Il Manifesto per l’Italia Digitale e la proposta di voucher per le micro, piccole e medie imprese

Presentato alla Camera dei Deputati il Manifesto per l’Italia Digitale, promosso da AIIP, AssoSoftware, Confartigianato, Confcommercio, Confimi Industria e Confprofessioni, con al centrola proposta di introdurre, nella prossima Legge di Bilancio, il voucher digitale.

Un gruppo di associazioni di settore che rappresenta di fatto il Paese reale, un pezzo significativo di economia nazionale che va accompagnato nella trasformazione digitale in corso. A questa fetta di Paese si è rivolto anche il messaggio dell’On. Alessandro Manuel Benvenuto, Questore della Camera dei deputati: “Sono micro e piccole e medie imprese, oltre che gli studi professionali e il terzo settore, che non possono essere tagliati fuori dalla transizione e dal digitale, che abilita crescita economica e posti di lavoro, ma che deve arrivare anche al negozio di quartiere, allo studio professionale, agli enti non-profit”.

La misura, illustrata come “semplice, triennale e verificabile”, nasce per rispondere al ritardo digitale del sistema produttivo italiano, particolarmente evidente nelle realtà meno strutturate: il 94,7% delle imprese italiane ha meno di 10 addetti, ma solo il 29,4% delle microimprese tra 2 e 9 addetti utilizza un software gestionale, contro il 51,4% delle imprese con almeno 10 addetti.

Si tratta di una richiesta che viene dal basso e direttamente dalle micro e piccole imprese, ha spiegato l’On. Laura Cavandoli, Presidente del Consiglio di giurisdizione della Camera dei deputati, “con l’obiettivo di avere una misura proporzionata al proprio business. La digitalizzazione consente di accelerare la crescita e con l’arrivo dell’AI bisogna saper intercettare le nuove opportunità che porta con sé. compito della politica è offrire attenzione e ascolto al mondo delle imprese e sul voucher digitale c’è una grande convergenza, uno strumento che può generare Pil”.

Il Manifesto punta a sostenere investimenti in software gestionali, cloud, piattaforme digitali, intelligenza artificiale, cybersecurity, e-commerce, consulenza, formazione e compliance, legando il beneficio alla reale messa in funzione delle soluzioni “e non al semplice acquisto”.

La proposta prevede una misura rivolta alle imprese tra 2 e 99 addetti, “con intensità di aiuto più alta per le realtà più piccole” e, altra novità importante, una “premialità per le soluzioni Made in UE”. La platea stimata è di circa 578mila beneficiari nel triennio, con un fabbisogno pubblico pari a 3,951 miliardi di euro e investimenti complessivi attivati stimati in 7,05 miliardi.

Il voucher digitale per recuperare il gap con l’Ue in termini di competenze, produttività e adozione di nuove tecnologie

Marina Natalucci, Direttrice Osservatori Tech Company, Quantum, Data Center, C4DE del Politecnico di Milano, ha spiegato perché questa misura è importante, perché serve e qual è il suo potenziale. Oggi, l’Italia soffre un gap rilevante in termini di competenze digitali rispetto agli altri grandi Paesi europei, un 45,8% contro il 55,6% della media dell’Unione europea (Ue). Il 34% delle imprese che presentano tra 10 e 49 addetti non ha investito nel digitale negli ultimi anni e non prevede di farlo nel prossimo futuro.

Una situazione critica che penalizza invece una fetta significativa della nostra economica, considerando che le imprese digitalizzate vedono aumentare la produttività anche dell’8%. Se poi ai software si affiancano anche soluzioni di intelligenza artificiale (AI) questo dato sale o supera il 10%.

“Siamo indietro e questo pesa sulla competitività delle nostre imprese, in un contesto in cui l’AI cambierà tutta l’economia e l’industria. L’AI macina dati e se non c’è la digitalizzazione di base dei processi non ci sarà un’adozione sufficiente tra le Pmi. Mancano le componenti abilitanti di basi. Il PNRR ha dato una mano, ma ora che va esaurendosi bisogna cominciare ad immaginare nuove soluzioni. Più le imprese sono piccole, più aumenta il livello di arretratezza. Uno studio Luiss illustra l’impatto delle software technologies sulla crescita e sul valore. È un moltiplicatore sulla produzione di 1,6 euro ogni euro investito”, ha precisato Natalucci.

Il Manifesto propone infatti uno strumento complementare ai piani 4.0 e 5.0, pensato per intercettare la domanda diffusa di digitalizzazione delle micro e piccole imprese, dei professionisti e degli enti del terzo settore. Ovviamente, ha aggiunto Natalucci, “l’acquisto di software non basta, bisogna rivedere i processi, digitalizzare i flussi di lavoro e costruire competenze, perché alla fine si tratta di un percorso di trasformazione complesso, complessità che cresce al diminuire della dimensione di imprese”.

La proposta si inserisce in un quadro generale di misure simili che già sono state prese in altri Paesi europei, come la Spagna che, con il kit digitale, ha attivato 750 mila buoni digitali per 3 miliardi di euro erogati. Ci sono altri esempi simili in Francia, Germania e Gran Bretagna.

“La trasformazione digitale è una leva strategica per la competitività del Paese che richiede un impegno condiviso tra istituzioni e corpi intermedi. Il Buono Digitale rappresenta uno strumento concreto per sostenere gli investimenti delle imprese in innovazione, competenze e cybersicurezza”, ha affermato Marco Barbieri, Segretario Generale di Confcommercio, sottolineando però un’altra criticità legata all’impatto delle nuove tecnologie sui livelli occupazionali e sui processi lavorativi: “L’AI è l’ultimo tassello del processo di digitalizzazione del mondo del lavoro e delle imprese, bisogna governare l’introduzione di questa tecnologia evitando gli effetti peggiori sui processi aziendali e i posti di lavoro”.

La Tavola delle associazioni

Ad aprire la Tavola rotonda delle associazioni promotrici del Manifesto, moderata da Paolo Poggio, Vicedirettore RaiNews24, è stato Pierfrancesco Angeleri, Presidente di AssoSoftware, che ha dichiarato: “Il voucher digitale è uno strumento necessario per portare software, competenze e processi digitali nelle micro e piccole imprese, dove il ritardo è ancora più evidente. L’obiettivo non è incentivare il semplice acquisto di tecnologia, ma la sua reale adozione: soluzioni gestionali, cloud, cybersecurity, intelligenza artificiale e formazione devono diventare leve concrete di produttività. Investire nel software significa rafforzare la competitività delle imprese e dell’intero sistema Paese. Abbiamo un mondo dei servizi che cresce e che va sostenuto, anche dal punto di vista culturale, riconoscendogli maggiore rilevanza. Rappresenta il 70% del Pil oggi e va ascoltato, anche con misure di sostegno alla trasformazione digitale. Grazie al bonus digitale potremmo aggiungere fino all’1% di crescita al PIL da questo settore chiave. Chiediamo maggiore ascolto alla politica”.

“A mancare sono sempre le competenze e i capitali. Ascoltando le esigenze delle micro, piccole e medie imprese, abbiamo capito quali dovevano essere i punti di forza del buono digitale: tre anni di durata, il minimo per creare una strategia digitale a breve-medio termine; la compliance; consulenza e formazione, fondamentali per l’adozione dell’AI; l’inserimento del noleggio a lungo termine del software, agevolando la spesa. Un’azione da portare avanti inoltre è integrare tutte le iniziative in un’unica misura che abiliti il lavoro di più soggetti, così da avere più risorse finanziarie che mantengono in vita più a lungo un intero ecosistema. Il Paese non può pensare di crescere lasciando indietro le imprese più piccole”, ha sostenuto Paola Generali, Presidente Assintel – EDI Confcommercio.

“Il buono digitale risponde alle esigenze del 94,7% delle imprese italiane, quelle con meno di dieci addetti, che rappresentano il cuore del nostro sistema produttivo. Le imprese artigiane e le micro e piccole imprese sono già da tempo impegnate nella transizione digitale, investendo in innovazione e competenze, ma necessitano di strumenti semplici e accessibili che ne accelerino il percorso. Auspichiamo che questa misura possa trovare spazio nella prossima Legge di Bilancio – ha sottolineato Fabio Mereu, Vicepresidente di Confartigianato – è una misura di politica industriale capace di sostenere l’adozione concreta di software, intelligenza artificiale, cybersecurity e formazione, rafforzando la produttività e la competitività del Paese. Investire nella digitalizzazione delle micro e piccole imprese significa investire nella crescita dell’intero sistema economico italiano”.

“Abbiamo creato un’alleanza per sostenere le nostre imprese. Siamo un grande Paese esportatore. Tra i nostri associati ci sono tantissime Pmi e microimprese. Dobbiamo investire in questo settore, che dà tanto all’economia nazionale. Il Governo ha investito 7 miliardi nella rete in fibra, ma non tutte le aziende le sfruttano ancora. La formazione ha un ruolo chiave nella crescita e il voucher potrebbe colmare un gap al momento rilevante con l’Ue. Una maggiore adozione di soluzioni digitali si tradurrebbe in un aumento del traffico dati a livello nazionale. La nostra proposta va incontro all’esigenza di rafforzare la sovranità tecnologica e il made in EU. Il voucher andrebbe a completare quanto già fatto dal Governo, facendo arrivare l’innovazione in profondità nei territori. Vogliamo in questo modo completare la politica industriale nazionale, integrando gli investimenti fin qui già fatti. C’è una resistenza da parte di chi deve assolvere le pratiche necessarie per richiedere questi supporti, ma noi come associazioni e il Governo stesso abbbiamo il compito di pubblicizzare e comunicare le nuove proposte, proprio per farle incontrare con le esigenze delle realtà imprenditoriali più piccole”, ha affermato Giovanni Cristi, Segretario Generale AIIP.

“Per le nostre PMI manifatturiere, il Buono Digitale è un’opportunità per ridurre il divario con le realtà più grandi e strutturate, trasformare un’idea in un progetto pilota e acquisire consapevolezza del valore dei propri dati e, quindi, della necessità di tutelarli. Per il legislatore, è invece uno strumento per ridurre la burocrazia e partecipare attivamente al processo di innovazione del Paese. Dobbiamo favorire la formazione continua e l’acquisizione di nuove competenze, solo così si potranno salvare posti di lavoro dall’impatto dell’AI, che va governato, ma che necessità anche di altre misure che vadano a sostegno delle organizzazioni più piccole. Il buono digitale accrescerà la consapevolezza sui rischi della dipendenza digitale, sul valore del dato e sulla necessità di aumentare la sicurezza informatica e della proprietà intellettuale”, spiega Domenico Galia, Presidente di Confimi Industria Digitale.

