Articolo scritto per il Sole 24 Ore il 9 giugno 2026
Il gruppo Tampieri che produce oli e farine vegetali valorizza i dati proprietari, raccolti in 15 anni di attività, integrati con variabili meteo per sviluppare un sistema di machine learning e prevedere i tempi, i volumi e i picchi della campagna italiana del girasole: l’obiettivo è pianificare la logistica, lo stoccaggio, i contratti e la preparazione degli impianti prima della fase più intensa. Alla Barilla sviluppano un sistema proprietario basato su telerilevamento satellitare, intelligenza artificiale e machine learning per stimare e monitorare la sostanza organica del suolo per sostenere le strategie di agricoltura rigenerativa. Alla Expert.ai usano dati certificati e di qualità per costruire un’intelligenza artificiale indipendente, trasparente e adattabile, capace di supportare enti locali, città d’arte e regioni nella gestione dei flussi turistici, nel contesto del problema dell’overtourism, migliorando insieme esperienza dei visitatori e qualità della vita dei residenti.
Si tratta di tecnologie sviluppate in Italia, con infrastrutture costruite in Europa e soprattutto con dati che non vengono condivisi con i grandi venditori di intelligenza artificiale. I modelli predittivi, le analisi comportamentali, gli agenti intelligenti, si possono fare con tecnologie e pratiche di gestione della conoscenza indipendenti dalle BigTech. Per l’addestramento dei modelli si può usare l’AI Factory di Bologna. Per informarsi sulle opportunità si può seguire, tra l’altro, l’attività informativa della International Foundation Big Data and Artificial Intelligence for Human Development (Ifab).
Marco Becca, direttore dell’Ifab è chiaro: «Si tratta di costruire un’architettura del sistema dell’intelligenza artificiale che eviti alle imprese europee di trovarsi chiuse in un lock-in con i venditori extra-europei, che valorizzi i dati delle imprese italiane senza condividere segreti industriali strategici, che consenta alle aziende di sviluppare le loro idee imprenditoriali in autonomia». L’agricoltura sembra molto adatta per cominciare. «Sono soprattutto le attività di filiera che possono trarre immediato giovamento da questa strategia. L’interesse a fare squadra, a ottimizzare i costi, a investire insieme per massimizzare l’efficienza delle soluzioni tecniche si vede proprio a partire dai distretti e dalle supply chain».
Per questo Ifab presenta un manifesto che mostra come le imprese italiane possano ottenere un vantaggio competitivo usando software open-source e dati proprietari. I casi non mancano nell’agroalimentare, nella manifattura, nell’energia e nei servizi. Per interpretare la transizione digitale in modo indipendente, al servizio degli europei, il comitato scientifico presieduto dal filosofo Luciano Floridi propone raccomandazioni operative che spaziano dalla governance dei dati alla formazione del personale.
Il sottotesto di queste informazioni è semplice. La partita dell’intelligenza artificiale non è finita. È appena cominciata. I grandi produttori americani e cinesi sono inarrivabili nei loro settori, ma i risultati che si possono ottenere con l’intelligenza artificiale per l’economia reale dipendono soprattutto dalle strategie di valorizzazione dei dati delle aziende che li hanno generati.
Nelle prossime settimane, la Commissione Europea lancerà il progetto Giga Factory, una rete di data center molto grandi, adatti a mettere in produzione i modelli europei e a generare servizi relativamente indipendenti dalle soluzioni americane e cinesi. Le aziende private che sapranno vedere l’opportunità parteciperanno alla costruzione di queste infrastrutture che costano tra i 3 e i 5 miliardi l’una. Ma che possono valere molto di più.
