OpenAI e Booking.com hanno annunciato il lancio dello SME AI Accelerator, una nuova iniziativa europea pensata per aiutare le piccole e medie imprese a utilizzare l’intelligenza artificiale in modo concreto e operativo nelle attività quotidiane. Il programma, presentato il 28 gennaio 2026, punta a coinvolgere oltre 20.000 PMI in sei Paesi – Francia, Germania, Italia, Polonia, Irlanda e Regno Unito – attraverso un percorso di formazione pratica e gratuita, progettato per team non tecnici e focalizzato su produttività, efficienza e competitività.
A fare da cornice all’iniziativa c’è l’EU Economic Blueprint 2.0, il documento strategico con cui OpenAI propone una lettura sistemica dello stato dell’adozione dell’intelligenza artificiale in Europa. Il Blueprint non si concentra sull’evoluzione tecnologica dei modelli, ma sul divario crescente tra le capacità già disponibili e il loro utilizzo effettivo nell’economia reale, individuando in competenze, infrastrutture, regolazione e fiducia le leve decisive per trasformare l’AI in produttività diffusa.
L’iniziativa non nasce come un semplice programma di alfabetizzazione tecnologica. Si colloca piuttosto all’interno di una riflessione più ampia sul modo in cui l’intelligenza artificiale sta entrando nei sistemi economici europei, mettendo in evidenza un paradosso sempre più evidente: la tecnologia è matura, ma il suo utilizzo resta diseguale e spesso superficiale. È questo scarto, tra capacità disponibile e impatto reale, a definire il contesto in cui lo SME AI Accelerator prende forma.
L’AI europea tra maturità tecnologica e impatto diseguale
Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale ha compiuto un salto qualitativo rilevante. I modelli di nuova generazione sono oggi in grado di gestire analisi complesse, pianificazione articolata, sintesi avanzata e problem solving multi-step, svolgendo compiti che richiederebbero decine di minuti di lavoro umano qualificato. Dal punto di vista tecnologico, la soglia di maturità è stata superata.
Il problema si manifesta invece sul piano dell’adozione reale. La capacità esiste, ma viene assorbita solo in parte dai processi produttivi, organizzativi e decisionali. Ne deriva un divario crescente tra ciò che l’AI può fare e ciò che viene effettivamente messo a valore. Se questo divario non viene affrontato, i benefici dell’intelligenza artificiale tendono a concentrarsi in pochi settori e in un numero ristretto di grandi organizzazioni, lasciando ai margini una parte significativa dell’economia europea.
Perché contare gli utenti non basta più
Per comprendere questo fenomeno non è sufficiente misurare la diffusione nominale degli strumenti. Diventa necessario osservare come l’AI viene utilizzata. Un utilizzo episodico e superficiale produce effetti limitati; un utilizzo profondo, integrato nei processi, genera invece impatti misurabili sulla produttività.
In questa prospettiva assume rilievo il concetto di thinking capabilities, che descrive la quantità di capacità di ragionamento effettivamente impiegata nei casi d’uso. Analisi articolate, pianificazione, coding e problem solving indicano un uso avanzato; interazioni semplici e sporadiche segnalano invece un’adozione ancora immatura. I dati mostrano una forte polarizzazione: una minoranza di utenti e organizzazioni utilizza l’AI in modo intensivo, mentre la maggioranza resta su livelli di utilizzo limitati.
A livello europeo, l’uso medio delle capacità avanzate è superiore alla media globale, ma con differenze molto marcate tra Paesi, che arrivano a circa il 40% tra i contesti più e meno intensivi. Questo conferma che non esiste un’unica traiettoria europea dell’AI, ma più modelli di adozione che richiedono risposte differenziate.
Tre modelli di adozione e il caso italiano
Dall’osservazione dei dati emergono tre configurazioni principali. In alcuni Paesi l’AI è già diffusa e utilizzata in modo profondo; in altri la penetrazione è elevata ma l’uso resta ancora superficiale; in un terzo gruppo l’utilizzo avanzato è significativo ma confinato a una base ristretta.
È in quest’ultimo gruppo che si colloca l’Italia, insieme a Polonia e Grecia. Nel contesto italiano esiste una capacità reale di utilizzo avanzato dell’AI, già integrata in attività professionali complesse e in alcune organizzazioni evolute. Tuttavia, questa capacità resta concentrata, mentre la diffusione nel tessuto produttivo più ampio procede lentamente.
Il dato si riflette anche nelle statistiche sulle imprese: solo una minoranza delle PMI utilizza oggi strumenti di intelligenza artificiale, mentre l’adozione è molto più diffusa nelle grandi aziende. In un sistema economico fortemente basato sulle piccole imprese, questo squilibrio rischia di tradursi in una nuova forma di divario competitivo strutturale.
Dall’adozione nominale all’uso effettivo
Un aspetto spesso sottovalutato riguarda l’evoluzione dell’adozione nel tempo. Quando l’AI si diffonde senza un adeguato accompagnamento, l’intensità media di utilizzo tende a ridursi. Aumenta il numero di utenti, ma diminuisce la profondità con cui la tecnologia viene impiegata.
Il punto critico non è quindi “quanta AI” entra nelle organizzazioni, ma come viene incorporata nei processi reali. L’impatto economico emerge solo quando l’AI diventa parte integrante dei flussi di lavoro quotidiani, supportando decisioni, analisi e attività operative. In questa prospettiva, l’adozione va trattata come una leva strutturale di produttività, non come un esperimento tecnologico.
