Il recupero dell'intelligenza artificiale in Europa: un'industria dedicata all'intelligenza artificiale con la strategia "Apply AI" - Tra sovranità e realtà competitiva

1. Una correzione tardiva della rotta in tempi turbolenti

L'Unione Europea si trova in un momento critico della sua storia digitale. Pur essendo da anni pioniera nella regolamentazione dell'intelligenza artificiale, si sta diffondendo la consapevolezza che un approccio puramente normativo non è sufficiente per sopravvivere nella corsa globale all'IA. Nell'ottobre 2025, la Commissione Europea ha presentato la sua nuova "Strategia per l'applicazione dell'IA", che segna un cambio di paradigma fondamentale: invece di limitarsi a regolamentare, l'Europa ora vuole finalmente passare all'offensiva e costruire una propria industria dell'IA.

La strategia arriva in un momento in cui la dipendenza dell'Europa dalle tecnologie americane e cinesi ha raggiunto proporzioni drammatiche. Oltre tre quarti delle società europee quotate in borsa si affidano ai servizi cloud statunitensi e l'Europa è significativamente indietro nelle tecnologie di intelligenza artificiale critiche. Mentre gli Stati Uniti sono leader nel campo dell'informatica quantistica e dell'intelligenza artificiale, e la Cina sta recuperando rapidamente terreno nei semiconduttori, l'Europa si colloca a un distante terzo posto in tutte e tre le tecnologie chiave.

La nuova strategia si basa su una dolorosa constatazione: l'Europa ha ampiamente perso la rivoluzione digitale degli ultimi due decenni e ora rischia di rimanere indietro anche nell'intelligenza artificiale. Con un miliardo di euro proveniente da programmi esistenti, la Commissione UE intende promuovere l'uso di soluzioni di intelligenza artificiale europee in otto settori strategici, dalla sanità all'energia, dalla difesa all'industria automobilistica. L'obiettivo dichiarato è superare la posizione di "colonia digitale" e raggiungere la sovranità tecnologica.

2. Da regolatore a ritardatario: l'odissea digitale dell'Europa

Le origini della strategia europea per l'intelligenza artificiale risalgono a un'epoca in cui la trasformazione digitale era ancora agli albori. Già negli anni 2000, l'UE aveva riconosciuto l'importanza delle tecnologie digitali, concentrandosi principalmente sulla definizione di un quadro giuridico. Mentre aziende americane come Google, Amazon e Microsoft espandevano la loro posizione dominante sul mercato e aziende cinesi come Alibaba e Tencent crescevano rapidamente, l'Europa si concentrava sulla regolamentazione e sulla protezione dei dati.

La svolta decisiva è arrivata con l'adozione del Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) nel 2018, che ha consacrato l'Europa come standard mondiale. Questa storia di successo si è ripetuta con l'AI Act, entrato in vigore nel 2024 come prima legge completa sull'IA al mondo. L'approccio basato sul rischio dell'AI Act classifica i sistemi di IA in diverse categorie e sottopone le applicazioni ad alto rischio a requisiti rigorosi, che vanno dai requisiti di trasparenza alla supervisione umana.

Ma l'attenzione alla regolamentazione ha avuto un prezzo. Mentre l'Europa scriveva leggi, altri continenti costruivano aziende. Il rapporto di Mario Draghi del settembre 2024 riassumeva senza mezzi termini questa situazione: l'Europa deve diventare significativamente più innovativa per competere con Stati Uniti e Cina. L'UE è intrappolata in una struttura industriale statica in cui poche nuove aziende stanno emergendo per trasformare i settori esistenti o sviluppare nuovi motori di crescita.

I numeri parlano da soli: solo quattro delle 50 maggiori aziende tecnologiche al mondo sono europee. Negli investimenti in IA, il 61% dei modelli di apprendimento automatico classificati come "notevoli" a livello mondiale proviene dagli Stati Uniti, seguiti dall'UE con il 21% e dalla Cina con il 15%. Nel 2024, l'UE ha investito solo il 6% degli oltre 35 miliardi di dollari di finanziamenti globali per le startup di IA. Queste realtà preoccupanti hanno portato a un ripensamento a Bruxelles: la regolamentazione da sola non basta: l'Europa ha bisogno di una risposta di politica industriale alla sfida dell'IA.

3. Gli elementi costitutivi della nuova offensiva dell'IA

La nuova strategia Apply AI dell'UE si basa su diversi pilastri strategici che, insieme, mirano a creare un ecosistema coerente per l'innovazione europea in materia di IA. Al centro c'è la trasformazione degli attuali 151 Hub europei per l'innovazione digitale (EDIH) in "centri di esperienza per l'IA" specializzati. Questi hub mirano a fornire alle piccole e medie imprese un accesso privilegiato all'ecosistema di innovazione dell'IA dell'UE e a contribuire a colmare il divario digitale tra grandi aziende e PMI.

