Il percorso strategico dell'Europa nello sviluppo dell'intelligenza artificiale: pragmatismo anziché corsa alla tecnologia – Commento su Eva Maydell (membro del Parlamento europeo)
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Pubblicato il: 19 settembre 2025 / Aggiornato il: 19 settembre 2025 – Autore: Konrad Wolfenstein
Il percorso strategico dell'Europa nello sviluppo dell'intelligenza artificiale: pragmatismo anziché corsa alla tecnologia – Commento di Eva Maydell (membro del Parlamento europeo) – Immagine: Xpert.Digital
Un esperto dell'UE avverte: la caccia dell'Europa alla super intelligenza artificiale è un errore: questa è l'alternativa
Realtà invece di una gara – Gigafactory invece di clamore: il percorso pragmatico dell’intelligenza artificiale che distingue l’Europa dagli Stati Uniti e dalla Cina
Il dibattito sul ruolo dell'Europa nella corsa globale all'intelligenza artificiale ha preso una svolta significativa con la dichiarazione dell'eurodeputata bulgara Eva Maydell . La sua posizione illustra un approccio strategico che posiziona l'Europa non come ritardataria nella corsa tecnologica, ma come pioniere nello sviluppo pratico e basato sul valore dell'intelligenza artificiale.
La visione di Eva Maydell per l'Europa
Eva Maydell, che ha svolto un ruolo chiave nella politica europea in materia di intelligenza artificiale come una delle principali negoziatrici dell'EU AI Act e del Chips Act, rappresenta una posizione articolata sulla strategia europea per l'intelligenza artificiale. In qualità di membro della Commissione per l'industria, la ricerca e l'energia del Parlamento europeo e riconosciuta esperta di innovazione digitale, vanta anni di esperienza in politica tecnologica.
La loro tesi fondamentale è al tempo stesso pragmatica e visionaria: l'Europa non dovrebbe perseguire l'obiettivo illusorio di sviluppare un'alternativa europea a ChatGPT o di vincere la corsa alla superintelligenza. Piuttosto, il continente dovrebbe concentrarsi sullo sviluppo di strumenti di intelligenza artificiale che possano essere effettivamente utilizzati dalle aziende e dalle industrie europee e che offrano vantaggi misurabili.
Secondo Eva Maydell, dovremmo concentrarci su:
- Sviluppare modelli di intelligenza artificiale specializzati in nicchia che rispondano specificamente alle esigenze aziendali, anziché partecipare alla corsa globale.
- Costruire un'infrastruttura solida con una potente capacità di calcolo, una connettività stabile e framework di intelligenza artificiale incentrati sull'uomo.
- Garantire che l'intelligenza artificiale resti uno strumento: dovrebbe supportare gli esseri umani, non sostituirli.
La realtà dell'adozione dell'IA in Europa
I dati attuali sull'utilizzo dell'IA in Europa supportano chiaramente la tesi di Maydell. Nonostante il clamore mediatico che circonda l'intelligenza artificiale, i dati dipingono un quadro preoccupante: solo il 13,5% delle aziende europee ha adottato almeno una tecnologia di IA entro il 2024. Questo basso tasso di adozione rivela un divario significativo tra le capacità tecnologiche e l'implementazione pratica nelle aziende.
Questa discrepanza diventa particolarmente evidente se si considera la dimensione aziendale. Mentre le grandi aziende con oltre 250 dipendenti raggiungono un tasso di adozione superiore al 40%, solo circa il 12% delle piccole e medie imprese utilizza tecnologie di intelligenza artificiale. Questi dati sono particolarmente rilevanti se si considera che le piccole e medie imprese costituiscono la spina dorsale dell'economia europea, rappresentando il 90% di tutte le aziende in Europa.
La distribuzione settoriale dell'utilizzo dell'IA rivela ulteriori andamenti interessanti. Il settore dell'informazione e delle comunicazioni è in testa con un tasso di adozione del 48,7%, seguito dai servizi professionali, scientifici e tecnici con il 30,5%. In tutti gli altri settori economici, il tasso di utilizzo è ben al di sotto del 16%, evidenziando la limitata penetrazione delle tecnologie di IA nell'economia in generale.
