Il 29 gennaio 2026 il ministro delle Imprese e del Made in Italy, Adolfo Urso, ha presentato al CNEL il documento “Made in Italy 2030 – Per una nuova strategia industriale”. È un testo corposo, di oltre 300 pagine, che ambisce a delineare la rotta della politica industriale italiana per il prossimo quinquennio. Tra le quattro transizioni indicate come decisive – demografica, geopolitica, digitale e green – quella digitale appare il terreno più delicato per la competitività nazionale.
Un’analisi attenta del documento restituisce però un quadro in chiaroscuro: alle dichiarazioni programmatiche non sempre corrispondono strumenti adeguati e restano criticità strutturali che rischiano di ridurre l’efficacia anche delle migliori intenzioni. Il punto non è solo “cosa” si vuole fare, ma con quali leve, in quali tempi e con quali obiettivi misurabili.
Indice degli argomenti
Il contesto della transizione digitale di Made in Italy 2030: un ritardo da colmare
Il documento ministeriale ha almeno il merito di fotografare con relativa franchezza la situazione di partenza. I numeri sono netti: l’Italia nel 2022 era al 18° posto su 27 nell’indice DESI, mostrando un ritardo significativo rispetto ai partner europei. La criticità più evidente riguarda il capitale umano: solo il 45,7% della popolazione possiede competenze digitali di base, contro una media UE del 55,6%.
Il divario si allarga tra i più giovani: 59% in Italia contro 70% in Europa. Questo gap non è un dettaglio statistico: senza una base diffusa di competenze, la digitalizzazione resta un processo a macchia di leopardo, con poche eccellenze e molti territori, settori e aziende che faticano ad agganciare la trasformazione.
Le imprese davanti a IA e data analytics: il divario con UE e Germania
Sul versante delle imprese il quadro diventa ancora più preoccupante, perché il divario non è soltanto tecnologico: è anche culturale e organizzativo. Solo l’8,2% delle aziende italiane con più di dieci dipendenti utilizza soluzioni di intelligenza artificiale, contro il 13,5% della media europea, il 19,8% della Germania e il 9,9% della Francia.
In pratica, mentre in Germania quasi un’impresa su cinque ha già integrato l’IA, in Italia siamo fermi a meno di una su dodici. Il problema è strategico: l’adozione precoce genera vantaggi competitivi cumulativi, che tendono ad ampliarsi nel tempo. Chi parte prima, costruisce dati, processi e competenze prima.
Ancora più indicativo è l’uso degli strumenti di analisi dei dati, precondizione per qualunque trasformazione: 26,6% in Italia contro 33,2% in UE e 37,1% in Germania. Non è solo “comprare software”: significa ripensare i processi decisionali, passare dall’intuizione a scelte basate su evidenze quantitative. E qui la tecnologia, da sola, non basta.
PMI e cultura manageriale: perché l’innovazione non decolla
Il tema più spinoso riguarda le PMI, ossatura del sistema produttivo nazionale. Secondo l’Osservatorio del Politecnico di Milano citato nel documento, circa il 38% delle piccole e medie imprese non ritiene necessario migliorare le competenze digitali interne. Non “non può”: non lo considera necessario, segnale di una parte del tessuto imprenditoriale che non percepisce l’urgenza del cambiamento.
A questo si aggiunge un 46% che dichiara un approccio “cauto” agli investimenti digitali: prudenza che spesso coincide con un sostanziale immobilismo. Le cause si intrecciano: micro-dimensione, carenza di risorse e competenze, ma anche una pressione competitiva talvolta insufficiente a imporre un cambio di passo immediato.
Il paradosso è noto: proprio le imprese che avrebbero più bisogno di aumentare produttività e qualità attraverso il digitale sono spesso le meno propense a investirvi. E nessuna politica di incentivi, per quanto generosa, può spezzare questo circolo se non si interviene anche su cultura manageriale e formazione, con programmi continuativi e una governance che premi davvero chi cambia processi, non solo chi acquista tecnologie.
Tecnologie e transizione digitale di Made in Italy 2030: tra retorica e realtà
Il documento dedica ampio spazio alle tecnologie abilitanti: IA, 5G, IoT, blockchain, realtà aumentata e virtuale, tecnologie quantistiche. La descrizione è aggiornata e coglie un punto essenziale: non c’è una sola innovazione dominante, ma un ecosistema di tecnologie interdipendenti. L’IA potenzia l’IoT, l’IoT produce dati, il 5G abilita applicazioni real-time: la trasformazione è sistemica.
Il 5G come infrastruttura abilitante
Il testo individua nel 5G stand-alone un pilastro della transizione. Non è solo una rete “più veloce”: abilita smart agriculture con sensori e droni, telemedicina anche con interventi da remoto, smart city con gestione del traffico, e manifattura con fabbriche interconnesse in tempo reale. Viene citato anche il contributo delle tecnologie spaziali come complemento alle reti terrestri, rilevante per un Paese con competenze aerospaziali consolidate.