Il cuore dell'infrastruttura tecnica saranno le fabbriche di intelligenza artificiale e le gigafactory previste. L'UE ha già selezionato 19 siti per le fabbriche di intelligenza artificiale e ne sta pianificando altri sei in Repubblica Ceca, Lituania, Polonia, Romania, Spagna e Paesi Bassi. Queste strutture offriranno a startup, PMI e industria accesso diretto a supercomputer ottimizzati per l'intelligenza artificiale. Gli investimenti totali ammontano a oltre 500 milioni di euro solo per i nuovi siti, mentre le gigafactory più ambiziose prevedono un volume totale di 20 miliardi di euro.

Un elemento chiave è la neonata Apply AI Alliance, un forum di coordinamento che riunisce l'industria, il settore pubblico, il mondo accademico, le parti sociali e la società civile. Questa alleanza fungerà da interfaccia centrale tra gli stakeholder dell'IA e la Commissione e promuoverà il dialogo sulle politiche in materia di IA nei settori strategici dell'UE. Parallelamente, verrà lanciata la Frontier AI Initiative, che riunirà i principali attori industriali e accademici europei per accelerare i progressi nelle capacità di IA di frontiera.

La strategia individua otto settori prioritari per l'implementazione dell'IA: sanità e farmaceutica, mobilità e trasporti, robotica, produzione e ingegneria, clima e ambiente, energia, agricoltura e alimentazione, difesa e sicurezza. In particolare, nell'ambito sanitario, l'UE si sta concentrando su applicazioni concrete, come i centri di screening supportati dall'IA, che dovrebbero consentire diagnosi più accurate utilizzando tecniche di imaging. In ambito scientifico, è in fase di creazione l'istituto europeo virtuale RAISE, che metterà in comune le risorse di IA per lo sviluppo e l'applicazione dell'IA nella ricerca.

4. Tra ambizioni e realtà

L'implementazione della strategia Apply AI avviene in un contesto difficile, caratterizzato da tensioni geopolitiche e dipendenze tecnologiche. Attualmente, solo il 37% delle aziende tedesche utilizza tecnologie di intelligenza artificiale, con le grandi aziende significativamente più attive (66%) rispetto alle piccole imprese (36%). In tutta Europa, l'utilizzo dell'intelligenza artificiale è limitato al 13,5% delle aziende, mentre l'UE mira a raggiungere un tasso del 75% entro il 2030.

La sfida più grande risiede nella dipendenza strutturale dalle tecnologie straniere. Circa il 75% delle aziende europee si affida a provider cloud americani, e i fornitori statunitensi e asiatici dominano il mercato dei componenti critici per l'intelligenza artificiale, come semiconduttori e chip. Questa dipendenza è aggravata dagli sviluppi geopolitici: con la sua strategia AI Action Plan, l'amministrazione Trump ha formulato l'obiettivo di raggiungere un "dominio tecnologico globale" e di rendere gli alleati strutturalmente dipendenti dalla tecnologia statunitense.

L'Europa si trova ad affrontare il dilemma di dover implementare la propria strategia di intelligenza artificiale in un mercato già dominato da altri. Persino promettenti aziende europee di intelligenza artificiale come la francese Mistral si affidano a fornitori stranieri per hardware, software e minerali essenziali. Mistral, considerata un faro di speranza per i grandi modelli linguistici europei, è valutata poco meno di 12 miliardi di euro, mentre i concorrenti diretti statunitensi come OpenAI, Anthropic e xAI sono stimati in centinaia di miliardi di dollari.

Il quadro normativo, che l'Europa considera un punto di forza, è sempre più percepito dall'industria come un ostacolo all'innovazione. I critici descrivono l'AI Act come un "mostro burocratico" che impone elevati costi di conformità, soprattutto alle piccole e medie imprese. Gli esperti legali parlano di "assoluta eccessiva conformità" per le applicazioni di intelligenza artificiale ad alto rischio, che potrebbe soffocare l'innovazione. Questa critica è rafforzata dal fatto che solo l'11% delle 383 raccomandazioni del rapporto Draghi è stato finora attuato.

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5. Storie di successo ed esempi di apprendimento dalla pratica

Nonostante le sfide strutturali, esistono già esempi notevoli di implementazione di successo dell'IA nelle aziende europee, a dimostrazione di cosa sia possibile realizzare con il giusto framework. Siemens AG ha trasformato il suo stabilimento Digital Lighthouse di Erlangen in un esempio lampante di applicazioni di IA industriale. Utilizzando IA, gemelli digitali e robotica in oltre 100 casi d'uso, l'azienda ha ottenuto un aumento della produttività del 69% e un risparmio energetico del 42% in quattro anni.

