L’intelligenza artificiale è ormai uscita dallo schermo dei computer ed è entrata nel mondo fisico, nella realtà dell’industria, ma il sistema produttivo italiano fatica a cogliere la portata di questo cambiamento che – per una volta – non è esagerato definire “epocale”. Il tema è stato al centro dell’analisi di Giuliano Noci, full professor of Strategy & Marketing e prorettore del Politecnico di Milano, e Marco Taisch, professore di Digital and Sustainable Manufacturing alla School of Management del Politecnico di Milano nonché presidente del Competence Center MADE e del partenariato esteso MICS – Made in Italy Circolare e Sostenibile, intervenuti allo Smart Manufacturing Summit di Milano.
L’analisi dei due professori converge su un elemento: gli investimenti pubblici sono stati ingenti, ma senza un salto culturale e una nuova politica industriale più vicina alle esigenze delle imprese rischiano di restare inutilizzati.
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Noci: “L’AI è una nuova architettura del valore”
Noci parte da una considerazione: i finanziamenti messi a disposizione del sistema industriale negli ultimi anni non sono stati capitalizzati. “Il cavallo non beve”, osserva il prorettore del Politecnico: “Proprio nelle regioni dove sono andati molti dei finanziamenti le imprese non li stanno utilizzando per gli scopi per cui li hanno ricevuti. Ci sono aziende che hanno acquistato macchine connesse e poi le tengono totalmente sconnesse”.
Per Noci ci sono due aspetti da considerare. Da un lato la consapevolezza: quando le varie ricerche dicono che una certa percentuale di imprese utilizza l’intelligenza artificiale, in realtà stanno misurando soprattutto l’uso di ChatGPT, che non è (tutto) quello che serve alle imprese. Dall’altro lato c’è un problema di inquadramento concettuale. “L’intelligenza artificiale non è un fatto superficiale, non è un dipartimento IT, non è un software, non è semplicemente una tecnologia: è una nuova architettura che modifica le dinamiche di creazione del valore”, dice Noci.
Codificare la memoria industriale
Il punto interessante della sua analisi è che questa nuova architettura sarebbe, almeno in teoria, particolarmente coerente con il manifatturiero italiano. Le tecnologie di automazione tradizionali si sono infatti affermate in contesti high volume / low variability, ad alti volumi e bassi gradi di personalizzazione. L’AI amplia invece la possibilità di delegare attività in contesti low volume / high variability, ovvero precisamente la condizione in cui si esprime al meglio il manifatturiero italiano, fatto di volumi modesti e alta variabilità.
Il salto richiesto è però di natura culturale. Dopo il “saper fare”, il “saper far bene” e il “saper far bello”, la prossima fase per l’industria italiana è il “saper far apprendere alle catene del valore”. E qui entra in gioco l’ingrediente critico: il dato, non fine a se stesso, ma ancorato a processi, innovazioni e filiere. “Se non siamo in grado di codificare la nostra memoria industriale come identità culturale e competitiva del Made in Italy, difficilmente riusciremo ad affrontare il futuro – sottolinea Noci – perché entreremmo in una nuova architettura del valore senza memoria. Quella memoria oggi è nella testa degli imprenditori, non nei serbatoi di dati che addestrano gli algoritmi”.
L’Europa fuori dai giochi?
Sul piano geopolitico il prorettore individua nella Cina più che negli Stati Uniti il termine di paragone preoccupante. “Washington ha imboccato la strada dell’AI di potenza, Pechino quella delle applicazioni: l’obiettivo cinese non è costruire l’LLM più potente del mondo, ma massimizzare la diffusione dell’AI nel proprio sistema manifatturiero”. Il riferimento è anche al recente report di Stanford: oltre il 50% delle installazioni di smart robot a livello globale è cinese, mentre Corea del Sud, Giappone, Singapore e Stati Uniti si dividono il resto. L’Europa, di fatto, non è in partita.
Taisch: “Digitalizzare i processi non basta, servono prodotti smart”
Marco Taisch raccoglie e amplia il ragionamento di Noci, partendo proprio dal tema dei dati. “Quando viaggio nelle imprese del pavese, della bergamasca, della bresciana e di altre regioni a forte densità manifatturiera, oggi tutti hanno tantissimi dati. Ma poi la domanda che mi fanno tutti è: di tutti questi dati, io che cosa me ne faccio?”. Una conferma diretta del fatto che il problema è sostanzialmente di natura culturale, come rilevato da Noci.
Per rispondere a questa domanda gli strumenti esistono, come ad esempio le strutture per il trasferimento tecnologico. Taisch porta ad esempio i numeri del Competence Center MADE: nell’ultimo anno la struttura ha interagito con oltre 3.500 imprese e 4.500 persone, ha erogato 17.000 ore di formazione e ha realizzato più di 200 progetti. “I modelli ci sono – osserva il professore – di Competence Center ne servirebbero non otto, ma sedici, ventiquattro, trentadue”.
