La conoscenza aumentata sta ridefinendo non solo tecnologie e processi, ma il modo stesso in cui produciamo e trasmettiamo sapere: una discontinuità storica che, come scrittura e stampa, cambia traiettorie economiche e culturali. Oggi dati, reti, sensori e AI trasformano fabbriche e distretti in ecosistemi cognitivi capaci di apprendere e innovare lungo tutto il ciclo di vita del prodotto.
Indice degli argomenti
Dalla scrittura all’AI: le rivoluzioni che cambiano il modo di produrre sapere
Il passaggio che stiamo vivendo è al contempo una transizione tecnologica e una trasformazione antropologica paragonabile solo a pochissimi altri momenti nella storia dell’umanità.
La storia umana, infatti, è scandita da rare rivoluzioni geopolitiche, tecnologiche, sociali e da ancor più rare e decisive rivoluzioni nel modo in cui produciamo, conserviamo e trasmettiamo conoscenza che, a differenza di tante altre mutazioni, hanno letteralmente modificato i percorsi evolutivi del genere umano.
Ad esempio, il linguaggio articolato (circa 100.000 anni fa) permise ai sapiens di trasmettere informazioni su cose che non esistono concretamente o nascoste alla vista: miti, norme sociali, entità immaginarie, risorse lontane dal villaggio.
La scrittura (circa 5000 anni fa) rappresentò qualcosa di ancora più radicale: l’esternalizzazione della memoria, la possibilità di trasmettere il sapere nello spazio e nel tempo, l’accumulazione intergenerazionale del sapere, la nascita delle scienze, delle arti, del diritto.
La stampa a caratteri mobili (Gutenberg, 1455) consentì a Galileo e Newton di “stare sulle spalle dei giganti”, perché le opere di quei giganti erano finalmente accessibili.
Soglie di discontinuità: numeri che cambiano la storia
Guardiamo ora ad alcuni numeri che caratterizzano il nostro tempo, non come statistiche ma come soglie di discontinuità.
Più di un miliardo di knowledge worker: per la prima volta nella storia, il lavoro cognitivo non è più appannaggio di élite ristrette. Nel Medioevo, gli intellettuali in tutta Europa erano forse qualche migliaio. Nell’Ottocento, i laureati rappresentavano frazioni di percentuale della popolazione. Oggi un miliardo di persone elabora e trasforma informazioni e produce conoscenza.
Tre miliardi di persone connesse: quasi la metà dell’umanità partecipa, almeno potenzialmente, a una conversazione globale in tempo reale. Quando Einstein pubblicò la teoria della relatività nel 1905, passarono anni prima che le sue idee raggiungessero la comunità scientifica mondiale. Oggi una scoperta può essere discussa, criticata, sviluppata simultaneamente da ricercatori in tutti i continenti, e piattaforme come arXiv ospitano milioni di articoli accademici.
I dati generati dall’umanità raggiungono ordini di grandezza che rendono obsoleti i nostri riferimenti tradizionali. La biblioteca di Alessandria, la più grande dell’antichità, conteneva poche migliaia di rotoli. L’intera produzione scritta dell’umanità fino al 2003 è stata stimata in circa 5 exabyte. Oggi produciamo quella quantità di dati ogni due giorni.
L’esplosione sensoriale e il mondo come “sistema nervoso”
L’esplosione sensoriale: le macchine iniziano a percepire il mondo attraverso miliardi di sensori, dotando il mondo inorganico di una capacità di percezione che fino a pochi anni fa era prerogativa esclusiva degli esseri viventi. È una rivoluzione nella rivoluzione che modifica la natura stessa dei dati che l’umanità raccoglie, con implicazioni profonde per gli ecosistemi produttivi e per la Conoscenza aumentata.
Le stime sul numero di dispositivi IoT connessi variano, ma convergono su ordini di grandezza impressionanti. Nel 2024 si contavano miliardi di dispositivi IoT attivi nel mondo; le proiezioni per il 2030 oscillano tra i 25 e i 30 miliardi. Ma questi numeri, già enormi, sottostimano il fenomeno perché contano i dispositivi, non i sensori.
