orientati all’assunzione di nuove figure professionali, come i Data Steward e gli AI Officer, necessari per governare l’interoperabilità dei sistemi e l’addestramento dei modelli locali entro il biennio 2026-202721. Come sottolineato dai ricercatori del Politecnico, la sfida non è più insegnare a programmare, ma fornire agli operatori fortissime competenze di dominio: solo chi conosce intimamente un processo amministrativo o industriale sa come decostruirlo e re-immaginarlo attraverso le lenti dell’IA Generativa15.

L’infrastruttura invisibile del futuro europeo

Il salto di scala delineato dalla politica digitale europea non è una semplice evoluzione tecnica rispetto ai supercomputer personali, ma una riscrittura dei fondamentali geopolitici ed economici del continente. Dalle direttive della Commissione Europea in materia di sovranità tecnologica emerge un’architettura integrata che cerca disperatamente di collegare la potenza massiva del calcolo quantitativo con le esigenze granulari dei territori.

La macroeconomia del fondo InvestAI, con la prospettiva di 200 miliardi di investimenti e la costruzione di cinque AI Gigafactory, assicura che il modello dell’innovazione rimanga competitivo a livello globale e radicato su suolo europeo4. A un livello intermedio, le AI Factory come il Tecnopolo IT4LIA a Bologna agiscono come trasformatori di tensione: non forniscono soltanto teraflops grezzi, ma demistificano l’hardware attraverso servizi orizzontali di pulizia, gestione sicura e addestramento algoritmico, ponendo una potenza un tempo inaccessibile al servizio della ricerca universitaria e del tessuto manifatturiero7.

Al livello più capillare, il software e la semantica entrano nei territori. “Modello Italia” diviene il vocabolario sicuro, privo di bias e fedele alla privacy con cui la PA e le PMI possono automatizzare la produzione e sbloccare miliardi di euro di valore latente, arginando i rischi della Shadow AI e difendendo i dati da giurisdizioni ostili30. Iniziative come la Apply AI Strategy e il programma FAST per i piccoli comuni si fanno carico di tradurre questa complessa architettura in servizi percepibili dai cittadini: diagnosi più veloci negli ospedali rurali, permessi edilizi processati senza ritardi burocratici, e interazioni trasparenti tra lo Stato e l’impresa16.

Ciò che arriva davvero sui territori è la normalizzazione dell’intelligenza artificiale. L’IA sta rapidamente cessando di essere un esperimento tecnologico per pochi specialisti e si appresta a diventare una commodity infrastrutturale, al pari della rete elettrica o della banda larga: un motore invisibile, profondamente europeo nella sua architettura etica e operativa, capace di alimentare la rinascita competitiva delle imprese e la trasformazione della pubblica amministrazione.

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Piano triennale ICT | Intelligenza artificiale per la Pubblica Amministrazione – Docs Italia, https://docs.italia.it/italia/piano-triennale-ict/pianotriennale-ict-doc/it/2024-2026-agg-2025/capitolo-5_dati-e-intelligenza-artificiale/intelligenza-artificiale-per-la-pubblica-amministrazione.html

IA: prima indagine Agid sulla pubblica amministrazione – Polizia Locale Digitale, https://polizialocaledigitale.it/ia-prima-indagine-agid-sulla-pubblica-amministrazione

AI e PA – L’Intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione, https://www.concorsando.it/blog/ai-intelligenza-artificiale-nella-pubblica-amministrazione/

01 rivista dello stato digitale – iris@unitn, https://iris.unitn.it/retrieve/8ecfa7f1-e091-415f-b4cc-b327581753f0/RSD-1-25-Generative-AI-in-the-Public-Sector-AI-Act-Public-Procurement-G.-Fantoni.pdf

BDVA’s perspective on the – Data Labs and the data pillar of the AI Continent 55Action Plan, https://data-week.eu/wp-content/uploads/2025/04/DATAWE1-3.pdf

Formez PIANO TRIENNALE 2025-2027 – Amministrazione Trasparente, https://amministrazionetrasparente.formez.it/media/files/Atti%20Generali/Atti%20amministrativi%20Generali/Delibere%20del%20Consiglio%20di%20Amministrazione/all_del_n_26_piano_triennale_2025-2027.pdf

Intelligenza Artificiale e innovazione statistica – ISTAT, https://www.istat.it/listituto/attivita/lintelligenza-artificiale-e-listat/

Modello Italia: ecco l’IA generativa tutta Italiana che sfida ChatGPT – Investire.biz, https://investire.biz/economia-e-finanza/modello-italia-cosa-e-intelligenza-artificiale-italiana-cineca-igenius