Il cuore dell’intervento di Taisch è però una critica alla narrazione corrente sul Made in Italy. “Vedo ancora una narrativa di tipo rinascimentale: quanto eravamo bravi, dobbiamo difendere i nostri brevetti, dobbiamo evitare l’Italian sounding. Non vedo nessuno che parla di ricerca e di innovazione”. Per Taisch la strada da imboccare è opposta: ripensare il prodotto stesso del Made in Italy in chiave smart e data-centric. “Un pezzo di arredamento, un capo di abbigliamento o prodotti tecnologicamente più avanzati, se non vengono adeguatamente supportati da una grande quantità di digitalizzazione, non andranno da nessuna parte”.
Il presidente di MADE cita a sostegno l’esperienza del MICS, il partenariato esteso finanziato dal PNRR con 121 milioni di euro – 115 milioni di investimento pubblico e 15 di investimento privato – che ha coinvolto 27 università, oltre 100 aziende e 1.200 ricercatori in più di 120 progetti di ricerca, generando 200 prototipi, 20 brevetti e oltre 3.500 pubblicazioni. Una mole di lavoro che ha esplorato come l’AI e la digitalizzazione possano essere applicate non solo ai processi, ma anche ai prodotti.
L’ammissione del professore è che resta aperta una questione comunicativa. “Finora il Made in Italy è stato comunicato basandosi sull’aspetto estetico e funzionale del prodotto. Ma come si fa a far vedere che l’algoritmo che c’è dentro un prodotto italiano, che rispecchia i principi fondanti della nostra cultura industriale?”.
Il binomio nuovi materiali – beni strumentali
A questo si aggiungono altre due dimensioni che Taisch considera irrinunciabili. La prima è la ricerca sui materiali, oggi al centro dell’attenzione anche di Bruxelles in vista del prossimo programma quadro: l’Europa deve diventare indipendente nei materiali critici come ha iniziato a fare con l’energia.
La seconda è la difesa della capacità italiana nei beni strumentali. “L’Italia è il secondo paese produttore di beni strumentali dopo la Germania – ricorda Taisch – e nei diversi settori industriali siamo il paese con il maggior numero di presenze nei primi tre posti al mondo. La Germania è molto più specializzata, noi siamo molto più diversificati: una ricchezza che ci rende anche più resilienti”.
Il rischio è che in Europa si concentri l’attenzione solo sui materiali, dimenticando che poi quei materiali qualcuno deve processarli: “Se diventiamo indipendenti sui materiali ma usiamo macchine cinesi per lavorarli, la dipendenza non è risolta, è solo spostata”, spiega il professore.
Dalla servitizzazione al “service by Italy”
L’ultimo tassello del ragionamento di Taisch riguarda i modelli di business. Il termine “servitizzazione” circola da un decennio nei convegni di settore e ha cominciato a suonare male. Per il professore, però, il problema non è la parola ma il concetto. Ci sono due estremi: uno è il modello tradizionale, il vendere un macchinario e dimenticarsi del cliente. L’altro è il caso opposto, il modello pay-per-use spinto all’estremo che “regala” il prodotto e punta solo sul servizio. Nel mezzo c’è il mondo reale, “uno spazio enorme di servizi a valore aggiunto che possono generare marginalità elevate e relazioni di lungo periodo con il cliente”.
Da qui la proposta linguistica e concettuale del professore: passare da un Made in Italy a un “service by Italy”, allargando il perimetro di ciò che l’industria italiana esporta.
La resistenza culturale, ammette Taisch, è considerevole. “L’imprenditore medio italiano è molto resistente. La dimensione media dell’impresa non aiuta: l’Italia investe in ricerca l’1,3% del PIL, contro il 2,3% della media europea e il 3,2% dei paesi OCSE. L’1,3% di un’azienda piccola sono pochi neuroni di una persona, non si fa ricerca così”.
Anche la demografia imprenditoriale pesa. Taisch fa l’esempio del settore packaging, dove a fianco di alcune grandi aziende da oltre un miliardo di fatturato esiste una costellazione di PMI da 5-6 milioni con proprietari ultrasettantenni e una propensione a investire in innovazione molto bassa.
Una politica industriale per scaricare a terra gli investimenti
Da queste analisi Noci e Taisch sottolineano l’esigenza di politiche industriali tarate sulle reali esigenze del comparto manifatturiero, che aiutino le imprese a orientarsi e che mettano al centro la valorizzazione dei dati e l’addestramento degli algoritmi.
“Vedo imprese piene di investimenti Industria 5.0 e zero sull’intelligenza artificiale”, denuncia Noci. “Servono campi di addestramento dati, sensibilizzazione, un coordinamento strutturato”. Noci richiama il manifesto “Remade in Italy” lanciato a fine 2025 insieme a Marco Bentivogli, coordinatore di Base Italia ed ex sindacalista da sempre attento ai temi dell’innovazione, come uno dei punti di partenza possibili.
Taisch elenca invece il “poker” di ingredienti necessari per una politica industriale all’altezza della sfida: ricerca e innovazione sui processi, sui prodotti, sui materiali e sui modelli di business. “Altrimenti perdiamo il nostro fattore di competitività”.
Il messaggio comune dei due docenti del Politecnico è che le risorse finanziarie ci sono – “straordinari trattori da 500.000 euro che però vengono usati in modo tradizionale”, chiosa Noci – e che il problema, a questo punto, non è più il capitale fisso, ma la capacità di trasformare la materia prima intangibile, ovvero il dato e la cultura industriale, nella nuova potenza competitiva del Paese.