SME AI Accelerator: dalla diagnosi all’esecuzione
È su questo terreno che si innesta lo SME AI Accelerator, sviluppato in partnership con Booking.com. Il programma combina workshop in presenza e formazione online attraverso la piattaforma gratuita OpenAI Academy, con un’impostazione esplicitamente orientata all’uso pratico.
L’obiettivo non è formare specialisti di machine learning, ma aiutare imprenditori e team a comprendere come applicare l’AI a problemi concreti, dalla gestione operativa all’analisi delle informazioni, fino al supporto decisionale. Per l’Italia, l’iniziativa rappresenta una leva per estendere competenze già presenti, oggi concentrate in nicchie professionali, al tessuto diffuso delle PMI.
Competenze e certificazioni come infrastruttura economica
Le competenze legate all’intelligenza artificiale non vengono trattate come un tema educativo accessorio, ma come una vera infrastruttura della produttività. Senza skill riconoscibili, trasferibili e spendibili, l’adozione resta fragile, soprattutto nelle piccole imprese.
Accanto allo SME AI Accelerator prende forma un impianto più strutturato che include percorsi formali di certificazione, come AI Foundations e ChatGPT Foundations, sviluppati in collaborazione con università, datori di lavoro e istituzioni pubbliche. L’obiettivo è creare credenziali portabili a livello europeo, capaci di ridurre l’incertezza sul valore delle competenze e facilitare l’integrazione dell’AI nei processi aziendali.
In contesti caratterizzati da forte frammentazione produttiva, come quello italiano, la disponibilità di standard condivisi rappresenta una leva decisiva per superare la soglia dell’adozione sperimentale.
Infrastruttura e AI sovrana come condizioni dell’adozione
L’infrastruttura non è un prerequisito tecnico neutro, ma una leva di politica industriale e di sovranità economica. L’intelligenza artificiale è una tecnologia general purpose che richiede investimenti anticipati in compute, energia, data center, sicurezza e modelli di governance.
In questo quadro emerge una visione pragmatica di AI sovrana, intesa non come isolamento tecnologico, ma come capacità di deployment affidabile, localmente governato e conforme ai requisiti europei. La sovranità non riguarda il possesso esclusivo della tecnologia, ma la possibilità di utilizzarla su larga scala in ambienti controllati, sicuri e compatibili con i quadri normativi nazionali.
Iniziative come OpenAI for Germany, sviluppata con SAP e Delos, e Stargate Norway, infrastruttura di compute su larga scala alimentata da energia rinnovabile, mostrano come sia possibile conciliare accesso a capacità di frontiera e requisiti di resilienza, controllo e affidabilità. A questo si affianca la disponibilità di data residency europea per soluzioni enterprise ed educative, prerequisito fondamentale per l’adozione nei settori regolati e nelle filiere complesse.
Regolazione come deployability
La regolazione viene interpretata come un fattore di deployability, ovvero come l’insieme di condizioni che rendono possibile, o al contrario ostacolano, l’utilizzo concreto dell’AI su larga scala. Il nodo critico non è la presenza di regole stringenti, ma la frammentazione, la sovrapposizione di requisiti e l’incertezza interpretativa che rischiano di trasformare la compliance in un collo di bottiglia operativo.
Una regolazione efficace è quella che privilegia sicurezza dimostrabile e salvaguardie operative reali, spostando l’attenzione dalla produzione di documentazione formale ai risultati concreti in termini di affidabilità, prevenzione degli abusi e tutela degli utenti. Chiarezza normativa, armonizzazione e proporzionalità diventano così condizioni necessarie per portare l’AI in produzione, soprattutto nelle PMI e nei settori regolati.
Fiducia e accettazione sociale come prerequisiti
La fiducia rappresenta una condizione strutturale dell’adozione. L’uso diffuso dell’AI nel lavoro, nell’istruzione e nella vita quotidiana richiede garanzie credibili sul piano della sicurezza, in particolare per le nuove generazioni.
La protezione dei minori, il benessere digitale e la collaborazione con organizzazioni della società civile e comunità di ricerca vengono trattati come componenti essenziali dell’ecosistema dell’intelligenza artificiale. In questa direzione si colloca anche il Youth Safety Grant Program da 500.000 euro, pensato per sostenere progetti concreti sulla sicurezza online e su approcci evidence-based alla tutela dei più giovani.
Trasformare capacità in competitività diffusa
Nel suo insieme, il quadro che emerge è chiaro: la sfida europea non è tecnologica, ma sistemica. Trasformare la capacità dell’AI in competitività diffusa richiede un’azione coordinata su competenze, infrastrutture, regolazione deployable, fiducia e strumenti operativi.
È in questa cornice che va letto lo SME AI Accelerator. Non come un’iniziativa isolata, ma come uno strumento di esecuzione che prova a portare l’intelligenza artificiale dentro i processi quotidiani delle PMI, affrontando una delle fragilità strutturali del sistema produttivo italiano: la distanza tra eccellenze avanzate e diffusione su larga scala.
EU Economic Blueprint 2.0: le direttrici operative
Il Blueprint individua una linea di azione chiara:
- spostare il focus dall’adozione nominale all’uso effettivo dell’AI
- misurare l’impatto in base alla profondità d’uso e non solo alla diffusione
- rendere le PMI una priorità di competitività; trattare competenze e certificazioni come infrastruttura economica
- garantire accesso utilizzabile alle risorse infrastrutturali; costruire un quadro regolatorio coerente
- rafforzare fiducia e sicurezza come prerequisiti dell’adozione.
In questa prospettiva, iniziative come lo SME AI Accelerator rappresentano il tentativo di trasformare una capacità tecnologica già matura in vantaggio competitivo diffuso, evitando che l’AI resti patrimonio di pochi attori avanzati.
