Strategie di intelligenza artificiale in un confronto globale: un confronto (USA vs. UE vs. Germania vs. Asia vs. Cina)

Scommessa da 400 miliardi di dollari: perché gli Stati Uniti investono nell’intelligenza artificiale per puro panico e non per strategia

Le cinque maggiori regioni economiche hanno filosofie radicalmente diverse sull'opportunità o meno di sviluppare una strategia di intelligenza artificiale. Queste differenze rivelano profonde contraddizioni tra ambizione tecnologica, realtà economica e necessità strategica.

USA: “Definire il campo da gioco” (Deregolamentazione invece di strategia)

Percezione regionale

Per gli Stati Uniti, una "strategia di intelligenza artificiale" isolata non è la questione centrale. L'amministrazione Trump sta invece perseguendo un approccio di deregolamentazione radicale che posiziona l'intelligenza artificiale come un'arma strategica contro la Cina. Gli Stati Uniti si basano su tre pilastri: accelerare l'innovazione, espandere le infrastrutture e affermare una posizione di leadership globale.

Il paradosso

Con 400 miliardi di dollari di investimenti previsti in IA entro il 2025 da parte di Amazon, Meta, Microsoft e Google, l'IA è di fatto diventata una questione di interesse nazionale. Tuttavia, a livello aziendale, questo non è guidato da processi strategici consultivi in ​​materia di IA, ma dalla necessità di capitali: Deutsche Bank aveva avvertito già nel 2024 che senza ingenti investimenti in IA, gli Stati Uniti sarebbero già in recessione. Questa non è una scelta, è una questione di sopravvivenza economica.

Gli Stati Uniti esemplificano l'errore del "clamore senza valore aggiunto". Il 95% delle aziende americane non ha ancora ottenuto un ritorno misurabile sui propri investimenti nell'intelligenza artificiale generativa. Allo stesso tempo, il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha messo in guardia contro una bolla dell'intelligenza artificiale. Il sistema funziona comunque perché si basa sul predominio delle infrastrutture, non su un ROI razionale.

Adatto a:

• Bizzarro boom negli USA: una scioccante verità mostra cosa accadrebbe realmente senza l'hype dell'IA

UE: “AI-First con richiesta di controllo” (strategia invece di margine di manovra)

Percezione regionale

L'UE sta adottando una posizione anti-iper-intelligenza artificiale, sviluppando al contempo una delle strategie di intelligenza artificiale più complete di sempre. La "Strategia per l'applicazione dell'intelligenza artificiale" dell'ottobre 2025 combina un approccio "AI-first" con i principi "Buy European".

Il conflitto fondamentale

L'UE riconosce che l'IA è una tecnologia trasversale, ma la integra attraverso una gestione strategica: "Sarà promossa specificamente l'introduzione dell'IA in dieci settori chiave, dalla sanità alla mobilità alla difesa". Un miliardo di euro di fondi pubblici sarà utilizzato per istituire "Centri di esperienza sull'IA" per supportare le piccole e medie imprese (PMI) nella loro implementazione.

L'UE sta commettendo l'errore opposto a quello degli Stati Uniti: sta burocratizzando eccessivamente. Invece di "meno è meglio", il motto è "strategia su strategia su regolamentazione". L'AI Act, le normative nazionali, la strategia "Apply AI", la strategia "AI in Science" – tutto è orchestrato fino alla paralisi. L'onere della conformità è particolarmente gravoso per le PMI.

Bitkom avverte: senza “una regolamentazione più favorevole all’innovazione, specialisti dell’intelligenza artificiale e prezzi dell’elettricità competitivi”, l’UE perderà la corsa.

Germania: “Paralisi per sovraanalisi” (strategia, ma senza chiarezza)

Percezione regionale

La Germania è un paese di compromessi, e quindi un paese di indecisioni. Ufficialmente, la Germania ha sancito la sua "Strategia tedesca per l'IA" nell'accordo di coalizione del 2025 e ha posto l'IA come progetto centrale. Nella pratica, tuttavia, l'IA rimane un enigma per le PMI tedesche, senza offrire risposte chiare.

La situazione dei dati è devastante.

• Il 36% delle aziende utilizza l'intelligenza artificiale (2024: 20%), ma solo il 21% ha una vera e propria strategia di intelligenza artificiale.
• Nelle PMI con 20-49 dipendenti, la percentuale di strategie basate sull'intelligenza artificiale è solo del 9%.
• Il 68% delle PMI non ha una roadmap dettagliata per l'intelligenza artificiale
• Il 53 percento ritiene che gli ostacoli legali siano il più grande ostacolo, mentre l'82 percento segnala lacune nelle competenze.

La corrispondenza critica

•  Ossessione per la tecnologia senza un focus sul business: la tecnologia viene venduta come la soluzione, non come i problemi aziendali. "Abbiamo bisogno di una strategia di intelligenza artificiale" invece di "Come possiamo ottimizzare il rapporto costi-processo del 12%?"
• Strategie frammentate anziché orchestrazione: tutti parlano di strategia AI, RPA parallela, strategia dati, edge computing, ma raramente di integrazione. Questo è esattamente l'"errore del silos di sotto-strategie" dell'originale.
• Paralisi dovuta all'incertezza: la combinazione della legge UE sull'intelligenza artificiale, delle idee normative nazionali e dell'ipervigilanza sulla protezione dei dati fa sì che, mentre il 47 percento delle aziende sta pianificando o discutendo, il 43 percento non ha ALCUNA strategia concreta.

