 sulla strategia europea sui dati e sull’applicazione dell’AI nel manufacturing){kind=link}
La strategia europea punta a una sovranità dei dati e delle infrastrutture per sviluppare un modello unico, agile e sicuro per i dati e fornire servizi affidabili di intelligenza artificiale basati su un modello eurocentrico. Quindi l’obiettivo è di abilitare il potere trasformativo dell’AI in settori strategici con una convergenza tra Telco – Edge e Cloud. Ma anche ridurre il gap di innovazione, agendo sull’accelerazione di progetti di Manufacturing avanzato. Per farlo bisogna puntare all’automazione flessibile abilitata dall’intelligenza artificiale per facilitare la produzione di piccoli lotti, differenziati e personalizzati. Questa è la richiesta che proviene dal mercato e, per soddisfarla, occorre lavorare sulle competenze e sulla Human Centricity.
La dettagliata ricognizione di tutti gli strumenti e orientamenti dell’Europa in tema di innovazione tecnologica e AI per l’industria è risultata in linea con la “Roadmap della Ricerca e dell’Innovazione”, realizzata da CFI, proprio per consentire alle istituzioni interessate di definire le linee strategiche dello sviluppo del manifatturiero avanzato attraverso la politica industriale e possibili bandi.
Un ruolo attivo per le imprese nella programmazione 2028-2034
Quale sarà il prossimo passo? Le call del Programma Horizon Europe 2021-2027 sono in chiusura. La partita si apre per la definizione del Programma 2028-2034 che, se verrà approvato, ammonterà a 410 miliardi di euro.
"Le aziende italiane possono giocare un ruolo attivo nel contribuire a indirizzare gli investimenti della prossima programmazione, che è ora in fase di discussione. Attraverso il Cluster infatti possono dialogare direttamente al livello delle Partnership pubblico-private europee, che raccolgono i bisogni direttamente dai tessuti industriali dei singoli Paesi e non solo tramite i Ministeri, interlocutori principali dei Cluster. Ma dovremo combattere. Perché nella prossima programmazione ci sarà una riduzione di queste Partnership. Bisognerà fare in modo che resti prioritario il “Manufacturing”, anche collegato ad altri temi strategici come l’AI", raccomanda Tullio Tollio, professore ordinario del Politecnico di Milano e Presidente del Comitato tecnico-scientifico CFI.
Focus su AI generativa e AI Agentica su applicazioni verticali per l’industria
Il focus sulle applicazioni verticali dell’AI generativa e dell’Agentic AI per settori industriali e per le singole aziende sembra la via da percorrere per trarre valore dai modelli di AI e recuperare in competitività sia a livello europeo sia italiano.
Lo ha indicato anche in apertura il presidente del CFI Gianluigi Viscardi. "Gli investimenti in Intelligenza Artificiale vanno in direzioni diverse, dalla definizione di modelli ad algoritmi alle infrastrutture di supporto. Su alcuni di questi fronti sappiamo che non siamo tra i primi al mondo, sia come italiani che come europei. Meglio di noi fanno infatti sia gli Stati Uniti che la Cina. Tuttavia, noi italiani ci distinguiamo per soluzioni e applicazioni industriali creative e questa capacità la si può mettere in campo anche nell’uso dell’AI. Per essere più competitivi non dobbiamo pensare all’AI solo come un investimento su larga scala per algoritmi e infrastrutture. Dobbiamo puntare su applicazioni verticali, che aiutino a risolvere sfide concrete che diano impulso alla crescita del manifatturiero, partendo dalle reali necessità industriali. Questo ci permetterà di essere competitivi a livello globale".
Strategie regionali e nazionali per un’adozione dell’AI nel manufacturing
Sono stati presentati alcuni programmi territoriali, volti proprio ad accelerare l’adozione dell’AI nel mondo manifatturiero con progetti di ricerca e innovazione per sviluppare applicazioni concrete. Testimonianze di AFIL Lombardia, DIH Liguria e del Cluster Smart Communities Tech, con progetti in corso che riuniscono istituzioni, ricerca e impresa.
L’obiettivo comune, declinato nei diversi contesti, è lo sviluppo, a fronte dell’analisi dei fabbisogni delle imprese, di programmi di formazione sui dati e sull’applicazione industriale dell’AI. Utile è anche fornire un accompagnamento per passare da una fase sperimentale all’implementazione industriale.
Dato il tessuto imprenditoriale italiano, è prioritario anche portare a bordo le Pmi, di cui solo l’8% ha un progetto AI attivo, contro il 71% delle grandi imprese (dati Istat, Rapporto ICT 2025).
Più in generale, lo stato di adozione dell’AI nelle imprese è raddoppiato in un anno (16,4% nel 2025 rispetto all’8,2% nel 2024). Il 60% non ha però investito oltre i progetti pilota. In questa fase di accelerazione gioca un ruolo centrale anche l’infrastruttura tecnologica di super calcolo della Fondazione AI4I, the Italian Institute of Artificial Intelligence. L'iniziativa, cofinanziata dall’Europa e dal governo italiano, offre anche un articolato programma di formazione finanziata e servizi alle imprese per l’adozione dell’AI.
Presentate anche le attività di poli di innovazione come il MESAP (Meccatronica e Sistemi Avanzati di Produzione) della Regione Piemonte e del Competence Center Bi-Rex a supporto delle PMI, con il contributo e il punto di vista della startup tecnologica Orchestra, di MYWAI e del Gruppo BLM.
Quello che è emerso in generale non è la scarsità di fondi, ma la difficoltà del tessuto delle Pmi a recepire queste tecnologie (una scarsa “readiness”, prontezza tecnologica). Tecnologie finora ristrette a sistemi di visione per il controllo di qualità.
L’AI però, per avere un reale impatto sul business, non può essere limitata a singole applicazioni. Va accompagnata in una progettualità più completa e pervasiva, di cui il management dovrebbe comprendere per primo le opportunità.
Dai system integrator alle imprese: resta prioritaria la qualità dei dati quando si tratta di integrare l'AI nel manufacturing
In conclusione del convegno, si è dato spazio alla presentazione di diversi casi aziendali, ABB, Sacmi e MCM (attraverso la divisione software MCE), con le loro applicazioni interne di AI e l’integrazione nei loro prodotti, fino ai system integrator Vision, Nebula e Next. Tutti specializzati in soluzioni per la digitalizzazione delle imprese e l’integrazione di Intelligenza artificiale. In tutti i casi è stata ribadita la necessità di partire da una base dati di qualità, che siano comparabili e confrontabili e di scegliere le tecnologie più adatte alle specifiche esigenze aziendali e non viceversa.