AI Forum 2026: chi controlla i transistor controlla il futuro

All'AI Forum 2026, organizzato da AIxIA e The Innovation Group il 15 aprile a Milano, la giornata si è aperta con il tema "From Vision to Strategy" e la promessa di una bussola per orientare le imprese nel mondo dell'intelligenza artificiale. Una promessa ambiziosa, e come succede spesso con le bussole, il valore dipende tutto da quanto è precisa la mappa su cui la usi. Tra i vari interventi della giornata, quattro hanno offerto materiale che vale la pena esaminare con un po' di attenzione critica, perché ciascuno racconta un pezzo diverso del problema e i pezzi, se li metti insieme, compongono un quadro meno rassicurante di quello che i singoli speaker avrebbero probabilmente voluto trasmettere.

L'hardware comanda il mondo, e il software lo venera

L'intervento più sostanzioso della giornata è stato quello di Alessandro Aresu, autore di Geopolitica dell'intelligenza artificiale, che a differenza della maggior parte degli speaker ha parlato di AI partendo dalle cose che pesano, che si rompono e che qualcuno deve fisicamente produrre in una fabbrica, e non dagli algoritmi o dalle strategie aziendali. Il punto di partenza è una profezia sbagliata. Nel 2013 Peter Thiel prevedeva che aziende come Dell, Cisco e Oracle sarebbero diventate irrilevanti perché tutto il valore si sarebbe concentrato nel software. I fatti hanno detto il contrario: gli investimenti nel settore dei chip sono passati da 200 miliardi a 300 miliardi di dollari nel 2025, per arrivare a 600 miliardi quest'anno. Il valore è stato catturato da Nvidia, TSMC e ASML, cioè da chi progetta e produce il substrato fisico su cui gira tutto il resto. Peter Thiel, per inciso, ha sbagliato perché ha ragionato in un mondo in cui l'informatica era leggera, fatta di codice e servizi cloud, e non aveva previsto che l'AI avrebbe riportato il baricentro verso la materia: silicio, rame, energia elettrica, capannoni pieni di server che pesano tonnellate. A proposito di peso: il sistema Blackwell di Nvidia, l'ultima generazione dei suoi processori AI, include 1,2 milioni di componenti, 3,2 chilometri di cavi di rame e pesa 1.800 chilogrammi, il che dovrebbe ricordare a chiunque discuta di intelligenza artificiale che questa tecnologia ha bisogno di fabbriche, e che quelle fabbriche stanno quasi tutte a Taiwan. I veri architetti dell'AI, ha sostenuto Aresu, sono un gruppo di imprenditori taiwanesi con un'età media di 67 anni: Jensen Huang di Nvidia, Barry Lam di Quanta Computer, e poi Foxconn, Wistron, Pegatron. Senza queste aziende la catena produttiva semplicemente si ferma. La vulnerabilità è reale e documentata: le tensioni nello Stretto di Taiwan, la dipendenza dall'energia (State Grid of China investirà 550 miliardi di dollari nei prossimi cinque anni nella rete elettrica), la carenza di persone qualificate (TSMC sta portando lavoratori taiwanesi in Arizona perché non trova abbastanza tecnici americani), e perfino la fragilità di fornitori invisibili come Nittobo, un'azienda giapponese fondata nel 1923 che produce fibre di vetro senza le quali non si assemblano i server. Aresu ha poi toccato Stargate, il progetto infrastrutturale che era stato annunciato per gli Stati Uniti ma che è finito negli Emirati Arabi Uniti, gestito dai fondi sovrani di Abu Dhabi. E ha ricordato che i data center, per quanto si cerchi di proteggerli, sono visibili dai satelliti e vulnerabili ad attacchi, come dimostrato da episodi recenti in Emirati e Oman. Dettaglio interessante per l'Italia: Ansaldo Energia beneficia del ciclo industriale dell'AI perché fornisce turbine per alimentare quei data center. L'AI ha bisogno di acciaio, rame e megawatt prima ancora che di algoritmi, e questo in Italia lo capiscono in pochi. La conclusione di Aresu, che l'hardware comanda il mondo, ha il pregio di essere supportata dai numeri e il difetto di trattare la concentrazione taiwanese come un dato permanente. In realtà TSMC sta costruendo fabbriche in Arizona, Giappone ed Europa, e i CHIPS Act americano ed europeo esistono proprio per diversificare la filiera. La concentrazione è un fatto di oggi, la traiettoria è un'altra, e fra cinque anni la mappa potrebbe essere parecchio diversa. Aresu, per quanto bravo nel descrivere il presente, ha glissato un po' troppo su questo punto.

