Gli algoritmi entrano nell’orbita della space economy e della filiera spaziale

AI: da automazione tattica a architettura cognitiva nella space economy

L’intelligenza artificiale si afferma sempre più come uno dei principali motori di trasformazione per il mondo della space economy, ridefinendo non solo i processi manifatturieri e di progettazione, ma anche la creazione di valore e i modelli di business della filiera aerospaziale.

Se in passato l’adozione dell’AI nello spazio era soprattutto confinata a fasi esplorative, la nuova indagine annuale dell’Osservatorio Space Economy del Politecnico di Milano indica un cambio di passo importante: “l’AI è entrata a pieno titolo nella dimensione operativa delle aziende”, rileva Carlo Negri, direttore dell’Osservatorio, mentre “l’integrazione di algoritmi avanzati e architetture cognitive si colloca al centro dell’agenda strategica di manager e decision‑maker”.

Il modello REST come lente di analisi

Per analizzare le dinamiche d’adozione dell’AI nel settore spaziale “è utile adottare una prospettiva di technology activation, come quella offerta dal modello REST”, sottolineano gli specialisti. Questo framework indica quattro fattori fondamentali che guidano o frenano l’innovazione:

• Regolamentazione: evoluzione delle normative e standard di settore.
• Struttura dell’ambiente: rete di attori, infrastrutture e partnership.
• Scelte strategiche: decisioni aziendali su investimenti e roadmap.
• Evoluzione tecnologica: progresso di hardware, software e capacità computazionali.

Regolamentazione: il nodo critico per l’integrazione dell’AI

Uno dei fattori più critici per l’integrazione dell’AI sta nel contesto regolatorio. Nella filiera spaziale, l’adozione dell’AI va integrata con un quadro normativo articolato, caratterizzato dalla Legge Spazio Italia, dagli sforzi europei di armonizzazione e dall’European AI Act.

Quest’ultimo classifica le applicazioni AI in funzione del rischio di violazione dei diritti fondamentali dei cittadini, stabilendo requisiti di trasparenza, affidabilità e sicurezza per gli algoritmi.

Tuttavia, la concomitanza di normative differenti rischia di generare incertezza ed eccessiva burocrazia. Per il 40 % delle aziende della filiera la regolamentazione rappresenta il primo grande ostacolo alla collaborazione, specialmente a livello internazionale.

Struttura della filiera italiana

La filiera spaziale italiana conserva un’impronta fortemente manifatturiera: il 53 % delle imprese opera nella progettazione e produzione di apparati e sottosistemi. Si tratta però di un comparto dinamico e diversificato: il 60 % degli attori è attivo anche in settori contigui come aviazione e automotive, facilitando il trasferimento tecnologico e la contaminazione dei casi d’uso.

Un driver di crescita fondamentale per il business consiste nell’elaborazione dei dati spaziali, in particolare nei servizi di osservazione della Terra (Earth Observation – EO).

Mercato EO e nuove opportunità di business

“Nel 2025, il mercato italiano dei servizi EO ha raggiunto quota 340 milioni di euro”, indica l’analisi dell’Osservatorio Space Economy, e un dato di rilievo riguarda l’apertura verso mercati non‑Space: la domanda di servizi insight basati su dati satellitari e AI proviene in misura crescente da clienti al di fuori del settore spaziale.

Il podio dei settori utilizzatori vede al vertice la gestione delle infrastrutture e costruzioni, seguita dal comparto energy e utility. L’AI assume qui la funzione di motore di sintesi per estrarre insight aziendali operativi da moli enormi di dati geografici.

Inoltre, la filiera si connota per la presenza maggioritaria di PMI, che costituiscono circa il 70 % del totale delle imprese. In questo quadro, le grandi aziende svolgono un ruolo guida essenziale nell’ecosistema per consentire alle PMI di accedere a programmi e bandi finanziati.

Strategie d’impresa: servitizzazione e integrazione verticale

Sul fronte delle strategie d’impresa emergono l’integrazione a monte della catena del valore e l’accelerazione dei modelli di servitizzazione (as‑a‑service). Il 62 % delle aziende indica di avere servitizzato parti dell’offerta o di stare lavorando in questa direzione, erogando soluzioni continue abilitate dall’AI.

Sul piano tecnologico si assiste al passaggio dalla Robotic Process Automation (RPA) – basata su automazioni di task rule‑based – e dall’AI tattica su singoli compiti verso le architetture cognitive.