“I dati dell’Osservatorio di Confprofessioni mostrano con chiarezza che il comparto professionale è uno dei protagonisti della trasformazione digitale del Paese, con oltre l’80% degli studi che investe in soluzioni ICT. Per sostenere questo percorso servono strumenti semplici e accessibili anche alle realtà più piccole. Il Buono Digitale va esattamente in questa direzione: una misura concreta, immediatamente fruibile e costruita sulle esigenze di studi professionali e microimprese, in piena coerenza con i principi del nuovo Codice degli incentivi e della legge delega di riforma. Il voucher è uno strumento democratico per implementare le capacità digitali e sviluppare la dimensione professionale.”, ha dichiarato Paola Fiorillo, Componente della Giunta con delega alla digitalizzazione di Confprofessioni.

La tavola della politica

Riguardo ai quasi 4 miliardi di euro di risorse a copertura del voucher digitale, l’On. Laura Cavandoli, Presidente del Consiglio di giurisdizione della Camera dei deputati, ha precisato in apertura della Tavola della politica, che si tratta di “una cifra significativa”, ma che certamente “la richiesta di ampliare la platea è legittima, come lo è la richiesta di accrescere le competenze digitali”. “È necessario aprire un confronto su questo per evitare di continuare a perdere terreno su settori chiave per la crescita del Paese. Recuperiamo risorse, riorganizziamo gli strumenti e sfruttiamole in maniera più efficiente – ha proseguito Cavandoli – il problema in sede di legge di bilancio sarà decidere come muoversi e come affrontare anche il grande problema dei consumi energetici, che peseranno sempre più sul mondo delle imprese”.

“Bisognerebbe pensare ad una misura strutturale a sostegno della digitalizzazione, da inserire sempre all’interno di politiche nazionali. Abbiamo usato un pezzo del PNRR per completare la trasformazione digitale delle reti fisse e mobili. Un passaggio fondamentale anche per poi investire sulla domanda, che attiva il ruolo delle Pmi e delle micro imprese. Una parte residuale del PNRR potrebbe andare in questa direzione, circa un miliardo di euro avanzato dal Piano 1Giga. Si può introdurre inoltre una forma equa di tassazione sulla pubblicità online, da cui generare nuove risorse interne da investire. Abbiamo calcolato circa 500 milioni di euro di entrate annue. Dal punto di vista finanziario si può agire certamente, ma servono meccanismi incentivanti, favorendo l’aggregazione della domanda. Questo farebbe diminuire il costo pro-capite, aumentando la capacità di cooperazione, andando incontro alle micro imprese ad esempio. Si può anche immaginare uno strumento che finanzi la capacità digitale delle imprese ma che poi sia modulato in base alle esigenze che col tempo cambiano. I soldi spesi devono essere considerati investimenti, non costi, così da sottrarli dalla spesa corrente”, ha affermato il Sen. Antonio Nicita, Membro della Commissione Programmazione economica e bilancio del Senato.

“La proposta va incontro ad una diffusa necessità di crescita e formazione. Il problema è controllare certificazioni e adempimenti. Le misure devono sempre fare i conti con il tessuto imprenditoriale nazionale e le cattive pratiche che non mancano mai. Bisogna far comprendere bene quanto una misura del genere sia centrale per il futuro delle micro e piccole e medie imprese, degli studi professionali e per il terzo settore. il meccanismo deve prevedere una profonda preparazione da parte di tutti. Altra criticità è la capacità di aggregazione delle micro imprese, che prevede anche la condivisione di dati e di informazioni”, ha commentato il Sen. Luigi Nave, Membro della Commissione Ambiente, transizione ecologica, energia, lavori pubblici, comunicazioni e innovazione tecnologica del Senato.

“La copertura è rilevante e il Governo ha fatto della stabilità dei conti pubblici il proprio mantra. Parlando però di investimenti bisogna essere attenti a questa proposta. Si deve affrontare la trasformazione tecnologica del mondo del lavoro e servono nuovi strumenti per saper gestire i cambiamenti che stanno arrivando. Abbiamo la responsabilità di governare questa transizione, salvaguardando la dignità di ogni lavoratore. In Italia abbiamo bassi tassi di produttività che portano a bassi tassi retributivi. La questione della digitalizzazione è centrale, gli strumenti fin qui messi in campo non bastano e non arrivano alle micro imprese, che sono il tessuto vivo dell’economia nazionale. Il tema della formazione anche è centrale, qui serve investire, l’infrastrutturazione è una conseguenza. Dobbiamo aumentare il livello di attenzione sul tema formativo. Poi c’è il meccanismo del coinvolgimento delle imprese per rendere più sostenibile l’investimento. Altro punto critico sono i controlli, senza aumentare il carico burocratico, costruendo reti di protezione per evitare sprechi e truffe”, ha dichiarato in conclusione l’On. Lorenzo Malagola, Segretario della Commissione Lavoro della Camera dei deputati.

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La nuova corsa agli armamenti è già iniziata: l’intelligenza artificiale diventa la vera arma del XXI secolo

La Guerra Fredda appartiene ormai ai libri di storia. Non esistono più due soli blocchi contrapposti impegnati nella corsa agli arsenali nucleari. Oggi il confronto è molto più complesso, coinvolge più potenze e soprattutto si combatte sul terreno delle tecnologie più avanzate.

L’obiettivo non è semplicemente costruire più carri armati o più caccia da combattimento, che pure è nell’agenda dei ministri della Difesa di mezzo mondo. La sfida maggiore è conquistare il primato nell’intelligenza artificiale (AI), nei droni autonomi, nelle armi ipersoniche, nella guerra elettronica, nello Spazio e nei sistemi in grado di prendere decisioni in tempi impossibili per un essere umano.

Secondo le stime riportate da Bloomberg, gli investimenti complessivi delle principali potenze superano ormai i 2.000 miliardi di dollari, distribuiti tra Stati Uniti, Cina, Europa e Russia. Una cifra che richiama inevitabilmente le grandi corse agli armamenti del Novecento, ma con una differenza fondamentale: oggi nessuno sa ancora quale tecnologia cambierà davvero il modo di combattere. L’unica certezza è che arrivare secondi potrebbe avere conseguenze strategiche enormi.

Temi che saranno sul tavolo del vertice della NATO ad Ankara (7-8 luglio), che si occuperà di sicurezza euro-atlantica, tra cui il sostegno all’Ucraina nella guerra con la Russia, il nuovo equilibrio tra Stati Uniti ed Europa, il rafforzamento del Fianco Sud, la produzione industriale della Difesa, con la spinosa questione dell’aumento della spesa al 5% del PIL entro il 2035 da parte dei Paesi partner dell’Alleanza.

Una corsa agli armamenti “multidimensionale”

“Una corsa agli armamenti è in qualche modo già in corso, anche se non l’abbiamo ancora chiamata così. È una corsa multidimensionale”, spiega Celeste Wallander, ex Assistant Secretary of Defense degli Stati Uniti. Per le grandi potenze, osserva Wallander, la vera domanda è capire “su quali tecnologie concentrare gli investimenti”.

Non si tratta infatti soltanto di costruire armi più potenti, ma di integrare capacità completamente nuove: algoritmi di intelligenza artificiale, sensori spaziali, sistemi autonomi, capacità di colpire bersagli a migliaia di chilometri di distanza e strumenti per negare all’avversario l’utilizzo dello Spazio. Un dominio quest’ultimo che, assieme a quello subacqueo, sta attirando sempre di più l’attenzione di Governi e grandi gruppi privati, per il valore strategico che rappresenterà nell’immediato futuro.

Gli Stati Uniti investono 1.500 miliardi e dopo l’AI la frontiera degli armamenti indispensabili si sposta sui dispositivi ipersonici

Washington resta il principale protagonista. L’amministrazione del presidente Donald Trump punta a destinare 1.500 miliardi di dollari alla Difesa nel prossimo bilancio federale. Una parte crescente di queste risorse è destinata all’intelligenza artificiale.

Gli Stati Uniti hanno già impiegato l’AI in operazioni militari durante la campagna contro l’Iran, utilizzandola per supportare la pianificazione delle missioni. Una scelta che ha aperto anche un confronto tra il Pentagono e Anthropic, una delle aziende leader mondiali nell’intelligenza artificiale, sull’impiego delle proprie tecnologie in ambito bellico.

L’obiettivo americano è arrivare a sistemi capaci di collegare automaticamente satelliti, radar e missili intercettori, lasciando che sia l’intelligenza artificiale a decidere, in pochi secondi, come rispondere a un attacco. Secondo Todd Harrison, dell’American Enterprise Institute, questo diventa indispensabile soprattutto contro i nuovi missili ipersonici, le cui traiettorie sono molto meno prevedibili rispetto ai tradizionali missili balistici.

Sul fronte delle armi ipersoniche, però, Washington è ancora in ritardo. Il missile Dark Eagle, sviluppato da Lockheed Martin, rappresenta il primo sistema ipersonico statunitense, ma il Pentagono ha dichiarato che non disporrà di dati sufficienti per valutarne l’efficacia operativa prima del prossimo anno. Anche il Government Accountability Office ha evidenziato problemi produttivi.

Washington al lavoro sul Golde Dome

Parallelamente gli Stati Uniti stanno investendo decine di miliardi nel progetto Golden Dome, il gigantesco sistema di difesa antimissile voluto da Trump. Secondo Bloomberg e il Congressional Budget Office il programma potrebbe superare 1.000 miliardi di dollari.

Il progetto punta a realizzare una rete composta anche da intercettori spaziali, una tecnologia mai sperimentata su larga scala, coinvolgendo colossi come Lockheed Martin, Boeing, RTX, Anduril Industries e molte altre aziende.

“Stiamo vivendo un momento di trasformazione straordinaria della guerra”, afferma il senatore democratico Jack Reed, presidente della Commissione Forze Armate del Senato, “l’intelligenza artificiale e l’autonomia stanno cambiando tutto”.

La Cina punta sull’integrazione tra Stato e imprese

Pechino rappresenta probabilmente il concorrente più temibile. Il bilancio ufficiale della Difesa supera i 400 miliardi di dollari, ma diverse stime occidentali ritengono che la spesa reale possa arrivare fino a 500 miliardi, considerando anche gli investimenti non dichiarati. Nel 2025 il budget crescerà del 7%, il ritmo più lento dal 2022.

La strategia cinese è quella della cosiddetta fusione civile-militare, che integra università, aziende private e grandi gruppi pubblici nello sviluppo delle nuove tecnologie. L’analisi di Bloomberg mostra come l’ecosistema missilistico cinese coinvolga imprese statali e società civili che producono componenti sofisticati: metalli stampati in 3D, sensori a infrarossi, computer embedded e materiali stealth.

