Una superpotenza scientifica ma un mercato in stallo

L’AI non è solo una nuova tecnologia; è l’incrocio tra ricerca, infrastrutture, capitale, competenze, produttività e sovranità tecnologica. Il nuovo rapporto UE Science, Research and Innovation Performance (SRIP) 2026 mostra chiaramente la distanza tra la forza scientifica dell’Europa e la sua capacità di tradurla in leadership digitale.

Il documento individua un filo rosso: l’Europa parte da una posizione di forza, ma non riesce ancora a trasformare pienamente i propri punti di eccellenza in crescita della produttività e presenza sui mercati globali. Questa distinzione è fondamentale quando si parla di digitale e intelligenza artificiale.

Metafora sportiva del paradosso

Immaginiamo un atleta che domina le qualificazioni olimpiche, stabilisce tempi da record e supera gli avversari nelle batterie, ma si blocca nella finale. La metafora descrive il paradosso dell’innovazione europea delineato dal rapporto SRIP, la pubblicazione biennale della Direzione Generale Ricerca e Innovazione della Commissione Europea.

L’Europa si conferma una superpotenza scientifica globale indiscutibile: è al secondo posto per produzione scientifica complessiva, vanta un modello di Scienza Aperta e il 57 % degli articoli accademici nasce da collaborazioni internazionali di altissimo profilo. Tuttavia, la trasformazione di questo giacimento di conoscenza in valore di mercato, imprese scalabili, brevetti commerciali e crescita della produttività mostra crepe profonde e rallentamenti cronici.

Dipendenza dalle tecnologie digitali straniere

Il rapporto SRIP 2026 sottolinea la forte dipendenza europea dalle tecnologie digitali estere: circa l’80 % delle infrastrutture e delle tecnologie digitali utilizzate nell’UE proviene dall’esterno. Nel mercato del cloud, Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud detengono insieme oltre il 60 % del mercato europeo, mentre il più grande operatore europeo raggiunge una quota di circa il 2 %.

Questa concentrazione espone il continente a decisioni commerciali e strategiche di pochi fornitori. Variazioni di prezzo, modifiche contrattuali o tensioni geopolitiche possono avere conseguenze dirette su imprese e amministrazioni che usano quotidianamente tali servizi.

Il caso italiano

Anche l’Italia deve affrontare questa problematica. Dalla sanità alla manifattura, passando per università e pubbliche amministrazioni, una parte crescente delle attività dipende da piattaforme e infrastrutture digitali controllate da operatori esteri. La risposta non può essere un’autosufficienza tecnologica totale, ma la diversificazione dei fornitori, lo sviluppo di competenze europee nei segmenti strategici e la creazione di alternative credibili.

La sovranità digitale significa, in definitiva, poter scegliere senza essere esposti a dipendenze difficili da gestire.

Intelligenza artificiale: dal laboratorio al mercato

Il settore dell’IA rende evidente la distanza tra ricerca e mercato. L’Europa dispone di università e centri di ricerca di alto livello, ma fatica a tradurre questa competenza in proprietà intellettuale e leadership industriale. Secondo i dati del rapporto, la quota europea delle domande internazionali di brevetto nell’IA è scesa dal 20 % nel 2000 al 12 % nel 2022, mentre la Cina ha raggiunto il 30 % e gli Stati Uniti il 29 %.

Il numero di brevetti non misura solo la qualità dell’innovazione, ma segnala una difficoltà nel trasformare la conoscenza in tecnologie proprietarie e prodotti commercialmente competitivi. Tra le cause troviamo:

    • frammentazione del mercato europeo,
    • disponibilità limitata di capitali per finanziare la crescita delle imprese,
    • legami insufficienti tra ricerca e industria.

Nell’era dell’IA moderna, la ricerca e lo sviluppo richiedono dati di alta qualità, talenti e, soprattutto, una gigantesca capacità di calcolo (HPC). L’Unione Europea ha avviato iniziative comunitarie come EuroHPC, la rete delle AI Factories, le AI Gigafactories e i Data Labs per costruire le basi materiali dell’IA.

Il ruolo del supercomputer Leonardo

L’Italia può contare sul supercomputer Leonardo, installato al Tecnopolo di Bologna e parte della rete EuroHPC. La sfida consiste ora nell’ampliare le opportunità di accesso a queste risorse, favorendone l’utilizzo da parte di startup, PMI, distretti industriali e della comunità scientifica.

Per molte imprese, disporre di capacità computazionale e assistenza specialistica può fare la differenza tra essere semplici utilizzatrici di soluzioni esterne e partecipare attivamente alla creazione di nuovi prodotti e servizi.

Produttività e adozione dell’IA nelle imprese

Il report evidenzia che l’adozione dell’IA da parte delle imprese europee, stagnante tra il 2021 e il 2023, ha registrato un’accelerazione decisiva a partire dal 2023. Dal 2019 ad oggi, l’IA ha contribuito per circa il 12 % alla crescita complessiva della produttività delle aziende nell’UE.

Le imprese che integrano strumenti di IA generativa registrano balzi notevoli:

    • incremento della produttività totale dei fattori del 25 % per chi la applica in una singola area operativa,
    • quasi il 30 % per chi la impiega in due o più funzioni aziendali.

Tuttavia, il report invita alla cautela: un aumento di produttività all’interno della singola impresa “frontiera” non si traduce automaticamente in una crescita diffusa per l’intera economia. Perché l’IA generi un impatto macroeconomico è necessaria una catena di investimenti complementari:

    • riorganizzazione dei processi di lavoro,
    • pulizia e strutturazione dei dati aziendali,
    • nuovi modelli organizzativi,
    • formazione continua del personale.

Le sfide delle PMI italiane

L’Italia, dove le PMI rappresentano una componente essenziale del sistema produttivo, deve affrontare un rischio concreto: la trasformazione digitale potrebbe accentuare le differenze tra imprese strutturate e quelle con risorse limitate. Molte PMI possiedono competenze tecniche eccellenti e una profonda conoscenza dei propri mercati, ma non hanno i capitali per sviluppare autonomamente progetti complessi di IA.

Per evitare un divario crescente, è fondamentale affiancare agli incentivi economici servizi di consulenza, formazione, trasferimento tecnologico e accesso condiviso alle infrastrutture.

Strategie per colmare il divario

Le politiche europee devono puntare su quattro leve principali:

    • Finanziamento mirato: fondi dedicati a progetti di scale‑up che trasformino risultati di ricerca in prodotti commerciali.
    • Integrazione tra ricerca e industria: programmi di partnership pubblico‑privato che favoriscano il trasferimento tecnologico.
    • Costruzione di ecosistemi digitali sovrani: sviluppo di cloud, edge computing e semiconduttori europei per ridurre la dipendenza esterna.
    • Formazione e talento: percorsi di up‑skilling e programmi universitari orientati alle competenze richieste dall’IA e dall’HPC.

Solo combinando queste azioni l’Europa potrà passare dalla fase di “qualifica” a quella di “finale” del panorama globale dell’innovazione.

Prospettive future

Il SRIP 2026 offre una diagnosi chiara: l’Europa ha le basi scientifiche per guidare la prossima rivoluzione digitale, ma deve superare ostacoli strutturali per convertire la conoscenza in crescita economica. Per l’Italia, il potenziale è reale, ma richiede un impegno coordinato tra università, istituzioni, imprese e investitori.

Se le politiche riusciranno a colmare il divario tra ricerca e mercato, l’IA potrà diventare non solo una risorsa tecnologica, ma un vero motore di produttività, sovranità e competitività per l’intero continente.