Un altro esempio significativo è Zalando, che offre a 29 milioni di clienti un'esperienza di acquisto personalizzata con il suo "Algorithmic Fashion Companion". Lo strumento digitale di raccomandazione degli outfit è basato sull'intelligenza artificiale e sull'apprendimento automatico e ottimizza non solo l'esperienza del cliente, ma anche i processi interni come la supply chain e la prevenzione delle frodi. Soprattutto durante la Cyber ​​​​Week, l'intelligenza artificiale consente all'azienda di creare un'esperienza cliente esemplare con opzioni di pagamento e consegna flessibili, nonché sconti specifici per la settimana.

Nel settore delle piccole imprese, l'esempio di Kaput Podcasts dimostra come le tecnologie di intelligenza artificiale generativa possano rivoluzionare i processi creativi. L'azienda è riuscita a ridurre del 75% il tempo dedicato alle attività ripetitive nella produzione di podcast, senza comprometterne la qualità. Questo caso di studio dimostra l'enorme potenziale dell'intelligenza artificiale per la creazione di contenuti e la produzione di contenuti multimediali, settori in cui l'Europa è tradizionalmente forte.

Questi casi di successo evidenziano anche i vantaggi strategici che l'Europa può sfruttare nella competizione dell'IA. A differenza delle applicazioni software pure, l'Europa possiede un profondo know-how industriale e dati di dominio di alta qualità. Integrando questa competenza in applicazioni supportate dall'IA in settori come operations, approvvigionamento o finanza, la complessità europea può trasformarsi in competitività europea. Soprattutto con modelli tabulari addestrati su dati strutturati, i produttori possono sfruttare i propri dati in modo efficiente, un vantaggio particolarmente prezioso laddove la verificabilità è essenziale.

6. Ostacoli strutturali e debolezze sistemiche

L'attuazione della strategia europea per l'IA è ostacolata da una serie di problemi strutturali profondamente radicati nel DNA dell'ecosistema europeo dell'innovazione. Il problema più grave è la mancanza di mercati complementari necessari per un'attività di IA di successo. L'Europa non dispone di clienti aziendali su larga scala per modelli di IA generativa di frontiera che potrebbero generare entrate sufficienti a coprire gli enormi costi fissi di addestramento dei modelli. Allo stesso modo, mancano infrastrutture di cloud computing iperscalabili e finanziamenti di private equity per le startup di IA su scala europea.

I costi per raggiungere i principali centri di calcolo AI delle Big Tech sono già proibitivi per i bilanci dell'UE e si prevede che aumenteranno ulteriormente. Sebbene l'UE si stia concentrando sull'espansione di una rete di supercomputer esistente con più hardware AI, questa infrastruttura di calcolo non è adatta alla modellazione AI. Questa attenzione all'hardware trascura la mancanza di mercati UE per i servizi complementari necessari per costruire un'attività di successo nel settore dell'IA.

Un altro problema sistemico risiede nella struttura frammentata del mercato unico europeo. Nonostante l'armonizzazione teorica, le aziende devono ancora confrontarsi con diverse implementazioni nazionali e ostacoli burocratici nella pratica. Questa frammentazione è ulteriormente aggravata dalla legge sull'intelligenza artificiale, poiché i diversi Stati membri possono sviluppare interpretazioni diverse delle normative. La duplicazione delle normative tra la legge sull'intelligenza artificiale, la legge sulla protezione dei dati e il GDPR crea ulteriore complessità che può essere particolarmente gravosa per le aziende più piccole.

L'accordo commerciale UE-USA rafforza ulteriormente la dipendenza dalle tecnologie straniere. Mentre l'Europa importa ogni anno dagli Stati Uniti servizi digitali per un valore di oltre 300 miliardi di euro, l'UE continua a non imporre un'imposta digitale uniforme sulle vendite dei giganti tecnologici statunitensi sul mercato europeo. Allo stesso tempo, l'accordo indirizza investimenti significativi dall'Europa all'industria statunitense, a scapito dello sviluppo delle capacità europee. La situazione è aggravata dalle politiche irregolari dell'amministrazione Trump, che tratta l'Europa come una potenziale "colonia di dati" e cerca di promuovere l'imperialismo digitale esportando l'intero stack di intelligenza artificiale americano.

7. Scenari per il futuro dell'intelligenza artificiale in Europa

Il futuro della strategia europea per l'IA dipende da diversi fattori che potrebbero manifestarsi in diversi scenari. Nello scenario più ottimistico, l'Europa riuscirebbe a combinare la propria competenza industriale e normativa per creare una posizione di mercato unica. Il modello "Trusted AI" potrebbe affermarsi come standard globale, analogamente a quanto fatto dal GDPR sulla regolamentazione globale della protezione dei dati. In questo scenario, le soluzioni europee di IA verrebbero commercializzate come particolarmente affidabili ed etiche, consentendo loro di accedere a settori sensibili come l'assistenza sanitaria e i servizi finanziari.

