Il mercato italiano dei servizi di Open Innovation ha raggiunto un valore di 902 milioni di euro nel 2024, ben 160 milioni in più rispetto ai 742 stimati nel 2023, che ne aggiungevano solo 46 alla somma raggiunta nel 2022: è quanto evidenzia la terza edizione dell’Open Innovation Lookout 2026, risultato della collaborazione tra il gruppo di ricerca Innovation & Strategy della Polimi School of Management e Lab11 (spin-off della Scuola Sant’Anna di Pisa), con il coinvolgimento attivo di imprese di eccellenza, service provider e professionisti dell’innovazione collaborativa in Italia.
Il rapporto restituisce una mappatura dell’evoluzione dell’Open Innovation dalla prospettiva dell’offerta e dei modelli di business, con particolare attenzione alla crescita, pur con difficoltà, del Venture Clienting (l’impresa agisce come cliente della startup, testando una soluzione anche senza entrare nel capitale) e al ruolo sempre più centrale dell’Intelligenza Artificiale.
Quello dell’Open Innovation in Italia è un quadro che evolve rapidamente, arricchendosi di nuovi attori, modelli e modalità operative.
Raggruppati dall’Osservatorio in 24 categorie, i player del settore offrono dall’assistenza nella ricerca di finanziamenti al coaching, al mentoring & tutoring; dalla co-creazione alla consulenza nella digital transformation o nell’innovazione; dalla formazione al networking; dallo scouting tecnologico e di startup all’idea sourcing.
Indice degli argomenti
Servizi di Open Innovation: un mercato dinamico ma eterogeneo
Dalla terza edizione del rapporto emerge un trend che evidenzia la rinnovata capacità del settore di generare valore, pur in un contesto dinamico in cui alcuni attori consolidano e ampliano il proprio ruolo mentre altri attraversano fasi di riorganizzazione o ridimensionamento.
Alcuni facilitano la connessione tra corporate e startup, altri forniscono infrastrutture e risorse per la sperimentazione tecnologica, o agevolano l’accesso a capitali.
L’aumento infatti è distribuito in modo disomogeneo: le prime cinque categorie di player per fatturato (Società di consulenza Open Innovation, Corporate Innovation Hub, Società professionali per la proprietà intellettuale, Parchi Scientifici Tecnologici e piattaforme di crowdfunding), che rappresentano il 31% del campione di 503 organizzazioni analizzate, concentrano ben l’81% dell’intero mercato.
Le posizioni di vertice sono ancora appannaggio di Società di consulenza Open Innovation, Parchi Scientifico Tecnologici e Corporate Innovation Hub.
Lo stato dell’arte del Venture Clienting: best practice ed evidenze dal contesto italiano
Il secondo capitolo del Report si concentra sullo stato dell’arte del Venture Clienting in Italia, di cui analizza diffusione, driver, barriere, assetti organizzativi, prospettive future, criticità e opportunità.
Il Venture Clienting si conferma uno degli approcci più promettenti nell’ambito del Corporate Venturing, per rapidità di esecuzione, pragmatismo operativo e misurabilità dei risultati, perché la collaborazione è focalizzata su casi d’uso circoscritti e orizzonti temporali brevi.
In questo modello, l’impresa agisce come cliente della startup, acquistando e testando una soluzione in un contesto reale senza necessariamente entrare nel capitale, in modo da accelerare l’accesso a tecnologie emergenti e sperimentarle nei processi aziendali, generando nel contempo opportunità di crescita per la startup tramite asset e risorse della corporate.
Un modello che risulta efficace quando è ancorato alla strategia aziendale e supportato da una governance dedicata: servono priorità chiare (bisogni e aree tecnologiche), processi definiti e un coinvolgimento del top management.
In Italia al momento l’adozione è ancora selettiva: la conoscenza del modello è ampia ma disomogenea, con il 68% delle imprese che dichiara di saperne almeno in parte principi e caratteristiche e solo il 31% (per tre quarti di grandi dimensioni) che ha avviato negli ultimi tre anni una o più collaborazioni secondo questo approccio.
Le barriere principali sono coerenti con le aree abilitanti: disallineamento con la strategia di innovazione (24%) e mancanza di risorse dedicate (18%) guidano le difficoltà, seguite da problemi nell’identificazione di casi d’uso rilevanti (15%) e nell’accesso all’ecosistema startup (13%).
Laddove viene applicato, il Venture Clienting si orienta prevalentemente su tecnologie a maturità intermedia.
Altro dato rilevante è che solo per il 7,2% delle startup valutate in fase di screening si avvia una vera collaborazione.
Le prospettive future confermano una polarizzazione. Tra i non adottanti prevale l’incertezza: il 51% non sa se userà il modello nei prossimi tre anni e solo il 18% prevede un utilizzo strutturato e ricorrente, mentre tra le imprese già attive emergono segnali di continuità (il 41% intende proseguire, il 47% prevede di investire ulteriormente).