Il panel AI Act: quattro voci, un nodo irrisolto

La tavola rotonda con Brando Benifei (co-relatore dell'AI Act al Parlamento Europeo), Lucilla Sioli (direttore AI alla Commissione Europea), Marco Bentivogli (coordinatore BASE Italia) e Andrea Orlandini (presidente AIxIA) è stata il momento politico della giornata, e come spesso succede con i momenti politici, il contenuto più interessante è quello che i partecipanti non sono riusciti a conciliare. Benifei ha raccontato lo stato dell'AI Act: il Parlamento Europeo propone regole più specifiche per settore, ma il Consiglio resiste e la Commissione è incerta. Lo stesso Benifei ha avvertito che troppa specificità settoriale finirebbe per complicare la vita alle aziende piccole, un paradosso che nessuno in sala ha approfondito quanto avrebbe meritato, e che la dice lunga su quanto sia diventato difficile legiferare su una tecnologia che cambia più velocemente dei tempi parlamentari. Sioli ha presentato la strategia europea: niente competizione frontale con i grandi modelli americani, ma modelli specializzati per settori come il manifatturiero e la sanità, costruiti attraverso partnership pubblico-private e nuovi centri di calcolo. L'AI Office che dirige sta cercando di centralizzare le competenze a livello europeo per evitare che ogni paese faccia per conto suo. Qui vi suggerirei di andarvi a leggere, se già non lo avete fatto, il pezzo di eri dove, analizzando il Rapporto Floridi, metto in evidenza proprio questa criticità italiana. Bentivogli è stato il più tagliente, e forse il più utile. Ha parlato di "ossessione regolatoria" che scoraggia gli investimenti, ha insistito sulla Physical AI (l'intelligenza artificiale che entra nelle fabbriche, non solo negli uffici) come leva per la manifattura italiana, e ha detto apertamente che le statistiche sull'adozione dell'AI in Italia sono probabilmente gonfiate, e la situazione reale è peggiore di quanto raccontano. Ha ricordato che molte PMI hanno perso il treno di Industria 4.0 e che il PNRR è stato un'opportunità parzialmente sprecata, il che per un paese che basa metà delle sue esportazioni sulla manifattura dovrebbe suonare come un allarme e non come un dato da convegno. Il nodo che nessuno ha sciolto è la tensione tra Bentivogli e Benifei, che dicono cose ragionevoli ma in direzioni opposte: per Bentivogli la regolazione è già diventata un ostacolo agli investimenti, per Benifei senza regolazione si apre la strada alla sorveglianza di massa e alla perdita di controllo sui sistemi autonomi. La conseguenza pratica per un'azienda italiana che vuole investire in AI è un'incertezza normativa che di per sé è già un freno, indipendentemente da chi dei due abbia ragione nel merito. Ma c'è un problema ancora più grosso che dal palco non è emerso. La strategia europea di puntare sui modelli settoriali funziona solo se quei modelli arrivano sul mercato prima che i modelli generalisti americani diventino altrettanto bravi nei verticali. Se Claude o GPT diventano sufficientemente competenti nella diagnostica medica o nell'ottimizzazione manifatturiera entro il 2028, e di questo passo è tutt'altro che improbabile, la strategia dei campioni settoriali europei rischia di trovarsi senza mercato prima ancora di aver prodotto risultati. Si tratta di una corsa contro il tempo, e il problema è che l'Europa la sta affrontando con il peso di un apparato burocratico e regolatorio che i concorrenti americani e cinesi semplicemente non hanno, il che rende l'esito tutt'altro che scontato.

Dell: il vendor che dice le cose giuste (per sé)

Roberto Morandi di Dell Technologies ha tenuto un intervento che era, con tutta la simpatia, un pitch commerciale in abito da sera. La sostanza: Dell propone un approccio "ripetibile" per portare l'AI in azienda, partendo dal problema di business e non dalla tecnologia, riutilizzando il lavoro di un progetto per alimentare il successivo. Ragionevole, ma niente che altri fornitori di hardware non propongano in forme quasi identiche. L'unica affermazione da verificare è che tenere l'AI sulle proprie macchine, nel proprio data center, costa meno nel lungo periodo che affidarsi al cloud pubblico. Può essere vero, ma chi lo dice vende server, il che rende il consiglio meno disinteressato di quanto suoni dal palco.