L'accordo di coalizione del 2025 segnala che ora le cose saranno "favorevoli all'innovazione". Ma la realtà per le PMI è ancora quella di un ambiente normativo precario, in cui si sperimenta sotto osservazione anziché operare sul mercato.

Asia (Giappone e Corea del Sud): “Mobilitazione nazionale senza ipocrisia”

Percezione regionale

L'Asia è radicalmente diversa: qui le strategie di intelligenza artificiale non sono strumenti di marketing, ma piani di mobilitazione nazionale.

• La Corea del Sud ha implementato la "strategia M.AX" (Manufacturing Artificial Intelligence Transformation) dall'alto verso il basso: oltre 1.000 aziende, istituti di ricerca e il governo stanno lavorando insieme per raggiungere questo obiettivo: diventare una delle prime tre nazioni in termini di intelligenza artificiale. Non si tratta di una strategia in senso europeo (regolamentazione + linee guida), ma piuttosto di un'invasione coordinata di nuovi mercati, con semiconduttori, energie rinnovabili e difesa come ambiti di applicazione.
• Il Giappone, d'altro canto, ha adottato una pragmatica via di mezzo: una strategia per l'IA dal 2017, linee guida per le aziende nel 2024 e una legge sull'IA nel 2025, ma più rigorosa degli Stati Uniti e più flessibile dell'UE. Il Giappone sta sfruttando i suoi punti di forza nella scienza dei materiali e nell'ingegneria meccanica per applicazioni specializzate nell'IA.

L'Asia contraddice implicitamente ENTRAMBE le posizioni:

• Contro il “giusto valore aziendale”: senza un coordinamento nazionale (Corea del Sud) o forze specializzate (Giappone), le singole aziende non possono competere con Cina e Stati Uniti.
• Contro la "sovraregolamentazione": Corea del Sud e Giappone regolamentano in modo mirato, non frammentato. M.AX ha settori e KPI chiari, non infiniti labirinti di conformità.

Cina: “Integrazione totale invece di pensiero strategico” (l’intelligenza artificiale come sistema operativo, non come tecnologia)

Percezione regionale

La Cina ha superato il pensiero strategico. Con l'iniziativa "AI+ Action" (2025), l'intelligenza artificiale non è più considerata una tecnologia specializzata, ma un nuovo sistema operativo per l'economia.

Il piano in 14 punti mira a

• Entro il 2027: profonda integrazione dell'intelligenza artificiale in 6 aree principali (ricerca, industria, consumo, settore pubblico), oltre il 70% di adozione di agenti di intelligenza artificiale
• Entro il 2030: l'intelligenza artificiale come motore economico chiave
• Entro il 2035: Completare “Economia e società intelligenti”

L'87% delle aziende cinesi prevede di aumentare i propri investimenti nell'intelligenza artificiale entro il 2025. Questa non è pianificazione, è mobilitazione per una guerra economica.

La corrispondenza critica

• L'intelligenza artificiale come tecnologia è obsoleta. La Cina non sta implementando l'intelligenza artificiale, ma si sta trasformando verso l'intelligenza artificiale. Questa non è una "strategia", ma una trasformazione sistemica.
• "Meno è meglio" non funziona nella competizione globale. La Cina non investe razionalmente in base al ROI: investe per la propria sopravvivenza. Senza questa aggressività, la Cina perderà la corsa contro gli Stati Uniti e le potenze regolatrici occidentali.
• La regolamentazione avviene ogni secondo. La Cina ha pubblicato 30 standard nazionali per l'intelligenza artificiale, mentre altri 84 sono in fase di sviluppo, non come ostacolo, ma come strumento di controllo e standardizzazione per la scalabilità e la standardizzazione.

Il dilemma

Nemmeno per la Cina una "strategia di intelligenza artificiale" isolata funziona, perché la Cina l'ha da tempo dichiarata dottrina di Stato.

Confronto tra le strategie globali di intelligenza artificiale: chi si concentra sulla trasformazione, chi sulla regolamentazione?

Negli Stati Uniti, l'intelligenza artificiale è vista principalmente come un'infrastruttura piuttosto che come una strategia autonoma. Nonostante investimenti per circa 400 miliardi di dollari, serve principalmente alla sopravvivenza economica, con il 95% dei progetti che non riesce a generare un ritorno economico, a causa di pressioni sistemiche. L'Unione Europea, d'altra parte, persegue una strategia AI-first con un chiaro quadro di governance, abbinato a investimenti pubblici per un miliardo di euro. Tuttavia, l'eccessiva regolamentazione e la carenza di lavoratori qualificati soffocano l'innovazione. La Germania soffre di una paralisi strategica causata da un'analisi eccessiva: mentre il 36% delle aziende utilizza l'IA, solo il 21% lo fa con una strategia chiara. Il risultato è una frammentazione delle sotto-strategie e una mancanza di orchestrazione. In Asia, paesi come la Corea del Sud e il Giappone stanno mobilitando l'IA a livello nazionale e concentrandosi su nicchie specializzate – la Corea del Sud con un'offensiva coordinata, il Giappone con un'eccellenza mirata – ma dipendono fortemente dalle tecnologie di Stati Uniti e Cina. La Cina, a sua volta, concepisce l'intelligenza artificiale non solo come una strategia, ma come una trasformazione completa e sta investendo massicciamente, anche attraverso un piano generale in 14 punti. Entro il 2025, l'87% delle aziende cinesi prevede di aumentare la spesa, ma deve far fronte a tensioni geopolitiche e dipendenze tecnologiche nel settore dei semiconduttori.

