Emma, l’intelligenza artificiale italiana diventata un meme e fonte di sfottò

Un nome e un intercalare. Perché Emma — la famiglia di modelli linguistici italiani lanciata da Egomnia con il solenne manifesto della sovranità tecnologica nazionale — non è soltanto un prodotto che confonde Esopo con un matematico greco e impiega mezzo minuto per stabilire che dieci per dieci fa quattro. Emma è, soprattutto oggi, un esclamativo ossia Eh ma… per dire una battuta: forse ci siamo e forse ce la facciamo.

Sui social italiani in queste ore il caso diventa virale, tra meme e sfottò: il modello risponde male, lentamente, a domande elementari; la società che l’ha lanciata lo ha presentato con un linguaggio da manifesto fondativo — sovranità nazionale, infrastruttura democratica, riscatto dall’egemonia americana. Il paradosso è geometricamente perfetto: più alta è la retorica dell’ambizione, più fragorosa la caduta nella barzelletta.

La critica davvero fondata, però, non riguarda la qualità tecnica in sé (del resto “Emma” fa esattamente quello che un sistema sperimentale da 550 milioni di parametri può fare, e l’azienda non ne ha mai nascosto i limiti).  Il problema semmai è il divario tra il registro del proclama e la dimensione del prodotto: vendere un esperimento da laptop come riscatto tecnologico di un Paese è un errore di posizionamento prima ancora che di ingegneria. Ed è un errore che ha una storia lunga, in Italia e in Europa.

Nel settembre 2024, Mario Draghi presentava alla Commissione europea un rapporto che avrebbe dovuto essere letto come un campanello d’allarme industriale, non come un documento accademico. I dati erano sconfortanti: dal 2017, il 73% dei modelli di intelligenza artificiale è stato sviluppato negli Stati Uniti; il 61% dei finanziamenti globali alle startup di IA va a imprese americane, il 17% a quelle cinesi, il 6% a quelle europee — di cui un terzo è poi migrata oltreoceano per trovare mercati di capitali adeguati. Tre hyperscaler americani detengono quindi oltre il 65% del mercato cloud globale; il più grande operatore cloud europeo si ferma al 2%. «Con il mondo sull’orlo di una rivoluzione dell’IA», scriveva Draghi, «l’Europa non può permettersi di rimanere bloccata nelle tecnologie del secolo precedente».

Siamo oggi nel 2026, e quella rivoluzione è già ampiamente in corso ma non da noi. Il Decennio Digitale europeo, il programma strategico con cui Bruxelles si è data obiettivi misurabili al 2030 su competenze, infrastrutture e adozione dell’IA, mostra nella sua ultima relazione annuale progressi reali su connettività e digitalizzazione di base, ma lacune strutturali che restano tali: l’Europa detiene ancora soltanto il 9% del mercato mondiale dei semiconduttori, a fronte di un obiettivo del 20%; gli specialisti ICT rappresentano il 5% dell’occupazione totale, la metà del target europeo. In Italia, solo il 5% delle aziende ha adottato soluzioni di intelligenza artificiale nel 2023, contro una media europea già di per sé modesta. Le proiezioni al 2030 sull’adozione dell’IA nelle imprese italiane indicano che centrare il target europeo del 75% richiederebbe un’accelerazione che nulla, al momento, lascia intravedere.

Nel frattempo, l’AI Act — il regolamento europeo che ha il merito storico di essere il primo tentativo organico di governare l’intelligenza artificiale nel mondo — arranca sull’attuazione. Le norme sui sistemi ad alto rischio, previste per agosto 2026, slittano al 2027 sotto la pressione del Digital Omnibus: gli algoritmi già in uso nelle risorse umane di milioni di aziende continuano così a operare senza obblighi di trasparenza né audit. Il risultato pratico è paradossale: l’Europa legifera su ciò che non ha ancora costruito, mentre continua ad adottare in massa ciò che non ha contribuito a creare. ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot — i modelli più usati finora –  sono e rimangono gli strumenti che decine di milioni di europei usano ogni giorno, indipendentemente da ogni manifesto di autonomia digitale.

È in questo scenario che Emma appare nella sua luce più vera: non come una barzelletta, ma come un sintomo. I problemi dell’innovazione digitale italiana non si chiamano Matteo Achilli: si chiamano assenza di infrastrutture di calcolo adeguate, un mercato dei capitali di rischio nanometrico rispetto alle esigenze industriali dell’IA, una cultura istituzionale che continua a confondere l’annuncio con il risultato. L’85% dei cittadini europei dichiara di voler dipendere meno da fornitori extraeuropei per le tecnologie digitali; quasi il 60% sarebbe disposto a pagare di più per servizi europei che garantiscano protezione dei dati. La domanda politica esiste, la consapevolezza cresce. Manca, ancora, l’offerta all’altezza.

Rimane un fatto: Emma risponde 4 alla domanda dieci per dieci. Col risultato grottesco che l’AI italica è figlia del suo tempo, e del suo continente. Algoritmi sull’orlo di una crisi di nervi e di investimenti. 

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Giuseppe Trapani