Il dibattito sulla sovranità tecnologica europea è ipnotizzato dall’hardware. GPU contingentate, datacenter da gigawatt, capitali miliardari, energia. Sono vincoli veri. Ma hanno una caratteristica che spesso dimentichiamo: si possono comprare, affittare o finanziare, entro vincoli geopolitici e di mercato certamente reali. Il talento, invece, no: richiede anni per essere formato, un ecosistema per essere trattenuto e una visione nazionale per essere attratto. La risorsa che il denaro, da solo, non genera è il cervello che quei sistemi li progetta, li addestra e li mette in produzione.
La materia prima dell’intelligenza artificiale non è il silicio. È il talento. E qui l’Italia ha insieme un problema serio e un’occasione storica.
Una guerra mondiale per poche persone
La competizione per i talenti dell’AI ha smesso di essere una metafora. Per la prima volta nella storia della rilevazione, la Talent Shortage Survey 2026 di ManpowerGroup — 39.000 datori di lavoro in 41 Paesi — colloca le competenze in intelligenza artificiale al primo posto assoluto tra quelle più difficili da reperire al mondo, davanti a ingegneria, IT e mestieri tecnici: il 72% delle imprese dichiara di non trovare i profili che cerca. Non è un’impressione: è il vincolo più stretto dell’intero mercato del lavoro globale.
Lo scarto si misura in denaro. Un ruolo di machine learning di livello intermedio negli Stati Uniti supera oggi i 170.000 dollari di retribuzione totale mediana, contro i circa 122.000 della Germania e poco meno di 100.000 del Regno Unito. All’apice, i pacchetti per i ricercatori più rari superano il milione di dollari, e i giganti americani arrivano a inseguire singoli scienziati con pacchetti pluriennali da cifre che, fino a pochi anni fa, sarebbero sembrate impensabili. Non è una bolla passeggera, ma il prezzo di un fattore strutturalmente scarso.
E il problema è destinato ad aggravarsi. Oggi l’Europa discute quasi solo di modelli linguistici, ma la prossima frontiera è la Physical AI: robotica avanzata, sistemi autonomi, intelligenza che esce dallo schermo ed entra nelle fabbriche, nei magazzini, negli ospedali. La competizione si sposterà su ingegneri capaci di integrare AI, robotica, sensoristica, computer vision e automazione industriale. Sono profili ancora più rari dei data scientist tradizionali, perché richiedono di tenere insieme il software e il mondo fisico. È esattamente il terreno su cui l’industria manifatturiera italiana potrebbe competere, se solo avesse le persone per farlo.
Chi l’ha capito si muove come uno Stato che prepara una mobilitazione. La Cina ha avviato programmi nazionali e locali di aggiornamento delle competenze su scala enorme: una campagna nazionale di formazione professionale fino al 2027 coinvolge decine di milioni di persone, mentre città come Shenzhen costruiscono comunità, spazi e incentivi per concentrare talenti AI e startup. Ma il punto non è solo il numero: è il metodo. La Cina non considera il talento una conseguenza della politica industriale. Lo considera la politica industriale stessa. Il Canada ha aperto un canale d’immigrazione accelerato dedicato; la stessa Commissione europea ha lanciato il progetto pilota RAISE proprio per attrarre e trattenere i migliori talenti nella ricerca scientifica basata sull’AI. La gara non è più solo tra imprese: è tra sistemi-Paese.
Il paradosso italiano: formiamo, poi regaliamo
L’Italia in questa gara parte con un handicap che si è scelta da sola. Non ci manca la capacità di formare ingegneri eccellenti. Ci manca la capacità di trattenerli e ancor di più di attrarne dall’esterno.