Tensioni regionali, ma solo per la Germania

“Valore aggiunto invece di tecnologia”, “Orchestrazione invece di singoli strumenti”, “Strategia invece di sottostrategie” sono giusti per la Germania. Ma:

1. Per Stati Uniti e Cina: Non rilevante. Lì, l'IA non è più un'"opzione strategica", ma una necessità economica. "Meno è meglio" funziona quando non si è impegnati in una guerra tecnologica globale.
2. Per l'UE: Paradossalmente, l'UE si concentra troppo sulla strategia (regolamentazione) e crea troppo poche infrastrutture. La "Strategia per l'applicazione dell'IA" è ben progettata (settoriale, non basata sulla tecnologia), ma la frammentazione interna dell'UE (legge nazionale sull'IA, localizzazione dei dati, labirinti di conformità) la indebolisce.
3. Per l'Asia: il coordinamento nazionale (Corea del Sud) + l'eccellenza specializzata (Giappone) funzionano come una Terza Via: focalizzazione strategica senza eccessiva regolamentazione, ma con coordinamento statale.
4. Per la Cina: l'iniziativa AI+ non è una strategia nel senso della letteratura manageriale occidentale, ma una trasformazione sistemica. La Cina sta già applicando l'argomentazione originale (il valore aziendale prima della tecnologia), ma a livello macro.

Conclusione per la Germania (e l’Europa): il rischio della mediocrità

La posizione critica della Germania è metodologicamente corretta:

• Non colpire tutto con il martello dell'IA.
• Valore aggiunto prima della tecnologia
• Orchestrazione invece di isolamento

Ma a livello regionale si tratta di una posizione di lusso.

La Germania e l’Europa possono permettersi il principio “meno è meglio” solo se:

1. Costruire la sovranità delle infrastrutture (gigafactory di intelligenza artificiale, capacità di calcolo) – attualmente in ritardo
2. Stabilizzare il flusso di lavoratori qualificati: l’82% delle PMI lamenta carenze di competenze
3. Semplificare la regolamentazione, passando dalla complessità alla chiarezza pragmatica, senza aggiungere strategie.
4. Rendere operativa l'orchestrazione, non limitarsi a predicare.

Il dilemma

Mentre la Germania sta ancora discutendo se una strategia di intelligenza artificiale abbia senso, la Cina (adozione del 70% entro il 2027), gli Stati Uniti (400 miliardi di dollari) e la Corea del Sud (mobilitazione M.AX) stanno accelerando i loro sforzi. La domanda non è più "abbiamo bisogno di una strategia di intelligenza artificiale?", ma "quanto velocemente possiamo stabilire le giuste priorità?".

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Il pericoloso lusso dell'indecisione: perché la cautela della Germania sta portando l'Europa all'irrilevanza

Negli ultimi due anni, la questione se una strategia di IA autonoma sia necessaria si è evoluta da dibattito accademico a sfida esistenziale per gli stati nazionali. Mentre consulenti aziendali e analisti economici stanno ancora discutendo se le aziende abbiano effettivamente bisogno di strategie di IA isolate o se sia più sensata l'integrazione nei processi aziendali esistenti, le principali regioni economiche hanno già da tempo preso provvedimenti. Questa azione rivela una divisione fondamentale nell'ordine economico globale: da un lato, ci sono nazioni che trattano l'IA come una necessità economica e stanno mobilitando ingenti risorse di conseguenza. Dall'altro, ci sono quelle che rimangono bloccate nei documenti strategici, dibattendo sulla struttura di governance ottimale, mentre la sovranità tecnologica sfugge loro di mano.

Adatto a:

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L'imperativo americano: dominio attraverso la deregolamentazione e il capitale

Gli Stati Uniti hanno scelto una strada che a prima vista appare paradossale. L'amministrazione Trump sta perseguendo un approccio di deregolamentazione radicale e sta esplicitamente posizionando l'IA come arma strategica in competizione con la Cina. Nel luglio 2025, la Casa Bianca ha pubblicato il piano d'azione completo per la leadership americana in materia di IA, che include oltre novanta misure concrete. Queste sono strutturate attorno a tre pilastri: accelerare l'innovazione rimuovendo gli ostacoli normativi, una massiccia espansione infrastrutturale e la diplomazia internazionale per stabilire gli standard americani. Diventa chiaro che gli Stati Uniti non trattano l'IA come una questione tecnologica isolata, ma piuttosto come una componente integrante della sicurezza nazionale e del predominio economico.

