L’uso dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI) nelle simulazioni militari rappresenta uno dei fronti più avanzati della trasformazione digitale nel settore della difesa, dove la capacità di generare scenari complessi in tempi ridotti sta ridefinendo i paradigmi dell’addestramento e della pianificazione strategica.
Nei war game tradizionali, gli staff militari dedicano settimane intere alla costruzione di scenari dettagliati, ipotesi sulle azioni avversarie e contesti operativi realistici; l’integrazione di GenAI consente invece di produrre e variare questi elementi in intervalli temporali drasticamente inferiori, come minuti o ore, preservando un livello di granuralità che avvicina le simulazioni alla complessità dei teatri reali.
Questo approccio si inserisce pienamente nel White Paper for European Defence – Readiness 2030, che assegna un ruolo pivotali a tecnologie come l’AI, il big data e la modellazione avanzata per garantire una prontezza operativa collettiva entro il decennio, con investimenti stimati in oltre 100 miliardi di euro per piattaforme dual-use.
In tale contesto, la simulazione potenziata da GenAI emerge come abilitatore trasversale non solo per l’addestramento delle unità, ma anche per la pianificazione operativa e lo sviluppo di dottrine adattive, in linea con gli aggiornamenti della NATO AI Strategy del 2025, che enfatizzano l’uso responsabile dell’intelligenza artificiale per accelerare decisioni in ambienti multi-dominio.
La tesi centrale rimane incontrovertibile: senza simulazioni credibili, scalabili e ripetibili, l’ambizione di una piena readiness operativa al 2030 potrebbe tradursi in dichiarazioni ambiziose prive di validazione empirica, specialmente considerando gli impatti normativi iniziali dell’AI Act, che dal febbraio 2025 ha imposto codici di condotta per sistemi ad alto rischio anche in ambito dual-use.
Indice degli argomenti
Evoluzione operativa e quadro normativo europeo
Negli ultimi tre anni, l’impiego di GenAI nei war game ha compiuto un’evoluzione marcata, passando da prototipi esplorativi a implementazioni pilota che stanno già influenzando le dottrine operative a livello transatlantico. Negli Stati Uniti, il laboratorio GenWar della Johns Hopkins Applied Physics Laboratory impiega modelli generativi per supportare war game da tavolo e esercizi strategici, generando in pochi minuti briefing dettagliati, varianti di missione e narrazioni di scenario che tradizionalmente richiedevano settimane di elaborazione umana.
La NATO, in armonia con i Principles of Responsible Use of AI aggiornati nel 2025, sta sperimentando l’integrazione di AI in attività di wargaming attraverso l’Allied Command Transformation, dove large language model e agenti generativi ampliano lo spettro di scenari analizzabili, mantenendo l’operatore umano come fulcro del processo decisionale per garantire accountability e mitigazione dei rischi. In Europa, centri di difesa e istituzioni accademiche, come quelli affiliati all’Agenzia Europea per la Difesa, stanno testando large language model per simulare unità avversarie in esercitazioni di comando, con evidenze di incrementi nel realismo delle interazioni e riduzioni nei tempi di apprendimento per gli ufficiali, come osservato in progetti pilota condotti dalla Rheinmetall in Germania.
Sul fronte normativo, l’AI Act dell’Unione Europea esclude esplicitamente i sistemi dedicati alla difesa o alla sicurezza nazionale, ma abbraccia integralmente le soluzioni dual-use, inclusi molti modelli GenAI originariamente concepiti per usi civili, come chiarito nelle linee guida della Commissione Europea sui General Purpose AI models. Questo delineia una zona grigia particolarmente rilevante per l’Italia, dove imprese come Leonardo riutilizzano piattaforme commerciali in contesti militari, imponendo agli Stati membri la definizione di standard specifici su responsabilità, trasparenza, auditabilità e gestione dei dati sensibili.
Framework integrato tra addestramento, decision support e digital twin
Un framework operativo: addestramento adattivo, decision support, gemelli digitali
Per evitare che l’integrazione di GenAI nelle simulazioni militari si riduca a una serie di iniziative frammentate, appare essenziale delineare un framework operativo strutturato che ne massimizzi il potenziale trasformativo nel contesto della Readiness 2030.
In tale schema, l’addestramento adattivo emerge come pilastro fondante, dove sistemi generativi creano scenari dinamici, profili avversari variegati e iniezioni di intelligence personalizzate ad ogni iterazione, adattando la complessità in funzione delle performance dell’unità o del comandante individuale, così da forgiare campagne formative multi-missione che simulano evoluzioni reali di teatri operativi prolungati, come testato nei programmi di training avanzato della NATO.
Parallelamente, il decision support rappresenta un ulteriore strato critico, con GenAI impiegata per generare corsi d’azione alternativi, emulare red team in formato testuale e sintetizzare in tempo reale log di comunicazioni, chat operative e report da sensori, comprimendo i cicli di conversione dal dato grezzo a opzioni strategiche comparabili e riducendo i tempi di risposta da giorni a ore, in armonia con i requisiti di explainability imposti dall’AI Act per sistemi ad alto rischio.
