L’articolo di Massimo Boaron pubblicato su Italia nel Futuro (20 gennaio 2026) è una critica lucida e documentata, basata sull’esperienza diretta dell’autore nei programmi europei di ricerca degli anni ’80, in particolare ESPRIT. Descrive l’Europa come un “deserto digitale” che ha investito miliardi in ricerca senza riuscire a tradurla in sovranità tecnologica, lasciando il campo libero agli Stati Uniti (e in parte all’Asia).I punti centrali della tesi di BoaronBoaron individua errori sistemici che si ripetono da quarant’anni:
- Il “Club dei Dodici” e l’assistenzialismo ai grandi gruppi
Negli anni ’80, sotto influenza francese (dirigismo), i fondi ESPRIT finirono quasi tutti a 12 grandi aziende europee (Olivetti, Bull, Siemens, Philips, ICL, Thomson, Nixdorf, ecc.). Le PMI ebbero solo briciole. - Burocrazia asfissiante e mentalità accademica
Revisori accademici, pile di documenti inutili, cicli di progetto lunghissimi (2 anni per ciò che si poteva fare in 6 mesi), costi gonfiati del 30-40% per burocrazia. In un mercato che corre a velocità tripla, i progetti nascono già obsoleti. - Ricerca “pre-competitiva” senza mercato
A differenza della DARPA americana (finanziamenti mirati a prototipi applicabili), Bruxelles puntò su ricerca teorica senza obbligo di sfruttamento commerciale. - Errori che continuano oggi
- Regolamentazione pesante su AI (EU AI Act) che frena lo sviluppo mentre USA e Cina corrono.
- Norme privacy estreme (cookie banner inutili, miliardi di secondi persi ogni giorno).
- Politiche green ideologiche che rischiano di distruggere l’automotive europeo senza alternative pronte. L’Europa continua a inseguire “grandi ideali” astratti invece di puntare su prodotti competitivi.
Il paradosso resta irrisolto e pur se l’Europa ha cervelli, università, fondi, non ha trasformato la ricerca in dominio di mercato. Boaron ha ragione quando dice che il problema non è la mancanza di soldi o di talento, ma l’incapacità di collegare ricerca, industria e mercato con una visione strategica aggressiva. La domanda oggi è se l’Europa voglia davvero cambiare rotta o continuare a essere un ottimo consumatore di innovazione altrui.
Il paradosso della ricerca europea su AI
Il paradosso della ricerca europea sull’intelligenza artificiale risiede nella discrepanza tra l’eccellenza accademica e la capacità di tradurre tale primato in valore industriale e di mercato. In particolare:
- Primato scientifico: L’Europa produce il 16% delle pubblicazioni scientifiche (paper) inerenti all’IA, superando nettamente gli Stati Uniti, che sono fermi al 9%.
- Mancata industrializzazione: Nonostante la superiorità nella produzione di ricerca, l’Europa fatica a industrializzare e monetizzare queste scoperte sul proprio territorio. Il mercato cloud europeo, infrastruttura fondamentale per l’IA, resta infatti controllato per l’80% da provider americani.
- Carenza di “potenza di fuoco”: Esiste un problema di scala industriale e geopolitica; l’Europa non possiede attualmente la stessa “potenza di fuoco” dei giganti americani, i cui vantaggi competitivi sono considerati, al momento, insormontabili.
- Dipendenza strutturale: Il paradosso si completa nel fatto che, pur essendo leader nella teoria e nella ricerca, l’Europa rimane in una condizione di dipendenza strutturale dai player d’oltreoceano per l’erogazione pratica e commerciale di tali tecnologie.
E’ chiaro che la sfida per l’Europa non è tanto produrre nuova conoscenza, quanto imparare a trasformare le proprie iniziative di sovranità in una reale capacità produttiva in grado di competere sui mercati globali. Per trasformare la ricerca in capacità industriale, non è sufficiente limitarsi all’eccellenza accademica, ma è necessario riuscire a industrializzare e monetizzare le scoperte direttamente sul mercato. Dunque cosa fare?
- Superare il divario tra pubblicazioni e mercato: L’Europa dimostra una grande capacità di ricerca, producendo il 16% dei paper scientifici sull’intelligenza artificiale (contro il 9% degli Stati Uniti). Tuttavia, la trasformazione in capacità industriale avviene solo quando questa ricerca viene “brutalmente monetizzata” da aziende locali anziché essere ceduta o sfruttata da player esteri.
- Investire in settori tecnologici specifici (es. Raffreddamento IT): Un esempio virtuoso di questa trasformazione è rappresentato dal gruppo italiano LU-VE di Varese. L’azienda ha condotto ricerche avanzate sull’uso della CO2 come refrigerante naturale (sfruttando il punto transcritico del gas) e ha trasformato queste conoscenze in una soluzione industriale concreta per il raffreddamento dei data center, risultando più avanti rispetto al resto del mondo.
- Aumentare la “potenza di fuoco” geopolitica: Attualmente, le iniziative europee di sovranità digitale faticano a diventare capacità industriale perché manca una scala competitiva paragonabile a quella degli hyperscaler americani. Per competere, non basta il vantaggio tecnologico; serve una struttura industriale e geopolitica che permetta di sostenere investimenti massicci, come quelli necessari per le infrastrutture cloud.
- Puntare sulla scalabilità e sull’applicazione pratica: La ricerca deve uscire dai laboratori per trovare applicazioni su larga scala. Nel caso della CO2, ad esempio, la sfida è rendere scalabile una tecnologia già nota negli spazi commerciali applicandola alle nuove necessità energetiche dei data center.
- Ridurre la dipendenza strutturale: Trasformare la ricerca in industria significa anche creare alternative locali che riducano l’attuale dipendenza strutturale dai provider americani, che oggi controllano l’80% del mercato cloud europeo.
Quindi il passaggio fondamentale è imparare a trattenere il valore economico della proprietà intellettuale generata dalla ricerca, trasformandola in prodotti e servizi erogati da aziende in Europa.