I numeri sono impietosi. Secondo l’ISTAT, nel solo biennio 2023-2024 gli espatri di cittadini italiani sono stati circa 270.000, con un balzo di quasi il 40% rispetto al biennio precedente. La fascia 18-34 anni rappresenta la quota dominante del saldo migratorio negativo, e una parte crescente di chi parte è laureata. La Banca d’Italia ha documentato come il basso rendimento della laurea nel nostro mercato del lavoro spinga all’emigrazione proprio i profili più qualificati: circa un giovane laureato su dieci se ne va, con percentuali più alte tra ingegneri e informatici. Il movente è elementare quanto la matematica: un laureato occupato a un anno dal titolo guadagna in Italia attorno ai 1.490 euro netti al mese. E il conto è salato: il Consiglio Nazionale dell’Economia e del Lavoro, con la Fondazione Nord Est, ha quantificato il capitale umano uscito dal Paese tra il 2011 e il 2024 in 159,5 miliardi di euro, in media oltre 11 miliardi l’anno che varcano il confine.
Tradotto: spendiamo risorse pubbliche per formare il capitale umano più prezioso dell’economia digitale, e poi lo consegniamo gratis ai laboratori di Monaco, Londra, Amsterdam e della Silicon Valley. È la peggiore politica industriale immaginabile, perché finanzia i nostri concorrenti.
Quanto varrebbe, in euro, fare il contrario
Capovolgiamo la domanda. Non quanto perdiamo, ma quanto guadagneremmo se riuscissimo a trattenere e attrarre le persone giuste. Le stime sul contributo che l’intelligenza artificiale può dare all’economia italiana convergono su un ordine di grandezza importante. Il Centro Studi TIM, con Intesa Sanpaolo, ha quantificato un contributo cumulato fino a 195 miliardi di euro tra il 2022 e il 2026, circa 40 miliardi l’anno, pari al 2% del PIL. McKinsey, già prima dell’ondata generativa, stimava per l’Italia un potenziale di 228 miliardi nel decennio: una proiezione che oggi andrebbe riletta alla luce dell’accelerazione prodotta dalla GenAI. Le stime più caute parlano comunque di decine di miliardi entro il 2035, ma a una condizione esplicita: che l’Italia colmi il ritardo accumulato nell’adozione. A regime, il premio potenziale dell’AI per il Paese si misura in decine di miliardi di euro l’anno.
Ed è qui il punto decisivo: quel premio non è garantito, è condizionato. Dipende dalla capacità di mettere la tecnologia al lavoro, e il freno principale non sono i capitali né i chip, sono le competenze. Anche cogliere solo due terzi dell’opportunità anziché la totalità significherebbe rinunciare a un ordine di 6-15 miliardi l’anno: non perché l’occasione non ci sia, ma perché mancherebbe chi la realizza.
Se si somma ciò che oggi perdiamo — oltre 11 miliardi l’anno di capitale umano in uscita — al valore che rischiamo di non catturare per mancanza di competenze, la posta in gioco può ragionevolmente collocarsi nell’ordine di 20-30 miliardi di euro l’anno a regime: 200-300 miliardi nel prossimo decennio. Non è una certezza contabile, ma un ordine di grandezza. Ed è sufficiente per capire che i talenti non sono un costo: sono l’investimento con il rendimento più alto a disposizione del Paese.
Perché è la priorità, non una priorità
Si potrebbe obiettare: anche i capitali e la potenza di calcolo sono scarsi. Vero. Ma c’è una gerarchia, e va detta con chiarezza: calcolo e capitale sono fungibili; il talento no. Ed è l’unico fattore che fa da calamita per tutti gli altri. I capitali seguono i ricercatori, non viceversa. I datacenter si costruiscono dove c’è chi sa farli rendere. Un Paese che concentra i migliori cervelli diventa automaticamente attraente per il capitale di rischio e per le infrastrutture. Un Paese che li perde può costruire tutti i datacenter che vuole: resteranno gusci vuoti.