Ostacoli all'adozione dell'intelligenza artificiale
Le ragioni della titubanza nell'adozione dell'IA sono molteplici e sistematiche. Le aziende si trovano ad affrontare ostacoli significativi che ne ostacolano il successo. La complessità e gli elevati costi di implementazione dell'IA rappresentano ostacoli insormontabili, soprattutto per le aziende più piccole.
La carenza di specialisti qualificati nel campo dell'intelligenza artificiale complica ulteriormente la situazione. Molte aziende non dispongono del know-how necessario per implementare e gestire con successo sistemi di intelligenza artificiale. Inoltre, spesso mancano casi d'uso chiari che dimostrino i benefici concreti dell'intelligenza artificiale per specifici processi aziendali.
Anche l'incertezza normativa, in particolare per quanto riguarda l'attuazione della normativa UE sull'intelligenza artificiale, contribuisce alla riluttanza ad adottare l'IA. Le aziende sono restie a investire in tecnologie il cui quadro normativo non è ancora del tutto chiaro.
L'approccio europeo: specializzazione invece di generalizzazione
La proposta di Maydell di concentrarsi su modelli di intelligenza artificiale di nicchia corrisponde ai punti di forza e alle esigenze dell'economia europea. Invece di cercare di competere con le principali aziende tecnologiche statunitensi e cinesi nel campo dell'intelligenza artificiale generale, l'Europa dovrebbe sfruttare la propria competenza industriale e il proprio know-how normativo per sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale specializzate.
Questa strategia offre diversi vantaggi. I modelli di intelligenza artificiale specializzati richiedono una potenza di calcolo e un investimento significativamente inferiori rispetto ai modelli generici, il che li rende più accessibili alle aziende europee. Allo stesso tempo, possono essere adattati in modo più preciso alle esigenze specifiche di specifici settori e casi d'uso.
Il mercato europeo offre numerose opportunità per applicazioni specializzate di questo tipo. In settori come l'agricoltura di precisione, la riparazione di autoveicoli, l'assistenza sanitaria e la produzione manifatturiera, è possibile sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale che risolvono problemi concreti e apportano miglioramenti misurabili.
Infrastruttura e capacità di calcolo
Una componente centrale della strategia europea per l'IA è lo sviluppo di un'infrastruttura solida. Il Piano d'azione per l'IA continentale, presentato nell'aprile 2025, prevede la creazione di una rete di fabbriche di IA basate sui principali supercomputer europei. Queste fabbriche sono destinate a supportare le startup, l'industria e i ricercatori dell'UE nel campo dell'IA nello sviluppo di modelli e applicazioni di IA.
Si prevede che le gigafactory di intelligenza artificiale pianificate, dotate di circa 100.000 chip di intelligenza artificiale all'avanguardia, quadruplicheranno l'attuale capacità di elaborazione dei chip. Queste strutture non solo consentiranno lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale complessi, ma rafforzeranno anche l'autonomia strategica dell'Europa in settori industriali e scientifici chiave.
L'iniziativa InvestAI mira a mobilitare 20 miliardi di euro di investimenti privati per costruire fino a cinque gigafactory di intelligenza artificiale in tutta l'UE. Parallelamente, è stata proposta una legge per lo sviluppo del cloud e dell'intelligenza artificiale per stimolare gli investimenti privati nel cloud computing e nei data center.
Sviluppo dell'intelligenza artificiale incentrato sull'uomo
Un aspetto chiave della visione di Maydell è l'enfasi sullo sviluppo di un'intelligenza artificiale incentrata sull'uomo. L'intelligenza artificiale dovrebbe essere uno strumento al servizio degli esseri umani, non al loro posto. Questa filosofia riflette i valori europei e si differenzia significativamente da altri approcci incentrati principalmente sul predominio tecnologico.
Nello specifico, l'approccio incentrato sull'uomo implica che i sistemi di intelligenza artificiale debbano essere sviluppati per integrare e migliorare le capacità umane, piuttosto che sostituirle. Ciò richiede un'attenta progettazione delle interazioni uomo-macchina e la garanzia che l'uomo mantenga sempre il controllo sulle decisioni chiave.
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Legge UE sull'intelligenza artificiale: come la fiducia abilita l'innovazione
Quadro normativo e fiducia
La legge UE sull'intelligenza artificiale, nel cui sviluppo Maydell ha svolto un ruolo chiave, incarna l'approccio europeo all'intelligenza artificiale affidabile. La legge si basa su un approccio basato sul rischio che classifica i sistemi di intelligenza artificiale in quattro categorie: rischio inaccettabile, rischio elevato, rischio limitato e rischio minimo.