Big tech e scala degli investimenti: la sproporzione che pesa
Il passaggio cruciale arriva quando il documento ammette che l’avanzamento tecnologico è in larga misura guidato dalle grandi tech corporations, spesso con risorse superiori a quelle di molti Stati. Qui emerge la contraddizione: riconosciuta l’asimmetria, le risposte operative appaiono limitate. Il fondo “Digital Transition” da 300 milioni per IA, cloud, cybersicurezza e fintech rischia di essere marginale rispetto a investimenti globali nell’IA che nel 2024 hanno superato i 100 miliardi di dollari, con grandi player che investono decine di miliardi in infrastrutture e R&S.
La sproporzione è anche qualitativa: talenti, dati, standard, scala globale. Quando si parla di “sovranità tecnologica”, la domanda diventa: su quali nicchie strategiche puntare davvero e come inserirsi in una strategia digitale europea che sola può mobilitare risorse comparabili ai competitor. Il documento sfiora il tema, ma fatica a tradurlo in priorità gerarchizzate e verificabili.
Infrastrutture e transizione digitale di Made in Italy 2030: il tallone d’Achille
Il documento riconosce che competitività e innovazione poggiano su un’infrastruttura “invisibile”: connettività, copertura, velocità e sicurezza. Viene citata la legge sull’innalzamento dei limiti elettromagnetici come passo verso standard europei, dopo oltre trent’anni di immobilismo. È un segnale, ma i nodi principali non sono soltanto normativi.
Il Piano Italia a 1 Giga continua a scontare ritardi che ricordano quelli del Piano aree bianche avviato nel 2015. La deliberazione della Corte dei conti n. 71/2025 descrive un quadro allarmante: Piano aree bianche ancora in affanno, solo il 2% delle penali effettivamente incassato, 660 milioni aggiuntivi di contributo pubblico e chiusura lavori slittata a fine 2026.
Il rischio, per Italia a 1 Giga, è di replicare le stesse criticità: governance frammentata, anagrafe civici insufficiente, comuni “critici” con vincoli paesaggistici e ritardi autorizzativi. Il problema strutturale è che i piani si bloccano quando la complessità gestionale supera la capacità di coordinamento tra attori: MIMIT, Infratel, concessionari, comitati e livelli locali.
Qui il nodo è l’enforcement: senza monitoraggio operativo e responsabilità contrattuali realmente applicate, anche i piani più finanziati consumano tempo, soldi e credibilità. E la “coda” dei lavori, il famoso ultimo 5% che assorbe metà dello sforzo residuo, finisce per lasciare indietro proprio i territori per cui i piani nascono.
Data center e transizione digitale di Made in Italy 2030: opportunità e rischi
Tra gli elementi più interessanti c’è l’attenzione ai data center, riconosciuti come infrastrutture critiche. L’UMASI quantifica manifestazioni di interesse, italiane ed estere, per oltre 30 miliardi di euro in nuovi data center. Progetti come Silicon Box a Novara (3,2 miliardi), Amazon AWS a Milano (1,2 miliardi) e Vantage a Milano (fino a 10–11 miliardi) segnalano un’attrattività crescente.
Nel novembre 2025 è stata pubblicata la “Strategia per l’attrazione in Italia degli investimenti industriali esteri in data center”, con l’ambizione di fare dell’Italia la “casa dei dati” europea. Ma qui emergono due questioni che il documento affronta solo in parte: energia e sovranità.
Energia, costi e sostenibilità della crescita
I data center sono per definizione energivori: nel 2024 avrebbero assorbito circa l’1,5% dei consumi elettrici mondiali, quota destinata a crescere con l’IA generativa. In Italia, tra 2019 e 2023, la domanda elettrica del settore informatico è cresciuta del 50%; e alcune proiezioni indicano che, se i progetti annunciati venissero realizzati, i data center potrebbero arrivare a circa il 6% dei consumi elettrici nazionali entro il 2030.
Qui pesa anche il differenziale di costo dell’energia rispetto a competitor europei: non basta attrarre investimenti, serve garantire infrastrutture energetiche adeguate e prezzi competitivi. Altrimenti l’opportunità rischia di trasformarsi in un vantaggio effimero, o in una crescita frenata da colli di bottiglia.
Sovranità digitale e vincoli normativi extraeuropei
La seconda questione è la sovranità digitale. Attrarre data center significa spesso attrarre operatori extraeuropei, soggetti al CLOUD Act statunitense, che può consentire accesso ai dati anche se localizzati fisicamente in Europa. Il punto, quindi, non è solo “dove stanno i server”, ma chi controlla i dati e con quali garanzie effettive.
In questa chiave, la sovranità non coincide automaticamente con la localizzazione. Richiederebbe anche architetture e modelli local-first o comunque soluzioni che riducano la dipendenza strutturale da hyperscaler, mantenendo controllo e governance in capo agli utenti e alle entità sovrane. Il documento celebra gli investimenti, ma non scioglie fino in fondo questo nodo.