Grande attenzione, neanche a dirlo, è dedicata anche all’intelligenza artificiale. Almeno sette laboratori universitari che collaborano con l’Esercito Popolare di Liberazione hanno cercato di procurarsi i più avanzati chip AI di Nvidia. La Cina è inoltre diventata leader mondiale nella produzione di diamanti sintetici, utilizzati per raffreddare i processori più potenti.

Per James Char, docente della Nanyang Technological University, “l’Esercito Popolare continuerà a dare priorità ai sistemi missilistici per la loro capacità di colpire con precisione a lunga distanza. Le salve di missili saranno affiancate da operazioni spaziali, cyber ed elettroniche per interrompere le operazioni del nemico”.

Tra le armi più avanzate figurano i missili ipersonici DF-17, DF-27, YJ-17 e YJ-21, prodotti dalla China Aerospace Science and Industry Corporation.

La Russia punta sui missili ipersonici e sa che non potrà competere con USA e Cina (e forse con l’Europa)

Nonostante il peso economico della guerra in Ucraina, Mosca continua a investire pesantemente. Tra il 2022 e il 2025 la spesa militare è triplicata, raggiungendo 13.600 miliardi di rubli, pari a circa 176 miliardi di dollari. Vladimir Putin ha chiesto lo sviluppo di nuovi sistemi convenzionali e nucleari, ponendo particolare attenzione alle tecnologie spaziali e all’intelligenza artificiale.

Secondo Henry Boyd, senior fellow dell’International Institute for Strategic Studies, a Mosca esiste la consapevolezza che Stati Uniti e Cina dispongano di tecnologie complessivamente superiori. Per questo il Cremlino ha investito soprattutto in sistemi capaci di aggirare le difese occidentali.

Tra questi figurano il missile da crociera a propulsione nucleare Burevestnik, il drone sottomarino nucleare Poseidon e soprattutto il missile ipersonico Kh-47M2 Kinzhal, prodotto da Rostec tramite NPK KBM, che Mosca sostiene possa raggiungere velocità pari a dieci volte quella del suono.

Insieme al missile da crociera Zircon, rappresenta l’unico sistema ipersonico finora impiegato realmente in combattimento. Sul fronte spaziale, invece, la Russia dispone del missile anti-satellite A-235, lanciato da terra. Secondo Boyd, “la Russia è più incline a diventare uno ‘spoiler’ nello Spazio. Se non può sfruttarlo quanto gli altri, trae maggior vantaggio dal negarlo a tutti”,

Anche l’Europa accelera la spesa nelle tecnologie di guerra

Singolarmente nessun Paese europeo può competere con Stati Uniti o Cina. Nel complesso, però, il continente europeo investirà nel 2025 circa 600 miliardi di dollari nella Difesa. Secondo l’International Institute for Strategic Studies, la spesa europea aumenterà del 9%.

Gli investimenti NATO mostrano già un’accelerazione significativa. Le spese per l’artiglieria sono cresciute del 570%, passando da 2,9 a 19,4 miliardi di dollari. Quelle per la difesa aerea terrestre sono aumentate del 525%, da 7,2 a 45 miliardi.

Secondo Tom Waldwyn, ricercatore dell’IISS, l’attenzione si sta spostando progressivamente verso droni, sistemi autonomi e intelligenza artificiale.

Il commissario europeo alla Difesa Andrius Kubilius ha spiegato che Bruxelles sta concentrando gli sforzi su capacità oggi mancanti, soprattutto considerando la dipendenza europea dagli Stati Uniti nelle infrastrutture spaziali. Tra i programmi simbolo c’è IRIS², la costellazione europea di piccoli satelliti destinata a realizzare entro il 2030 una rete sicura di comunicazioni.
Gli annunci degli ultimi giorni da parte della Vicepresidente esecutiva per la Sovranità Digitale, Henna Virkkunen, e dello stesso Kubilius, fanno quasi sorridere per l’entità della spesa: poco più di 325 milioni di euro per 5 progetti su droni e sistemi di contro-droni, difesa marittima e dei fondali marini, Spazio, difesa aerea e missilistica.

Per Rupert Pearce, direttore nazionale degli armamenti del Ministero della Difesa britannico, il vantaggio europeo potrebbe risiedere proprio nella quantità di dati disponibili: “I nostri algoritmi individueranno schemi ricorrenti e saremo in grado di determinare risposte più rapide, efficaci e precise grazie al vantaggio rappresentato dai dati”.

Lo Spazio diventa un nuovo campo di battaglia

Una delle novità più rilevanti riguarda proprio lo Spazio. I satelliti, fondamentali per telecomunicazioni, navigazione GPS, osservazione terrestre e guida dei missili, stanno diventando obiettivi militari. Tutte le principali potenze stanno sviluppando capacità anti-satellite.

La Russia dispone del sistema A-235. La Cina ha testato il missile Dong Neng-2, che sarebbe in grado di colpire obiettivi in orbita geostazionaria, oltre 35.000 chilometri dalla Terra. Gli Stati Uniti stanno invece studiando sistemi spaziali difensivi nell’ambito del progetto Golden Dome.

Distruggere o accecare i satelliti di un avversario significherebbe interrompere comunicazioni, navigazione, ricognizione e capacità di comando, paralizzando le operazioni militari. Lo spazio, dunque, non è più soltanto un’infrastruttura civile, ma sta diventando un vero teatro di guerra.

Il ruolo decisivo delle imprese private

Se durante la Guerra Fredda il predominio apparteneva quasi esclusivamente agli Stati, oggi il settore privato è uno dei protagonisti principali. Negli Stati Uniti operano giganti come Lockheed Martin, Boeing, RTX e nuove aziende tecnologiche come Anduril.

In Cina, la strategia della fusione civile-militare coinvolge imprese private altamente innovative insieme ai grandi gruppi pubblici. Le università, i laboratori di ricerca e le aziende produttrici di semiconduttori, materiali avanzati e software di intelligenza artificiale sono ormai parte integrante dello sviluppo delle capacità militari.

La superiorità tecnologica non dipende più soltanto dagli eserciti, ma dall’intero ecosistema industriale e scientifico di un Paese.

Oltre il nucleare, la nuova deterrenza dell’AI

Il mondo continua a convivere con circa 9 potenze nucleari. Russia e Stati Uniti possiedono ancora il maggiore arsenale, con circa 8.000 testate nucleari dispiegate tra missili, bombe e sottomarini. Ma la vera tecnologia destinata a ridefinire gli equilibri potrebbe essere l’intelligenza artificiale.

Non perché possa provocare distruzioni paragonabili a quelle delle armi nucleari, ma perché promette un vantaggio decisivo nella velocità delle decisioni, nella capacità di prevedere le mosse dell’avversario e nel coordinamento simultaneo di missili, droni, satelliti e sistemi di difesa.

È questa la nuova frontiera della deterrenza. Quella che sta prendendo forma oggi si gioca sulla supremazia algoritmica, sull’autonomia delle macchine e sul controllo dello Spazio. Chi riuscirà a conquistare la leadership in queste tecnologie potrebbe determinare gli equilibri strategici dei prossimi decenni, senza necessariamente sparare il primo colpo.

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L’Europa ha imparato a regolamentare l’intelligenza artificiale, ma non ancora a produrla. È il punto centrale del documento strategico “La sovranità tecnologica europea nell’era dell’intelligenza artificiale”, curato da Franco Bernabè, presidente di TechVisory, in collaborazione con Rivista.AI.

Secondo il documento, la sovranità sull’AI non si ottiene addestrando un modello nazionale. Richiede infrastrutture computazionali, dati, energia, talenti, governance e capacità industriale dentro un disegno strategico coerente.

Il rischio è che l’Europa continui a fare ciò che ha fatto finora: fissare regole avanzate, dal GDPR all’AI Act, su tecnologie che non controlla. Regola modelli sviluppati altrove, su infrastrutture possedute da altri, con strumenti di sviluppo decisi fuori dal continente.

La dipendenza non è solo dai chip

Il dibattito europeo sulla sovranità AI si concentra spesso sui processori. È un tema reale: senza GPU e capacità di calcolo avanzata non è possibile addestrare modelli competitivi.

Ma, secondo Bernabè, questa è solo la punta dell’iceberg. La dipendenza riguarda l’intera catena produttiva dell’AI: processori, strumenti di programmazione, framework di sviluppo, cloud, piattaforme di gestione e modelli linguistici.

Le GPU sono prodotte soprattutto da NVIDIA. Anche gli strumenti con cui gli sviluppatori fanno funzionare quei processori sono controllati dalla stessa NVIDIA, dopo vent’anni di ottimizzazioni difficili da sostituire.

Il risultato è una sovranità solo geografica. L’Europa può costruire data center sul proprio territorio e tenere i dati dentro i confini europei. Ma se software, strumenti di sviluppo e piattaforme operative restano controllati da aziende americane, la sovranità resta incompleta.

Il precedente della telefonia mobile: il GSM

Bernabè richiama il precedente della telefonia mobile. Negli anni Novanta l’Europa guidava il mondo con il GSM: uno standard comune, aperto, capace di creare un mercato continentale e un ecosistema industriale con Nokia, Ericsson, Siemens e Alcatel.

Poi arrivò il passaggio al 3G. L’Europa scelse il WCDMA, tecnologia difendibile sul piano tecnico, ma costruita su elementi brevettuali controllati da Qualcomm. L’azienda americana non produceva telefoni, ma deteneva diritti di proprietà intellettuale su componenti fondamentali dello standard.

Il risultato fu che per ogni telefono 3G venduto nel mondo, inclusi quelli prodotti dai campioni europei, una parte dei ricavi finiva a Qualcomm. La società americana raccoglieva pedaggi sugli standard altrui.

Per Bernabè, il parallelo con l’AI è evidente. Nel mobile l’Europa aveva ancora produttori, infrastrutture e dispositivi. Nell’intelligenza artificiale, invece, parte da una posizione più debole: non controlla processori di frontiera, strumenti software fondamentali e modelli linguistici competitivi su scala globale.

Il mondo verso due stack: Usa e Cina

Il documento descrive uno scenario in cui, entro la fine del decennio, l’AI potrebbe organizzarsi intorno a due grandi stack tecnologici: uno americano e uno cinese.

Gli Stati Uniti controllano oggi gran parte dell’infrastruttura AI globale: chip, cloud, framework, piattaforme e modelli frontier. La Cina, colpita dalle restrizioni americane sull’export di processori avanzati, ha risposto con una strategia sistematica di sostituzione tecnologica perché dispone di una domanda interna garantita. Le grandi aziende tecnologiche cinesi sono state spinte a migrare dal contesto geopolitico e dalle restrizioni americane.

L’Europa non può copiare quel modello. Non ha la stessa capacità di coordinamento centralizzato, non può imporre allo stesso modo alle imprese l’uso di tecnologie europee e non può affidarsi allo stack cinese per ragioni di sicurezza, diritto e posizionamento geopolitico.