La portata di questa strategia diventa evidente solo se si considerano gli importi specifici degli investimenti. Le quattro principali aziende tecnologiche – Amazon, Meta, Microsoft e Google – hanno annunciato spese in conto capitale per circa 400 miliardi di dollari per il 2025, la maggior parte delle quali confluirà in infrastrutture di intelligenza artificiale. Questi investimenti non sono guidati dal libero arbitrio o da una visione imprenditoriale, ma dalla necessità di sopravvivenza economica. Un'analisi di Deutsche Bank dell'autunno del 2024 ha rivelato una scoperta sorprendente: senza questi ingenti investimenti in intelligenza artificiale, gli Stati Uniti sarebbero già in recessione o sull'orlo di una recessione. Le macchine di intelligenza artificiale stanno letteralmente salvando l'economia americana, come ha affermato il responsabile globale della ricerca sui cambi di Deutsche Bank. Tra il quarto trimestre del 2024 e la metà del 2025, il contributo della costruzione di data center al prodotto interno lordo americano ha persino superato quello dei consumi privati.

Il rischio da un miliardo di dollari: sviluppo delle infrastrutture senza un ritorno garantito sugli investimenti

Questa dipendenza, tuttavia, rivela anche la debolezza fondamentale dell'approccio americano. Il 95% delle aziende americane non ha ancora ottenuto un ritorno misurabile sui propri investimenti nell'IA generativa. Uno studio del rinomato Massachusetts Institute of Technology dell'estate 2025 ha documentato che il 95% di tutti i progetti pilota di IA generativa nelle aziende fallisce e non genera alcun ritorno sull'investimento. Persino il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha lanciato un duro allarme nell'agosto 2025 riguardo a una bolla dell'IA, tracciando espliciti parallelismi con la crisi delle dot-com della fine degli anni '90. Altman ha affermato che durante le bolle, le persone intelligenti tendono a diventare eccessivamente euforiche per un nucleo di verità. La sua valutazione è stata inequivocabile: sì, siamo in una fase in cui gli investitori nel loro complesso sono sovraeccitati dall'IA.

Gli Stati Uniti esemplificano quindi perfettamente l'errore denunciato dai critici della proliferazione della strategia di intelligenza artificiale: un'esagerazione senza un'attenzione costante al valore aggiunto misurabile. Il sistema, tuttavia, funziona perché si basa sul predominio delle infrastrutture piuttosto che su un ritorno razionale sugli investimenti. La strategia americana si basa sul presupposto che chiunque controlli il più grande ecosistema di intelligenza artificiale stabilirà standard globali e otterrà vantaggi economici e militari globali. Questa non è più una decisione aziendale, ma piuttosto una strategia di sopravvivenza economica a livello di Stato-nazione.

Fortress Europe: sicurezza e regolamentazione al centro del marchio

L'Unione Europea si sta deliberatamente posizionando come contrappunto a questo approccio deregolamentato. L'8 ottobre 2025, la Commissione Europea ha pubblicato la sua strategia "Apply AI", che combina un approccio AI-first con i principi "Buy European". La strategia mira a introdurre sistematicamente l'IA in dieci settori chiave, tra cui sanità, mobilità, produzione, energia e difesa. Con un miliardo di euro proveniente da programmi di finanziamento pubblico come Horizon Europe, Digital Europe, EU4Health e Creative Europe, saranno istituiti centri di esperienza sull'IA per supportare in particolare le piccole e medie imprese (PMI) nell'utilizzo dell'IA. Gli attuali hub europei per l'innovazione digitale saranno trasformati in centri di esperienza sull'IA, integrati da fabbriche di IA, ambienti di test e sperimentazione e sandbox normativi.

La strategia europea riconosce quindi che l'IA è una tecnologia trasversale, ma la integra attraverso una gestione strategica e una regolamentazione approfondite. Questo segna la differenza fondamentale rispetto all'approccio americano: mentre gli Stati Uniti danno priorità alla massima libertà di innovazione, l'Europa ha scelto la strada dello sviluppo orchestrato, nel rispetto di rigidi quadri giuridici. L'AI Act, entrato in vigore nell'agosto 2024, istituisce un sistema normativo basato sul rischio, considerato la prima legge completa sull'IA al mondo. Il regolamento prevede date di attuazione scaglionate, con divieti su alcune pratiche di IA già in vigore da febbraio 2025 e disposizioni in materia di governance e sanzioni pienamente applicabili da agosto 2025.

L'associazione digitale Bitkom ha accolto con favore la strategia Apply AI come un importante cambiamento nella consapevolezza dell'intelligenza artificiale. L'impegno verso un principio AI-first, in base al quale l'IA diventerà parte integrante della creazione di valore economico, della pubblica amministrazione e della ricerca, rappresenta un passo significativo verso il rafforzamento della competitività europea. Allo stesso tempo, tuttavia, l'associazione ha avvertito che programmi e strategie da soli non sono sufficienti. Altri paesi, in particolare Stati Uniti e Cina, hanno pianificato progetti infrastrutturali di IA su scala significativamente più ampia, per un valore di 500 miliardi di euro. L'Europa può raggiungere i suoi ambiziosi obiettivi solo se gli investimenti pubblici saranno integrati da capitali privati. Ciò richiede normative favorevoli all'innovazione e condizioni commerciali eccellenti, da una forza lavoro qualificata nel settore dell'IA a prezzi dell'elettricità competitivi.

