Post di Nourdine Bihmane, CEO di Konecta

Per mesi, i mercati sono stati guidati dai titoli tecnologici oltreoceano. Le oscillazioni delle “Magnifiche Sette” (Apple, Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta, Nvidia, Tesla) sono bastate a trascinare in basso gli indici globali, come avvenuto recentemente a causa dei timori sulle implicazioni dell’AI che ne hanno aumentato la volatilità e spinto i mercati in territorio negativo. Questo fenomeno, ampiamente documentato nelle pagine economiche, non solo racconta lo stato dei mercati ma rivela soprattutto la forza di una narrazione ormai dominante.

Tale narrazione poggia su un’idea semplice: il valore dell’intelligenza artificiale risiede esclusivamente nei modelli delle big tech, i cosiddetti hyperscaler, con le loro mega-infrastrutture e investimenti da centinaia di miliardi di dollari. Negli Stati Uniti, questa visione sta ormai plasmando la macroeconomia: senza i massicci investimenti dei colossi tecnologici nell’AI, nel 2025 la crescita americana sarebbe stata quasi inesistente, mentre la corsa in Borsa delle “Magnifiche Sette” ha sostenuto direttamente i consumi grazie all’effetto di ricchezza percepita. Questo legame pressoché automatico tra mercato, crescita e percezione alimenta un ciclo che si auto-rinforza: più la narrazione americana si amplifica, più attira capitali – e più conquista l’immaginario collettivo.

Eppure, questa visione è incompleta e ignora un elemento fondamentale: l’AI genera valore economico solo quando viene distribuita, industrializzata, monitorata e integrata nei processi reali delle aziende. Questa fase, che rappresenta, secondo recenti studi, tra il 70 e l’80% del lavoro in un progetto di AI, è praticamente omessa dalla narrazione dominante. Le aziende che gestiscono tali attività – ovvero gestione dei dati, integrazione IT, supervisione umana, evoluzione della relazione con il cliente, operazioni ibride uomo-AI – restano invisibili ai grandi flussi di capitale. Non favoriscono di per sé le narrazioni spettacolari, ma costituiscono valore operativo.

Questo divario narrativo, evidentemente non neutrale, produce un forte squilibrio finanziario: gli investimenti si concentrano su modelli, infrastrutture e progetti statunitensi. Secondo recenti stime, le aziende americane investiranno 571 miliardi di dollari nell’AI entro il 2026, con una crescita annua del 25% – di cui la metà proveniente dal credito privato – il tutto inserito in un movimento di proporzioni sistemiche. Diversamente, l’Europa – prudente, frammentata, spesso anche affascinata dalle evoluzioni americane – resta spettatrice di una corsa senza poter controllarne le regole, le tecnologie e gli impatti.

È qui che entra in gioco la sovranità europea. Se l’Europa non investe massicciamente nella fase di implementazione – quella in cui di fatto eccelle – ne diventerà dipendente a livello strutturale. Dipendente dai modelli americani, dipendente dalle loro infrastrutture energivore, dalla loro visione di produttività, di relazione con il cliente, di gestione dei dati e degli utilizzi. E, infine, dipendente dai cicli finanziari statunitensi, che oggi mostrano legami sempre più stretti con l’AI.

Il destino dell’Europa non è quello di essere un continente di follower, tantomeno quello di replicare il modello della Silicon Valley. Può invece tracciare una strada diversa: quella di un’AI utile, sobria, verticale, operativa. Un’AI vicina alle imprese e ai cittadini, in grado di generare reale efficienza, rispettare le normative e trasformare le organizzazioni dall’interno.

Ma per farlo, serve cambiarne la narrazione. Dobbiamo restituire visibilità a chi fa il lavoro vero. Riconoscere che dietro ogni progetto di AI funzionante ci sono migliaia di ore di ingegneria, azioni, competenze di business, supervisione umana e trasformazione organizzativa. E dirigere gli investimenti verso queste capacità – perché è lì che si crea valore.

L’Europa può vincere la sfida dell’AI. Ma solo se smetterà di finanziare chi la racconta a vantaggio di chi effettivamente la rende possibile.