La trappola europea è quindi chiara: non può dipendere dagli Stati Uniti, ma non può nemmeno sostituire quella dipendenza con una dipendenza dalla Cina.

Il pacchetto Ue del 3 giugno

Il documento dedica una parte centrale al pacchetto presentato dalla Commissione europea il 3 giugno 2026, definito da Bernabè un cambio di paradigma. Per la prima volta Bruxelles non si limita a regolamentare l’AI sviluppata altrove, ma prova a usare strumenti di politica industriale: infrastruttura pubblica, domanda pubblica, sostegno ai produttori europei.

È un passaggio importante, ma restano tre nodi aperti.

Il primo è il software. Le AI Gigafactories possono risolvere il problema della capacità di calcolo localizzata in Europa. Ma se usano processori NVIDIA e strumenti americani, produrranno solo accesso europeo a tecnologia altrui.

Il secondo nodo è la domanda pubblica. Il Buy European Mandate può creare domanda garantita per alternative europee. Ma senza sanzioni e controlli effettivi rischia di restare una raccomandazione.

Il terzo nodo è la scala. Gli investimenti europei restano spesso sottodimensionati rispetto alla competizione con Stati Uniti e Cina. In mercati dove il vincitore tende a prendere tutto, alternative troppo piccole diventano marginali.

Uno stack europeo aperto

La parte più operativa del documento riguarda gli strumenti di sviluppo. Secondo Bernabè, il controllo dell’hardware non basta se l’Europa non controlla anche il software che permette di usarlo.

La proposta non è costruire una copia europea di CUDA, il sistema NVIDIA, ma creare un’infrastruttura aperta e indipendente dall’hardware. Un sistema capace di abbassare il costo di migrazione verso processori non NVIDIA e rendere più competitivo il mercato.

Per realizzare questa strategia, il documento propone la creazione del Sovereign European AI Lab, SEAL: non un centro di ricerca accademico e non un’agenzia regolatoria, ma un laboratorio operativo europeo incaricato di produrre codice, standard e certificazioni.

Il modello evocato è il CERN: un’organizzazione europea con contributi nazionali, governance tecnica autonoma, capacità di assumere ingegneri ai livelli del settore privato e mandato di lungo periodo.

Il SEAL dovrebbe sviluppare e mantenere i componenti software europei, rappresentare l’Europa nei processi internazionali di standardizzazione e certificare le infrastrutture pubbliche attraverso uno standard EuroStack.

Il punto è evitare che gli obblighi di portabilità restino dichiarazioni di principio. Le Gigafactories finanziate con fondi europei dovrebbero dimostrare che il codice gira anche su processori non NVIDIA, che i modelli sono esportabili su infrastrutture alternative e che i contratti non contengono clausole di lock-in.

La domanda pubblica come leva industriale

Un altro asse centrale è la domanda pubblica. L’Europa dispone di un enorme mercato pubblico: amministrazioni nazionali, enti locali, sanità, ricerca, università, difesa. Questa domanda oggi va spesso verso fornitori americani per inerzia istituzionale, non per impossibilità tecnica.

Bernabè propone di trasformarla in leva industriale. Il Buy European dovrebbe avere controlli reali e deroghe motivate tecnicamente. Le pubbliche amministrazioni dovrebbero impegnarsi in acquisti anticipati di chip europei. I finanziamenti alla ricerca dovrebbero imporre l’uso prioritario delle infrastrutture EuroHPC prima del ricorso ai cloud americani.

Senza domanda reale, anche la migliore tecnologia alternativa resta un prototipo. Con domanda garantita, può maturare.

La sovranità come offerta geopolitica

La parte finale del documento allarga il quadro. L’Europa potrebbe offrire un’alternativa basata su standard aperti, interoperabilità, governance trasparente e assenza di agenda imperiale.

È una proposta che potrebbe interessare Paesi come India, Brasile, Indonesia e molti Stati africani, alla ricerca di un’infrastruttura digitale non subordinata né a Washington né a Pechino.

EuroStack potrebbe diventare così non solo una strategia interna, ma uno standard di cooperazione digitale internazionale.

Per Bernabè, l’indipendenza digitale europea non nasce da un annuncio, da una legge o da un singolo modello AI nazionale. Nasce dal controllo dell’intero stack tecnologico. Senza questo controllo, l’Europa rischia di diventare ancora una volta il continente che stabilisce le regole di un gioco giocato da altri.

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Un confronto franco, senza sconti ma anche pregiudizi, sui reali benefici e impatti dell’intelligenza artificiale per lo sviluppo sostenibile. È quello che l’ASviS ha organizzato il 25 giugno a Milano. In ideale continuità, seppur con un format diverso, con il “Processo all’AI” celebrato a maggio al Salone del Libro, il panel milanese ha esplorato gli impatti dell’intelligenza artificiale sulle società attraverso cinque macro-parole chiave: Velocità, Governance, Sostenibilità, Educazione e Lavoro. Concetti ampi che, proprio come i Goal dell’Agenda 2030, nel corso del dibattito hanno rivelato profonde e inevitabili interconnessioni. L’incontro, moderato da Sara Zambotti (Rai Radio), ha visto la partecipazione di Enrico Giovannini (in videocollegamento), direttore scientifico dell’ASviS, Ernesto Belisario, avvocato ed esperto di Digital law, e Mara Tanelli, professoressa di Automatica al Politecnico di Milano.

1. Velocità

Riflettendo sul tasso di adozione senza precedenti dell’AI (ChatGPT ha raggiunto 100 milioni di utenti in soli due mesi), il dibattito si è aperto con una domanda: le istituzioni possono tenere il passo? Secondo Belisario la risposta è sì, ma è necessario rallentare il ritmo: “La velocità a cui stiamo assistendo non è tecnologica, è finanziaria. Stiamo assistendo all’evoluzione tecnologica che va alla velocità dei mercati, alla velocità del calendario delle IPO (offerte pubbliche iniziali, ndr)”. Belisario ha avvertito che, in questa corsa, “l’unica cosa che si può comprimere è la sicurezza“, segnalando l’urgenza di regole globali perché “la velocità ora è una scelta“.

Tanelli ha evidenziato come l’AI sia arrivata al grande pubblico tramite gli smartphone prima ancora di raggiungere una piena maturità scientifica e senza la necessità di nuove infrastrutture fisiche, come invece accadde per telefoni o internet. Inoltre, ha aggiunto, “c’è una dicotomia tra la velocità percepita e la velocità effettiva con cui l’AI sta entrando nel mondo aziendale tradizionale“, avvertendo che le aziende spingeranno sull’acceleratore “non in nome della società o della scienza, ma in nome dei vantaggi finanziari“.

Giovannini ha espresso dubbi sulla reale possibilità di rallentare, vista l’enorme quantità di capitali in gioco. Ha sottolineato come al momento “i mercati sono in totale confusione” e come, dal punto di vista aziendale, l’AI sia per ora contabilizzata principalmente come un costo, con un potenziale impatto negativo temporaneo sul Pil a parità di altre condizioni. “Non abbiamo alcuna idea dell’impatto che questo potrà avere sulle norme sociali e sulle relazioni“, ha avvertito, aggiungendo che la vera speranza è nella nostra capacità di anticipare il rischio e trovare delle soluzioni.

2. Governance

Di fronte alla concentrazione del potere tecnologico in poche mani, il panel si è interrogato sugli strumenti per preservare la democrazia e sul ruolo dell’Unione europea. Belisario ha ricordato che l’Europa, con l’AI Act del 2024, è stata pioniera nell’imporre principi di trasparenza, supervisione umana e sostenibilità. Ma il problema oggi non è l’assenza di regole locali, bensì la mancanza di un coordinamento mondiale: “Abbiamo bisogno di autorità, standard e procedure internazionali“.

Per Tanelli l’AI rischia di amplificare una “povertà digitale” passiva, dove il 99,9% degli utenti subisce la tecnologia. “La tecnologia non è mai neutrale, ha sempre implicazioni morali“, ha affermato, invocando una maggiore presenza di esperti scientifici multidisciplinari ai tavoli decisionali per evitare tecnocrazie e garantire la giustizia sociale. Ha inoltre sollevato l’enorme problema della liability (responsabilità) e della explainability (spiegabilità) algoritmica, specialmente in ambiti critici come la guida autonoma.

Giovannini ha delineato tre vie per l’Europa: educazione, ricerca sull’impatto sociale dell’AI e standardizzazione. Ma serve un’Ue coraggiosa: “Dobbiamo provare a costruire un capitalismo basato sui nostri principi europei, non solo seguendo quello cinese o americano“. Poi l’esortazione a misurare il progresso non solo tramite il Pil, ma attraverso indicatori di benessere equo e sostenibile.

3. Sostenibilità

L’AI consuma enormi quantità di energia e acqua, ma può anche spingere la transizione ecologica. Come bilanciare questi due impatti? Giovannini ha citato uno studio della Banca d’Italia secondo cui, a livello nazionale e globale, il consumo energetico dei data center al momento è gestibile, ma evidenziando una forte criticità legata alla loro elevata concentrazione a livello locale e regionale. Prendendo Milano come esempio, anche alla luce dell’ondata di calore che sta colpendo le città, ha spiegato che il vero rischio non riguarda la rete nazionale, bensì la tenuta delle reti elettriche locali: se in una singola area si dovesse concentrare un numero eccessivo di data center, si rischierebbero blackout diffusi poiché le infrastrutture cittadine non sono state progettate per quel tipo di carico.

4 e 5. Educazione e Lavoro

Le ultime due parole chiave sono state trattate insieme, data la loro profonda interconnessione: preparare le nuove generazioni a un mercato del lavoro trasformato. Tanelli ha proposto l’insegnamento dell’AI a partire dalle scuole elementari e la formazione mirata per i docenti. Non ha nascosti i seri impatti sociali: “Assisteremo a problemi di dipendenza dall’AI nelle nuove generazioni, che credo dovrebbero essere trattati come una nuova dipendenza a livello politico e sanitario“. Sul fronte universitario e lavorativo, la docente ha evidenziato come l’ingresso nel mondo del lavoro sarà ancora più difficile, poiché i lavori base (“entry-level”) verranno “mangiati” dall’AI.

Sul fronte del diritto del lavoro, Belisario ha citato una recente e controversa sentenza del Tribunale di Roma che ha ritenuto legittimo il licenziamento di una graphic designer sostituita da un’AI. Contrapponendola a un caso cinese in cui è stato imposto il reskilling prima del licenziamento, ha detto: “Abbiamo bisogno di nuove regole, ma abbiamo bisogno di nuove regole veloci“, poiché i costi dell’automazione non possono ricadere solo sui lavoratori.

