Intelligenza artificiale sostenibile: la sfida europea per l’industria passa dai sistemi verticali

L’Europa non deve inseguire Stati Uniti e Cina nella corsa ai modelli di intelligenza artificiale sempre più grandi. Per rafforzare la competitività industriale, la strategia europea dovrebbe invece puntare su un’intelligenza artificiale sostenibile, sviluppata attorno alle esigenze delle imprese e delle filiere produttive.
È il messaggio lanciato da Gabriella Pasi, professoressa ordinaria dell’Università degli Studi di Milano-Bicocca, intervenuta alla Giornata per l’Innovazione Industriale 2026 promossa da Airi. Al centro del dibattito il ruolo dell’AI nella reindustrializzazione europea e le opportunità offerte da modelli più efficienti, affidabili e orientati alle applicazioni industriali.

Intelligenza artificiale sostenibile per la competitività industriale europea

Secondo Pasi, l’Europa continua a distinguersi nella ricerca e nella produzione di conoscenza, ma non può competere replicando i modelli sviluppati dalle grandi piattaforme statunitensi e cinesi.
La sfida consiste nel valorizzare le competenze scientifiche e il patrimonio industriale europeo attraverso tecnologie capaci di rispondere alle esigenze reali delle imprese.
«L’Europa non deve inseguire Stati Uniti e Cina sul terreno dei modelli sempre più grandi – ha sottolineato la docente – La nostra sfida è sviluppare un’intelligenza artificiale sostenibile, affidabile e costruita attorno alle esigenze delle imprese e dei territori».

Oltre i chatbot: le applicazioni dell’intelligenza artificiale per l’industria

Uno dei temi evidenziati durante l’intervento riguarda la percezione dell’intelligenza artificiale nel dibattito pubblico. Secondo Pasi, l’AI viene spesso associata esclusivamente ai chatbot generativi, mentre esistono già oggi numerose applicazioni in grado di supportare concretamente le attività industriali. Tra gli ambiti di utilizzo citati:

supporto ai processi decisionali;
applicazioni industriali;
sistemi produttivi;
ricerca;
applicazioni mediche.

Molte imprese, secondo la docente, non sono ancora pienamente consapevoli delle opportunità offerte da queste tecnologie anche senza ricorrere necessariamente ai grandi modelli generativi.

Intelligenza artificiale sostenibile e sistemi verticali per le filiere produttive

Per l’Europa esiste la possibilità di assumere un ruolo di leadership nello sviluppo di sistemi verticali progettati per specifiche filiere produttive. Si tratta di modelli che, rispetto ai grandi sistemi generalisti, possono offrire diversi vantaggi:

minore utilizzo di risorse computazionali;
riduzione dei consumi energetici;
maggiore tutela della privacy;
migliore controllo dei dati aziendali;
valorizzazione delle competenze strategiche interne alle imprese.

Secondo Pasi, questa strada risulta particolarmente coerente con le caratteristiche del tessuto industriale europeo e con le esigenze delle aziende manifatturiere.

Collaborazione tra ricerca e industria per accelerare l’innovazione

Accanto agli investimenti, la docente evidenzia la necessità di rafforzare il collegamento tra università, centri di ricerca e sistema produttivo.
L’obiettivo è creare le condizioni affinché le imprese possano trasferire più rapidamente l’innovazione sviluppata nel mondo della ricerca alle applicazioni industriali.
Per Pasi, la competitività europea nel campo dell’intelligenza artificiale dipenderà dalla capacità di trasformare il patrimonio di conoscenze scientifiche in strumenti concreti a supporto della manifattura e delle filiere produttive.

AI industriale: una strategia europea alternativa a Usa e Cina

Il confronto con Stati Uniti e Cina non deve quindi essere interpretato come una gara alla realizzazione dei modelli più grandi, ma come un’opportunità per sviluppare un approccio differente. Secondo la visione emersa durante la Giornata per l’Innovazione Industriale 2026, l’Europa può costruire la propria competitività attraverso un’intelligenza artificiale sostenibile, orientata alle esigenze dell’industria, alla gestione efficiente delle risorse e alla valorizzazione delle competenze presenti nei territori e nelle filiere produttive.