L’intelligenza artificiale rappresenta oggi uno dei driver principali dell’evoluzione digitale e la sua adozione nei servizi utilizzati giornalmente da individui e imprese sta crescendo ad un ritmo esponenziale. L’espansione di questa nuova frontiera tecnologica è legata agli importantissimi investimenti economici che i provider stanno effettuando per la realizzazione delle infrastrutture utili ad erogare servizi IA. Tali investimenti generano sull’ecosistema industriale a livello territoriale sia un impatto diretto derivante dalla realizzazione dei data center, sia uno indiretto connesso alla nascita di nuovi hub tecnologici che rappresentano uno stimolo per lo sviluppo di start-up innovative.

  • Al fine di sfruttare al meglio le potenzialità dell’intelligenza artificiale è opportuna un’integrazione strategica di tecnologie avanzate. In altre parole, per sviluppare, implementare e gestire soluzioni basate sull’IA è fondamentale mettere a punto una catena tecnologica, ossia l’insieme degli strumenti, framework, software e hardware, che rende, di fatto, i modelli di intelligenza artificiale più efficienti, scalabili e sostenibili.
  • In termini di infrastrutture dedicate all’intelligenza artificiale, l’Italia sta compiendo passi importanti. Sul fronte, ad esempio, dei data center, il 2024 ha confermato in Italia la dinamica positiva dell’anno precedente, con nuove aperture che hanno consentito di raggiungere ai Data Center presenti nel nostro Paese una potenza energetica di 513 MW IT (considerando cioè, solamente le sale dati delle infrastrutture), con un aumento del +17% rispetto al 2023.
  • L’analisi condotta nel capitolo 3 ha fatto emergere due questioni finora poco analizzate nella produzione scientifica. Da una parte una forte correlazione (vicina al 90%) tra numero di start up IA e data center presenti sul territorio italiano, indicando possibili effetti benefici delle infrastrutture digitali sul dinamismo imprenditoriali italiano, seppur con alcuni caveat. Dall’altro è stato rilevato un forte impatto degli investimenti in data center, che avranno nel prossimo biennio un importante effetto a cascata su gran parte dei settori economici italiani, con un dato finale che ammonta a quasi sei miliardi di euro.
  • La passata legislatura UE ha prodotto alcuni progressi rilevanti nel campo delle policy indirizzate a sostenere un certo tipo di sviluppo dell’IA nel vecchio continente. Tuttavia, col tempo si sono palesati alcuni importanti limiti strutturali che ne hanno ridotto l’efficacia complessiva, a partire dalla frammentazione degli interventi e dall’insufficiente coordinamento tra gli Stati Membri, nonché fra questi ultimi e le istituzioni UE, come segnalato con forza anche dalla Corte dei Conti europea (ECA).
  • Lo scorso 9 aprile è stato pubblicato l’AI Continent Action Plan, che rappresenta il principale documento strategico dell’UE in tema di sviluppo dell’intelligenza artificiale dopo le due Comunicazioni del 2018 e il Libro bianco del 2020. Il documento, per un verso, rinvia molti aspetti rilevanti a pubblicazioni future – che è necessario monitorare – per un altro, emergono sin da subito due aspetti preoccupanti: l’assenza di un’analisi di quanto non abbia funzionato e la mancanza di un chiaro meccanismo di governance.
  • A livello nazionale, il 16 ottobre scorso è stato presentato il Libro Verde “Made in Italy 2030”. In esso si individuano quindici obiettivi strategici di politica industriale per il medio-lungo termine, nell’ambito dei quali l’IA e le tecnologie abilitanti possono rivestire un ruolo di primo piano.
  • Accanto all’AI Act, che è entrato nel vivo della fase applicativa, anche il nostro Paese sta compiendo importanti passi avanti rispetto alle politiche nazionali in tema di intelligenza artificiale, dove un elemento centrale si rivede nel DDL IA, attualmente all’esame della Camera dei Deputati. In questo scenario, tra aprile e maggio 2025, l’Istituto per la Competitività (I-Com) ha svolto un’indagine qualitativa al fine di comprendere la percezione di imprese attive sul mercato italiano e afferenti a diversi settori e classi di fatturato rispetto all’impatto della regolamentazione in materia di intelligenza artificiale. Fra l’altro, è emersa l’importanza di insistere sul ruolo della soft/self-regulation (raccomandazioni, buone pratiche, codici di condotta) prodotta dalle autorità competenti, come pure su maggiori aiuti finanziari alle imprese (con particolare attenzione per le startup).

Studio I-Com_ItalIA