L’Intelligenza Artificiale come leva di trasformazione dell’Open Innovation
Il terzo capitolo del rapporto è dedicato all’AI, che sta introducendo un cambio di paradigma: non si configura infatti come semplice abilitatore tecnico o strumento di automazione, ma come tecnologia cognitiva che interviene sulle capacità di lettura del contesto, interpretazione e decisione.
Coerentemente, i processi di Open Innovation evolvono da sequenze lineari a sistemi adattivi e data-driven: scouting continuo, co-sviluppo assistito e valutazione dinamica diventano possibili grazie a modelli predittivi, strumenti generativi e piattaforme intelligenti, in cui algoritmi e persone operano in complementarità.
Tuttavia, l’adozione risulta ancora frammentata e acerba, rendendo necessario un quadro di lettura che colleghi fasi del ciclo Open Innovation e funzioni cognitive dell’AI, articolato lungo tre blocchi operativi: mapping, coordinating e controlling.
Mapping: scouting e trend sensing potenziati
Nel blocco mapping, l’AI abilita una ricerca più continua e scalabile, riducendo la dipendenza da reti personali e migliorando rapidità e capacità predittiva.
Il contributo distintivo risiede nella qualità degli insight e nella capacità di renderli interpretabili e utilizzabili dai team, preservando il filtro umano e riducendo il rischio di eccesso informativo.
I tempi di individuazione si riducono anche del 30-40%, ma solo la presenza di governance e cultura adeguate consentono decisioni operative coerenti con la strategia.
Coordinating: gestione delle relazioni e dei flussi collaborativi
Nel blocco coordinating, l’AI può agire come “infrastruttura silenziosa” che facilita coordinamento e continuità delle interazioni tra attori eterogenei, riducendo il carico operativo e migliorando monitoraggio e allineamento.
A fronte di benefici potenziali rilevanti (riduzione degli attriti organizzativi, tempi più rapidi di risposta, migliore qualità percepita dai partner), le applicazioni risultano ancora poco diffuse su larga scala: interoperabilità con sistemi legacy, costi di implementazione e soprattutto fiducia e trasparenza delle logiche algoritmiche emergono come barriere critiche.
Controlling: valutazione continua e adattamento dinamico
Nel blocco controlling, l’AI supporta la trasformazione della valutazione da atto puntuale a processo distribuito e dinamico, abilitando monitoraggi continui e aggiustamenti in corso d’opera.
I dati riportati indicano che l’adozione di strumenti AI in questa fase può ridurre del 25% i tempi di valutazione e migliorare la precisione delle previsioni di rischio.
Il rapporto evidenzia però anche vulnerabilità specifiche, tra cui bias algoritmici, lock-in su metriche riduttive ed esclusione di idee radicali.
Emerge quindi l’esigenza di integrare raccomandazioni automatiche e validazione umana, orientando la valutazione verso un apprendimento continuo e un cruscotto capace di correggere la rotta in modo tempestivo.
Impatti organizzativi e nuove architetture di governance
Sul piano organizzativo, l’integrazione dell’AI moltiplica i touchpoint e richiede nuove architetture di governance: ruoli ibridi, interdipendenze tra funzioni e responsabilità condivise diventano condizioni abilitanti per evitare attriti e frammentazione.
La maturità organizzativa emerge come fattore discriminante: approcci episodici rischiano di produrre efficienze marginali, mentre l’integrazione in modelli collaborativi strutturati consente di trasformare l’AI in infrastruttura strategica dell’innovazione.
Prospettive future ed ecosistemi predittivi
Le prospettive future fanno emergere che modelli generativi multimodali, agenti autonomi e sistemi di simulazione avanzata potrebbero spingere l’Open Innovation verso ecosistemi più interoperabili, inclusivi e predittivi, rafforzando la centralità della leva AI–OI per competitività e resilienza.
La creazione di valore dipenderà dalla capacità di armonizzare algoritmi e intelligenza collettiva entro un equilibrio dinamico tra efficienza tecnologica e integrità relazionale.
“L’ecosistema italiano dell’Open Innovation sta evolvendo verso una maggiore integrazione: diminuiscono le sovrapposizioni tra categorie e si rafforzano ruoli più distintivi, con una capacità crescente di accompagnare le imprese lungo l’intero percorso di innovazione, dall’apertura verso l’esterno alla trasformazione delle idee in risultati misurabili”, spiega Josip Kotlar della School of Management del Politecnico di Milano, direttore scientifico dello studio insieme al collega Federico Frattini.
“Per le imprese, comprendere le logiche di funzionamento di questo ecosistema diventa un elemento chiave per orientarsi: non si tratta più soltanto di selezionare un fornitore, ma di saper leggere e attivare combinazioni efficaci di attori, competenze e modelli di collaborazione. La mappatura aggiornata dei player è dunque un elemento essenziale, perché aiuta a comprendere come le aziende collaborino con startup, scale-up e partner tecnologici”, aggiunge Frattini.