Un singolo smartphone contiene oggi una decina di sensori diversi: accelerometro, giroscopio, magnetometro, barometro, sensori di prossimità e luminosità, GPS, microfoni, fotocamere. Un’automobile moderna ne incorpora diverse centinaia. Un impianto industriale può ospitarne decine di migliaia.
Il volume di dati generato da questa rete sensoriale è difficile da concettualizzare. Una singola turbina eolica moderna produce circa centinaia di gigabyte di dati al giorno attraverso i suoi sensori di vibrazione, temperatura, velocità del vento, orientamento delle pale. Una fabbrica digitalizzata può generare petabyte di dati ogni mese.
Ma la vera discontinuità è qualitativa perché tocca la natura stessa di ciò che chiamiamo “dato”. I dati che l’umanità ha prodotto per millenni erano essenzialmente linguistici: testi scritti, numeri annotati, simboli tracciati. I dati generati dai sensori sono segnali che registrano stati del mondo che spesso sfuggono ai sensi umani.
Questa trasformazione equivale a dotare l’umanità di un sistema nervoso esteso, capace di percepire il mondo con una granularità, una continuità e una scala prima impossibili. E apre le porte alla prossima rivoluzione, quella della Physical AI.
L’intelligenza artificiale come salto qualitativo nel lavoro cognitivo
L’intelligenza artificiale come salto qualitativo. Il fattore veramente nuovo, quello che distingue questa transizione da tutte le precedenti, è la comparsa di “macchine” che stanno utilizzando le capacità cognitive umane, le reti, i sensori e i dati per introdurre nuove forme di intelligenza.
Questo significa che per la prima volta nella storia l’umanità dispone di un partner cognitivo non umano. Non un sostituto dell’intelligenza umana, ma un suo amplificatore: un interlocutore capace di estendere le capacità di ragionamento, analisi e sintesi del singolo individuo.
Ogni tecnologia precedente aveva esteso le capacità umane, ma in modo specializzato e unidirezionale. Il telescopio amplifica la vista, il motore moltiplica la forza, il calcolatore accelera i calcoli. Nessuna di queste estensioni può dialogare con noi, comprendere le nostre intenzioni, adattarsi ai nostri bisogni, proporre soluzioni che non avevamo immaginato, “pescare” all’interno di immensi laghi di dati con precisione chirurgica, accedere a decine di sensori per “leggere” il mondo in modi a volte molto distanti da quelli umani.
L’intelligenza artificiale moderna introduce qualcosa di qualitativamente diverso: un interlocutore che non è un semplice esecutore, ma un sistema capace di un certo grado di autonomia per attingere a dati, a segnali (sensori), a reti e ad altre intelligenze umane, utilizzando logiche di intelligenza distribuita e a sciame.
Questo cambia profondamente la natura stessa del lavoro cognitivo, trasformandolo da attività solitaria di élite professionali o intellettuali a dialogo continuo e democratico con partner artificiali che mettono in comunicazione tanti sistemi cognitivi diversi.
Per comprendere la portata di questo cambiamento, basta considerare cosa significa oggi per un designer, un ingegnere, un manager poter conversare con un sistema che ha accesso alla conoscenza codificata dell’umanità, che può analizzare in secondi documenti che richiederebbero giorni di lettura, che può generare decine di varianti di una soluzione.
E, forse il dato più interessante, stanno crollando, una ad una, le barriere di accesso alla conoscenza, a partire dalle barriere linguistiche.
Dalla conoscenza aumentata alla fabbrica aumentata
Questa convergenza di fattori rivoluzionari genera ciò che abbiamo definito “Conoscenza aumentata”[1]: una nuova modalità di produzione del sapere che nasce dall’integrazione tra intelligenza umana, connettività globale, dati, sensori e capacità cognitive artificiali.
