La dipendenza da infrastrutture esterne e il rischio di perdere il controllo sui dati spingono l’Unione Europea a puntare su un modello distribuito e sulla sovranità, sebbene l’adozione tra le piccole e medie imprese resti una sfida aperta.
[In pillole] La sintesi per chi va di fretta:
L'industria manifatturiera europea affronta la sfida dell'intelligenza artificiale cercando una via autonoma per la sovranità digitale. Il Cluster Fabbrica Intelligente guida una strategia basata su infrastrutture distribuite per contrastare la dipendenza da colossi USA e Cina. Tuttavia persiste un forte divario tra grandi imprese e PMI che faticano a superare la fase pilota dei progetti.
Una strategia per l’indipendenza tecnologica
La risposta europea non è inseguire i concorrenti sul loro stesso terreno, ma cambiare le regole del gioco.
Invece di puntare alla costruzione di pochi e giganteschi data center centralizzati, la visione promossa dall’Unione Europea si orienta verso un’architettura distribuita. L’iniziativa più significativa in questo senso è l’IPCEI CIS (Progetti di Comune Interesse Europeo su Infrastrutture e Servizi Cloud), un programma che finanzia la creazione di un “continuum Cloud-Edge” federato e interoperabile a livello continentale.
L’idea è quella di avere una rete diffusa di nodi computazionali, più piccoli e vicini a dove i dati vengono generati, come una fabbrica o un impianto industriale. Questo approccio non solo garantisce che i dati possano essere elaborati con una latenza molto bassa – requisito fondamentale per le applicazioni industriali in tempo reale – ma assicura anche che rimangano all’interno della giurisdizione europea.
La sovranità, in questo contesto, diventa un concetto a due livelli. Da un lato c’è la sovranità fisica, legata alla localizzazione dei chip e dei server sul suolo europeo. Dall’altro, c’è la sovranità logica, che riguarda il controllo sugli algoritmi e sui dati utilizzati per addestrarli.
In Italia, una delle manifestazioni concrete di questa strategia è la Fondazione AI4I, l’Istituto Italiano per l’Intelligenza Artificiale, che offre alle imprese non solo l’accesso a infrastrutture di supercalcolo, ma anche programmi di formazione e servizi per facilitare l’adozione di queste tecnologie.
Questo approccio è rafforzato da provider locali che, come riportato su Aruba Magazine, offrono soluzioni di “Private AI” con server GPU dedicati e localizzati in Italia, garantendo costi prevedibili e, soprattutto, evitando il cosiddetto vendor lock-in, ovvero quella dipendenza da un singolo fornitore che rende difficile e costoso un eventuale cambiamento.
Eppure, questa visione strategica, per quanto ambiziosa, si scontra con una realtà produttiva frammentata e disomogenea.
Il divario tra grandi e piccoli
Se la direzione politica e tecnologica sembra chiara, la sua adozione sul campo mostra un quadro a tinte contrastanti. I dati più recenti dell’Istat, discussi durante l’incontro organizzato dal CFI, rivelano un divario netto: se il 71% delle grandi imprese italiane ha già avviato progetti di intelligenza artificiale, la percentuale crolla ad appena l’8% tra le piccole e medie imprese.
Questo squilibrio racconta di un sistema produttivo che viaggia a due velocità, dove le aziende più strutturate riescono a investire e sperimentare, mentre il tessuto diffuso delle PMI rischia di rimanere indietro. La questione, però, è ancora più complessa di così.
Anche tra le aziende che hanno investito, un dato colpisce in modo particolare: il 60% di esse non è riuscita a superare la fase pilota. Spesso il blocco non è tecnologico ma di scala: i modelli standard non si adattano ai processi specifici dell’azienda. Questo è il contesto in cui una soluzione di intelligenza artificiale su misura fa la differenza rispetto a un prodotto generico.
Questo significa che, nella maggior parte dei casi, l’intelligenza artificiale rimane confinata a esperimenti isolati, a progetti dimostrativi che faticano a tradursi in un reale vantaggio competitivo integrato nei processi aziendali.
– Leggi anche: Sicurezza informatica in Italia, tra emergenza attacchi e il labirinto della burocrazia
Finora, come riportato da Automazione News, una delle applicazioni più comuni nel manifatturiero è stata quella dei sistemi di visione per il controllo qualità, una tecnologia certamente utile ma che rappresenta solo una minima parte del potenziale trasformativo dell’IA.
Il problema, quindi, non sembra essere solo l’accesso alla tecnologia, che in forme basilari è sempre più disponibile, ma la capacità di integrarla in modo profondo e strategico.
L’IA non è uno strumento da aggiungere a un processo esistente, ma un fattore che richiede di ripensare i processi stessi, a partire dalla gestione dei dati. Ed è qui che entrano in gioco iniziative pensate per colmare questa distanza.
Ne consegue che il punto di ingresso più efficace è spesso un sistema MES già integrato nella produzione: è lì che i dati nascono, ed è lì che l’IA trova il materiale su cui lavorare.
Dalla teoria alla pratica, con qualche ostacolo
Per tradurre la visione strategica in azioni concrete, il Cluster Fabbrica Intelligente ha sviluppato una “Roadmap della Ricerca e dell’Innovazione”, un documento che, come descritto su Industria Italiana, funziona da ponte tra le esigenze del mondo produttivo, la comunità scientifica e i decisori politici. Non è un semplice elenco di tecnologie, ma uno strumento strategico per orientare gli investimenti e le politiche industriali, assicurando che il settore manifatturiero rimanga una priorità.
La sfida, come ha sottolineato Tullio Tolio, presidente del comitato tecnico-scientifico del CFI, è mantenere alta l’attenzione sul manifatturiero anche nella prossima programmazione europea 2028-2034. L’avvertimento è chiaro: con una probabile riduzione delle partnership pubblico-private a livello europeo, sarà fondamentale che il settore manifatturiero sappia dimostrare la sua centralità.
Un modo per farlo è attraverso esempi pratici e replicabili. A questo servono gli “Impianti Faro” del CFI, stabilimenti di eccellenza che funzionano come laboratori a cielo aperto, dove le tecnologie più avanzate vengono testate e applicate in un contesto industriale reale. Questi impianti servono a dimostrare alle aziende più piccole cosa è possibile fare e come, riducendo la percezione del rischio e facilitando il trasferimento tecnologico.
Tuttavia, anche gli esempi più virtuosi non possono risolvere da soli il problema di fondo: la qualità dei dati.
L’intelligenza artificiale si nutre di dati, e se questi non sono raccolti in modo strutturato, coerente e affidabile, qualsiasi progetto è destinato a fallire o a rimanere in una fase sperimentale. Questo richiede un cambiamento culturale prima ancora che tecnologico, che deve partire dal management aziendale e diffondersi a tutti i livelli.
La discussione è in pieno svolgimento, come dimostrano i recenti appuntamenti del settore, tra cui l’evento “Artificial Intelligence in Manufacturing” tenutosi a MECSPE Bologna e la call per startup manifatturiere prevista al WMF 2026.
La strada per una reale sovranità digitale europea nel manifatturiero è tracciata, ma la sua percorribilità dipenderà dalla capacità di trasformare le visioni strategiche in competenze diffuse e processi industriali consolidati, soprattutto tra quelle piccole e medie imprese che costituiscono la spina dorsale dell’economia continentale.