Giovannini ha chiuso il panel invitando a non ripetere con l’AI gli stessi errori di sottovalutazione commessi per decenni con il cambiamento climatico: “Vedo un rischio enorme di polarizzazione nelle nostre economie e nelle nostre società“. Poi ha accennato a un’idea emersa in un recente incontro di esperti: la creazione di una sorta di fondo di riserva o di compensazione da attivare “quando qualcosa andrà storto”. Una proposta politica concreta per tutelare i lavoratori e i più deboli, e per governare gli impatti dell’AI.

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Il Rapporto preliminare del Panel scientifico internazionale indipendente sull’AI delle Nazioni Unite

Lo sapevamo da tempo, ma serve sempre una conferma da chi ne sa più di noi. Ricerca dopo ricerca, si consolida, ormai, la certezza che l’intelligenza artificiale (AI) cresce di modello in modello sempre più velocemente. Sicuramente più velocemente della nostra capacità di regolarla, di governarla e di controllarla. O almeno questo è l’allarme contenuto nel Rapporto preliminare del Panel scientifico internazionale indipendente sull’Intelligenza artificiale delle Nazioni Unite, presentato in vista del primo Dialogo globale sulla governance dell’IA, in programma a Ginevra dal 6 luglio

Il Preliminary Report dell’Independent International Scientific Panel on Artificial Intelligence, è a tutti gli effetti la prima valutazione scientifica indipendente commissionata dall’Assemblea Generale dell’ONU per offrire ai governi una base comune di conoscenza sull’intelligenza artificiale. È anche un segnale politico: la comunità internazionale riconosce che l’AI è ormai una questione di sicurezza, sviluppo economico, diritti umani e governance globale.

Il documento, come anticipato, arriva in un momento in cui la tecnologia evolve più rapidamente della capacità delle istituzioni di comprenderla e regolamentarla. Ed è proprio questo il messaggio più forte che emerge dalle oltre cento pagine del rapporto: il problema non è soltanto cosa l’intelligenza artificiale sia oggi, ma quanto rapidamente stia cambiando e quanto impreparati rischino di essere gli Stati.

A guidare il Panel sono due figure di spicco del mondo accademico e della ricerca: da una parte Yoshua Bengio, uno dei padri del deep learning e premio Turing, professore presso l’Università di Montréal e direttore scientifico dell’istituto di intelligenza artificiale MILA, oggi tra le voci più autorevoli sui rischi dei sistemi avanzati di AI; dall’altra Maria Ressa, premio Nobel per la Pace e da anni impegnata nella difesa della libertà d’informazione.

Nel gruppo di quaranta esperti selezionati tra oltre 2.600 candidati provenienti da 140 Paesi figura anche un solo italiano, Silvio Savarese, docente negli Stati Uniti.

Bengio: “Siamo a un punto di svolta, le decisioni che prenderemo oggi sull’AI plasmeranno il nostro mondo futuro”

La conferenza stampa di presentazione ha avuto toni insoliti per un documento scientifico. Bengio ha scelto parole che suonano come un avvertimento rivolto ai governi: “Siamo arrivati a un punto di svolta: molte delle decisioni che prenderemo oggi sull’intelligenza artificiale plasmeranno in modo permanente il nostro futuro. Governi e cittadini devono comprendere con chiarezza gli impatti, i rischi e le opportunità dell’AI, così da compiere le scelte giuste, coglierne i benefici collettivi e, allo stesso tempo, limitarne i danni più gravi”.

“Abbiamo la possibilità di orientare insieme lo sviluppo dell’intelligenza artificiale verso un futuro migliore – ha aggiunto Bengio – con piena consapevolezza e nell’interesse dell’intera umanità. Questo rapporto rappresenta il primo passo in questa direzione”.

Ancora più sintetico, ma altrettanto netto, il Segretario Generale delle Nazioni Unite António Guterres: “Le conoscenze scientifiche ci sono. Non possiamo più dire che non sapevamo. Da questo momento in poi, ciò che faremo di questa tecnologia dipende da tutti noi”.

Un rapporto lontano da ogni contrapposizione modello “apocalittici-integrati”

Uno degli aspetti più interessanti del documento è il tentativo di sfuggire alla contrapposizione ormai abituale tra gli entusiasti dell’intelligenza artificiale e i suoi detrattori. Per dirla alla Umberto Eco: apocalittici vs integrati. Un saggio del grande linguista italiano che ormai ha più di 60 anni, dedicato alla nascente comunicazione di massa e al potere dei mezzi di informazione, ma che ancora può dirci qualcosa anche sull’AI, la tecnologia di punta partorita nel nuovo millennio.

Una buona lettura per avviare il confronto, quella di Eco, utile a riconoscere gli inutili e dannosi automatismi retorici del dibattito esclusivamente centrato su “AI si/AI no”, a non confondere timori etico-morali e analisi tecnica e utile, infine, a ricordarsi che ogni tecnologia va sempre valutata anche per i suoi effetti culturali e sociali, non solo per le prestazioni economico-finanziarie.

Tornando al nostro Rapporto, quindi, il valore del Panel è anche nel voler offrire una valutazione “bilanciata”, fondata sui dati empirici e non su visioni ideologiche.

La conclusione centrale può essere riassunta in una frase destinata probabilmente a diventare uno dei riferimenti del dibattito internazionale: i benefici dell’AI non sono automatici e i danni non sono inevitabili.

La stessa tecnologia può produrre risultati profondamente diversi a seconda delle istituzioni, delle regole e delle politiche pubbliche che ne governano lo sviluppo e l’utilizzo. In altre parole, il futuro dell’intelligenza artificiale non dipende soltanto dagli algoritmi, ma soprattutto dalla qualità della governance.

Più AI significa più capacità militari e industriali. Il 75% della capacità di calcolo mondiale è controllata dagli USA

Ma il rapporto racconta anche un’altra storia: quella di una crescente concentrazione del potere tecnologico. Oggi oltre un miliardo di persone utilizza ogni settimana sistemi di AI conversazionale. Questo dato, tuttavia, nasconde profonde disuguaglianze.

L’adozione dell’AI resta molto inferiore nel Sud globale rispetto ai Paesi più sviluppati. Ancora più marcata è la concentrazione dello sviluppo industriale. Secondo le stime riportate dal Panel, gli Stati Uniti controllano il 75% della capacità di calcolo dei 500 principali supercomputer dedicati all’intelligenza artificiale, mentre la Cina ne possiede il 15%.

Quasi tutti i principali modelli di AI general purpose vengono sviluppati da aziende statunitensi o cinesi. Anche le catene di fornitura dei semiconduttori avanzati risultano concentrate in un numero molto limitato di Paesi. Non si tratta soltanto di un problema economico.

Il controllo dell’infrastruttura computazionale significa controllo dell’innovazione, delle capacità militari, della competitività industriale e, in prospettiva, della sovranità tecnologica. Per l’Europa questa fotografia rappresenta una sfida strategica evidente: regolamentare non basta se si dipende da infrastrutture costruite altrove.

L’arrivo degli agenti AI autonomi

Tra gli aspetti più innovativi del rapporto c’è l’attenzione dedicata agli AI agent, sistemi capaci non solo di rispondere a domande, ma di pianificare attività, utilizzare strumenti digitali e perseguire autonomamente obiettivi.

Secondo uno studio citato dal Panel, la durata dei compiti software che i migliori sistemi riescono a completare raddoppia ogni quattro-sette mesi. Se questa tendenza dovesse proseguire, sistemi di AI saranno presto in grado di svolgere autonomamente lavori che oggi richiedono giorni o settimane di attività di programmatori esperti.

Laboratori scientifici automatizzati hanno già dimostrato incrementi superiori a dieci volte nella velocità della scoperta di nuovi materiali, mentre l’analisi automatica della letteratura scientifica ha ridotto in alcuni casi del 60% il carico di lavoro dei ricercatori.

È qui che il rapporto suggerisce una lettura storica. L’intelligenza artificiale non appare più come uno strumento destinato semplicemente ad aumentare la produttività individuale, ma come una tecnologia capace di automatizzare porzioni crescenti del lavoro cognitivo. È una trasformazione paragonabile, per profondità, alle grandi rivoluzioni industriali.

I rischi non sono più teorici e riguardano già il presente, dalla pedopornografia alla disinformazione, fino alla salute mentale e i suicidi

Se il documento dedica ampio spazio alle opportunità, ancora più dettagliata è l’analisi dei rischi. Molti non appartengono più al futuro. Materiale pedopornografico generato artificialmente, pornografia non consensuale realizzata tramite deepfake, campagne di manipolazione dell’informazione, utilizzo dell’AI da parte della criminalità informatica sono fenomeni già documentati.

Il rapporto richiama anche un tema poco discusso: il comportamento “sycophantic” di alcuni sistemi, cioè la tendenza a confermare convinzioni e pregiudizi dell’utente anche quando risultano errati. Secondo il Panel, questo comportamento è stato collegato a diversi gravi episodi riguardanti la salute mentale, compresi casi documentati di morte.

Ma sono soprattutto i rischi futuri ad alimentare la preoccupazione degli esperti. Le capacità dei sistemi stanno crescendo più rapidamente dei metodi disponibili per controllarli. Il rapporto osserva che non esistono oggi garanzie scientifiche in grado di assicurare che sistemi altamente autonomi continueranno sempre a rispettare le istruzioni ricevute.

Esperimenti di laboratorio hanno già mostrato casi nei quali modelli avanzati hanno violato istruzioni di sicurezza pur di evitare lo spegnimento. Si tratta ancora di test sperimentali, ma sufficienti, secondo gli autori, per giustificare investimenti molto più consistenti nella ricerca sulla sicurezza dell’AI.

È un messaggio che richiama direttamente le parole pronunciate da Bengio durante la presentazione: “Le capacità dell’AI stanno oggi superando sia la comprensione scientifica sia la capacità dei governi di adattabilità. Con l’aumentare delle prove relative a comportamenti ingannevoli da parte dell’IA, la scienza non è attualmente in grado di garantire che, man mano che le capacità continuano ad aumentare, l’AI non causa danni catastrofici, sia autonomamente sia a causa di utenti malintenzionati. Per agire in modo efficace, i responsabili politici a livello globale devono comprendere questi sistemi”.

Il vero problema legato all’AI: saremo capaci di governarla?

Alla fine il rapporto arriva al punto politico. La domanda fondamentale non è se l’intelligenza artificiale debba essere sviluppata, ma chi ne controllerà i benefici, chi sopporterà i costi e quali istituzioni avranno realmente la capacità di governarla. Il Panel osserva che decine di strumenti normativi esistono già nel mondo, ma sono frammentati, raramente valutati nella loro efficacia e spesso concentrati nelle mani delle stesse grandi imprese tecnologiche.