Come la scrittura non fu solo un modo più comodo di ricordare le cose, ma generò forme di pensiero prima impossibili, così la Conoscenza aumentata aprirà possibilità cognitive che oggi riusciamo a malapena a immaginare.
Questa nuova modalità di produzione del sapere rende obsoleta l’idea di impresa maturata in quasi due secoli di storia: la fabbrica come macchina, il processo produttivo come catena, il lavoratore come ingranaggio, il manager come capo e controllore.
Questa visione, figlia della rivoluzione industriale e codificata dal taylorismo, ha funzionato finché il vantaggio competitivo risiedeva nell’efficienza della trasformazione fisica: prendere materie prime, lavorarle con precisione crescente, ridurre sprechi e tempi morti, produrre di più con meno.
La catena di montaggio di Henry Ford rappresentò l’apoteosi di questo modello: ogni operaio compiva un gesto, sempre lo stesso, ottimizzato al centesimo di secondo. La conoscenza necessaria era minima e concentrata ai vertici; l’esecuzione era distribuita ma frammentata. Il sapere fluiva in una sola direzione, dall’alto verso il basso, e si traduceva in procedure rigide.
Anche quando negli anni Ottanta Michael Porter introdusse il concetto di “catena del valore”, la metafora rimase sostanzialmente lineare: attività primarie che si susseguono, attività di supporto che le attraversano trasversalmente.
Anche il dibattito corrente sull’industria 4.0 o 5.0 rischia di ridurre la trasformazione in corso a una questione di efficienza e automazione avanzata: robot più sofisticati, linee più flessibili, manutenzione predittiva, gemelli digitali.
Tutti elementi reali e importanti, ma che non colgono la discontinuità più profonda.
Il settimo rapporto dell’Osservatorio 4.Manager[2] descrive segnali che potrebbero indicare la nascita di qualcosa di profondamente diverso. La Conoscenza aumentata non rende semplicemente la fabbrica più intelligente: ridefinisce cosa significa produrre, quale sia la materia prima fondamentale, dove risieda il valore, come si costruisca il vantaggio competitivo.
Gli studi dell’Osservatorio si concentrano anche sulla conoscenza come materia prima. Questo concetto implica una rilettura della gerarchia tradizionale dei fattori produttivi: nell’economia classica, terra, lavoro e capitale erano i tre fattori fondamentali.
Oggi questo schema non regge più. Un’azienda del Made in Italy che opera nella filiera dei mobili di design non compete sul legno che utilizza, non compete principalmente sul costo del lavoro, non compete solo sulla qualità del prodotto.
Compete sulla capacità di trasformare la conoscenza (tendenze estetiche, tradizioni artigianali, intuizioni progettuali, feedback dei clienti) in oggetti che incorporano cultura, incarnano un significato, raccontano una storia, rispondono a bisogni che il cliente stesso non sapeva di avere.
Questa capacità è conoscenza viva, distribuita e generativa: si genera nell’interazione tra designer, artigiani, fornitori, clienti, critici; non risiede in nessun singolo nodo, ma emerge dalla loro connessione; produce altra conoscenza mentre viene applicata.
Gli studi dell’Osservatorio colgono la natura multidimensionale di questo cambiamento e identificano almeno tre livelli di trasformazione che si intrecciano e si rinforzano reciprocamente.
- La trasformazione socio-tecnica: riguarda l’infrastruttura materiale della conoscenza. Sensori che raccolgono dati in tempo reale lungo tutta la filiera, piattaforme che connettono attori prima isolati, algoritmi che identificano pattern invisibili, sistemi di AI che individuano difetti, suggeriscono ottimizzazioni, prevedono domande, personalizzano offerte.
- La trasformazione culturale: tocca il modo in cui le persone pensano il proprio lavoro e la propria organizzazione. Richiede di abbandonare l’idea che la conoscenza sia proprietà esclusiva da proteggere e abbracciare l’idea che sia risorsa da condividere per moltiplicarla.
