AI in Act-ion o Inaction?

L’8 ottobre l’Unione europea ha presentato due nuove strategie: Apply AI e AI in Science. La prima mira ad accelerare l’adozione dell’intelligenza artificiale (IA) nell’industria, la seconda si rivolge al mondo accademico e scientifico: un connubio particolarmente rilevante per la Fondazione Bruno Kessler. 

Quasi in contemporanea, il 10 ottobre, è entrata in vigore la legge italiana sull’intelligenza artificiale (l. n. 132/2025), il primo quadro normativo nazionale sull’IA con l’obiettivo di garantire uno sviluppo “corretto, trasparente e responsabile” dell’intelligenza artificiale e allinearsi all’AI Act.

Dopo aver definito rischi e requisiti con l’AI Act, l’Unione Europea sembra voler rispondere al monito del Rapporto Draghi e “fare qualcosa”. Il nome “Apply AI” suggerisce proprio questo: abbiamo stabilito le regole, ora iniziamo a giocare. Queste strategie dovrebbero segnare il passaggio da una fase normativa a una fase di implementazione pratica, indicando come l’UE intenda usare l’IA per innovare industria e ricerca, oltre che regolarla e garantirne un utilizzo sicuro ed etico. 

Cosa prevedono le due strategie

Apply AI è una strategia che mira ad accelerare l’adozione dell’IA nelle principali industrie europee e nel settore pubblico con iniziative pilota in determinati settori, quali sanità e prodotti farmaceutici, energia, mobilità, produzione industriale, edilizia, agroalimentare, difesa, comunicazioni, clima, settore culturale e creativo.  Include inoltre interventi trasversali per aiutare le piccole e medie imprese (PMI) ad adottare l’IA, formare la forza lavoro e promuovere la fiducia nel mercato, oltre alla creazione di un meccanismo di governance unificata con un Osservatorio Europeo sull’IA. 

Tra le iniziative previste ci sono: 

• creazione di centri avanzati per la diagnosi e lo screening nel settore sanitario
• Sviluppo di modelli e agenti intelligenti dedicati alla produzione industriale e alla ricerca farmaceutica.
• Rafforzamento degli Hub europei per l’innovazione digitale, con accesso a “fabbriche” di intelligenza artificiale, strutture di prova e spazi sperimentali regolamentari.
• Avvio di un’accademia per le competenze nell’intelligenza artificiale (AI Skills Academy).
• mobilitazione di circa un miliardo di euro per finanziare progetti pilota e infrastrutture digitali.
• Costituzione di un sistema di governance con l’Apply AI Alliance che coordina fornitori di intelligenza artificiale, industria, mondo accademico e settore pubblico, e un osservatorio per monitorare tendenze e impatti dell’intelligenza artificiale. 

AI in Science è invece la strategia rivolta al mondo scientifico e accademico e prevede due pilastri: 

• Science for AI per favorire la ricerca sui modelli di IA 
• AI for Science per promuovere l’uso dell’IA nella ricerca in campi diversi  

Il cuore sarà poi la creazione di RAISE (Resource for AI Science in Europe), un istituto virtuale che metterà in rete risorse e talenti per l’IA nella scienza. Attraverso RAISE, ricercatori e startup avranno accesso dedicato a futuri impianti di calcolo per l’addestramento dei modelli di IA. Inoltre, si prevede di raddoppiare gli investimenti annui di Horizon Europe sull’IA a oltre 3 miliardi di euro

Completa il quadro la Data Union Strategy, attesa per fine ottobre 2025, che promette di aprire nuove fonti di dati strutturati di alta qualità condivisi a livello europeo. Questa strategia sui dati mira a garantire alle imprese, al settore pubblico e alla comunità scientifica un accesso continuo a grandi dataset utili ad addestrare algoritmi. 

Perché è importante

Dopo aver stabilito come dev’essere l’IA (affidabile e antropocentrica) l’UE ora definisce cosa fare per diffonderla: investimenti in programmi settoriali, ricerca di base e applicata, dati comuni e collaborazioni con aziende e pubbliche amministrazioni. Il filo rosso è l’integrazione industria-ricerca. Le due strategie congiunte vogliono promuovere un ecosistema dove ricerca, imprese e settore pubblico lavorano fianco a fianco.

