La Fondazione Leonardo ha pubblicato L'Italia nell'era dell'IA, un report curato da Luciano Floridi - e a cui anche Datapizza ha contribuito - che mappa lo stato dell’AI nell'ecosistema italiano.

È una lettura densa, con dati seri e qualche spunto strategico che vale la pena estrarre.

Il dato che rimbalza di più sui social è il mercato: €1,2 miliardi nel 2024, +58% in un anno.

Bello. Ma non è il numero che ti dovrebbe interessare davvero.

Quello che conta è la distanza tra livelli della catena del valore.

Il report usa un modello in cinque layer - hardware, cloud, dati, modelli fondazionali, applicazioni - e lo dice senza girarci intorno: "il posizionamento italiano risulta relativamente più forte nei livelli applicativi e di integrazione".

Tradotto:

• Sull'hardware siamo dipendenti dall'estero (come tutti in Europa, ma peggio).
• Sul cloud siamo clienti di AWS, Azure e GCP.
• Sui modelli fondazionali possiamo fare dei bei progetti accademici, ma non competiamo con OpenAI, Google o Anthropic - che investono ogni anno una cifra superiore all'intero PIL del nostro mercato tech.
• Sull'applicativo, invece, possiamo fare sul serio.

Perché il layer applicativo è diverso dagli altri?

Perché è il livello dove conta ciò che sai fare tu, non quante GPU hai in casa.

Il report identifica tre elementi che accomunano le aziende italiane di successo nell'AI:

1. verticalizzazione - competere su nicchie specifiche invece che in orizzontale,
2. attenzione al contesto - lingua, normativa, specificità del mercato locale,
3. integrazione con le competenze tradizionali - manifattura, design, agrifood, finanza.

Non è una consolazione, anzi.

È un vantaggio competitivo strutturale, purché le aziende lo riconoscano e ci costruiscano sopra consapevolmente.

Qualche esempio concreto che il report cita:

• Manifattura: le PMI italiane hanno know-how di processo che non è mai stato digitalizzato, figuriamoci trascritto in un dataset. Un modello verticale addestrato su quella conoscenza tacita vale più di GPT-5 con un prompt generico.
• Life sciences: AAVantgarde Bio e Nanophoria mostrano che la convergenza AI + biotech è una delle strade dove il capitale si sta muovendo - e l'Italia ha centri di ricerca competitivi in questo spazio.
• Lingua e compliance: abbiamo sei LLM sovrani (Minerva, Velvet, Colosseum, FastwebMIIA, Italia, Vitruvian) e la prima legge organica nazionale sull'AI nell'UE. Per un'azienda che opera in settori regolamentati, avere compliance-by-design dal giorno zero vale molto più di un modello più performante su un benchmark internazionale.

Il report formula la cosa in modo diplomatico, ma noi vogliamo essere meno istituzionali: le aziende italiane che stanno inseguendo una generica idea di "AI company" non è che sono fuori strada, è che non hanno neanche cominciato la gara.

Quelle che invece si chiedono "come usiamo l'AI per fare meglio quello che facciamo già meglio di tutti?", quelle hanno una posizione difendibile.

Non puoi competere con OpenAI, Google e Anthropic. Ma puoi competere con il tuo concorrente tedesco o spagnolo che sta trasformando con l’AI il tuo stesso settore.

E lì il vantaggio si costruisce sulla conoscenza di dominio, non sulla grandezza dei modelli.

Il mercato da €5 miliardi al 2030 si costruirà per la maggior parte qui, nel layer applicativo, nel verticale, nell'integrazione. Non nel fondazionale.

Questo è esattamente il nostro approccio all’AI Transformation ed è la via da percorrere per un’Italia competitiva nel Tech e, soprattutto, più competitiva nell’AI.

Comunque abbiamo fatto un approfondimento sul report della Fondazione Leonardo sul nostro blog, in cui analizziamo più nel dettaglio le varie parti!

Giacomo Ciarlini - CIO - Datapizza

Simone Conversano - AI Transformation Specialist - Datapizza