- La trasformazione gestionale: ridefinisce il ruolo stesso dell’imprenditore e del management. Il manager dell’era industriale era un controllore; il manager dell’ecosistema cognitivo è un facilitatore: crea le condizioni perché la conoscenza fluisca, abbatte barriere, costruisce fiducia, traduce linguaggi, connette mondi.
Dal saper fare al far sapere: la sfida del Made in Italy
La formula tradizionale del Made in Italy celebra il saper fare, ossia quella combinazione di cultura, competenza tecnica, sensibilità estetica e cura artigianale che rendeva i prodotti italiani riconoscibili e desiderabili.
Questo saper fare è tipicamente tacito, incorporato nelle mani e negli occhi di maestri artigiani, trasmesso per apprendistato, difficile da verbalizzare e fissare su carta.
La Conoscenza aumentata non elimina affatto questo patrimonio: lo trasforma. Il saper fare rimane essenziale, ma acquisisce la capacità di dialogare con i saperi, i dati, gli algoritmi e le reti.
L’artigiano che conosce il legno “a pelle” deve poter amplificare la sua intuizione con analisi spettroscopiche. Il tecnico che “sente” quando una macchina sta per guastarsi deve poter integrare il suo orecchio esperto con i dati della manutenzione predittiva.
Questo passaggio richiede un movimento complementare: non solo trasformare i saperi in saper fare, ma anche amplificare la competenza tacita e renderla disponibile all’intero ecosistema (far sapere), per permetterle di combinarsi con altri saperi in modi prima impossibili.
È questa la vera sfida della Conoscenza aumentata applicata al Made in Italy. Il tema non è digitalizzare l’esistente, ma creare le condizioni perché competenze tradizionali e capacità artificiali si fecondino reciprocamente.
Questi fenomeni emergenti alimentano un cambiamento ontologico prima ancora che tecnologico che muta la natura stessa dell’attività manifatturiera. Nelle filiere del Made in Italy si intravede la tendenza a funzionare sempre meno come catene lineari e sempre più come ecosistemi cognitivi.
Per comprendere questa trasformazione occorre abbandonare la visione della manifattura come trasformazione di materia e guardare a come i saperi (conoscenza) si trasformano in saper fare (competenze) che poi consentono la creazione di oggetti.
Il prodotto finito non è più solo il risultato di lavorazioni fisiche: è la cristallizzazione di saperi, dati, decisioni, interazioni che l’oggetto incorpora in sé e che, sempre più spesso, continua a generare.
La manifattura tradizionale operava attraverso confini netti: tra progettazione e produzione, tra fabbrica e mercato, tra produttore e utilizzatore, tra prodotto e servizio. La Conoscenza aumentata dissolve questi confini, creando continuità dove prima c’erano separazioni.
Ad esempio, prodotto e servizio si fondono sempre più. La macchina utensile viene venduta insieme alla sua ottimizzazione continua. Il capo di abbigliamento porta con sé consigli di stile personalizzati o indicazioni su come smaltire il capo usurato.
Il valore non è più incorporato una volta per tutte nell’oggetto: emerge dalla relazione continuativa che l’oggetto abilita con il suo utilizzatore, e anche successivamente al suo utilizzo.
Se la fabbrica tradizionale era un sistema muscolare, capace di esercitare forza e precisione sulla materia, la Fabbrica aumentata è un organismo capace di percepire, elaborare, decidere, apprendere e innovare senza soluzione di continuità.
I sensori distribuiti lungo l’intero processo produttivo costituiscono i recettori di questo sistema nervoso. Non solo misurano parametri per il controllo qualità, ma generano un flusso continuo di dati che alimenta la comprensione sempre più profonda del processo.
Ogni vibrazione anomala, ogni variazione di temperatura, ogni microscopica deviazione dimensionale diventa informazione che il sistema elabora e trasforma in miglioramento.
Le filiere aumentate: dall’andamento lineare al valore bidirezionale
Le reti che connettono macchine, operatori, sistemi gestionali, fornitori, clienti costituiscono i nervi attraverso i quali l’informazione fluisce lungo la Filiera aumentata.