Ed è esattamente il rischio che corriamo. L’Italia si è dotata della sua prima legge sull’intelligenza artificiale, e ora arrivano i decreti attuativi: chi li legge fatica a non vedere il rischio di un nuovo appesantimento burocratico. Non perché il Paese debba ignorare l’AI Act: tutti gli Stati europei devono applicarlo. Ma l’AI Act è già un regolamento direttamente applicabile. All’Italia spettava solo adeguare il sistema nazionale: individuare le autorità competenti, definire le sanzioni, creare strumenti efficaci per favorire innovazione e sperimentazione. Non serviva un’ulteriore cornice di principi, procedure e sovrastrutture. In un settore che evolve alla velocità dell’AI, aggiungere complessità a una normativa europea già molto articolata è l’ennesimo autogol competitivo.
I testi attuativi sono preoccupanti per ciò che contengono e, soprattutto, per ciò che non contengono. Abbondano di “persona”, “dignità”, “garanzie”, “discernimento”. Tacciono su imprese, produttività, manifattura, robotica, Physical AI, dati, investimenti e — il silenzio più assordante di tutti — competenze. Mentre Stati Uniti e Cina investono centinaia di miliardi per guidare la rivoluzione dell’AI, dall’AI industriale all’agentic AI fino alla Physical AI, l’Italia continua a raccontarla come un rischio da contenere più che come una tecnologia da padroneggiare. È una visione notarile dell’innovazione: procedure, pareri, comitati e cautele al posto di industria, produttività e crescita.
E qui i due problemi si saldano. Un giovane ingegnere che deve scegliere dove costruire la propria carriera legge i segnali: da una parte ecosistemi che gli offrono laboratori, capitali e ambizione; dall’altra un Paese che accoglie la tecnologia su cui vuole lavorare con comitati e dichiarazioni di principio. La visione notarile non è neutrale: è essa stessa un repellente per i talenti. La vera tutela della persona non nasce dal rallentare l’innovazione. Nasce da un Paese competitivo, capace di creare lavoro qualificato, modernizzare la pubblica amministrazione, rafforzare le PMI e portare l’AI dentro l’economia reale. Con questa impostazione non costruiremo sovranità tecnologica. Costruiremo irrilevanza industriale.
Da “trattenere” ad “attrarre”
Il salto culturale da compiere è questo: smettere di parlare solo di trattenere i nostri cervelli e cominciare a ragionare da Paese che attrae i migliori del mondo, italiani e non. La difesa non vince questa partita; la vince l’attacco.
Servono leve concrete, e nessuna è impossibile. Retribuzioni della ricerca pubblica e dei ruoli AI competitive a livello continentale, perché una traiettoria professionale che parte da stipendi medi attorno ai 1.490 euro netti al mese non trattiene i migliori e non attrarrà mai talenti dall’estero. Un canale d’ingresso accelerato — visti e permessi — per i talenti dell’AI extra-UE, sul modello canadese, perché oggi la nostra burocrazia respinge proprio chi vorremmo accogliere. Pochi laboratori di livello mondiale che facciano da àncora e da magnete, capaci di generare la massa critica attorno a cui tutto il resto si aggrega. Un legame strutturale tra università e impresa, perché il talento resta dove trova un percorso, non solo uno stipendio. E un messaggio politico inequivocabile: che l’Italia consideri i migliori cervelli del pianeta una priorità di Stato, non una voce di spesa.
Nell’economia dell’intelligenza artificiale il talento non è un costo da contenere. È l’asset strategico più scarso e il moltiplicatore di ogni altro investimento. Nel XXI secolo i Paesi non si divideranno tra chi possiede più datacenter e chi ne possiede meno: si divideranno tra chi riesce ad attrarre i migliori cervelli e chi li perde. L’Italia, oggi, appartiene ancora al secondo gruppo.
La sfida non è ripetere che l’uomo è al centro. La sfida è evitare che, mentre noi mettiamo l’uomo al centro dei convegni, altri mettano l’AI al centro dell’economia. Possiamo comprare chip. Possiamo costruire datacenter. Possiamo importare energia. Ma non possiamo comprare, dall’oggi al domani, i talenti che per anni abbiamo formato e lasciato partire. E senza di loro, l’Italia non avrà sovranità tecnologica: avrà soltanto infrastrutture vuote.