Il paradosso della Germania: obiettivi ambiziosi incontrano un'attuazione esitante

Questo riferimento alle condizioni specifiche di ogni singolo luogo rivela la contraddizione centrale della strategia europea: l'UE sta elaborando strategie eccessive. Invece del principio "meno è meglio", il motto è "strategia su strategia su regolamentazione". La legge sull'intelligenza artificiale, le normative nazionali, la strategia "Apply AI", la strategia "AI in Science", le varie leggi nazionali di attuazione della legge sull'intelligenza artificiale: tutto questo è orchestrato fino alla paralisi. Per le piccole e medie imprese (PMI), l'onere della conformità rappresenta un ostacolo enorme. Solo il 13,5% delle aziende europee e il 12,5% delle PMI utilizzano attualmente tecnologie di intelligenza artificiale, come stabilito dalla Commissione europea nella primavera del 2025.

La Germania occupa una posizione paradossale in Europa. Il Paese della moderazione è diventato così una terra di indecisione. Nell'aprile 2025, il nuovo accordo di coalizione ha sancito l'IA come progetto fondamentale del governo tedesco e ha formulato l'obiettivo di rendere la Germania la nazione leader in Europa nel campo dell'IA. La coalizione prevede ingenti investimenti nelle infrastrutture digitali e l'espansione delle capacità di IA. Tra le misure chiave figurano la creazione di una gigafactory nazionale di IA con un pool di almeno 100.000 processori grafici per istituti di ricerca e università, la creazione di laboratori di IA reali per testare applicazioni innovative in condizioni reali e un'attuazione favorevole all'innovazione della legge UE sull'IA per ridurre l'onere per le imprese.

Nella pratica, tuttavia, esiste un enorme divario tra aspirazioni politiche e realtà operativa. Nel settembre 2025, l'associazione digitale Bitkom ha pubblicato un sondaggio rappresentativo su 604 aziende in Germania con 20 o più dipendenti. I risultati mostrano un aumento significativo: il 36% delle aziende utilizza ora l'IA, quasi il doppio rispetto all'anno precedente, quando la percentuale era del 20%. Un altro 47% sta attualmente pianificando o discutendo l'utilizzo dell'IA. Al contrario, solo il 17% afferma ora che l'IA non è rilevante per loro, rispetto al 41% dell'anno precedente.

Verifica della realtà per le PMI: carenza di manodopera qualificata e incertezza giuridica

Questi dati positivi, tuttavia, non devono far dimenticare che solo il 21% delle aziende ha una vera e propria strategia di intelligenza artificiale. Uno studio completo sull'intelligenza artificiale per le PMI del 2025 ha rivelato la reale portata del problema: il 68% delle aziende intervistate non dispone di una roadmap di intelligenza artificiale ben definita. L'81% non misura sistematicamente il ritorno sull'investimento delle proprie iniziative di intelligenza artificiale. Solo il 19% ha istituito un responsabile o un team di intelligenza artificiale dedicato. Il 54% non sa nemmeno quali casi d'uso dell'intelligenza artificiale siano rilevanti per la propria attività.

Il divario di competenze rappresenta l'ostacolo maggiore. L'82% delle aziende segnala significative lacune di competenze nell'IA. Uno studio condotto da Stifterverband e McKinsey nel gennaio 2025 ha rilevato che il 79% delle aziende intervistate ha dichiarato di non possedere le competenze di IA necessarie. Particolarmente allarmante: l'82% degli intervistati critica le università tedesche per la scarsa preparazione degli studenti al nuovo mondo del lavoro guidato dall'IA. Il divario tra la formazione accademica e le esigenze pratiche dell'economia appare particolarmente ampio nel campo dell'IA.

Le incertezze legali aggravano la sfida. Il 53% delle aziende ritiene che gli ostacoli legali rappresentino il principale ostacolo agli investimenti in IA. La combinazione tra la legge UE sull'IA, le proposte normative nazionali e la supervisione della privacy dei dati porta il 44% delle aziende a citare l'incertezza normativa come un ostacolo all'innovazione. Il 43% non ha alcuna strategia concreta in materia di IA, mentre un altro 47% pianifica e discute, ma non agisce.

La Germania soffre quindi di entrambi i difetti denunciati dai critici di una strategia di intelligenza artificiale isolata: da un lato, prevale un'ossessione tecnologica priva di un focus sul business. La tecnologia viene venduta come soluzione, non come soluzione concreta ai problemi aziendali. Le aziende si chiedono: "Abbiamo bisogno di una strategia di intelligenza artificiale", invece di chiedersi: "Come possiamo ottimizzare il rapporto costi-processo del 12% attraverso interventi tecnologici mirati?". Dall'altro lato, prevale una frammentazione in sotto-strategie non collegate: strategia di intelligenza artificiale, strategia RPA, strategia dati e strategia di edge computing coesistono, ma raramente in modo integrato. Questo corrisponde esattamente all'errore di compartimentazione delle sotto-strategie da cui mettono in guardia gli esperti di management.