La velocità e la capillarità di questi flussi determinano la reattività della filiera: la capacità di rispondere in tempo reale a variazioni della domanda, a problemi di qualità, a opportunità impreviste.
L’intelligenza artificiale costituisce i centri di elaborazione dove le informazioni diventano decisioni: non sostitutive di quelle umane, ma decisioni che le preparano, le supportano, le accelerano.
Nelle filiere tradizionali il valore si accumulava procedendo dalla materia prima verso il prodotto finito. Ogni lavorazione aggiungeva valore, e il valore massimo risiedeva nel prodotto pronto per il mercato.
Nella Filiera aumentata questo andamento diventa bidirezionale: il valore non si aggiunge solo andando verso il cliente, ma ritorna dal cliente verso la filiera sotto forma di dati, feedback, informazioni d’uso, luoghi di riciclo.
Questo ritorno non è un sottoprodotto di lavorazione: è linfa vitale, fonte primaria di valore e di innovazione.
La Filiera aumentata assomiglia a un ecosistema cognitivo che percepisce, ricorda, anticipa, trasforma saperi (conoscenza) in saper fare (competenze) e i saper fare in prodotti e servizi.
La differenza tra catena ed ecosistema cognitivo non è solo terminologica. In una catena, ogni anello dipende dal precedente e alimenta il successivo. In un ecosistema, invece, le relazioni sono multiple: artigiani, imprenditori, tecnici, designer, sensori, algoritmi e “macchine intelligenti” si scambiano informazioni usando una lingua digitale comune.
Quello che oggi cambia radicalmente è il modo di costruire e trasmettere il patrimonio di conoscenze esplicite, implicite e tacite che caratterizza organismi produttivi complessi: cresce la consapevolezza di questo funzionamento e, soprattutto, la sua intensificazione attraverso le tecnologie digitali.
Ad esempio, la filiera della meccanica strumentale non produce più solo meccanismi: vende la capacità di ottimizzare i processi produttivi del cliente sulla base dei dati che la macchina raccoglie.
Pertanto, il valore della macchina fisica può essere superato dal valore dei servizi abilitati dai dati che essa genera. La macchina diventa, in un certo senso, il pretesto per una relazione di servizio continuativa.
Nella manifattura tradizionale, il prodotto nasceva in fabbrica, viveva presso il cliente, moriva quando veniva dismesso. Il produttore perdeva ogni contatto con l’oggetto nel momento della vendita, se non per eventuali interventi di manutenzione.
Nella Filiera aumentata il prodotto mantiene una connessione continua con la filiera di provenienza. I sensori incorporati trasmettono dati sulle condizioni d’uso, sulle prestazioni, sulle anomalie.
Il software embedded può essere aggiornato, modificando comportamenti e funzionalità. L’assistenza può essere proattiva, anticipando guasti e suggerendo interventi.
Il prodotto diventa, in un senso non metaforico, un’entità “vivente”: percepisce il suo ambiente, comunica con il suo creatore, evolve nel tempo, apprende dall’esperienza propria e di tutti i prodotti simili.
Questo cambia radicalmente il modello di business manifatturiero. La vendita del prodotto diventa l’inizio di una relazione, non la sua conclusione. I ricavi possono derivare da servizi continuativi tanto quanto dalla transazione iniziale.
Il valore per il cliente cresce nel tempo invece di degradarsi con l’usura.
Il Made in Italy aumentato: personalizzazione, servizi e sostenibilità
Questo capovolgimento ha implicazioni profonde per il Made in Italy. Negli ultimi 75 anni le imprese italiane hanno eccelso per la qualità e le componenti intangibili del prodotto, ma erano deboli nella relazione post-vendita, nella valorizzazione dei dati, nella costruzione di servizi.
La Conoscenza aumentata consente di sviluppare competenze complementari senza perdere l’eccellenza manifatturiera tradizionale. Inoltre, rende la personalizzazione economicamente sostenibile anche a volumi unitari, perché il costo della variabilità si riduce drasticamente quando la conoscenza fluisce senza attriti.