Intesa Sanpaolo e il panel enterprise: la governance come mestiere

La tavola rotonda sulle strategie delle grandi organizzazioni, con Federico Aguggini di Intesa Sanpaolo, Marina Geymonat di Leonardo, Maurizio Monaco di Data Reply e Giacomo Ragionieri di Dell, è stata probabilmente il pezzo più onesto della giornata. Il caso Intesa Sanpaolo racconta scelte specifiche che vale la pena conoscere. La banca ha concentrato l'AI su antifrode, antiriciclaggio e processi interni, scegliendo di proposito di non usarla per parlare direttamente ai clienti. Nel settore bancario la logica è chiara: se l'AI sbaglia qualcosa in un processo interno, il danno è contenibile, ma se dice una sciocchezza a un cliente le conseguenze legali e reputazionali sono di un ordine completamente diverso. Aguggini ha descritto un modello in cui ogni progetto AI coinvolge data scientist, specialisti di architettura, esperti di etica e conoscitori dei processi, con un Global Governance Manager che tiene insieme tutto. La banca ha anche avviato un piano di formazione per tutti i 72.000 dipendenti, con academy interne e programmi che arrivano fino alle scuole. Dal panel sono uscite anche alcune osservazioni operative che meritano di essere riportate perché dal palco si sentono raramente. Per esempio: i piloti AI non scalano perché l'IT non li prende in carico, il che significa che il collo di bottiglia è organizzativo e non tecnologico (tra parentesi lo dice anche Giacomo Ciarlini, CIO di Datapizza, in una mia intervista che dovrebbe uscire sabato su Hardware Upgrade). Poi c'è il tema dell'uso dell'AI dove non serve, che è costosa e complicata da mantenere, e se qualcuno sente il bisogno di dirlo ad un convegno vuol dire che parecchie aziende lo stanno facendo comunque. E infine l'indicazione che l'approccio più efficace prevede tanti piccoli agenti specializzati, ciascuno controllato da un umano a ogni passaggio, invece di un sistema unico che pretende di fare tutto da solo. Sembrano ovvietà, dette così, ma evidentemente non lo sono per tutti, se sono enunciate da un palco dove la tentazione di vendere soluzioni miracolose è sempre dietro l'angolo. Il modello Intesa Sanpaolo è solido ma inevitabilmente lento, e la banca sembra averlo scelto consapevolmente sapendo che la prudenza ha un costo in termini di velocità. Il problema è che quel modello funziona se hai 72.000 dipendenti, un reparto AI dedicato e il budget di una banca sistemica. Se ne hai 50 e un IT manager che fa anche le fotocopie, serve un altro discorso, e quel discorso dal palco del Forum non è arrivato.

La bussola che manca

Se provi a leggere questi quattro momenti insieme, emerge un quadro in cui ciascuno dei pezzi ha una sua logica interna ma il collegamento tra i pezzi è debole o assente. Aresu racconta un mondo in cui il potere sta nelle fabbriche di chip e nelle reti elettriche, e l'Europa è sostanzialmente dipendente da questa filiera, con la parziale eccezione dell'olandese ASML. Dal panel sull'AI Act viene fuori un'Europa che sta cercando di costruire un quadro normativo e una strategia industriale sull'AI, ma lo fa in una condizione di ritardo rispetto a Stati Uniti e Cina che rende ogni mese di discussione regolatoria un mese di vantaggio concesso ai concorrenti. L'intervento di Dell suggerisce che le aziende possano adottare l'AI in modo ordinato e ripetibile se scelgono il partner giusto, il che è vero ma presuppone un livello di chiarezza strategica che la maggior parte delle aziende italiane semplicemente non ha. E il caso Intesa Sanpaolo descrive un'adozione governata con rigore estremo, probabilmente l'approccio giusto per una grande banca, ma un modello che la maggior parte delle PMI italiane non può permettersi di replicare. Il punto che nessuno ha detto esplicitamente, ma che si ricava dall'incrocio dei quattro interventi, è che l'Italia rischia di trovarsi nella posizione peggiore possibile: dipendente da hardware che non produce, regolata da norme che i concorrenti non seguono, e troppo lenta nell'adozione per beneficiare della finestra temporale che ancora esiste. I dati di Bentivogli sulle PMI rimaste fuori da Industria 4.0, le statistiche sull'adozione AI probabilmente sovrastimate, e il modello Intesa Sanpaolo che funziona per chi ha 72.000 dipendenti ma non dice nulla a chi ne ha 50, compongono un quadro in cui la "bussola" promessa dal titolo del Forum serve eccome, ma deve puntare nella direzione della velocità e della concretezza più che in quella dell'ennesima discussione sulla governance.

*L'AI Forum 2026 si è svolto il 15 aprile a Milano, organizzato da AIxIA (Associazione Italiana per l'Intelligenza Artificiale) e TIG Events / The Innovation Group.*

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