Le Pmi italiane spingono la domanda di AI verticale nei distretti industriali

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Jose Antonio Gastelum

1 un'ora fa

Le Pmi italiane spingono la domanda di AI verticale nei distretti industriali — PMI e AI nei distretti

Il mercato dell'intelligenza artificiale in Italia raggiunge 1,8 miliardi di euro e cresce del 50% su base annua, ma l'adozione nelle imprese resta sotto la media europea. Il divario si concentra soprattutto nelle Pmi, dove il peso della frammentazione produttiva alimenta la proposta di un dataspace industriale dedicato ai distretti.

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L'adozione dell'AI nelle imprese italiane è all'8,2%, significativamente inferiore alla media UE del 13,5%, con solo l'8% delle Pmi coinvolte.
La proposta di creare un Dataspace dei Distretti d'Italia mira a condividere dati tra settori chiave come moda, meccanica e agroalimentare per sviluppare modelli di AI verticali.
L'infrastruttura, collegata al Polo Strategico Nazionale, prevede finanziamenti futuri tramite co-investimento pubblico-privato e venture capital italiano per stimolare competitività e investimenti Pmi.

Proposta di infrastruttura per i distretti

Come riportato da Il Sole 24 Ore, il report della Roma Business School rileva che il tasso medio di adozione dell'AI nelle imprese europee è al 13,5%, mentre in Italia si ferma all'8,2%. Nelle grandi imprese italiane il 71% ha avviato almeno un progetto di intelligenza artificiale e l'84% ha già acquistato licenze di almeno uno strumento di Generative AI, mentre tra le Pmi il dato resta all'8%.

Lo studio individua nei distretti produttivi una possibile leva per colmare il ritardo italiano rispetto a Germania, Francia, UK e Paesi Bassi, Paesi descritti come più avanti grazie a strategie consolidate e hub di innovazione. Moda, meccanica, agroalimentare, farmaceutica e nautica sono indicati come i comparti in cui la struttura diffusa dell'economia italiana potrebbe sostenere modelli di AI verticali costruiti su dati industriali condivisi.

La proposta è creare un Dataspace dei Distretti d'Italia, con l'obiettivo di mettere in comune i dati e addestrare sistemi specializzati per singoli settori. Valentino Megale, coautore della proposta, afferma che la frammentazione produttiva italiana, storicamente considerata un limite, può diventare un asset perché i grandi modelli linguistici generalisti tendono a fornire risposte più generiche rispetto a strumenti addestrati su basi dati mirate.

Impatto atteso su competitività e investimenti

Secondo la proposta, l'infrastruttura potrebbe appoggiarsi al Polo Strategico Nazionale, la rete di data center italiani finanziata dal Pnrr e attiva dal dicembre 2022 per la conservazione e l'elaborazione dei dati critici e strategici delle pubbliche amministrazioni. L'idea è estendere al settore privato questa funzionalità per sostenere l'uso industriale dell'intelligenza artificiale.

Megale indica anche una possibile traiettoria finanziaria per il progetto una volta esauriti i fondi europei, ipotizzando il ricorso a un fondo di co-investimento pubblico-privato e al sistema italiano del venture capital. In questo quadro, il dataspace viene presentato come uno strumento per aumentare la competitività delle Pmi e rendere più accessibile l'adozione di applicazioni AI in filiere dove il know-how locale resta il principale vantaggio industriale.

Nella nostra precedente analisi sulla trasformazione del commercio globale e sul ruolo delle supply chain, abbiamo evidenziato che nel 2026 la frammentazione e la volatilità rendono la logistica un fattore chiave di competitività per le imprese italiane. L’articolo sottolineava la tenuta dell’export e gli investimenti nelle infrastrutture logistiche, insieme alla crescente esigenza di resilienza, visibilità e capacità di reindirizzare i flussi in tempo reale.

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