Questo approccio differenziato consente di promuovere l'innovazione garantendo al contempo adeguate garanzie. I sistemi di intelligenza artificiale con rischi inaccettabili, come le tecnologie di valutazione sociale o di ingegneria cognitivo-comportamentale, sono completamente vietati. I sistemi ad alto rischio sono soggetti a requisiti rigorosi, tra cui la gestione del rischio, la trasparenza e la supervisione umana.
L'attuazione dell'AI Act richiede una stretta collaborazione tra aziende, autorità di regolamentazione e altre parti interessate. Definizioni chiare ed esempi di categorie di rischio legate all'IA sono essenziali affinché le aziende possano conformarsi alle normative.
Istruzione e sviluppo delle competenze
Un fattore critico di successo per la strategia europea in materia di intelligenza artificiale è lo sviluppo di competenze rilevanti tra la popolazione e la forza lavoro. Maydell sottolinea la necessità di rendere l'alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale una competenza di base, paragonabile a lettura, scrittura e calcolo.
La maggior parte dei giovani europei utilizza l'intelligenza artificiale ogni giorno, ma pochi imparano come funziona, quali rischi comporta o come influenzarne lo sviluppo. Questo divario educativo deve essere colmato per garantire che la prossima generazione abbia le competenze necessarie per un futuro guidato dall'intelligenza artificiale.
I programmi AI Skills Academy, Talent Pool e MSCA Choose Europe sono tutti progettati per attrarre professionisti di intelligenza artificiale di livello mondiale in Europa, migliorando al contempo le competenze dei talenti locali in settori come l'intelligenza artificiale generativa. Questi sforzi non solo invertiranno la fuga di cervelli, ma creeranno anche percorsi di migrazione legale per esperti extra-UE.
Prospettive economiche e aumento della produttività
Una ricerca del McKinsey Global Institute stima che l'intelligenza artificiale generativa potrebbe aiutare l'Europa a raggiungere un tasso di crescita annuale della produttività fino al 3% entro il 2030. Questa previsione sottolinea l'enorme potenziale economico delle tecnologie di intelligenza artificiale, se implementate con successo.
Studi recenti mostrano già effetti positivi dell'adozione dell'IA sulla produttività. Il 90% degli utenti europei di IA segnala un aumento della produttività e il 75% afferma che l'IA ha cambiato il proprio modo di lavorare. Questi risultati dimostrano il potenziale pratico delle tecnologie di IA, al di là del clamore tecnologico.
L'adozione di successo dell'IA è particolarmente importante per le piccole e medie imprese, che costituiscono la spina dorsale dell'economia europea. Gli studi dimostrano che il 39% delle PMI utilizza ora applicazioni di IA, con un aumento rispetto al 26% del 2024. In particolare, il 26% utilizza l'IA generativa, con un aumento rispetto al 18% dell'anno precedente.
Applicazioni specifiche del settore
L'attenzione rivolta alle applicazioni di intelligenza artificiale specifiche per settore riflette i punti di forza dell'Europa in diversi settori. In ambito sanitario, i sistemi di intelligenza artificiale possono contribuire a migliorare le diagnosi e personalizzare i trattamenti. Nel settore manifatturiero, possono ottimizzare i processi produttivi e migliorare il controllo qualità.
L'intelligenza artificiale offre opportunità uniche nel campo dello sviluppo sostenibile e della protezione del clima. Iniziative tedesche come "Fari di intelligenza artificiale per ambiente, clima, natura e risorse" dimostrano come l'intelligenza artificiale possa essere utilizzata per risolvere problemi ambientali. Con un finanziamento di 40 milioni di euro, il programma sostiene progetti di ricerca orientati all'applicazione in settori quali l'efficienza energetica, l'efficienza delle risorse e la conservazione della biodiversità.
Cooperazione internazionale e partenariati strategici
La strategia europea in materia di IA trae vantaggio dalla cooperazione internazionale, in particolare con partner democratici che condividono gli stessi principi. Il ruolo di Maydell nella Delegazione per le Relazioni con Giappone e Stati Uniti sottolinea l'importanza di tali partnership. Queste collaborazioni consentono lo scambio di buone pratiche, lo sviluppo congiunto di standard e il coordinamento degli approcci normativi.