Industria 4.0, 5.0 e transizione digitale di Made in Italy 2030: la prova dell’implementazione
Il passaggio da Industria 4.0 a Industria 5.0 viene descritto come evoluzione naturale, integrando sostenibilità e centralità dell’uomo. La narrativa è lineare, ma c’è una domanda preliminare: quante imprese hanno davvero completato la transizione alla 4.0? I dati citati in precedenza suggeriscono che per molte aziende la quarta rivoluzione industriale è ancora incompiuta.
I Piani Transizione 4.0 e 5.0 hanno sostenuto investimenti con crediti d’imposta su beni strumentali e R&S, ma con limiti noti: il credito premia spesso l’acquisto, non la trasformazione dei processi; favorisce le imprese già strutturate; lascia ai margini microimprese e realtà con minore capacità amministrativa. L’annuncio di proseguire con la “Nuova Transizione 5.0” superando il credito d’imposta merita attenzione: qualunque nuovo meccanismo dovrà mantenere automaticità ed efficacia, senza aumentare complessità e tempi.
Sul fronte dell’IA, il documento elenca iniziative: la legge sull’IA (settembre 2025) come quadro nazionale sull’uso responsabile, l’AI Hub con UNDP, infrastrutture di supercalcolo (Cineca, Da Vinci, HPC6, Megaride) e la proposta IT4LIA per una “fabbrica di IA” a Bologna. Ma la competizione globale si gioca su ordini di grandezza diversi: senza massa critica su competenze e investimenti, il rischio è restare soprattutto consumatori di tecnologie sviluppate altrove.
Capitale umano: il collo di bottiglia della transizione digitale di Made in Italy 2030
Il documento riconosce che una forza lavoro qualificata è l’obiettivo prioritario dell’avanzamento tecnologico. Tuttavia molte iniziative appaiono un restyling, senza una scala adeguata ai tempi dell’innovazione. E i numeri, anche qui, sono severi: secondo Istat, nel 2023 solo il 45,9% degli adulti possedeva competenze digitali adeguate, contro il 55,6% europeo.
Il dato più allarmante riguarda i laureati ICT: 1,5% del totale, contro una media UE del 4,5%, con l’Italia in fondo alla classifica. In pratica, il sistema formativo produce circa 7.000 laureati ICT l’anno, mentre l’Osservatorio sulle Competenze Digitali stima un fabbisogno di circa 920.000 professionisti digitali, con il 67% su profili altamente specializzati.
A questo si aggiunge la fuga dei cervelli: secondo il rapporto della Fondazione Nord Est presentato al CNEL nel 2024, tra 2011 e 2023 circa 550.000 giovani (18–34 anni) hanno lasciato l’Italia, metà laureati, con un costo stimato di 134 miliardi in capitale umano. Nel settore ICT l’impatto è amplificato: lavoro disponibile, ma retribuzioni e carriere spesso meno competitive. Un dottorando italiano resta sotto 1.300 euro al mese senza contributi; altrove, università e aziende offrono di più.
Il documento cita lo “skill-biased technological change” (tensioni tra generazioni e competenze), ma la risposta richiederebbe programmi massicci e continui di upskilling e reskilling. Unioncamere e Ministero del Lavoro stimano tra 3,3 e 3,7 milioni di assunzioni tra 2025 e 2029, con forte componente di competenze digitali; per le lauree STEM, carenze annue tra 9.000 e 18.000. Senza target, risorse e incentivi coerenti (anche salariali), il sistema rischia di non trattenere i talenti che forma.
Una buona fotografia, ma un piano ancora insufficiente
“Made in Italy 2030” è una fotografia utile e spesso onesta della situazione italiana, ma è più debole sul piano strategico. L’analisi del contesto è accurata, le tecnologie sono identificate correttamente e le criticità emergono senza eccessive omissioni. Il punto è la distanza tra ambizioni e risorse, e la mancanza di obiettivi quantitativi con scadenze verificabili.
Inoltre, il documento sottovaluta alcune inerzie strutturali: frammentazione produttiva, resistenza culturale di una quota di PMI, lentezza amministrativa, deficit cronico di competenze. La transizione digitale non è un’opzione, ma una necessità imposta dalla competizione globale. L’Italia ha carte forti – manifattura di qualità, distretti, creatività – ma deve giocarle con strumenti più robusti e una governance più efficace.
Come ricordava Luigi Einaudi, lo sviluppo economico non si decreta dall’alto: si costruisce dal basso, liberando le energie di imprese e individui. La politica industriale dovrebbe creare condizioni di concorrenza, ridurre vincoli e burocrazia per chi vuole investire e “provarci”, senza illudersi di poter dirigere il mercato. Altrimenti il rischio è arrivare al 2030 con un altro documento che fotografa ritardi ancora più ampi.
