Trentingrana ha partecipato come partner industriale, proponendo una sfida concreta incentrata sull’ottimizzazione della gestione energetica del proprio stabilimento, con l’obiettivo di integrare in modo efficiente fonti tradizionali, cogenerazione e impianti fotovoltaici, riducendo l’impatto ambientale e i costi.

La sfida è stata affrontata e vinta dal team UniTrento — composto da Alessandro De Vidi, Carlo Zamuner, Filippo Adami, Ioan Gabriel Duta, Lorenzo Arcangeli, Matteo Grisenti e Victor Gabriele De Matteis — che ha saputo distinguersi per la qualità dell’analisi, l’originalità della proposta e l’impatto misurabile delle soluzioni.

Il progetto ha permesso di simulare scenari alternativi, offrendo strategie operative in grado di migliorare significativamente l’efficienza energetica e ridurre le emissioni di CO₂.

Elemento centrale del lavoro è stato l’utilizzo dell’intelligenza artificiale come strumento di supporto decisionale, in grado di tradurre grandi quantità di dati in indicazioni operative chiare e immediate, con benefici concreti in termini di sostenibilità e competitività.

«Siamo molto soddisfatti del percorso svolto all’interno dell’AI Challenge», dichiara Stefano Albasini, presidente del Consorzio Trentingrana. «Questa esperienza ha dimostrato come la collaborazione tra impresa, ricerca e giovani talenti possa generare soluzioni innovative, capaci di rafforzare i nostri valori cooperativi e di rispondere alle sfide ambientali ed energetiche con pragmatismo e visione».

L’iniziativa, chiusasi venerdì 12 dicembre, si inserisce coerentemente nel percorso evolutivo del Consorzio, che affianca alla qualità produttiva e al radicamento territoriale un crescente impegno per l’innovazione tecnologica e la sostenibilità ambientale. «Per una realtà cooperativa come la nostra – conclude Albasini – investire in progetti che uniscono tecnologia, responsabilità ambientale e visione industriale significa costruire oggi le fondamenta per un domani più sostenibile ed efficiente».

La partecipazione del Consorzio Trentingrana all’Industrial AI Challenge, promossa da Fondazione Hub Innovazione Trentino insieme a Università di Trento, Fondazione Bruno Kessler, Trentino Sviluppo S.p.A. e Confindustria Trento nell’ambito del Digital Innovation Hub regionale, conferma come il sistema cooperativo possa essere protagonista nei processi di innovazione, valorizzando le proprie competenze e attivando sinergie strategiche con il mondo accademico e della ricerca.

Le professioni più esposte alla sostituzione: sono quelle intellettuali automatizzabili (contabili, tecnici bancari). Le professioni ad alta complementarità: includono avvocati, magistrati e dirigenti. Nella Tab 1 Le prime 10 professioni esposte alla complementarità o al rischio di sostituzione Fonte: elaborazione Censis su dati Banca d'Italia

Il grado di esposizione alla sostituzione o complementarità aumenta con l’aumentare del livello di istruzione, come dimostra il dato secondo cui nella classe dei lavoratori a basso rischio il 64% non raggiunge il grado superiore di istruzione e solo il 3% possiede una laurea. Per quanto riguarda le professioni ad alta esposizione di sostituzione, la maggior parte dei lavoratori (54%) hanno un’istruzione superiore e il 33% un diploma di laurea. Inversamente, i lavoratori che più vedranno l’ingresso complementare delle IA nei processi produttivi posseggono una laurea (59%) mentre sono il 29% quelli con un diploma superiore (Tab. 2).

Tab. 2 - Esposizione della forza lavoro in Italia a sostituzione o complemento per livello di istruzione (val%)

Fonte: elaborazione Censis su dati Banca d'Italia

Donne più esposte degli uomini: Il livello di esposizione all’IA aumenta con il grado di istruzione e anche in questo caso si verificherebbe un acuirsi del gender gap dal momento che le donne risultano più esposte rispetto agli uomini: rappresentano, infatti, il 54% dei lavoratori ad alta esposizione di sostituzione e il 57% di quelli ad alta complementarità.

Il gap in Europa: Il gap non è solo di genere ma anche nel confronto tra i sistemi imprenditoriali dei paesi europei. Nel 2024, solo l’8,2% delle imprese italiane utilizza l’IA, contro il 19,7% della Germania e la media UE del 13,5%. Il divario è particolarmente evidente nei settori del commercio e della manifattura, dove l’Italia registra tassi di adozione inferiori alla media europea (tab 3).

Tab. 3 – L’Italia in rincorsa. Quota di imprese che utilizzano l’intelligenza artificiale in Italia rispetto a Germania, Francia e Spagna, 2021-2023- 2024 (val.%)

Fonte: elaborazione Censis su dati Eurostat

Per il biennio 2025-2026, il 19,5% delle imprese italiane prevede di investire in beni e servizi legati all’IA, con percentuali più alte nel settore informatico (55%) e più basse nella ristorazione (1,4%). Le grandi imprese mostrano una maggiore propensione all’investimento rispetto alle PMI.

PIL in ricerca sviluppo: i dati dimostrano impietosamente come sia necessario investire di più e meglio in ricerca e sviluppo. L’Italia investe l’1,33% del PIL rispetto alla media europea del 2,33%. L’obiettivo UE è arrivare a una media del 3% per il 2030, soglia già superata dalla Germania che investe il 3,15%, mentre la Francia investe il 2,18%, più di noi ma lontana dall’obiettivo fissato per il 2030.

Secondo una recente rilevazione Censis, il 20/25% dei lavoratori utilizza strumenti IA sul luogo di lavoro. Più nel dettaglio il 23,3% utilizza IA per la scrittura di mail, il 24,6% per messaggi, il 25% per la stesura di rapporti e il 18,5% per la creazione di Curriculum. I numeri salgono al diminuire dell’età, come dimostra il 35,8% tra i 18-34 anni che utilizza IA per la stesura di rapporti contro il 23,5% tra chi ha più di 45 anni o il 28,8% dei più giovani che utilizzano per la scrittura di mail, a fronte di un 21,9% della fascia di popolazione che ha più di 45 anni. Non emergono, invece, vistose differenze tra i vari livelli di istruzione (tab. 4).

Tab. 4 - Lavoratori italiani che dichiarano di utilizzare l’IA nella stesura di documenti di lavoro, (val.%)

Fonte: indagine Censis, 2024

Previsioni al 2030 Sul fronte occupazionale, si stima che entro il 2030 circa il 27% delle ore lavorate in Europa sarà automatizzato. I settori più esposti sono la ristorazione (37%), il supporto d’ufficio (36,6%) e la produzione (36%), mentre quelli meno impattati sono la sanità e il management. L’Italia mostra un ritardo significativo nell’adozione dell’Intelligenza Artificiale rispetto ad altri paesi europei. Secondo il Government AI Readiness Index 2024, l’Italia si posiziona al 25° posto, dietro a 13 paesi europei.