La combinazione di una scarsa orchestrazione e di un sovraccarico normativo crea paralisi dovuta all'incertezza. Mentre l'accordo di coalizione del 2025 indica un percorso più favorevole all'innovazione, la realtà per le piccole e medie imprese (PMI) rimane caratterizzata da sandbox normativi: sperimentare sotto osservazione anziché operare sul mercato. Mentre i decisori politici stanno ancora discutendo sulla progettazione ottimale dell'autorità nazionale di vigilanza del mercato per l'AI Act e se debba essere organizzata a livello federale o statale, altre nazioni stanno investendo centinaia di miliardi in infrastrutture concrete.

Focus del settore: B2B, digitalizzazione (dall'intelligenza artificiale alla realtà aumentata), ingegneria meccanica, logistica, energie rinnovabili e industria

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La terza via: la mobilitazione industriale pragmatica dell'Asia

Le economie asiatiche di Giappone e Corea del Sud stanno perseguendo approcci fondamentalmente diversi. Nel settembre 2024, la Corea del Sud ha adottato la strategia M.AX, acronimo di Manufacturing Artificial Intelligence Transformation. Non si tratta di una strategia nel senso europeo di normative e linee guida, ma piuttosto di un piano di mobilitazione nazionale che coinvolge oltre mille aziende, istituti di ricerca ed enti governativi. L'obiettivo è chiaro: la Corea del Sud punta a diventare una delle tre nazioni leader al mondo nell'intelligenza artificiale.

Nell'agosto 2025, il governo sudcoreano ha reso gli investimenti nell'IA la sua massima priorità politica. Nei prossimi cinque anni, trenta progetti di IA saranno implementati attraverso un fondo di investimento pubblico-privato del valore di settantasei miliardi di dollari USA. Il governo mira a promuovere le startup nel campo dei servizi e delle soluzioni di IA e a coltivare cinque "unicorni" globali nel campo dell'IA. Entro il 2028, verrà costruito il più grande data center di IA al mondo, con una capacità di tre gigawatt, finanziato con un massimo di trentacinque miliardi di dollari USA. Gli obiettivi sono quantificati: entro il 2030, si dovrà raggiungere un tasso di adozione dell'IA del settanta percento nell'industria e del novantacinque percento nel settore pubblico.

La strategia M.AX non si rivolge solo alla prossima generazione di semiconduttori di aziende come Samsung e SK Hynix, ma comprende anche la promozione delle energie rinnovabili, lo sviluppo di nuovi farmaci, la difesa e altri prodotti dell'industria pesante. Si parla di un database nazionale sull'intelligenza artificiale, sebbene non siano ancora disponibili ulteriori dettagli. Il quadro è chiaro, tuttavia: la Corea del Sud si sta unendo e i concorrenti stanno collaborando, almeno in parte, per contribuire a plasmare il boom dell'intelligenza artificiale. Si tratta di un'invasione coordinata di nuovi mercati, non di una dichiarazione di intenti normativa.

Il Giappone sta adottando una via di mezzo più pragmatica. Il Paese ha sviluppato una strategia tecnologica per l'intelligenza artificiale già nel 2017 e ha formulato la Strategia per l'intelligenza artificiale 2022 nel 2022, che mira a sfruttare i punti di forza del Giappone nei settori dei materiali, farmaceutico e dell'ingegneria meccanica per le applicazioni di intelligenza artificiale. Le linee guida sull'intelligenza artificiale per le aziende sono state pubblicate nell'aprile 2024. Nel maggio 2025, il parlamento giapponese ha approvato una legge sull'intelligenza artificiale che impone alle aziende di utilizzare l'intelligenza artificiale in modo responsabile e di collaborare con il governo. Le norme sono più severe di quelle statunitensi, ma consentono maggiore flessibilità rispetto all'UE.

Il Piano per le Infrastrutture Digitali 2030, pubblicato a giugno 2025, definisce specifiche priorità di finanziamento: data center basati sull'intelligenza artificiale, cavi sottomarini, reti ottiche pure, infrastrutture di telecomunicazione post-5G e comunicazioni basate sulla crittografia quantistica. Il piano è completato da una strategia di espansione globale. Le aziende giapponesi intendono posare oltre il 35% della lunghezza totale dei nuovi cavi sottomarini in tutto il mondo tra il 2026 e il 2030. Si prevede inoltre che entro il 2030 si assicureranno oltre un quinto del mercato globale dei data center.

Giappone e Corea del Sud contraddicono implicitamente entrambe le posizioni nel dibattito europeo. Contro l'argomentazione secondo cui conta solo il valore aziendale, sostengono un coordinamento nazionale. Senza l'orchestrazione statale, le singole aziende non potrebbero competere con Cina e Stati Uniti. Contro l'eccessiva regolamentazione, sostengono una gestione mirata anziché labirinti frammentati di conformità. M.AX ha settori chiaramente definiti e indicatori di performance misurabili, non processi normativi infiniti. Corea del Sud e Giappone sfruttano i rispettivi punti di forza in nicchie specializzate: la Corea del Sud nell'industria dei semiconduttori e nell'industria pesante, il Giappone nella scienza dei materiali e nell'ingegneria di precisione.

