L’AI italiana non ha un problema di eccellenze, ma di sistema
Pubblicato il: June 30, 2026
Abbiamo Leonardo, un'AI Factory, ricerca di livello internazionale, aziende manifatturiere che possiedono dati e competenze che nessun foundation model può scaricare da Internet. Abbiamo una legge nazionale sull'intelligenza artificiale, fondi pubblici, startup, investitori e alcune iniziative industriali che non hanno nulla da invidiare a quelle di Paesi che siamo abituati a considerare più avanti di noi.
Eppure, quando proviamo a mettere tutto insieme, la parola "sistema" continua a suonare più come un auspicio che come una descrizione.
Quando abbiamo scelto il titolo del panel AI, il sistema Italia, la domanda era già tutta lì: abbiamo davvero costruito un ecosistema capace di collegare ricerca, infrastrutture, capitale e industria, oppure continuiamo ad avere eccellenze che funzionano bene finché non hanno bisogno l'una dell'altra?
Il confronto, moderato da Roberto Messora, ha messo insieme tre prospettive che raramente riescono a parlarsi nello stesso momento: Marco Bani, Head of Public Affairs and Innovation del Senato; Sanzio Bassini, allora Director of Supercomputing di CINECA e Paola Bonomo, investor e membro dello Scientific Board della International Foundation Big Data and Artificial Intelligence.
Non una discussione sull'ennesimo modello appena rilasciato, quindi, ma su ciò che serve perché una tecnologia diventi politica industriale: regole, competenze, capacità di calcolo, capitale, dati, energia e una filiera che riesca a trasformare la ricerca in prodotti e casi d'uso reali.
[Guarda il panel completo di AI Conf 2026]
Togliere l'AI Act non crea un ecosistema
Una delle semplificazioni più resistenti del dibattito europeo sull'intelligenza artificiale è riassunta nella formula che ormai abbiamo sentito fino alla nausea: gli Stati Uniti innovano, la Cina copia, l'Europa regola.
Il problema è che, nel frattempo, la Cina ha smesso da parecchio di limitarsi a copiare, mentre continuare a discutere di regole come se fossero l'unico ostacolo che separa l'Europa dall'innovazione rischia di trasformare un problema industriale in una tifoseria da stadio.
Marco Bani ha proposto un esperimento mentale molto semplice: togliamo l'AI Act dal tavolo. Il giorno dopo, le imprese italiane adotterebbero più velocemente l'intelligenza artificiale? Avremmo improvvisamente più capitale, più infrastrutture, più ricerca applicata e più persone capaci di portare i progetti in produzione?
Probabilmente no.
Le regole possono certamente essere sbagliate, premature o eccessivamente onerose. Ma attribuire alla regolamentazione ogni ritardo permette di non affrontare il collo di bottiglia meno spettacolare e più difficile da risolvere: le competenze.
È anche il peggiore investimento politico possibile, perché richiede anni, attraversa più legislature e difficilmente produce una fotografia da inaugurazione. Ma è il migliore investimento industriale che possiamo fare, perché riguarda la scuola, l'università, la ricerca, la formazione professionale, l'upskilling delle persone già occupate e la capacità di trattenere chi quelle competenze le possiede.
Da questo punto di vista, il problema italiano non è soltanto la fuga dei cervelli. È non creare abbastanza luoghi nei quali quei cervelli possano lavorare insieme, contaminarsi e raggiungere la densità necessaria per diventare una scuola, una comunità professionale e, infine, un vantaggio industriale.
Le competenze individuali producono eccellenze. La concentrazione delle competenze produce un ecosistema.
Un camion di GPU non fa un sistema
Quando si parla di sovranità tecnologica, la discussione tende rapidamente a diventare una lista della spesa: chip, server, modelli, data center. Se non produciamo tutto in Europa, allora non siamo sovrani; se compriamo GPU americane, ogni tentativo sarebbe già compromesso in partenza.
La risposta di Sanzio Bassini è stata molto più concreta: un camion di microprocessori Nvidia non fa un cluster e, soprattutto, non fa un sistema di supercalcolo.
L'hardware conta, naturalmente, e su alcuni strati della filiera la dipendenza europea è evidente. Ma acquistare componenti non equivale a possedere la capacità di integrarli, governarli, costruire lo stack software, gestire i workload, produrre inferenza e mettere quelle risorse a disposizione di ricerca e imprese.
È in questi passaggi che si trova una parte della sovranità possibile, non assoluta ma reale: nella capacità di progettare l'infrastruttura, nello stack di gestione, nelle competenze che permettono di operarla e nel sistema di soggetti che trasforma la capacità di calcolo in applicazioni.