Criticità e questioni aperte 

I fondi messi in campo, seppur importanti, rischiano di essere insufficienti. Un miliardo di euro per “trasformare” tutti i settori con l’IA è una cifra limitata che sicuramente non può competere con le risorse dispiegate dalle big tech statunitensi, da cui dipende in larga parte anche la filiera europea dell’IA. 

Secondo l’AI Index Report 2025, nel 2024 gli Stati Uniti hanno registrato 109,1 miliardi di dollari di investimenti privati in IA, circa 5,6 volte l’Europa e Regno Unito (19,4 miliardi) e 12 volte la Cina (9,3 miliardi).

Un secondo nodo è la complessità regolatoria introdotta dall’AI Act, che potrebbe penalizzare le imprese più piccole. C’è quindi il rischio di escludere le PMI dalla corsa all’IA, lasciando che solo le grandi aziende possano permettersi la conformità normativa e gli investimenti necessari, mentre startup e PMI potrebbero rinunciare a sviluppare soluzioni di IA in Europa per evitare costi e incertezze normative. Ciò contrasterebbe con l’obiettivo stesso della strategia Apply AI, che vorrebbe invece stimolare l’adozione tra le piccole e medie imprese.

Anche l’Italia, con la sua legge 132/2025, sta cercando di evitare questo scenario, creando sandboxes normative, ambienti protetti in cui le imprese possono sperimentare nuovi prodotti o servizi basati su IA e prevedendo incentivi per ridurre gli oneri e facilitare l’adozione dell’IA anche da parte delle PMI e stimolare un mercato locale dell’IA. Tuttavia, la partita è europea: senza un coordinamento forte e investimenti comuni su larga scala, i singoli Stati UE difficilmente potranno competere in solitaria con le potenze globali.

Un’ulteriore criticità riguarda infatti la governance: i nuovi piani UE mancano ancora di meccanismi chiari per coordinarsi con le strategie nazionali e assicurare un monitoraggio rigoroso dei progressi e una valutazione dei risultati. 

Infine, il documento europeo pone l’accento sulle competenze e la cosiddetta “AI literacy” e sottolinea che una solida alfabetizzazione all’IA dovrebbe iniziare già nei primi livelli di istruzione e proseguire nel mercato del lavoro attraverso percorsi di riqualificazione professionale (reskilling) e di aggiornamento delle competenze (upskilling), con rimando al Digital Education Action Plan.  È cruciale infatti accompagnare gli studenti e i lavoratori affinché sviluppino le competenze necessarie per restare competitivi sul mercato del lavoro e al passo con una tecnologia che diventa inesorabilmente parte delle attività quotidiane e avere la capacità di attrarre e trattenere  talenti e ricercatori nel campo dell’IA. 

L’Europa spesso criticata per lentezza e iper-normazione sembra voler spingere sull’acceleratore: si parla di risorse, integrazione dell’IA nei processi produttivi, centri di calcolo, ricerca applicata e accesso ai dati. Però non ha ancora ingranato la marcia in più: i fondi sono limitati e senza coordinamento il rischio è di disperdere gli sforzi. 

Se da un lato le critiche di lentezza mosse all’UE sono fondate, dall’altro come ricorda Luciano Floridi nel suo libro Etica dell’intelligenza artificiale “le norme non riguardano il ritmo ma la direzione dell’innovazione”. Andare velocemente nella direzione sbagliata sarebbe infatti molto costoso. La sfida, quindi, resta complessa e il piano dell’Europa sulla carta è ambizioso. Servono azioni concrete e coordinate: alleanze pubblico-private, accesso ai dati e capacità di calcolo, sandbox e linee guida che riducano i costi per le PMI, oltre a una governance capace di misurare gli impatti e riallocare rapidamente le risorse. Premere sull’acceleratore e guidare bene, insieme.