La collaborazione è particolarmente importante data la natura globale dello sviluppo e dell'implementazione dell'IA. Le startup europee sono spesso costrette a collaborare con i giganti tecnologici statunitensi per accedere ai servizi complementari necessari. Invece di ostacolare queste collaborazioni, l'Europa dovrebbe facilitarle, sviluppando al contempo le proprie competenze.
Accesso e qualità dei dati
Un elemento chiave per il successo delle applicazioni di intelligenza artificiale è l'accesso a dati di alta qualità. La strategia prevista per l'Unione dei dati, che sarà lanciata nel 2025, sosterrà questi sforzi creando un mercato unico dei dati. Ciò renderà più facile per aziende e ricercatori scalare le soluzioni di intelligenza artificiale oltre confine, nel rispetto degli standard UE in materia di protezione dei dati.
I data lab all'interno delle fabbriche di intelligenza artificiale sono progettati per raccogliere e gestire set di dati provenienti da diverse fonti, creando così le basi per la formazione e la sperimentazione dell'intelligenza artificiale. Questa infrastruttura sarà particolarmente importante per lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale specializzati che si basano su dati di alta qualità e specifici per ciascun dominio.
Finanziamenti e investimenti
Finanziare l'innovazione nell'intelligenza artificiale rimane una sfida fondamentale per l'Europa. Il continente sta riscontrando un deficit di finanziamento negli investimenti in intelligenza artificiale, che richiede un migliore accesso ai finanziamenti, un migliore supporto al capitale di rischio e il rafforzamento dei partenariati pubblico-privato.
L'iniziativa InvestAI e altri meccanismi di finanziamento mirano a colmare questa lacuna. Allo stesso tempo, è importante promuovere lo sviluppo dei mercati europei del capitale di rischio e del private equity per creare fonti di finanziamento sostenibili per le startup di intelligenza artificiale.
Gigafabbriche di intelligenza artificiale contro mini-modelli efficienti: il dilemma strategico dell'Europa
Nonostante i piani ambiziosi, la strategia europea per l'intelligenza artificiale si trova ad affrontare sfide significative. I critici sostengono che l'attenzione rivolta alla costruzione di enormi infrastrutture di calcolo attraverso gigafactory di intelligenza artificiale potrebbe non essere in linea con le tendenze emergenti verso modelli di intelligenza artificiale più piccoli ed economici. Le startup europee, ispirate dal successo di DeepSeek, stanno già implementando tecniche di training che raggiungono l'efficienza senza dover ricorrere a un'ampia potenza di calcolo.
La complessità normativa della prevista legge sull'IA potrebbe ostacolare l'innovazione. Definizioni eccessivamente ampie di "IA ad alto rischio" e "IA per scopi generali" potrebbero rallentare le aziende e gli istituti di ricerca europei, soprattutto alla luce dell'intensa concorrenza globale.
La visione di Maydell: intelligenza artificiale orientata al valore per cittadini e aziende
Il futuro dello sviluppo dell'IA in Europa dipende dal successo nell'equilibrio tra innovazione e regolamentazione. La visione di Maydell di uno sviluppo dell'IA pragmatico e orientato al valore offre una guida per questo equilibrio. L'Europa può certamente avere successo senza vincere la corsa globale all'IA, creando tecnologie accessibili, implementabili e trasparenti, e coerenti con i valori democratici del continente.
Il successo sarà in ultima analisi misurato in base alla capacità delle aziende e dei cittadini europei di trarre vantaggio dagli sviluppi dell'intelligenza artificiale. Ciò richiede un continuo adattamento delle strategie alle mutevoli condizioni tecnologiche ed economiche, nonché una stretta collaborazione tra tutte le parti interessate.
I prossimi anni saranno cruciali per la realizzazione di questa visione. L'Europa si trova ad affrontare la sfida di utilizzare la propria leadership normativa per sviluppare una nuova forma di sovranità tecnologica, basata non sulla pura potenza di calcolo o sul predominio del mercato, ma sulla capacità di sviluppare e implementare tecnologie di intelligenza artificiale al servizio delle persone e del progresso sociale.
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