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IA e lavoro

Le contraddizioni del “made in Italy”

di Arcangelo Rociola
Le contraddizioni del “made in Italy”

Siamo tra i primi al mondo per potenza di calcolo, ma le imprese che ne fanno uso sono ancora poche. E abbiamo un problema: la fuga dei cervelli

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Ottima forza muscolare. Ma scarsa capacità di usarla. L’Italia dell’intelligenza artificiale è un Paese che vive di contraddizioni. Ci sono eccellenze e ritardi. Innovatori nella ricerca e fughe di saperi e competenze. Strutture all’avanguardia e infrastrutture scalcinate. Un Paese che non ha capito ancora che direzione prendere. È dotato di due tra i più potenti supercomputer al mondo. Ma ha una scarsa adozione di quella potenza di calcolo da parte delle imprese.

Sembra che molte aziende si chiedano ancora come usare l’IA. A cosa serve davvero. Molte, non tutte. E forse nemmeno la maggior parte.

La fotografia più recente e dettagliata è quella scattata a marzo da un report della Fondazione Leonardo. L’ha curato Luciano Floridi, filosofo dell’informazione e docente a Yale, insieme a Micaela Lovecchio (Education e Formazione nelle Scuole della Fondazione Leonardo ETS). Ha calcolato un valore di mercato dell’IA in Italia pari a 1,2 miliardi. Fissato un obiettivo auspicabile di arrivare a 5 miliardi entro il 2030. Ma soprattutto spiegato un paradosso dimensionale. Le grandi imprese, quelle con più di 250 dipendenti, hanno una penetrazione dell’IA pari al 53%. Ma il dato crolla al 15% se si guarda anche alle PMI. Collocando in media l’Italia al 18° posto nell’Europa a 27, dove il tasso di adozione in media è due punti più in alto. Un dato non secondario. Perché l’Italia è fatta soprattutto di piccole e medie imprese. Ma, si è detto, in Italia c’è tantissima potenza di calcolo. Materia prima per sviluppare IA e applicativi per l’industria. Nella penisola ci sono due dei calcolatori più potenti al mondo. Due tra i primi cinque in Europa. HPC6 di Eni a Pavia (2° in Europa, 6° al mondo) e Leonardo del Cineca a Bologna (5° in Europa, 10° al mondo). Non si tratta di semplici computer potenti. Ma di motori a reazione. Accesi e rombanti. Potrebbero essere (e in parte già sono) la struttura muscolare dell’economia italiana. Se un computer in azienda è una bicicletta, HPC6 e Leonardo in confronto sono un accelerato re di particelle. Macchine enormi capaci di fare in pochi secondi calcoli che richiederebbero anni. Trasformano l’incertezza in precisione matematica. Riducono tempi e costi. E lo fanno per qualsiasi settore. In parte già avviene. Lo racconta il report.

L’IA convenzionale (quello che chiamiamo machine learning) è la spina dorsale della fabbrica 4.0. Viene utilizzata per la manutenzione predittiva — capire quando una valvola si romperà prima che accada — e per l’ottimizzazione delle catene di approvvigionamento. Nonostante sia la meno “chiacchierata”, è considerata utile dal 39,6% dei lavoratori, il dato più alto tra tutte le categorie di

IA. Altro settore che usa questa tecnologia: farmaceutica, biologia. È il settore dei “mega-round”. Casi come AAVantgarde Bio e Nanophoria dimostrano come l’IA stia accelerando la scoperta di farmaci e terapie geniche, attirando centinaia di milioni di euro di investimenti. E non mancano eccellenze, come Bending Spoons, campione italiano di sviluppo di software e IA, e Domyn (ex iGenius). Inoltre, secondo la Fondazione, si comincia a muovere anche la PA. Anche le istituzioni. La Camera dei Deputati è tra le prime al mondo a sperimentare sistemi di IA per la gestione documentale, dimostrando che l’efficienza può partire anche dal cuore della burocrazia.

