La via italiana all’intelligenza artificiale si gioca ormai sempre più sul campo dell’esecuzione. Dopo l’AI Act europeo e la successiva normativa italiana di recepimento, il Paese deve trasformare principi e strumenti di governance in una politica industriale capace di sostenere imprese, ricerca e pubblica amministrazione.

È il nodo emerso anche in un incontro che ha riunito operatori tecnologici, istituzioni e accademici sulle condizioni necessarie per costruire un ecosistema nazionale dell’IA. L’intelligenza artificiale non può essere considerata soltanto una tecnologia da acquistare e integrare nei processi esistenti. È ormai un’infrastruttura strategica da governare, perché incide sulla produttività, sulla sicurezza dei dati, sull’organizzazione del lavoro e sulla capacità competitiva del sistema economico.

La regolazione resta indispensabile, soprattutto nei settori più sensibili, ma da sola non basta: senza capacità di calcolo, dati affidabili, competenze e capitali, il rischio è che l’Italia finisca per disciplinare tecnologie progettate e controllate altrove. È qui che entra in gioco la sovranità tecnologica, intesa non come autarchia digitale, ma come possibilità di mantenere il controllo sui dati, sui modelli e sulle infrastrutture utilizzate da imprese e amministrazioni.

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In questa direzione si colloca IS-IA, Italy’s Sovereign Intelligence Architecture, l’architettura sviluppata da Engineering group per offrire a imprese e pubblica amministrazione un sistema italiano, governabile e sicuro, capace di coprire l’intero ciclo di vita dell’IA, dall’infrastruttura alla gestione del dato, fino alla specializzazione dei modelli e alla loro integrazione nei processi. Il progetto mostra come la sovranità possa tradursi in soluzioni industriali concrete, fondate sulla trasparenza, sulla protezione del patrimonio informativo e sulla riduzione delle dipendenze da fornitori extraeuropei.

Come sottolineato da Fabio Momola, recentemente nominato General Manager della Business Unit Digital Solutions del Gruppo Engineering, “L’Intelligenza Artificiale sta ridisegnando in modo profondo la competitività di imprese e istituzioni: proprio per questo serve una via italiana all’AI, che non si limiti a consumare tecnologia progettata altrove, ma sappia costruirla e governarla come vero asset strategico del Paese”.

Ma una via italiana non può poggiare su un solo modello o su un’unica impresa. Deve diventare una strategia di sistema, nella quale ricerca pubblica e privata, università, grandi integratori, startup e piccole e medie imprese siano messe nelle condizioni di collaborare. L’Italia non dispone di campioni digitali paragonabili alle piattaforme statunitensi o cinesi e difficilmente potrà competere sulla sola scala degli investimenti. Può però valorizzare una struttura produttiva diffusa, altamente specializzata e radicata nelle filiere industriali. La conoscenza verticale di settori come manifattura, energia, sanità, trasporti, difesa e pubblica amministrazione può diventare un vantaggio: modelli più piccoli, specializzati e addestrati su dati di qualità possono produrre valore senza inseguire la dimensione dei grandi sistemi generalisti. Perché ciò accada servono investimenti selettivi e continui. La legge nazionale ha previsto fino a un miliardo di euro, attraverso il venture capital pubblico, per sostenere imprese attive nell’IA, nella cybersicurezza, nelle tecnologie quantistiche e nelle telecomunicazioni.

La sfida sarà trasformare queste risorse in crescita dimensionale, trasferimento tecnologico e capacità di trattenere competenze, evitando che startup e ricercatori trovino all’estero il capitale necessario per svilupparsi. Formazione e ricerca costituiscono l’altro pilastro della strategia. Non basta aumentare il numero degli specialisti: occorre diffondere competenze tra manager, lavoratori e amministrazioni, collegando università e imprese e rendendo l’adozione dell’IA parte dei processi di innovazione. La via italiana sarà credibile solo se saprà tenere insieme regole e industria, tutela dei diritti e competitività, autonomia tecnologica e apertura internazionale. Non si tratta di replicare modelli altrui in scala ridotta, ma di costruire una specializzazione coerente con la struttura economica del Paese, trasformando la frammentazione produttiva da limite potenziale in una rete di competenze capace di competere sui mercati globali.

Alessandro Caruso

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