L’integrazione con gemelli digitali e motori di simulazione fisico-matematici completa il quadro, non sostituendo questi strumenti consolidati ma arricchendoli con una dimensione cognitiva che orchestra le dinamiche delle forze coinvolte, reagisce plausibilmente alle azioni delle unità amiche e genera debriefing automatizzati per le revisioni post-esercitazione, favorendo un ciclo di apprendimento continuo. In questo modello integrato, GenAI funge da strato orizzontale che connette addestramento, pianificazione e sperimentazione operativa, purché si preservi il principio di supervisione umana e si tratti ogni output generativo come ipotesi da validare criticamente, evitando derive verso una dipendenza acritica; un esempio concreto si rinviene nei sistemi di training di Leonardo per l’M-346, aggiornati con architetture live-virtual-constructive potenziate da AI, che hanno dimostrato notevoli riduzioni nei tempi di qualificazione piloti nelle esercitazioni italo-europee.
Rischi operativi e opportunità strategiche nel contesto europeo
Dilemmi operativi, legali ed etici nei micro-casi europei e nel posizionamento italiano
L’adozione di GenAI nei war game, pur promettente, introduce una serie di dilemmi operativi, legali ed etici che richiedono un approccio ponderato senza compromettere la resilienza sistemica.
Operativamente, i modelli generativi sono ancora vulnerabili a fenomeni come allucinazioni, bias intrinseci e comportamenti imprevedibili, che in un contesto simulativo potrebbero sfociare in proiezioni distorte di perdite, traiettorie di escalation irrealistiche o valutazioni eccessivamente ottimistiche di asset specifici, con il rischio di propagare tali anomalie nelle fasi di pianificazione concreta.
Legalmente, l’impiego di dati operativi, registri di comunicazioni e informazioni sensibili per affinare i modelli solleva questioni complesse legate al GDPR, alle norme sul segreto di Stato, ai controlli sulle esportazioni e alla tracciabilità delle responsabilità in caso di suggerimenti AI errati, particolarmente quando i sistemi provengono da fornitori non europei, imponendo agli Stati membri – e all’Italia in particolare – l’adozione di protocolli nazionali per l’audit e la conformità dual-use, come previsto dall’ultimo aggiornamento della lista dual-use della Commissione Europea.
Eticamente, la rapidità nel generare scenari estremi, inclusi impatti su civili, infrastrutture vitali e ambienti naturali, potrebbe confinarsi a un’ottica di ottimizzazione algoritmica, rischiando di diluire il peso politico e morale delle scelte umane e di erodere il principio di accountability finale, trasformando il wargaming in un esercizio astratto privo di sensibilità contestuale.
Volgendo lo sguardo ai micro-casi europei, queste sfide si concretizzano in traiettorie innovative: nel quadro NATO, il Modelling & Simulation Centre of Excellence guida il programma Next Generation Modelling and Simulation, integrando GenAI per wargaming multi-dominio in linea con i principi alleati.
Progetti di ricerca applicata, come quelli supportati dall’Agenzia Europea per la Difesa, dimostrano come large language model possano impersonare entità amiche e ostili in esercizi tattici. In Italia, l’ecosistema si posiziona strategicamente grazie a iniziative come l’AI Academy for Defence mirata a formare personale militare su spatial AI e XR per readiness mediterranea, e alle piattaforme di Leonardo che, attraverso collaborazioni con le Forze Armate, incorporano GenAI in digital twin per training multi-dominio, ponendo il Paese come potenziale hub per simulazioni intelligenti e attirando fondi UE per programmi cooperativi.
Strategie europee per una readiness 2030 sostenibile
Per elevare GenAI e le simulazioni militari a leva strategica affidabile della Readiness 2030, si rende imperativa una strategia integrata che intrecci policy pubbliche, avanzamenti tecnologici e dinamiche industriali, favorendo una convergenza europea che rafforzi la competitività autonoma nel settore A&D. A livello europeo e NATO, urge lo sviluppo di linee guida specifiche per GenAI nel wargaming, che traducano i principi di uso responsabile dell’AI in requisiti operativi tangibili, inclusi criteri di test e valutazione, metriche di robustezza contro bias, procedure di validazione incrociata tra output simulati e dati empirici reali, normative sull’uso di informazioni sensibili e standard minimi di explainability.
Contemporaneamente, la costruzione di una filiera europea per la simulazione intelligente richiede la sinergia tra grandi operatori A&D come Airbus e Leonardo, fornitori cloud e AI, atenei di ricerca e startup innovative specializzate in modelli generativi attraverso contratti che promuovano architetture sovereign-by-design, consentendo audit periodici e adattamenti evolutivi per preservare la sovranità tecnologica.
Operativamente, i ministeri della Difesa dovrebbero promuovere l’istituzione di AI Battle Lab collegati a centri di wargaming e ambienti virtuali per testare in contesti sicuri use case ad alto impatto mantenendo la responsabilità decisionale saldamente in mano al comando umano, facilitando transizioni fluide verso operazioni reali. In ultima analisi, l’integrazione di GenAI nelle simulazioni va interpretata come un investimento culturale profondo: la formazione di una generazione di comandanti e strateghi capaci di interagire criticamente con questi strumenti, discernendone i confini e le opportunità per infondere i risultati simulati nei meccanismi decisionali condivisi, si rivelerà altrettanto cruciale quanto il potenziamento delle infrastrutture digitali sottostanti, garantendo che l’innovazione tecnologica contribuisca a una difesa europea più coesa e pronta alle sfide geopolitiche emergenti.