Architetture cognitive: autonomia e decisioni in tempo reale

“Si tratta di sistemi complessi con al centro modelli AI capaci di agire con autonomia, definire obiettivi intermedi, prendere decisioni in tempo reale e interagire dinamicamente con strumenti di percezione e moduli predittivi”, rileva il direttore dell’Osservatorio. Questa evoluzione “ridisegna le possibilità applicative, consentendo l’automazione di processi ad alta complessità decisionale”.

L’indagine 2026 condotta su un campione di 47 aziende italiane della filiera spaziale (grandi imprese e PMI) fornisce una fotografia quantitativa netta del fenomeno. L’indicatore più eclatante riguarda la drastica contrazione delle aziende ‘non utenti’: la percentuale di imprese che non utilizzano l’AI scende dal 46 % del 2025 al 26 % del 2026 (-20 punti percentuali in un anno).

Allo stesso modo, la quota complessiva di aziende che utilizzano o sperimentano l’AI sale dal 54 % del 2025 al 74 % nel 2026. L’AI si integra stabilmente nella gestione aziendale.

Differenze tra grandi imprese e PMI

L’adozione dell’AI riflette tuttavia rilevanti differenze dimensionali e organizzative:

• Maturità operativa: le grandi aziende guidano l’uso operativo (56 % rispetto al 39 % delle PMI). Le PMI sono più concentrate nelle fasi intermedie di sperimentazione (29 %) o valutazione (26 %).
• Polarizzazione: il 13 % delle grandi imprese non ha alcuna iniziativa AI in corso, contro il 6 % delle PMI.
• Orientamento dei casi d’uso: le PMI concentrano l’uso operativo dell’AI su attività amministrative e di supporto, come la preparazione di proposte progettuali. Per i manager delle PMI, l’AI è una leva per aumentare la produttività del personale e gestire più attività con risorse limitate.
• Ambiti delle grandi imprese: sviluppo software, progettazione e system engineering, e integrazione di prodotti o servizi AI per i clienti finali.

Per quanto riguarda lo sviluppo delle competenze, le PMI mostrano una spiccata preferenza per lo sviluppo interno (in‑house) delle soluzioni AI, mentre le grandi imprese prediligono modelli di co‑sviluppo nell’ambito di programmi di ricerca co‑finanziati (ASI, ESA e altri).

Per le PMI, lo sviluppo interno riflette spesso la difficoltà nell’accedere ai programmi finanziati per carenza di risorse e competenze dedicate. Per le grandi imprese, il co‑sviluppo permette di condividere il rischio economico, ma si riscontra il rischio di una mancata industrializzazione dei risultati: non sempre le competenze maturate in progetti finanziati si traducano in prodotti commerciali continuativi.

Aree di concentrazione attuale e prospettive future

Mappando l’operatività corrente dell’AI nella filiera italiana, le tre aree di maggiore concentrazione risultano essere:

• Produzione e Assembly integration and testing (AIT) – 18 % dei casi analizzati.
• Navigazione e controllo satellitare – percentuali ancora contenute.
• Cyber security – percentuali ancora contenute.

Tuttavia, le prospettive future evidenziano uno spostamento deciso verso settori ad alto potenziale, come l’analisi dei dati geospaziali per il settore energy, la gestione intelligente delle infrastrutture urbane e le soluzioni di predictive maintenance per flotte satellitari.

Benefici dichiarati e barriere da superare

I benefici dichiarati dalle imprese confermano l’impatto dell’AI: incremento della produttività aziendale, contrazione del time‑to‑market e capacità di creare nuove linee di offerta sul mercato.

Ma lo sviluppo dell’AI affronta anche barriere di sistema. La trasformazione del valore potenziale dell’AI in valore concreto per il business “richiede una guida manageriale consapevole e ponderata”, sottolinea l’analisi di settore, e il successo dell’integrazione “poggerà sull’equilibrio sistemico tra tre pilastri irrinunciabili: fiducia negli algoritmi, sicurezza delle infrastrutture e sviluppo delle competenze umane”.

In sintesi, l’AI sta entrando a pieno titolo nella space economy italiana, passando da semplici automazioni a architetture cognitive autonome. Il percorso è però ancora segnato da ostacoli regolatori, necessità di competenze avanzate e dalla sfida di garantire sicurezza e trasparenza. Solo un approccio coordinato tra grandi imprese, PMI, istituzioni e organismi di finanziamento potrà tradurre il potenziale tecnologico in crescita sostenibile per l’intero ecosistema spaziale.