Uno scenario intermedio più probabile vede l'Europa emergere come un "campione mondiale di applicazioni" di successo, non competendo in modelli di frontiera ma diventando leader nelle applicazioni industriali specializzate di intelligenza artificiale. In questo modello, l'Europa si concentra sulle applicazioni di intelligenza artificiale al di sotto della frontiera tecnologica, che richiedono una potenza di calcolo molto inferiore e costi di investimento inferiori. Promuovendo l'adozione di servizi applicativi di intelligenza artificiale in un'ampia gamma di settori, l'Europa potrebbe stimolare significativamente la crescita della produttività senza entrare nella proibitiva corsa alla frontiera.

Lo scenario più pessimistico vede l'Europa in una fase di costante ritardo, rimanendo strutturalmente dipendente dalle tecnologie americane e cinesi. Le tre strategie globali di intelligenza artificiale – la corsa alla frontiera degli Stati Uniti, il percorso normativo europeo e le applicazioni terrestri della Cina – potrebbero svilupparsi in modo tale che l'Europa si ritrovi intrappolata tra due sedie. Mentre gli Stati Uniti mantengono il vantaggio tecnologico attraverso investimenti privati ​​e un'innovazione audace, e la Cina massimizza i benefici pratici attraverso un'adozione di massa coordinata dallo Stato, l'approccio normativo europeo potrebbe ostacolare sia l'innovazione che l'adozione.

Gli sviluppi geopolitici saranno decisivi. Se Stati Uniti e Cina dovessero entrare in una nuova Guerra Fredda tecnologica, l'Europa potrebbe essere costretta a scegliere da che parte stare o a tentare di mantenere una posizione neutrale. L'"equilibrio tra grandi potenze" potrebbe portare vantaggi all'Europa se saprà destreggiarsi abilmente tra i due schieramenti, sviluppando al contempo le proprie nicchie tecnologiche. In alternativa, l'Europa potrebbe anche tentare di formare un'"alleanza di medie potenze" con paesi come India, Giappone o Corea del Sud per contrastare congiuntamente le grandi potenze.

8. Punto di svolta o punto di svolta: una classificazione critica

La strategia Apply AI dell'Unione Europea segna senza dubbio una svolta importante nella politica tecnologica europea. Dopo anni di approccio prevalentemente normativo, la strategia segnala la volontà di agire finalmente come attore tecnologico. I miliardi di euro di finanziamenti, la costruzione di fabbriche di intelligenza artificiale e la trasformazione dei Digital Innovation Hub dimostrano che l'Europa ha riconosciuto i propri compiti.

Tuttavia, permangono notevoli dubbi sulla capacità di queste misure di colmare i deficit strutturali. Lo stanziamento finanziario di un miliardo di euro sembra modesto rispetto ai 58,5 miliardi di dollari che i soli Stati Uniti hanno investito in capitale di rischio per l'intelligenza artificiale nel 2024. Persino i più ambiziosi 20 miliardi di euro per le gigafactory rappresentano una frazione di quanto sarebbe necessario per una vera e propria corsa al recupero. L'appello di Mario Draghi a investimenti annuali aggiuntivi da 750 a 800 miliardi di euro dimostra chiaramente le dimensioni che l'Europa deve prendere in considerazione.

La sfida più grande non risiede nella tecnologia in sé, ma nelle strutture di mercato e nei modelli di business. Finché le startup europee di intelligenza artificiale saranno costrette a collaborare con le grandi aziende tecnologiche statunitensi per accedere a capacità di calcolo, dati e mercati, la dipendenza persisterà. La strategia di Apply AI affronta solo superficialmente questi problemi fondamentali e si affida eccessivamente all'intervento pubblico in un settore guidato principalmente dall'innovazione privata e dal capitale di rischio.

La migliore opportunità per l'Europa potrebbe non risiedere nella competizione diretta con Stati Uniti e Cina per l'IA di frontiera, ma nello sfruttamento sapiente dei suoi punti di forza specifici. La combinazione di know-how industriale, dati di alta qualità e una regolamentazione affidabile potrebbe creare una posizione di mercato unica. Se l'Europa riuscisse a rendere l'IA uno strumento standard nei suoi tradizionali settori di competenza – dall'ingegneria meccanica all'industria chimica fino all'industria automobilistica – potrebbe trovare una nicchia redditizia nell'ecosistema globale dell'IA.

La strategia Apply AI è un passo necessario ma non sufficiente. Dimostra che l'Europa ha compreso la sfida, ma lascia aperta la questione se la volontà politica e le risorse finanziarie siano sufficienti per trasformare la visione in realtà. La finestra di opportunità per una strategia europea di intelligenza artificiale di successo si sta rapidamente chiudendo, ma non è ancora del tutto chiusa.

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