Molti Stati, compresi Paesi avanzati, non possiedono le competenze tecniche necessarie per valutare i modelli più potenti. Le infrastrutture computazionali, gli strumenti di valutazione e perfino i dati necessari per adattare l’AI ai diversi contesti linguistici sono concentrati proprio dove queste tecnologie vengono sviluppate.

È forse questo il passaggio più politico dell’intero documento. L’accesso agli strumenti di AI, da solo, non produce sviluppo. Servono investimenti in competenze, dati, ricerca, infrastrutture digitali e istituzioni pubbliche capaci di comprendere e controllare tecnologie sempre più complesse. Il recente vertice del G7 in Francia ha avuto questi temi al centro di diversi tavoli di confronto.

Aggiungiamo noi, che l’AI inoltre da sola non produrrà mai conoscenza, ma solo una confortevole e comoda illusione di conoscenza. È il nodo critico dell’epistemia di cui parla il Professor Walter Quattrociocchi. Un’illusione prodotta dall’interazione di ognuno di noi con l’AI generativa, dove si scambiano risposte fluenti e plausibili per vera comprensione e quindi consocenza.

In caso contrario, l’intelligenza artificiale rischia di ampliare le disuguaglianze esistenti, trasferendo ricchezza dal lavoro al capitale e rafforzando la concentrazione del potere economico e tecnologico, e rischia di mettere in serio pericolo la solidità stessa delle colonne su cui poggia la nostra democrazia. La sfida dell’intelligenza artificiale, suggerisce il documento, non sarà vinta da chi costruirà il modello più potente, ma da chi saprà creare istituzioni capaci di governarlo nell’interesse collettivo. Bisognerà dimostrare di essere davvero capaci di tenere insieme innovazione, economia, sicurezza, diritti e democrazia.

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Le certificazioni in cybersecurity rappresentano oggi uno strumento chiave per colmare i gap di competenze, validare le capacità professionali e rafforzare la resilienza dei team nell’era dell’intelligenza artificiale e della crescente complessità normativa. In questo articolo analizziamo come le certificazioni stiano ridefinendo la workforce della cybersecurity, il ruolo dell’AI nella trasformazione delle competenze e l’impatto della compliance sui modelli organizzativi.

La cybersecurity è entrata in una nuova fase. La sfida non è più soltanto assumere più persone, ma dimostrare che i team possiedono le competenze giuste, sono in grado di adattarsi ai cambiamenti introdotti dall’intelligenza artificiale e possono comprovare il proprio livello di preparazione in un contesto sempre più regolamentato. Nel 2026, le certificazioni diventano molto più di semplici credenziali professionali: sono uno strumento per validare le capacità, standardizzare i ruoli e creare fiducia tra team di sicurezza, executive, clienti, auditor e autorità regolatorie.

Il 2026 Cybersecurity Workforce Research Report di SANS | GIAC evidenzia chiaramente questo cambiamento: il 60% delle organizzazioni afferma che i gap di competenze rappresentano oggi una sfida più rilevante della carenza di personale, mentre l’81% segnala lacune nelle competenze cybersecurity richieste. Allo stesso tempo, il 74% dichiara che l’AI ha già avuto un impatto sulle dimensioni dei team di cybersecurity o sulla struttura dei ruoli, e solo il 21% dispone di policy complete di sicurezza e governance dell’AI.

Dalla carenza di personale ai gap di competenze

Per anni, il dibattito sulla workforce cybersecurity si è concentrato soprattutto sulla mancanza di talenti. Oggi la conversazione si sta evolvendo. Le organizzazioni hanno ancora bisogno di persone, ma la domanda più urgente è se le persone già presenti siano davvero preparate per le attività che oggi vengono loro richieste. AI, adozione del cloud, esposizione della supply chain, ransomware e requisiti normativi sempre più complessi stanno generando una domanda crescente di competenze più profonde, più specialistiche e più misurabili.

È per questo che le certificazioni continuano ad avere un ruolo centrale. Offrono un metodo strutturato per valutare se un professionista sia in grado di operare rispetto a un corpus di conoscenze definito e, sempre più, se sappia applicare tali conoscenze in scenari pratici. Per i responsabili della sicurezza, questo consente di trasformare gli investimenti in formazione in una strategia visibile e difendibile di sviluppo delle capacità.

L’AI sta ridefinendo i ruoli nella cybersecurity

L’AI sta cambiando entrambi i lati dell’equazione cybersecurity. I difensori la utilizzano per accelerare rilevamento, automazione, analisi e risposta, mentre gli attaccanti sfruttano le stesse tecnologie per scalare social engineering, scoperta di vulnerabilità e automazione malevola. Di conseguenza, i team cybersecurity devono capire non solo come proteggere i sistemi di AI, ma anche come utilizzare l’AI in modo sicuro ed efficace nei propri flussi di lavoro.

Questo crea nuove aspettative in termini di pianificazione della workforce. Alcune attività entry-level potranno essere sempre più automatizzate, ma questo non elimina la necessità di sviluppare talenti. Cambia piuttosto le competenze che i professionisti junior e mid-level devono costruire: pensiero critico, uso sicuro degli strumenti di AI, validazione degli output automatizzati, consapevolezza della governance e capacità di operare in ambienti tecnici sempre più complessi.

SANS ha risposto con risorse pratiche pensate per aiutare le organizzazioni a costruire team di sicurezza capaci di operare nell’era dell’AI, tra cui il SANS AI Security Maturity Model, il Secure AI Blueprint, risorse formative dedicate all’AI, l’AI Cybersecurity Careers Guide e gli insight del SANS AI Survey. Nel loro insieme, queste risorse aiutano le organizzazioni a valutare la propria maturità, individuare i gap di competenze e definire passi concreti per governare, proteggere e rendere operativa l’AI in modo sicuro.

La compliance sta ridefinendo il concetto di “qualificato”

Anche la regolamentazione sta cambiando l’equazione della workforce. NIS2, DORA, AI Act europeo, ISO 27001, ISO 42001, IEC 62443 e altri framework richiedono sempre più spesso alle organizzazioni di dimostrare che i rischi cyber siano gestiti da persone con competenze, responsabilità e supervisione adeguate.

Secondo la ricerca 2026 SANS | GIAC sulla workforce, il 68% delle organizzazioni segnala un impatto da moderato a estremo delle direttive regolatorie sulle decisioni di hiring, e il 53% afferma che sono necessari nuovi ruoli specialistici per soddisfare i requisiti normativi. Le certificazioni aiutano le organizzazioni a fornire evidenze del fatto che le persone responsabili del rischio cyber, dell’incident response, della sicurezza cloud, degli ambienti industriali, della sicurezza AI o della governance siano state formate e valutate rispetto a standard riconosciuti.

Man mano che i ruoli cybersecurity diventano più specialistici, le organizzazioni hanno bisogno di un linguaggio comune per definire le capacità. Framework di workforce come NICE, l’European Cybersecurity Skills Framework (ECSF) e il framework dello UK Cyber Security Council offrono una struttura per mappare ruoli, competenze e percorsi di carriera. Le certificazioni completano questi framework fornendo alle organizzazioni un modo coerente per validare le competenze tra team, regioni e business unit.

Se utilizzato correttamente, questo approccio aiuta le organizzazioni a:

• Individuare i gap di competenze prima che diventino rischi operativi
• Allineare i piani di formazione a ruoli specifici e priorità di business
• Supportare decisioni di assunzione, promozione e sviluppo di carriera
• Dimostrare il livello di preparazione a executive, clienti, auditor e regolatori
• Costruire pipeline di talento sostenibili, invece di dipendere solo dall’assunzione esterna

Le certificazioni in cybersecurity come strumento di validazione delle competenze

La certificazione resta uno dei metodi più utilizzati per validare le competenze cybersecurity. La ricerca 2026 SANS | GIAC sulla workforce ha rilevato che il 64% delle organizzazioni utilizza le certificazioni per validare le competenze cybersecurity e che il 58% le considera molto importanti nei processi di selezione.

Il valore non risiede soltanto nella credenziale in sé, ma in ciò che essa rappresenta: conoscenze specifiche per ruolo, applicazione pratica e un benchmark coerente, comprensibile tra team e mercati diversi. In un contesto in cui le decisioni di hiring sono spesso prese a livello di senior leadership, le certificazioni aiutano anche a tradurre le capacità tecniche in un linguaggio comprensibile a executive e stakeholder non tecnici.

Come devono evolvere le certificazioni nel 2026

Per restare rilevanti, le certificazioni devono continuare a evolvere insieme alla workforce. Le certificazioni di maggiore valore saranno:

• Pratiche e basate sulle competenze, con laboratori, simulazioni e scenari reali, non solo valutazioni teoriche
• Specifiche per ruolo, allineate alle responsabilità di analyst, engineer, incident responder, specialisti cloud, difensori OT, practitioner di sicurezza AI e cyber leader
• Aggiornate in modo continuo, per riflettere nuove minacce, tecnologie, strumenti e aspettative normative
• Accessibili ai talenti emergenti, a supporto dello skills-based hiring e di percorsi di crescita strutturati
• Allineate alle esigenze dell’organizzazione, aiutando i leader a collegare i percorsi di certificazione alla pianificazione della workforce e alla riduzione del rischio

Cosa significa per i CISO

Per i CISO, la sfida è sempre più una questione di orchestrazione. Devono comprendere dove si trovano le competenze, dove i gap generano rischio, quali ruoli mancano e come dimostrare i progressi alla leadership. Fogli di calcolo, piattaforme GRC, dashboard, matrici di competenze e framework di workforce hanno tutti un ruolo da svolgere, ma sono realmente utili solo quando sono collegati a competenze validate e a percorsi di sviluppo chiari.

Nel 2026, una strategia matura per la workforce cybersecurity dovrebbe combinare pianificazione della workforce, governance dell’AI, mappatura dei ruoli, formazione pratica e certificazioni. Questo aiuta i responsabili della sicurezza a passare da decisioni formative isolate a un modello misurabile di capacità, in grado di sostenere resilienza e accountability.

Key finding del 2026 Workforce Study

Il 2026 Cybersecurity Workforce Research Report di SANS | GIAC evidenzia diversi key finding che dovrebbero guidare il modo in cui i CISO valutano le capacità nel 2026: i gap di competenze pesano ormai più della carenza di personale, l’AI sta già modificando dimensioni e struttura dei team, la compliance sta influenzando assunzioni e nuovi ruoli specialistici, la formazione resta critica ma è limitata da tempo e budget, e le certificazioni continuano a essere il principale strumento utilizzato dalle organizzazioni per validare le competenze cybersecurity. Nel loro insieme, questi risultati mostrano che la strategia di workforce non può più essere separata dalla gestione del rischio, dalla governance dell’AI e dalla readiness regolatoria.