Questo è il terreno dove le filiere italiane potrebbero esprimere un vantaggio competitivo strutturale. La tradizione del su misura e del rapporto diretto con il cliente non sarebbe più un residuo del passato: diventerebbe il modello da scalare attraverso la tecnologia.
La Conoscenza aumentata rende possibile una manifattura genuinamente sostenibile, non come vincolo normativo ma come dimensione integrata nel processo.
La tracciabilità completa dei materiali permette di documentare e ottimizzare l’impronta ambientale con precisione prima impensabile. I sensori rilevano sprechi energetici in tempo reale. Gli algoritmi ottimizzano i processi per minimizzare consumi e scarti. I gemelli digitali simulano scenari alternativi per identificare le configurazioni più sostenibili.
Ma il contributo più profondo riguarda l’economia circolare. Il prodotto connesso può comunicare le proprie condizioni lungo l’intera vita utile, facilitando manutenzione, riparazione, ricondizionamento.
A fine vita, può dichiarare la propria composizione materiale, guidando disassemblaggio e riciclo. La conoscenza incorporata nel prodotto e accumulata durante il suo utilizzo diventa risorsa per la sua rigenerazione.
Per le filiere italiane, tradizionalmente attente alla qualità e alla durabilità, questa dimensione rappresenta una straordinaria opportunità di differenziazione.
L’Italia e i “tesori nascosti”: cultura come asset nell’era dell’AI
Sulla base delle considerazioni precedenti, il patrimonio italiano di “saperi” rappresenta oggi un asset formidabile e sempre più strategico: un substrato di sapienza unico che le nostre filiere, da almeno 80 anni, sono state in grado di incorporare nella materia per creare prodotti apprezzati nel mondo.
Dietro un formaggio DOP, un mobile di design o una distribuzione meccanica desmodronica ci sono storie, linguaggi condivisi, rituali organizzativi che le imprese italiane hanno imparato a incorporare in beni e servizi riconosciuti nel mondo.
Questo vantaggio competitivo deriva in larga misura dalla nostra densità e biodiversità culturale. Ogni città italiana contiene stratificazioni architettoniche di duemila anni, tradizioni gastronomiche documentate per secoli, dialetti con letterature proprie, saperi artigianali e imprenditoriali trasmessi per generazioni.
Questa densità e biodiversità genera una forma peculiare di intelligenza contestuale diffusa sia nella popolazione sia nelle imprese. Un designer senese, anche se non ha studiato storia dell’arte, può aver assorbito per osmosi culturale categorie estetiche e senso delle proporzioni che un coetaneo cresciuto altrove non possiede.
Nell’era della Conoscenza aumentata, questa intelligenza contestuale diventa un asset economico. I Large Language Models possono generare testo su qualsiasi argomento, ma anche quelli di ultima generazione faticano con la contestualizzazione culturale profonda e con le sfumature della conoscenza incarnata.
Un’AI può descrivere il Rinascimento fiorentino avendo memorizzato migliaia di libri sull’argomento, ma non può comprendere come la luce di novembre che si posa sui tetti di Santa Croce abbia ispirato i pittori fiorentini.
Da questo punto di vista, il ritardo digitale italiano potrebbe celare opportunità. Mentre altri paesi hanno già consolidato certe traiettorie di innovazione, l’Italia ha margini per sperimentare modelli alternativi basati su un concetto più sofisticato di innovazione: l’innovazione della conoscenza.
Una piccola impresa lucana, con accesso alla Conoscenza aumentata, ha teoricamente le stesse potenzialità competitive di un’analoga impresa di San Francisco, ma opera in un contesto meno saturo e con nicchie di mercato ancora ampiamente scoperte.
Dal saper connettere alla governance: il nuovo ruolo del management
In questo ecosistema cognitivo la capacità di creare e mantenere connessioni significative diventa una materia prima essenziale, perché la Conoscenza aumentata si genera nell’interazione tra intelligenze, dati e reti.
Oggi, pertanto, diventa essenziale non solo possedere saperi e competenze (saper fare), ma saperle connettere in modo creativo e originale.