Leonardo e l'AI Factory non sono interessanti soltanto perché mettono a disposizione potenza computazionale. Lo sono perché intorno all'infrastruttura si sta provando a costruire una rete di ricerca, istituzioni e imprese, con l'obiettivo di prendere problemi industriali e trasformarli in casi d'uso.
Ed è qui che il discorso cambia natura, perché ottimizzare un processo amministrativo è certamente utile, ma la vera partita industriale comincia quando l'intelligenza artificiale entra nel prodotto: nei materiali, nella progettazione, nel controllo di una macchina, nella manutenzione, nella qualità e nella conoscenza accumulata in decenni di attività.
Bassini ha usato un esempio che vale più di molte formule astratte: una macchina per il gelato può sembrare, vista da fuori, poco più di un frigorifero con un sistema di miscelazione. Il suo valore, però, non è soltanto nei componenti che un concorrente può smontare e replicare, ma nella conoscenza del processo, nei dati e nella capacità di incorporare nella macchina ciò che un mastro gelatiere ha imparato in anni di esperienza.
La parte difficilmente copiabile non è sempre l'hardware. Molto spesso è la conoscenza industriale che l'azienda riesce a trasformare in dati, software e comportamento del prodotto.
È anche il punto nel quale la sovranità smette di essere una parola da convegno e diventa una decisione aziendale: quali dati utilizziamo, dove vengono elaborati, quali modelli adottiamo, che cosa consegniamo a un fornitore esterno e quale conoscenza vogliamo evitare che esca dal nostro perimetro?
Il capitale arriva. Ma quando arriva, spesso non è italiano
Disporre di ricerca e infrastrutture, però, non basta se manca il capitale necessario per trasformare una soluzione promettente in un'impresa capace di competere su scala internazionale.
Paola Bonomo ha descritto un pattern che si ripete in molte startup italiane: i primi capitali possono arrivare da investitori nazionali, ma quando il progetto dimostra di poter crescere davvero e ha bisogno di round più consistenti, entrano fondi internazionali con risorse, reti e capacità di accompagnamento molto superiori.
Non è necessariamente un male. Una startup con ambizioni globali deve cercare gli investitori migliori, non quelli con il passaporto più vicino. Ma, osservato dal punto di vista del sistema, il risultato è che l'Italia contribuisce a generare talento e innovazione, mentre una parte crescente del controllo, del capitale e del valore futuro si sposta altrove proprio nel momento in cui l'impresa comincia a scalare.
Il problema non è soltanto la quantità di denaro disponibile. È il meccanismo che quel denaro mette in moto.
Gli ecosistemi più maturi non crescono grazie a una singola startup di successo, ma attraverso persone che costruiscono un'azienda, la vendono, diventano investitori, finanziano altri founder e trasferiscono esperienza alla generazione successiva. Sono le exit, la circolazione dei capitali e i second o third-time entrepreneur a creare quella densità che permette a un territorio di smettere di vivere di episodi isolati.
L'Italia, da questo punto di vista, continua ad avere un problema di massa critica. Non ci mancano le persone brave, ma sono distribuite tra poche aziende e molti piccoli nuclei; non ci mancano le idee, ma spesso manca la capacità di finanziarle nel passaggio dalla sperimentazione alla scala; non ci mancano i settori nei quali applicare l'AI, ma troppo raramente ricerca, industria e capitale si incontrano con tempi e obiettivi compatibili.
La strada credibile, quindi, non è provare a replicare in piccolo la Silicon Valley, ma investire nei verticali nei quali possediamo già competenze, imprese e dati difficili da riprodurre: manifattura, robotica, farmaceutica, energia, spazio, mobilità, agritech e processi industriali.
Non vinceremo costruendo la centesima copia di un prodotto americano. Possiamo giocare una partita se utilizziamo l'intelligenza artificiale per aumentare il valore di ciò che sappiamo già fare.
Non sempre serve la Ferrari. Ma il Pandino deve esistere
La parte più delicata del panel ha riguardato la sovranità, perché il termine si presta bene sia agli slogan sia alle illusioni.
L'Europa non controlla l'intera filiera: dipende dall'estero per una parte dei semiconduttori, delle materie prime, del cloud e dei modelli di frontiera. Pretendere di ricostruire ogni livello all'interno dei confini europei non sarebbe una strategia, ma una forma di autarchia tecnologica difficilmente praticabile.
Questo, però, non significa che l'unica alternativa sia accettare qualunque dipendenza.