Continuare la conversazione in Italia

Per i lettori di ICT Security Magazine, questa conversazione proseguirà al Forum ICT Security 2026, in programma il 18 e 19 novembre 2026 a Roma. SANS sarà presente all’evento, dove CISO, executive, policy maker e professionisti della cybersecurity discuteranno di workforce readiness, sicurezza dell’AI, compliance e delle competenze necessarie per costruire organizzazioni di sicurezza resilienti.

Conclusione

Le certificazioni cybersecurity stanno acquisendo sempre più valore perché la cybersecurity stessa sta diventando più misurabile, regolamentata e guidata dalle competenze. L’AI sta ridefinendo i ruoli, le normative stanno alzando le aspettative e le organizzazioni hanno bisogno di evidenze che dimostrino che i loro team siano pronti ad agire. In questo contesto, le certificazioni aiutano a tradurre la formazione in capacità validate e offrono una base concreta per costruire team cybersecurity resilienti e pronti per il futuro.

Risorse SANS utili

https://www.ictsecuritymagazine.com/notizie/certificazioni-in-cybersecurity/

L’AI mette sotto pressione gli obiettivi climatici di Google: consumi record di energia elettrica ed acqua nel 2025

L’intelligenza artificiale (AI) sta cambiando il mondo digitale, ma sta anche cambiando, e non in meglio, il profilo ambientale delle Big Tech. A confermarlo è l’ultimo Environmental Report di Google, che fotografa un anno in cui la corsa alla costruzione di infrastrutture per l’AI ha portato consumi di energia elettrica, utilizzo di acqua ed emissioni di gas serra ai livelli più alti mai registrati dall’azienda.

Il dato più significativo riguarda proprio l’energia. Nel 2025 la domanda di elettricità di Google è aumentata del 37% rispetto all’anno precedente, dopo un incremento già molto elevato del 27% registrato nel 2024. Se si guarda al periodo pre-boom dell’intelligenza artificiale, il confronto è ancora più eloquente: oggi il fabbisogno energetico dell’azienda è circa tre volte e mezzo superiore rispetto al 2019.

Non meno significativo è il dato sull’acqua. I consumi idrici hanno raggiunto 10,9 miliardi di galloni, con un incremento del 34% rispetto all’anno precedente e un volume più che raddoppiato rispetto al 2021. Gran parte di questa crescita è attribuita ai data center, dove l’acqua viene utilizzata per il raffreddamento delle infrastrutture informatiche, una risorsa sempre più critica soprattutto nelle aree soggette a stress idrico.

L’efficienza energetica non compensa più i consumi, aumentano le emissioni di gas serra

La crescita dell’infrastruttura necessaria per addestrare ed eseguire i modelli di intelligenza artificiale sta infatti superando i miglioramenti ottenuti sul fronte dell’efficienza dei data center. In altre parole, i sistemi consumano meno energia per unità di calcolo, ma il numero di server, acceleratori e chip installati aumenta a una velocità tale da annullare i benefici ottenuti.

Anche il bilancio climatico peggiora sensibilmente. Le emissioni di gas serra sono cresciute del 18% in un solo anno, il maggiore incremento annuale mai riportato da Google. A pesare è soprattutto la produzione dell’hardware destinato all’AI, dai processori specializzati ai server che popolano i nuovi data center. Non si tratta quindi soltanto dell’energia necessaria per far funzionare queste strutture, ma anche dell’impatto industriale legato alla loro costruzione.

L’AI manda all’aria gli impegni di sostenibilità delle Big Tech, una “buona narrazione” non basta più

Questi numeri raccontano una contraddizione sempre più difficile da ignorare. Google è da anni una delle aziende tecnologiche che investono maggiormente nelle energie rinnovabili e continua a presentarsi come protagonista della transizione energetica. Nel solo ultimo anno ha sottoscritto accordi per circa 12 gigawatt di nuova capacità da fonti pulite, un record per il gruppo, riuscendo inoltre a mantenere pressoché stabile la quota di elettricità priva di emissioni di carbonio utilizzata per alimentare le proprie attività. Le emissioni legate all’elettricità sono perfino diminuite del 3% rispetto all’anno precedente.

Tuttavia, questi risultati non bastano più a compensare la crescita impetuosa della domanda di calcolo imposta dall’intelligenza artificiale. Lo stesso report riconosce apertamente questa realtà, sottolineando che la rapida espansione del fabbisogno energetico rappresenta una sfida da gestire attivamente e che la crescita dell’AI non può diventare un pretesto per abbassare gli standard ambientali.

È proprio qui che emerge il paradosso delle Big Tech, come spiegato da Amy Harder su Axios. Per anni i rapporti di sostenibilità sono stati soprattutto strumenti attraverso i quali raccontare, “attraverso una buona narrazione”, i progressi nella riduzione delle emissioni e negli investimenti in energia pulita. Oggi, invece, gli stessi documenti ufficiali mostrano come la rivoluzione dell’intelligenza artificiale stia mettendo sotto pressione quegli obiettivi climatici che le aziende avevano indicato come prioritari.

Obiettivi di sostenibilità al ribasso, mentre cresce l’impatto dei data center sui territori: il prezzo da pagare per l’AI?

L’impressione è che il parametro di riferimento sia cambiato. Non si parla più di ridurre le emissioni in valore assoluto, ma di limitarne la crescita rispetto a quella che sarebbe stata senza gli investimenti in fonti rinnovabili. Una differenza sostanziale che modifica il significato stesso degli impegni ambientali.

Il tema assume un peso ancora maggiore perché la costruzione di nuovi data center è ormai al centro del dibattito pubblico e politico soprattutto negli Stati Uniti. In molti territori le comunità locali guardano con crescente attenzione a infrastrutture che richiedono enormi quantità di elettricità e di acqua, incidendo sulle reti energetiche, sulle risorse idriche e sull’uso del territorio.

Secondo un recente rapporto dell’United Nations University Institute for Water, Environment and Health (UNU-INWEH), entro il 2030 i data center mondiali potrebbero arrivare a consumare 945 terawattora (TWh) di elettricità all’anno. Per comprendere l’ordine di grandezza, si tratta di un volume quasi triplo rispetto al consumo elettrico annuo combinato di Pakistan, Bangladesh e Nigeria, tre Paesi che insieme ospitano oltre 650 milioni di persone.

Una transizione green che perde credibilità

La domanda non riguarda più soltanto i benefici economici e tecnologici dell’intelligenza artificiale, ma anche il prezzo ambientale necessario per sostenerne la diffusione. Prendiamo l’ondata di calore record che ha travolto tutta l’Europa in questo inizio estate, secondo diversi studi condotti negli Stati Uniti, i data center hanno un impatto sul microclima locale da non sottovalutare in termini di aumento delle temperature medie.

Google continua a sostenere che l’AI potrà contribuire, nel medio periodo, a ridurre le emissioni in altri settori dell’economia, dall’ottimizzazione delle reti elettriche all’efficienza industriale. Almeno per ora, però, il bilancio ambientale raccontato dai dati ufficiali va nella direzione opposta.

Paradossalmente, i report di sostenibilità delle Big Tech stanno diventando uno degli indicatori più osservati per capire se la promessa di uno sviluppo digitale sostenibile riuscirà davvero a convivere con la gigantesca espansione infrastrutturale richiesta dall’intelligenza artificiale.

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Ford richiama gli ingegneri esperti: “L’intelligenza artificiale da sola non basta per garantire la qualità”

Dopo anni di investimenti nell’intelligenza artificiale (AI) per automatizzare i processi produttivi, Ford compie un’inattesa inversione di rotta. Il costruttore americano ha infatti richiamato circa 300-350 ingegneri e tecnici con una lunga esperienza nel controllo qualità, riconoscendo che i sistemi basati sull’AI non sono riusciti a raggiungere gli standard previsti senza il contributo diretto delle competenze umane.

La decisione rappresenta un segnale significativo in un momento in cui molte aziende manifatturiere stanno accelerando sull’adozione dell’intelligenza artificiale con l’obiettivo di ridurre i costi, aumentare la produttività e migliorare la qualità dei prodotti.

L’AI non ha sostituito l’esperienza

Negli ultimi anni Ford aveva esteso l’impiego dell’intelligenza artificiale a numerose attività industriali. Tra queste figuravano anche i controlli qualità, supportati da circa 900 telecamere intelligenti installate negli stabilimenti per individuare difetti di produzione e prevenire problemi lungo la catena di fornitura.

Secondo quanto riportato da Liv McMahon in un articolo pubblicato dalla BBC, l’obiettivo era affidare agli algoritmi una parte crescente delle verifiche sui veicoli, sfruttando la capacità dell’AI di analizzare grandi quantità di dati e identificare anomalie in tempi molto rapidi.
I risultati, però, non sono stati quelli sperati.

Charles Poon, vicepresidente dell’ingegneria hardware di Ford, ha spiegato che “l’azienda ha sopravvalutato le capacità dell’intelligenza artificiale”, ritenendo che fosse sufficiente alimentarla con i requisiti tecnici dei progetti per ottenere automaticamente prodotti di elevata qualità.

“L’intelligenza artificiale è uno strumento straordinario, ma è efficace solo quanto lo sono i dati e le conoscenze con cui viene addestrata”, ha affermato il dirigente.

Gli algoritmi addestrati solo su dati di superficie, ora continueranno con gli ingegneri più esperti

Secondo Ford, il problema non risiede nella tecnologia in sé, ma nella “mancanza dell’esperienza accumulata in decenni dai tecnici più qualificati”.

Nel corso degli anni, infatti, molti ingegneri con anzianità hanno lasciato l’azienda prima che il loro patrimonio di conoscenze fosse trasferito ai sistemi di AI. Di conseguenza, gli algoritmi hanno potuto apprendere solo dalle specifiche di progetto e dai dati disponibili, senza beneficiare di quell’insieme di intuizioni, casi pratici e capacità di valutazione che derivano dall’esperienza diretta maturata attraverso numerosi cicli di sviluppo dei veicoli.

È proprio questa conoscenza implicita, difficile da trasformare in dati, che ha reso meno efficaci i sistemi automatizzati nel riconoscere alcune criticità produttive e nel prendere decisioni comparabili a quelle di un tecnico esperto.

Per questo Ford ha deciso di richiamare circa 300 ingegneri senior, affidando loro un doppio compito: “contribuire all’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale e trasmettere le proprie competenze alle nuove generazioni di tecnici”.

Uomo e AI, non una scelta alternativa

Il caso Ford evidenzia uno dei principali limiti dell’intelligenza artificiale nelle applicazioni industriali. Gli algoritmi sono estremamente efficaci nell’elaborare enormi quantità di informazioni e nell’individuare schemi ricorrenti, ma faticano quando devono affrontare situazioni non previste, eccezioni o valutazioni che richiedono esperienza pratica e conoscenza del contesto.