Italia, generativa in italiano, open source realizzata con Cineca – Key4biz, https://www.key4biz.it/nasce-italia-lai-generativa-in-italiano-open-source-e-gratuita-realizzata-con-cineca-ecco-come-usarla-per-il-tuo-chatbot/493339/

IGenius: la democrazia dei dati per il futuro del lavoro – magzine, https://www.magzine.it/igenius-la-democrazia-dei-dati-per-il-futuro-del-lavoro/

AI nella Pubblica amministrazione: parla il presidente del Formez, https://www.ai4business.it/intelligenza-artificiale/ai-nella-pubblica-amministrazione-parla-il-presidente-del-formez/

POLIMI: L’AI IN ITALIA RAGGIUNGE GLI €1.8 MILIARDI (+50%) – Business International, https://www.businessinternational.it/BIMAG/DettaglioNews?newsId=1159

10.1 Ulteriori letture

AI Frontiers: Innovations, Breakthroughs, Challenges | National Institute for Strategic Studies, https://niss.gov.ua/en/news/statti/ai-frontiers-innovations-breakthroughs-challenges

EU launches EUR 200 billion AI fund – GLI – Global Legal Insights, https://www.globallegalinsights.com/news/eu-launches-eur-200-billion-ai-fund/

EIB Group and European Commission join forces to finance AI gigafactories, https://www.eib.org/en/press/all/2025-491-eib-group-and-european-commission-join-forces-to-finance-ai-gigafactories

AI Factories – The European High Performance Computing Joint Undertaking (EuroHPC JU), https://www.eurohpc-ju.europa.eu/ai-factories_en

Homepage – The European High Performance Computing Joint Undertaking (EuroHPC JU) – European Union, https://www.eurohpc-ju.europa.eu/

The EU’s AI Gigafactory Initiative: What it means for digital infrastructure? – STL Partners, https://stlpartners.com/articles/data-centres/eu-ai-gigafactory-initiative/

AI Factories Systems – The European High Performance Computing Joint Undertaking (EuroHPC JU), https://www.eurohpc-ju.europa.eu/ai-factories/ai-factories-systems_en

EuroHPC AI Factories – Italy for Artificial Intelligence, https://it4lia-aifactory.eu/about-it4lia/eurohpc-ai-factories/

E4 wins the IT4LIA tender, the Italian AI Factory – E4 Computer Engineering, https://www.e4company.com/en/2026/04/e4-wins-the-tender-it4lia-the-italian-factory/

Becoming the world’s leading AI Continent: The Commission’s “AI Continent Action Plan” | Technology’s Legal Edge, https://www.technologyslegaledge.com/2025/05/becoming-the-worlds-leading-ai-continent-the-commissions-ai-continent-action-plan/

GenAI4EU: Opportunità di finanziamento per promuovere l’IA generativa “made in Europe”, https://digital-strategy.ec.europa.eu/it/policies/genai4eu

Info Day: Building an ecosystem for GenAI in Public Administrations | Living in EU, https://living-in.eu/events/info-day-building-ecosystem-genai-public-administrations

Ecosystem bubble for Apply AI | TopicTree (by Ideal-ist), https://topictree.ideal-ist.eu/bubbles/15

HPC Status and Perspectives in Europe – Agenda INFN, https://agenda.infn.it/event/49802/contributions/282654/attachments/143896/218538/Dottorato_Calcolo_PV.pdf

Horizon Europe: pubblicate le nuove call 2026 Digital – FIRST | ART-ER, https://first.art-er.it/news/horizon-europe-pubblicate-le-nuove-call-2026-digital

PoliS AI NEWS, https://www.polis.lombardia.it/wps/wcm/connect/4bb14532-2a38-4d60-8871-b8997649c68d/PoliS+AI+NEWS+13-2025+-+Anno+II+-+4+luglio+2025.pdf?MOD=AJPERES&CACHEID=ROOTWORKSPACE-4bb14532-2a38-4d60-8871-b8997649c68d-pD3Mbtq

Un’intelligenza artificiale tutta italiana: nasce “Modello Italia” – Sferica, https://www.sferica.io/unintelligenza-artificiale-tutta-italiana-nasce-modello-italia/

Presentazione dei risultati del progetto Fast Breast Check – PR Lombardia FESR 2021-2027, https://fesr.regione.lombardia.it/it/pc1420/porfesr2014-2020/archivio-eventi-4/presentazione-dei-risultati-del-progetto-fast-breast-check

Intelligenza Artificiale: reclutata una task force per la PA – Digitale Popolare, https://digitalepopolare.it/task-force-ia-per-la-pa/

FPA – Innovazione nella Pubblica Amministrazione e FORUM PA, https://www.forumpa.it/