Se emergesse una generazione di imprenditori e manager capace di applicare il paradigma della Conoscenza aumentata ai settori tradizionali del Made in Italy, potremmo assistere alla nascita di modelli competitivi e di business in grado di competere globalmente meglio e più di prima.
Nell’era della Conoscenza aumentata la densità di patrimonio culturale, artistico e storico italiana potrebbe diventare un dataset strategico. Le imprese italiane che svilupperanno prodotti nell’intersezione tra humanities e Conoscenza aumentata avranno materiale su cui lavorare che altri paesi non possiedono.
Un giovane che cresce a Roma, Firenze o Venezia e impara a orchestrare AI per analizzare, valorizzare e comunicare il patrimonio culturale sviluppa competenze uniche e difficilmente delocalizzabili.
Serve però che il sistema educativo riconosca questa possibilità e formi in questa direzione. L’Italia dovrebbe lanciare un piano nazionale per portare le competenze di base nell’uso di AI avanzate a tutti i giovani, indipendentemente dal percorso formativo.
Non “corsi di informatica” tradizionali, ma laboratori dove si impara a formulare problemi complessi per sistemi AI, valutare criticamente output algoritmici, orchestrare workflow ibridi umano-macchina, analizzare questioni etiche dell’automazione cognitiva.
Questo dovrebbe iniziare nelle scuole medie e proseguire in tutti i percorsi scolastici, inclusi quelli umanistici e artistici. Un laureato in filosofia che sa usare Claude per analizzare corpus testuali giganteschi o generare varianti argomentative può risultare più occupabile di uno che conosce solo la storia della filosofia.
Ma qui emerge il punto cruciale: questo patrimonio rischia di rimanere frammentato e sottoutilizzato se non viene governato da una nuova classe manageriale capace di operare come integratore di conoscenze.
I dati del rapporto mostrano che solo l’8,2% delle imprese italiane utilizza sistemi di intelligenza artificiale, con forti disparità tra settori.
Non si tratta solo di un divario tecnologico: è un gap di cultura manageriale che rischia di spezzare le filiere proprio quando avrebbero bisogno di maggiore coesione.
I manager del prossimo decennio dovranno sviluppare competenze inedite: operare ai confini tra organizzazioni diverse; identificare e trasferire conoscenze rilevanti; coordinare flussi materiali e cognitivi; interpretare segnali deboli in contesti complessi; costruire reti collaborative efficaci.
Uno sguardo al futuro: l’Italia come laboratorio globale
Se sapremo leggere le nostre filiere come ecosistemi cognitivi alimentati da una storia millenaria di lavoro e ingegno, l’Italia potrà giocare una partita non difensiva ma di avanzamento nell’economia globale della conoscenza.
Non si tratta di rincorrere modelli altrui, ma di inventare un modo italiano alla trasformazione digitale: dove la tecnologia amplifica l’umano invece di sostituirlo; dove la tradizione diventa innovazione; dove il territorio rimane centrale anche in catene del valore globali.
La posta in gioco è alta: la capacità del Made in Italy di rimanere una piattaforma competitiva dipenderà da quanto rapidamente sapremo trasformare le nostre filiere da luoghi di produzione a sistemi di creazione e moltiplicazione della conoscenza.
È una sfida che richiede coraggio imprenditoriale, visione politica e, soprattutto, una nuova generazione di manager capaci di pensare e agire in termini di ecosistemi.
Il messaggio del rapporto è chiaro: non è più tempo di ottimizzazioni marginali o aggiustamenti incrementali. Serve un salto di paradigma nella cultura d’impresa italiana.
Le filiere del futuro saranno cognitive o non saranno. E il futuro è già cominciato.
Note
[1] Cuzzilla, S. Torre, G. L’era della Conoscenza aumentata. Accademia Mariana Editore (in fase di pubblicazione)
[2] Osservatorio 4.Manager. Le filiere produttive nell’era della Conoscenza aumentata. 2025