La stessa azienda riconosce oggi che l’automazione non può prescindere dal contributo delle persone più esperte. L’obiettivo non è sostituire gli ingegneri, ma utilizzare il loro know-how per rendere più affidabili gli strumenti di AI.

La scelta arriva mentre Ford celebra il ritorno al primo posto tra i marchi generalisti nello studio statunitense J.D. Power Initial Quality Study, uno dei principali indicatori della qualità iniziale dei veicoli. Nel comunicare il risultato, l’azienda ha sottolineato come il miglioramento sia stato possibile anche grazie a un profondo rinnovamento del management e al rientro degli ingegneri con decenni di esperienza.

Un modello di collaborazione tra persone e algoritmi per l’industria manifatturiera

La vicenda rappresenta un messaggio importante per l’intera industria manifatturiera. Negli ultimi due anni molte imprese hanno presentato l’intelligenza artificiale come una tecnologia destinata a sostituire una parte crescente delle attività umane. Ford mostra invece che, almeno nei processi più complessi e ad alto contenuto tecnico, l’AI non è ancora in grado di replicare il valore dell’esperienza maturata sul campo.

Più che un fallimento dell’intelligenza artificiale, emerge quindi la necessità di un modello di collaborazione tra persone e algoritmi. Le competenze umane restano indispensabili per addestrare i sistemi, interpretarne i risultati e prendere le decisioni più delicate. L’AI può accelerare il lavoro e migliorare l’efficienza, ma senza il patrimonio di conoscenze costruito dagli ingegneri nel corso degli anni rischia di non esprimere tutto il suo potenziale.

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La Casa Bianca avrebbe chiesto a OpenAI di non rilasciare ancora al pubblico il suo nuovo modello. GPT Cyber 5.6 sarà distribuito inizialmente solo a un piccolo gruppo di aziende partner, mentre il governo americano approverà l’accesso cliente per cliente prima che ciascuna realtà possa utilizzarlo.

A comunicarlo allo staff sarebbe stato Sam Altman. Il CEO di OpenAI avrebbe spiegato che GPT 5.6 entrerà in una fase di preview con pochi partner e che, durante questo periodo, il governo approverà gli accessi uno per uno. Un rilascio più ampio potrebbe arrivare “un paio di settimane dopo”, se la fase iniziale andrà bene.

La decisione conferma il cambio di passo dell’amministrazione americana sui modelli AI più avanzati. Non più solo prodotti software da lanciare sul mercato, ma tecnologie considerate sensibili, da valutare prima della distribuzione pubblica.

Accesso ristretto e clienti approvati uno per uno

Il punto centrale è il controllo sull’accesso. Se il governo deve approvare ogni cliente, deve anche sapere chi è quel cliente. Questo apre il tema della verifica dell’identità di aziende e utenti autorizzati a usare i modelli più avanzati.

In una prima fase, il processo riguarderebbe le società ammesse alla preview. Ma il precedente può pesare anche sui futuri rilasci pubblici. Per concedere l’accesso, OpenAI potrebbe dover chiedere ai clienti procedure di identificazione più rigorose, con documenti o sistemi di verifica, e condividere queste informazioni con il governo prima dell’autorizzazione.

La motivazione? Una questione di sicurezza

La giustificazione indicata dal governo americano sarebbe legata alla cybersicurezza. La preoccupazione è che il nuovo modello possa aiutare attori malevoli a individuare vulnerabilità software.

È un argomento già visto negli ultimi mesi. I modelli AI più avanzati possono analizzare codice, suggerire correzioni, individuare punti deboli e accelerare attività che possono essere usate sia per la difesa sia per l’attacco. Per Washington, il rischio non è solo la singola capacità tecnica, ma la scala: un modello frontier può abbassare le barriere d’ingresso e rendere più rapide attività che prima richiedevano competenze specialistiche.

Resta però aperto il nodo della proporzione. Strumenti per cercare vulnerabilità software esistono da anni e molti sono liberamente disponibili. Un modello AI che segnala un punto debole può amplificare capacità già presenti sul mercato, ma non introduce necessariamente un rischio completamente nuovo.

Il controllo governativo, in ogni caso, produce anche un effetto comunicativo: se la Casa Bianca ritiene necessario valutare un modello prima del rilascio, quel modello appare automaticamente più potente, più sensibile e più strategico.

Da Anthropic a OpenAI, la nuova linea Usa

Il caso OpenAI indica che il controllo preventivo sui modelli frontier non riguarda più una sola azienda. Dopo Anthropic, anche OpenAI entra in una fase in cui la distribuzione dei modelli più avanzati passa da un filtro governativo.

La differenza è significativa: non si interviene solo dopo una controversia o un accesso ritenuto problematico. Si decide prima chi può usare il modello, con quali garanzie e sotto quale supervisione.

Questa logica rafforza il ruolo della Casa Bianca come arbitro dell’accesso all’AI americana più avanzata. Per le aziende, significa muoversi in un mercato sempre più legato alla sicurezza nazionale. Per i clienti, significa che l’accesso ai modelli migliori potrebbe dipendere non solo da un contratto commerciale, ma anche da identità, Paese, affidabilità e valutazione del rischio.

Il nodo geopolitico

Il caso si inserisce nella stessa cornice emersa con Anthropic. La decisione dell’amministrazione Trump di imporre restrizioni ai modelli più avanzati della società sarebbe stata influenzata dalle preoccupazioni nate dopo l’accesso concesso a SK Telecom, il maggiore operatore mobile della Corea del Sud, al modello Claude Mythos.

Secondo la ricostruzione di WIRED, alcuni funzionari statunitensi ritenevano che i rapporti storici e commerciali tra il gruppo SK e alcune realtà cinesi potessero rappresentare un rischio per la sicurezza nazionale. A questi timori si sarebbero aggiunte le segnalazioni di ricercatori di Amazon su possibili vulnerabilità in Fable 5, versione protetta di Mythos.

La combinazione tra accessi concessi a soggetti considerati sensibili, capacità cyber dei modelli e timori sui legami indiretti con la Cina avrebbe convinto la Casa Bianca a intervenire.

Ora la stessa logica sembra estendersi a OpenAI: quando un modello è considerato abbastanza potente da incidere su software, vulnerabilità e capacità cyber, la domanda non è più solo quando rilasciarlo. È a chi rilasciarlo.

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La decisione dell’amministrazione Trump di imporre restrizioni all’accesso alle tecnologie AI più avanzate di Anthropic sarebbe stata influenzata dalle preoccupazioni nate dopo l’accesso concesso a SK Telecom, il maggiore operatore mobile della Corea del Sud, al modello Claude Mythos.

Alcuni funzionari statunitensi ritenevano, spiega WIRED, che i rapporti storici e commerciali tra il gruppo SK e alcune realtà cinesi potessero rappresentare un rischio per la sicurezza nazionale. A questi timori si sarebbero poi aggiunte le segnalazioni di ricercatori di Amazon su possibili vulnerabilità in Fable 5, una versione protetta di Mythos.

La combinazione di questi elementi avrebbe convinto la Casa Bianca che Anthropic non fosse in grado di garantire un controllo adeguato sulle proprie capacità AI più sensibili.

Il programma Project Glasswing

SK Telecom aveva ottenuto accesso a Claude Mythos attraverso il programma Project Glasswing, un gruppo ristretto di organizzazioni considerate affidabili.

Mythos è descritto come un modello particolarmente avanzato nell’individuazione di vulnerabilità software. Proprio per questo Anthropic aveva scelto di non renderlo disponibile in modo generalizzato, ma di aprirlo solo a soggetti selezionati.

L’ingresso di SK Telecom nel programma avrebbe però acceso l’attenzione della Casa Bianca. Il problema, secondo la ricostruzione, non riguardava tanto la società sudcoreana in sé, quanto i suoi rapporti storici con il mercato cinese e con alcune realtà delle telecomunicazioni cinesi.

I timori sui rapporti con la Cina

L’articolo ricostruisce la lunga storia dei rapporti tra SK Telecom e la Cina, inclusi investimenti passati in China Unicom e la partecipazione a joint venture nel settore delle telecomunicazioni.

Questi legami risalgono a oltre vent’anni fa. SK Telecom aveva partecipato a iniziative comuni con China Unicom, operatore statale cinese, e aveva investito in strumenti finanziari collegati alla società. In seguito, la partnership si era progressivamente ridotta.

Oggi la presenza diretta di SK Telecom nel mercato cinese appare limitata. Tuttavia, per i funzionari americani, anche rapporti storici o interessi commerciali indiretti possono diventare sensibili quando in gioco ci sono modelli AI capaci di individuare vulnerabilità software e potenzialmente utili in ambito cyber.

Il ruolo della segnalazione di Amazon

Un secondo elemento avrebbe aggravato il quadro. Ricercatori di Amazon avrebbero segnalato possibili vulnerabilità in Fable 5 ma Anthropic e diversi esperti esterni hanno però contestato l’idea che questi rischi fossero specifici dei modelli Claude, sostenendo che problemi simili possano riguardare anche altri sistemi AI avanzati.

La Casa Bianca avrebbe comunque interpretato la somma dei due fattori — accesso a SK Telecom e vulnerabilità segnalate da Amazon — come un segnale di rischio sufficiente per intervenire.

La richiesta Usa e la risposta di Anthropic

L’amministrazione Trump ha chiesto ad Anthropic di revocare l’accesso a Mythos e Fable 5 per tutti i cittadini stranieri, inclusi quelli presenti negli Stati Uniti. Anthropic ha scelto però una strada diversa: sospendere completamente l’accesso ai due modelli. Secondo la società, filtrare gli utenti sulla base della nazionalità sarebbe stato difficile da realizzare e problematico sul piano della privacy.

Quando torneranno online Fable 5 e Mythos 5?

Al momento non c’è una data ufficiale per il ritorno online di Fable 5 e Mythos 5. Le parole di Trump dopo il pranzo con Dario Amodei al G7 indicano una distensione politica, ma non equivalgono ancora alla revoca formale della direttiva del Dipartimento del Commercio. Trump infatti ha detto che “Anthropic non è più una minaccia per la sicurezza nazionale”.

I due modelli restano quindi offline mentre Anthropic tratta con la Casa Bianca e con l’amministrazione americana una soluzione sulle condizioni di accesso. Il nodo resta lo stesso: Washington ha chiesto di impedire l’uso dei modelli a qualsiasi cittadino straniero, dentro o fuori dagli Stati Uniti, inclusi anche i dipendenti stranieri della stessa Anthropic.

Il ritorno online dipenderà quindi da un accordo su tre punti: quali utenti potranno accedere ai modelli, con quali verifiche e con quali garanzie di sicurezza. Finché non arriverà un chiarimento ufficiale, Fable 5 e Mythos 5 restano bloccati.

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