La sovranità non è produrre tutto da soli. È sapere quali servizi sono troppo importanti per poter essere spenti da qualcun altro senza avere un'alternativa.
Se un soggetto esterno può interrompere l'accesso a un modello, a un servizio cloud o a un'infrastruttura di comunicazione sulla quale dipendono sanità, ricerca, pubblica amministrazione e industria, quella dipendenza non è più soltanto tecnologica: è strategica.
Serve quindi un piano B, anche quando il piano B non raggiunge le stesse prestazioni della soluzione dominante. Come è stato detto durante il confronto, non sempre per arrivare a destinazione serve una Ferrari: qualche volta può bastare un Pandino, purché parta quando giriamo la chiave e non appartenga a qualcuno che può decidere di riprenderselo.
È una metafora meno banale di quanto sembri. Non tutti i casi d'uso richiedono il modello più potente disponibile, né ogni applicazione deve dipendere da un sistema di frontiera. Modelli europei o italiani, magari più piccoli e specializzati, possono essere sufficienti per processi industriali circoscritti, dati proprietari e scenari nei quali controllo, costo e continuità contano più dell'ultimo punto percentuale in un benchmark.
Ma il Pandino deve esistere, deve essere conosciuto, documentato e utilizzabile. Una delle domande arrivate dal pubblico ha messo a fuoco anche questo problema: modelli e tecnologie europee possono già esserci, ma se tecnici, community e imprese non ne conoscono l'esistenza, la sovranità rimane un'offerta senza domanda.
Gli Stati Uniti non hanno costruito la propria posizione soltanto attraverso prodotti migliori. Hanno costruito community, certificazioni, partner, consulenza, documentazione e una macchina commerciale capace di rendere quelle tecnologie la scelta più naturale.
Un ecosistema non esiste quando una tecnologia è disponibile. Esiste quando qualcuno la insegna, qualcuno la integra, qualcuno la finanzia e abbastanza persone decidono di usarla.
La partita italiana si gioca almeno in Europa
Alla fine del panel, la risposta alla domanda iniziale è rimasta volutamente scomoda.
L'Italia possiede alcuni elementi di un sistema: infrastrutture di ricerca, competenze scientifiche, dati industriali, iniziative pubbliche, startup e imprese capaci di innovare. In casi come l'AI Factory, più soggetti sono già riusciti a costruire una rete e a finanziare un'infrastruttura condivisa.
Ma questo non basta ancora per dire che il sistema esista davvero, perché il sistema si misura quando un'idea attraversa senza rompersi tutta la filiera: nasce nella ricerca, trova competenze, accede alla capacità di calcolo, incontra un problema industriale, riceve capitale, arriva in produzione e genera valore che rimane almeno in parte nel territorio che lo ha prodotto.
Oggi, troppo spesso, uno di questi passaggi manca.
E soprattutto, nessuna risposta credibile può essere soltanto italiana. La scala degli investimenti, dell'energia, delle infrastrutture e del capitale richiede una dimensione almeno europea, eventualmente aperta a una costellazione di Paesi che condividano interessi e dipendenze simili.
Questo non riduce il ruolo dell'Italia. Lo rende più concreto.
Non dobbiamo costruire da soli ogni chip, ogni modello e ogni data center. Dobbiamo decidere quali competenze vogliamo mantenere, quali dati non vogliamo disperdere, quali verticali possiamo guidare e in quali strati della filiera vogliamo essere indispensabili.
Perché avere delle eccellenze è un ottimo punto di partenza.
Ma un sistema comincia soltanto quando quelle eccellenze smettono di essere eccezioni.
Nella registrazione completa del panel approfondiamo il ruolo delle competenze, delle AI Factory, del venture capital, dei dati industriali e della sovranità tecnologica, con le prospettive complementari di istituzioni, infrastrutture di ricerca e capitale.
[Guarda il panel completo "AI, il sistema Italia"]
Fonti e metodologia
L'articolo rielabora il panel "AI, il sistema Italia", tenuto durante AI Conf 2026 e moderato da Roberto Messora.
Al confronto hanno partecipato Marco Bani, Head of Public Affairs and Innovation al Senato; Sanzio Bassini, allora Director of Supercomputing di CINECA; e Paola Bonomo, membro dello Scientific Board della International Foundation Big Data and Artificial Intelligence.
Il testo sintetizza e interpreta i principali argomenti emersi durante il confronto. Le valutazioni su ecosistema, competenze, capitale e sovranità riflettono le posizioni espresse dai partecipanti e non costituiscono una misurazione quantitativa autonoma dello stato dell'AI in Italia.