Adatto a:

• Progetti di intelligenza artificiale in poche ore anziché in mesi: come un fornitore globale di servizi finanziari giapponese automatizza la conformità senza i propri esperti di intelligenza artificiale

L'approccio olistico della Cina: l'intelligenza artificiale come sistema operativo sistemico

La Cina, tuttavia, ha superato il pensiero strategico. Nel settembre 2025, la Repubblica Popolare ha lanciato ufficialmente la sua iniziativa AI Plus, un piano generale in quattordici punti con l'ambizioso obiettivo di integrare profondamente l'intelligenza artificiale in ogni aspetto dell'economia, della società e del governo. Non si tratta di un documento strategico in senso occidentale, ma di una tabella di marcia concreta per la trasformazione sistemica. Il piano è strutturato attorno a sei aree d'azione chiave, supportate da otto misure volte a rafforzare le capacità fondamentali.

Gli obiettivi sono definiti con precisione in termini temporali: entro il 2027, l'integrazione profonda dell'IA deve essere raggiunta in sei aree chiave: ricerca, industria, consumi, prosperità generale, amministrazione e cooperazione globale. Il tasso di penetrazione degli agenti di IA e dei dispositivi intelligenti deve superare il 70%. Entro il 2030, l'IA deve diventare il motore economico centrale, con un tasso di penetrazione superiore al 90%. L'economia intelligente diventerà quindi il principale motore di crescita. Entro il 2035, si punta alla completa transizione verso un'economia e una società intelligenti. L'IA sarà quindi una pietra angolare della modernizzazione nazionale.

Un sondaggio condotto dalla società di consulenza globale Accenture nel febbraio 2025 ha documentato il ritmo della trasformazione della Cina: l'87% delle aziende cinesi intervistate prevede di aumentare i propri investimenti in intelligenza artificiale nel 2025. Il 58% dei dirigenti intervistati in Cina ritiene che lo sviluppo dell'intelligenza artificiale nelle proprie aziende stia procedendo più rapidamente di quanto inizialmente previsto. Il 58% prevede che le proprie soluzioni di intelligenza artificiale generativa saranno ampiamente implementate nelle proprie aziende entro il 2025, con un aumento di trentadue punti percentuali rispetto al 2024.

La Cina considera l'IA non come una tecnologia, ma come un nuovo sistema operativo per l'economia. Gli attuali investimenti delle aziende cinesi nell'IA generativa si concentrano principalmente su infrastrutture tecnologiche e dati di base, come piattaforme di IA, cloud e gestione dei dati, e sviluppo di talenti e competenze. Le tre aree principali per l'adozione prevista dell'IA generativa entro il 2025 sono l'informatica, l'ingegneria e la produzione, e la ricerca e sviluppo.

La Cina ha inoltre pubblicato trenta standard nazionali per l'intelligenza artificiale, mentre altri ottantaquattro sono in fase di sviluppo. Questo non rappresenta un ostacolo, ma uno strumento di controllo e standardizzazione per la scalabilità. Una strategia isolata per l'intelligenza artificiale è inoltre inefficace per la Cina, poiché il Paese l'ha da tempo sancita come dottrina di Stato. Nel luglio 2025, il governo cinese ha proposto di istituire un'organizzazione globale per la cooperazione nell'intelligenza artificiale. Ha sottolineato l'importanza di rafforzare il coordinamento tra i Paesi per creare un quadro riconosciuto a livello globale per lo sviluppo e la sicurezza dell'intelligenza artificiale. La Cina mira a svolgere un ruolo di primo piano nel dibattito globale su questa tecnologia.

Dissonanza strategica: perché le teorie di gestione occidentali falliscono a livello globale

Questo confronto regionale rivela una tensione fondamentale. L'argomentazione iniziale – secondo cui le aziende dovrebbero concentrarsi sul valore aggiunto piuttosto che sulla tecnologia, orchestrare piuttosto che implementare singoli strumenti e perseguire strategie integrate anziché sotto-strategie frammentate – è metodologicamente valida e altamente pertinente per la Germania. La Germania dovrebbe infatti evitare un approccio generalizzato all'IA; dovrebbe dare priorità al valore aggiunto rispetto alla tecnologia e praticare l'orchestrazione piuttosto che l'isolamento.

Per Stati Uniti e Cina, tuttavia, questa raccomandazione è irrilevante. Lì, l'IA non è più un'opzione strategica, ma una necessità economica. Il principio "meno è meglio" non funziona quando si è impegnati in una guerra tecnologica globale. Gli Stati Uniti non investono quattrocento miliardi di dollari all'anno in infrastrutture di IA sulla base di calcoli razionali del ROI, ma perché senza questi investimenti l'economia scivolerebbe in recessione. La Cina non investe in base a parametri aziendali, ma per pura necessità. Senza questo approccio aggressivo, la Cina perderebbe la corsa contro gli Stati Uniti e le potenze occidentali che regolano le cose.

Si profila un paradosso per l'Unione Europea: l'UE si concentra eccessivamente sulla strategia, sotto forma di regolamentazione, creando al contempo troppo poche infrastrutture. La strategia Apply AI è concettualmente valida, essendo basata su un approccio settoriale piuttosto che su una strategia tecnologica. Tuttavia, la frammentazione interna dell'UE la indebolisce: leggi nazionali sull'IA, localizzazione dei dati e labirinti di conformità dei vari Stati membri. Ogni Stato membro deve designare o istituire tre tipi di autorità: un'autorità nazionale competente come punto di contatto centrale, un'autorità di notifica per l'accreditamento degli organismi di valutazione della conformità e un'autorità di vigilanza del mercato per il controllo pratico dei prodotti di IA. In Germania, si prevede che l'Ufficio federale per la sicurezza informatica (BSI) e l'Agenzia federale per le reti (BNetzA) assumano tali ruoli. Rimane irrisolta la questione se la supervisione debba essere organizzata a livello federale o statale.

