L’intelligenza artificiale si consolida come asse strategico sia nella pianificazione italiana 2026-2028 sul trasferimento tecnologico sia nelle proposte europee per il nuovo programma di ricerca 2028-2034. Il quadro che emerge è apparentemente quello di una progressiva convergenza tra politiche nazionali e iniziative comunitarie, orientate a trasformare la ricerca scientifica in capacità industriale concreta, con l’IA di nuova generazione come tecnologia abilitante. Ma ci sono tutti i presupposti per realizzare questa transizione?.
Strategia italiana per il trasferimento tecnologico
La strategia italiana per il trasferimento tecnologico 2026-2028, promossa dai Ministeri delle Imprese e del Made in Italy e dell’Università e della Ricerca, individua l’intelligenza artificiale tra le quattro priorità tecnologiche strategiche. Il documento evidenzia la necessità di rafforzare il collegamento tra ricerca accademica e applicazione industriale, riconoscendo l’elevata qualità della ricerca italiana che, però, spesso non si traduce in innovazione di mercato.
Il documento evidenzia alcune criticità strutturali che frenano lo sviluppo dell’IA in Italia: frammentazione degli attori dell’innovazione, difficoltà nel trasferimento tecnologico, limitata disponibilità di capitale di rischio e insufficiente coordinamento tra ricerca e industria.
Vengono previsti strumenti per sostenere l’intero ciclo dell’innovazione, dalla fase di ricerca fino alla prototipazione e alla commercializzazione, con una particolare attenzione alle tecnologie deep-tech, tra cui l’AI. La strategia mira a rafforzare gli uffici di trasferimento tecnologico degli Atenei e delle istituzioni di ricerca, sostenendo i programmi Proof of Concept per portare le idee dalla fase scientifica a quella applicativa.
Supportare le startup e gli spin-off
Vengono attribuiti una funzione chiave alla crescita degli spin-off e delle startup deep-tech, all’attrazione di capitali privati e al maggiore coinvolgimento nei programmi europei di innovazione. L’obiettivo è rendere più solido il passaggio dalla ricerca al mercato.
Un elemento innovativo riguarda il coinvolgimento diretto della Pubblica Amministrazione come laboratorio di sperimentazione per soluzioni di intelligenza artificiale. La PA viene vista come una “domanda pubblica di innovazione”, in grado di sperimentare tecnologie per la gestione dei servizi pubblici, l’analisi predittiva dei dati, la semplificazione dei procedimenti e l’ottimizzazione delle risorse.
L’importanza della formazione
L’altra frontiera cruciale per lo sviluppo dell’IA è l’investimento nella formazione. La strategia italiana incentiva la creazione di percorsi interdisciplinari dedicati all’AI, promuove la creazione di dottorati industriali e favorisce l’imprenditorialità accademica. Brevetti e spin-off nel settore dell’IA diventano strumenti centrali per trasformare competenze e ricerca in innovazione concreta.
Investire sulle competenze è essenziale per evitare la cosiddetta “fuga di talenti” e rafforzare la leadership italiana nel campo dell’intelligenza artificiale.
Il ruolo del programma europeo FP10
Nel nuovo quadro europeo 2028-2034, indicato come FP10, la Commissione introduce i cosiddetti “moonshot project”, grandi iniziative scientifico-industriali su scala continentale dedicate a breakthrough tecnologici. Tra le priorità figurano esplicitamente l’IA di nuova generazione, insieme a computing quantistico, sovranità dei dati e space economy.
I moonshot project necessitano di finanziamenti combinati tra fondi UE, investimenti nazionali e capitale privato. La logica che ispira i progetti è interdisciplinare e orientata all’impatto industriale. La loro funzione è integrare ricerca, produzione e commercializzazione, con l’obiettivo di ridurre il divario tra sviluppo scientifico ed impatto sul mercato.
Sinergia tra programma italiano e europeo
La logica dei moonshot europei rafforza e amplifica gli obiettivi già delineati dalla strategia italiana. Entrambe le iniziative condividono elementi comuni: la visione dell’AI come tecnologia abilitante per la competitività, la sperimentazione con soluzioni concrete per lo sviluppo industriale e l’attenzione alle tecnologie di frontiera.
Per l’Italia, la combinazione tra la strategia nazionale e il programma europeo FP10 apre nuove opportunità: migliore accesso ai grandi consorzi europei sull’IA, possibilità di guidare progetti flagship in settori verticali, rafforzamento delle infrastrutture di ricerca e crescita delle startup deep-tech italiane. Si aggiunge alla lista una maggiore integrazione tra politiche industriali nazionali e programmi di finanziamento UE.
I nuovi finanziamenti per l’innovazione
I documenti preparatori del programma FP10 indicano l’obiettivo di superare l’IA incrementale per sviluppare paradigmi radicalmente nuovi, ispirandosi anche a modelli fisici e biologici. Questo orientamento si sposa perfettamente con la visione italiana: l’intelligenza artificiale come tecnologia abilitante per settori come robotica, cybersicurezza, energia e sanità digitale.
Un ulteriore elemento di novità è l’integrazione dei moonshot project con il nuovo fondo europeo per la competitività. Questo fondo, con un budget complessivo proposto di circa 175 miliardi di euro, collegherà ricerca, innovazione e politiche industriali per sostenere l’ecosistema tecnologico dell’Europa.
La sfida per i prossimi anni sarà quindi quella di coordinare in modo efficace i livelli nazionale ed europeo, evitando duplicazioni e sfruttando al massimo le opportunità di sinergia. Se questo allineamento sarà realizzato, l’Italia potrà giocare un ruolo chiave nella costruzione della futura filiera continentale dell’intelligenza artificiale.
I nodi irrisolti
Nonostante una forte convergenza tra strategia nazionale ed europea, si registrano però criticità che potrebbero influenzare l’efficacia delle politiche sull’intelligenza artificiale.
- I “moonshot project” si concentrano su iniziative flagship, il che potrebbe penalizzare gruppi di ricerca minori, ridurre la diversità scientifica e concentrare risorse su pochi grandi consorzi.
- Per competere nell’ambito dell’IA di nuova generazione, sono necessarie grandi infrastrutture di calcolo, dataset su larga scala, ecosistemi cloud e HPC. L’Italia parte da una posizione di svantaggio rispetto a Stati Uniti e Cina, e senza investimenti coordinati, i moonshot non colmeranno completamente questo divario.
- Un aspetto critico riguarda la governance. Per sfruttare al massimo l’energia di questi grandi progetti, servirà chiarezza su ruoli, responsabilità e modelli di valutazione.
- La gestione del capitale privato e la sua attrazione sono fondamentali, ma in Italia persiste una scarsità di fondi venture capital e una debolezza nei meccanismi per convertire innovazione in impresa.
I prossimi anni richiederanno un grande sfor