Oltre l’Hardware, verso i Dati, i Servizi e la Ridefinizione Profonda dei Settori Economici

Il valore intrinseco dell’Intelligenza Artificiale non risiede prioritariamente e solo nella mera produzione di chip o nell’infrastruttura fisica, ma si sposta progressivamente e inesorabilmente verso la parte dei servizi e delle applicazioni. Questa dinamica non è affatto nuova nel panorama tecnologico ed è chiaramente osservabile nel caso di Internet: mentre gli operatori telefonici sviluppano le reti in fibra ottica o wireless arrischiando capitali ingenti, sono i fornitori di servizi e contenuti online che generano valore, catturando profitti ingenti (a volte anche extraprofitti) attraverso i servizi erogati e il contenuto che li veicola. Questa analogia ci suggerisce che in un futuro prossimo – l’infrastruttura sottostante l’AI perderà la differenziazione competitiva che oggi distingue le une dalle altre. Dunque non sarà più nell’infrastruttura stessa il solo valore, ma occorrerà cercare nell’offerta di servizi e soluzioni innovative molte delle quali devono ancora nascere.

Analogamente, il valore principale dell’AI si sprigionerà in lavori e settori applicativi ancora da scoprire e sviluppare, rendendo le previsioni attuali spesso “immaginifiche”, frutto di pura speculazione e basate solo su ciò che conosciamo oggi. Nessuno ha la sfera di cristallo per prevedere il futuro e nasceranno dei lavori che ancora non esistono, proprio come il “Content Creator” o “lo Youtuber non esisteva prima di Internet. L’AI sarà un “acceleratore” di quello che c’è oggi e di quello che ci sarà domani, e dunque necessariamente un creatore di qualcosa di radicalmente diverso da quello che immaginiamo. Per questo è più realistico riconoscere l’AI come uno strumento per potenziare le capacità umane e industriali esistenti e future.

I settori che saranno maggiormente impattati e avvantaggiati dall’AI sono le economie “data-driven”, ovvero quelle in cui i dati sono disponibili in abbondanza e possono essere elaborati per fornire output significativi. L’AI, infatti, è intrinsecamente legata ai dati e tutta la parte della tutela dei dati è importante quando parliamo di sovranità. La vera utilità dell’AI si manifesta nella sua capacità di elaborare e interpretare vasti volumi di informazioni. Un esempio emblematico di questa trasformazione è il settore farmaceutico. L’AI non troverà solo la prossima proteina stabile in 5 minuti o il prossimo vaccino da sola, ma avrà una capacità di testare più velocemente le cose, fornendo un output a uno studioso che è in grado di distinguere la predizione, dall’allucinazione e dalla realtà.Questo velocizzerà enormemente la ricerca e lo sviluppo, portando a scoperte più rapide e mirate, poiché l’AI agisce sostanzialmente come un facilitatore per gli esperti umani. L’AI è quindi un acceleratore di quello che c’è oggi e di quello che ci sarà domani.

Tuttavia, l’accesso ai dati è un problema cruciale per lo sviluppo di queste economie “data-driven”. I “dati pubblici” sono spesso già in mano a grandi attori globali. L’Europa sta cercando di affrontare questa questione, ad esempio con il Data Governance Act o con una legge per dare accesso ai dati alle startup, ma la realtà è che i colossi globali li hanno già accumulati tutti negli ultimi 20 anni e continuano a farlo con tecniche sofisticate come il data scraping. Questo è avvenuto in parte anche perché abbiamo fornito loro volontariamente i nostri dati senza accorgercene. Ad oggi tutti chiedono accesso ai dati, ma ci sono diversi livelli di accesso, diverse modalità, diversi intendimenti e più di qualche problema “artificiale” perchè non basta volerlo. Ci sono resistenze evidenti.

È fondamentale, inoltre, espandere il concetto di dati oltre i soli dati personali. Nel 2025, non basta più parlare solo di dati personali; esistono i dati aziendali, i dati critici, i dati strategici, i dati ordinari e tutti i verticals. Tutti questi tipi di dati sono vitali per le nuove economie e le capacità strategiche. Persino dati apparentemente innocui e “ordinari”, come la pressione degli pneumatici di un’auto, possono essere utilizzati per risalire all’identità di una persona e alla sua famiglia, rivelando l’ampiezza e la pervasività delle informazioni raccolte e la conseguente necessità di tutelarle. Ad esempio, tramite il sistema di monitoraggio della pressione degli pneumatici presente nelle auto moderne, è possibile dedurre chi è seduto al posto guida, se c’è qualcuno accanto e quindi ottenere i dati d’uso di tutta la famiglia che gestisce quella macchina. Questo livello di dettaglio nella raccolta dati rende la loro protezione un pilastro della sovranità nell’era digitale. Una sfida anche per l’impianto regolatorio oggi basato su minimizzazione, precisione, cancellazione e altri diritti negati ontologicamente dall’AI.

La vera battaglia per il valore dell’AI si gioca non nella produzione fisica, ma nella capacità di generare, gestire e proteggere i flussi di dati che alimentano i servizi e le applicazioni del futuro, garantendo che il valore generato rimanga all’interno della giurisdizione che intende esercitare la propria sovranità.