Fin qui le luci. Non poche. Ma non sufficienti a illuminare a giorno il quadro generale. Perché l’ombra si nasconde nei dettagli. E uno studio più specifico su IA e imprese, anche questo pubblicato a marzo, racconta una realtà aziendale assai frammentata. Tra aree geografiche, tra settori, tra aziende dello stesso settore con diverse dimensioni. Lo ha pubblicato l’Università di Pavia (Itir). E parte dall’idea di comprendere che tipo di IA viene usata dalle aziende italiane. E come. Lo fa usando un dataset di 5.294 osservazioni, raccolte tra metà 2025 e l’inizio del 2026, focalizzate su imprese italiane di medio-grandi dimensioni (dal 51 a oltre 10mila dipendenti). Tre le macrocategorie dell’IA usata: la convenzionale, la generativa e l’agentica. La prima è utilizzata già da diversi anni. Si tratta di apprendimento delle macchine, software che fanno predizioni o classificazioni. Ma negli ultimi anni a questa IA “classica” si è affiancata l’IA generativa (per intendersi, chatbot e generazione di testi e immagini) e agentica (i sistemi che riescono a far interagire e orchestrano più software, organizzano, prenotano, spediscono ecc.).

Il risultato ha sorpreso i ricercatori. L’IA generativa è passata da percentuali irrisorie negli scorsi anni a una percentuale di utilizzo dell’ 88,6%. In pratica, quasi tutte le aziende intervistate di quasi tutti i settori, e quasi tutti i lavoratori dicono di usarla. Sebbene si tratti di un’adozione ombra: il 6,5% dei lavoratori paga di tasca propria gli abbonamenti per non restare indietro rispetto alla lentezza dei processi aziendali. Mentre la sfida è l’IA agentica (già al 53,6% di diffusione): sistemi che non si limitano a scrivere testi, ma agiscono autonomamente, orchestrando altri software per prenotare viaggi, gestire budget o risolvere ticket. La convenzionale invece è usata dal 17,3% del campione preso in esame. Paradossalmente, quella ritenuta più utile, con il 40% che non potrebbe farne a meno. Percentuale che si dimezza se guardiamo all’IA generativa. Usata solo per risparmiare tempo. Con un effetto non secondario. Il 61% tra imprenditori e manager teme che questi strumenti diano dipendenza. Che li rendano pigri, non più produttivi. Meno inclini a scrivere email, quindi a curare personalmente i rapporti. O a usare l’inglese. Si risparmia tempo ma non si libera del tempo. È come se lo si perdesse per fare nulla. E qui un altro elemento di novità della ricerca. Il timore più diffuso per l’IA in azienda non è più la perdita del

posto di lavoro, come a lungo si è denunciato. Oggi questo timore si ferma al 40% del campione intervistato. Mentre sul gradino più alto del podio dei timori oggi c’è la dipendenza tecnologica. Il 60% teme di diventare dipendente dai chatbot. Tutti elementi che confermano che siamo nel bel mezzo di una transizione. Forse non epocale, ma comunque critica. Serve una giusta formazione.

Serve avere competenze e capacità di capire le porte che si stanno aprendo in questa era dell’IA. Ma c’è una falla. Ed è tutta italiana. Le competenze che si creano in ambito tecnologico (e l’Italia sforna ogni anno menti brillanti dalle università e dai centri di ricerca) finiscono in buona parte all’estero. Fenomeno che contribuisce allo stallo. Amplifica il paradosso italiano fotografato dai report.

Per accompagnare l’Italia in questa transizione servono professionisti competenti. Ma quelli dell’IA in Italia guadagnano il 40-50% in meno rispetto ai colleghi

in Germania o nel Regno Unito. Mentre solo un quarto degli studenti universitari è iscritto a corsi Stem (Scienze, tecnologia, ingegneria e matematica). Una quota inferiore alla media UE. E tutti i report possibili individuano una sola soluzione per far uscire il Paese dallo stallo. Trattenerli. Come? Pagandoli di più. Non bastano i muscoli dei supercalcolatori. Servono i cervelli in grado di coordinare azioni e movimento in un tutto armonico.

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