Per l'Asia, il coordinamento nazionale funziona come una terza via: focalizzazione strategica senza eccessiva regolamentazione, ma con coordinamento statale. Il M.AX della Corea del Sud non è una strategia di regolamentazione europea, ma piuttosto una mobilitazione economica coordinata. L'approccio pragmatico del Giappone combina l'eccellenza specialistica con un sostegno governativo mirato, senza un soffocante regime di conformità.

Il dilemma finale: perdita di sovranità attraverso il perfezionismo

La Germania e l'Europa si trovano quindi di fronte a un dilemma fondamentale. La raccomandazione di concentrarsi sul valore aziendale, sull'orchestrazione delle pratiche e sul perseguimento di strategie integrate piuttosto che frammentate rimane normativamente valida. Tuttavia, la Germania e l'Europa possono permettersi di adottare un approccio "less is more" solo a diverse condizioni: in primo luogo, lo sviluppo della sovranità infrastrutturale attraverso gigafactory di IA e una capacità di calcolo sufficiente. La Germania è attualmente in ritardo in questo ambito. A novembre 2025, la capacità installata di tutti i data center tedeschi era di 2.980 megawatt. I data center di IA rappresentavano il 15% di questa capacità, ovvero 530 megawatt. Si prevede che questa cifra quadruplicherà, raggiungendo i 2.020 megawatt entro il 2030. A titolo di confronto, Stati Uniti e Cina stanno pianificando progetti infrastrutturali di IA nell'ordine dei 500 miliardi di euro.

In secondo luogo, la Germania ha bisogno di una riserva stabile di lavoratori qualificati. L'82% delle PMI tedesche lamenta carenze di competenze e solo il 21% ha implementato una formazione strutturata sull'IA. Il 73% non forma sistematicamente i propri dipendenti sulle tematiche dell'IA. L'89% ha difficoltà a reclutare talenti nel settore dell'IA. Questo non è un problema temporaneo, ma una minaccia strutturale alla competitività.

In terzo luogo, la regolamentazione deve essere semplificata, passando dalla complessità alla chiarezza pragmatica, senza aggiungere ulteriori livelli di strategia. Nell'ottobre 2025, il gruppo parlamentare dei Verdi al Bundestag ha sollecitato la presentazione al Bundestag della legislazione nazionale di attuazione del regolamento europeo sull'intelligenza artificiale entro la fine del 2025. L'obiettivo era stabilire responsabilità chiare e garantire risorse sufficienti. La prevista camera di sorveglianza del mercato dell'intelligenza artificiale deve essere organizzata in modo tale da poter operare in modo realmente indipendente. Occorre valutare la fattibilità di consolidare la supervisione delle diverse normative digitali dell'UE in un unico organismo di coordinamento. Tutti questi sono passi necessari. Tuttavia, vengono intrapresi mentre altri Paesi hanno da tempo acquisito dati concreti.

In quarto luogo, l'orchestrazione deve essere resa operativa, non solo predicata. La maggior parte delle aziende tedesche parla di una strategia di intelligenza artificiale, ma parallelamente adotta strategie RPA, dati, edge computing e altre ancora, non collegate tra loro. Questa frammentazione impedisce effetti sinergici e porta a strutture duplicate e a un'allocazione inefficiente delle risorse.

Il dilemma centrale è questo: mentre la Germania sta ancora discutendo se una strategia di intelligenza artificiale abbia senso e come dovrebbe essere progettata in modo ottimale, la Cina sta accelerando i suoi sforzi con l'obiettivo di un'adozione dell'intelligenza artificiale del 70% entro il 2027, gli Stati Uniti con il loro investimento annuale di 400 miliardi di dollari e la Corea del Sud con la sua mobilitazione M.AX. La questione non è più se abbiamo bisogno di una strategia di intelligenza artificiale, ma quanto velocemente possiamo stabilire le giuste priorità.

L'argomentazione originale rimane valida, ma come ideale normativo, non come guida pratica per il presente. A volte, meno è davvero meglio. Ma a volte arrivare troppo tardi è la strategia più costosa. La Germania e l'Europa non rischiano la perdita di singoli mercati o settori tecnologici. Rischiano di sprofondare nell'insignificanza economica nel decennio cruciale del XXI secolo, mentre altri definiscono gli standard, le infrastrutture e quindi le strutture di potere dei prossimi decenni.

La differenza fondamentale non sta nell'opportunità o meno di adottare una strategia di IA, ma nella velocità, nella coerenza e nella mobilitazione delle risorse per la sua implementazione. A causa di logiche di sistema diverse, sia gli Stati Uniti che la Cina hanno riconosciuto che l'IA non è più una questione di gestione, ma di sopravvivenza. Europa e Germania continuano a considerare l'IA solo un progetto di ottimizzazione tra tanti. Questo errore di valutazione potrebbe rivelarsi un errore storico, irreversibile una volta che la sovranità tecnologica si sarà irrevocabilmente trasferita ad altre regioni economiche.

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