l valore complessivo del mercato italiano dei servizi di Open Innovation ha raggiunto i 902 milioni di euro (stima su dati 2024) i, ben 160 milioni in più rispetto ai 742 stimati nel 2023, che ne aggiungevano solo 46 alla somma raggiunta nel 2022. Un trend che evidenzia la rinnovata capacità del settore di generare valore, pur in un contesto dinamico in cui alcuni attori consolidano e ampliano il proprio ruolo mentre altri attraversano fasi di riorganizzazione o ridimensionamento. è uno degli elementi che emerge dalla terza edizione dell’Open Innovation Lookout 2026, risultato della collaborazione tra il gruppo di ricerca Innovation & Strategy della POLIMI School of Management e Lab11, spin-off della Scuola Sant’Anna di Pisa, con il coinvolgimento attivo di imprese di eccellenza, service provider e professionisti dell’innovazione collaborativa in Italia.
Indice degli argomenti
Open innovation 2026: le prime 5 categorie
L’aumento è distribuito in modo disomogeneo: le prime cinque categorie di player per fatturato (Società di consulenza Open Innovation, Corporate Innovation Hub, Società professionali per la proprietà intellettuale, Parchi Scientifici Tecnologici e piattaforme di crowdfunding), che rappresentano il 31% del campione di 503 organizzazioni analizzate, concentrano ben l’81% dell’intero mercato, con le posizioni di vertice ancora appannaggio di Società di consulenza Open Innovation, Parchi Scientifico Tecnologici e Corporate Innovation Hub.
In aumento società di consulenza e startup studio
A conferma di ciò, l’aggiornamento 2023-2025 vede aumentare in modo marcato le Società di consulenza OI (da 58 a 103 operatori) e raddoppiare Startup Studio e Venture Builder (da 37 a 75), che si confermano tra i motori più dinamici, orientati alla riduzione del rischio imprenditoriale.
Giù acceleratori e incubatori
Al contrario, altre categorie diminuiscono o si trasformano (ad esempio acceleratori e incubatori, che evolvono verso posizionamenti ibridi tra le due categorie), nell’ottica di una sempre maggiore integrazione. Da un lato, infatti, c’è chi razionalizza la propria offerta, concentrandosi su un numero limitato di servizi altamente specialistici; dall’altro, si diffondono modelli end-to-end per accompagnare l’impresa nell’intero percorso di innovazione, facendo leva sull’unicità del punto di contatto come fattore distintivo.
Fatturato generato da attività di Open Innovation
Il Report sull’open innovation 2026
Il Report presentato il 19 febbraio 2026 esamina l’evoluzione dell’Open Innovation dalla prospettiva dell’offerta e dei modelli di business, con particolare attenzione alla crescita, pur con difficoltà, del Venture Clienting (l’impresa agisce come cliente della startup, testando una soluzione anche senza entrare nel capitale) e al ruolo sempre più centrale dell’Intelligenza Artificiale.
L’analisi affronta le tematiche da diversi punti di vista e utilizzando metodologie complementari: interviste, workshop, focus group, analisi di ampie banche dati, sondaggi. Nell’ottica di una concreta co-creazione di nuove conoscenze tra ricerca scientifica ed esperienza pratica, grande rilievo viene dato anche a “Opinion Pieces” ed “Hands on”, contributi scritti in collaborazione con i Partner dell’Osservatorio per dare voce alle esperienze “dal campo” e offrire mini-guide pratiche a disposizione di manager e aziende.
Open Innovation 2026: un quadro in evoluzione
Quello dell’Open Innovation in Italia è infatti un quadro che evolve rapidamente, arricchendosi di nuovi attori, modelli e modalità operative. Raggruppati dall’Osservatorio in 24 categorie, i player del settore offrono dall’assistenza nella ricerca di finanziamenti al coaching, al mentoring & tutoring; dalla co-creazione alla consulenza nella digital transformation o nell’innovazione; dalla formazione al networking; dallo scouting tecnologico e di startup all’idea sourcing. Alcuni facilitano la connessione tra corporate e startup, altri forniscono infrastrutture e risorse per la sperimentazione tecnologica, o agevolano l’accesso a capitali.
“L’Open Innovation ha definitivamente superato la fase sperimentale e si sta affermando come una componente strutturale delle strategie di innovazione delle imprese – spiega Federico Frattini, della School of Management del Politecnico di Milano, direttore scientifico dello studio insieme al collega Josip Kotlar e ad Alberto Di Minin, della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa -. Ora però va implementata e governata in modo efficace, integrato, continuo e realmente allineato alle priorità aziendali. Per le imprese, comprendere le logiche di funzionamento di questo ecosistema diventa un elemento chiave per orientarsi: non si tratta più soltanto di selezionare un fornitore, ma di saper leggere e attivare combinazioni efficaci di attori, competenze e modelli di collaborazione. La mappatura aggiornata dei player è dunque un elemento essenziale, perché aiuta a comprendere come le aziende collaborino con startup, scale-up e partner tecnologici”.
“L’ecosistema italiano dell’Open Innovation sta evolvendo verso una maggiore integrazione – conferma Josip Kotlar -: diminuiscono le sovrapposizioni tra categorie e si rafforzano ruoli più distintivi, con una capacità crescente di accompagnare le imprese lungo l’intero percorso di innovazione, dall’apertura verso l’esterno alla trasformazione delle idee in risultati misurabili. In questo scenario, per le imprese diventa sempre più rilevante ‘attivare’ l’ecosistema: la spinta verso obiettivi chiari e impatti misurabili, insieme all’avvento di trend tecnologici come l’Intelligenza Artificiale, sta infatti riconfigurando l’offerta dei diversi operatori”.
“Comprendere come integrare l’AI in modo consapevole e coerente nei processi di innovazione rappresenta oggi una delle sfide più rilevanti per le aziende, chiamate a ripensare strumenti, competenze e modelli operativi per continuare a generare valore attraverso l’Open Innovation – conclude Alberto Di Minin -. Inoltre, modelli come il Venture Clienting stanno guadagnando attenzione in quanto strumenti concreti per ridurre il rischio dell’innovazione e accelerare l’adozione di soluzioni esterne”.
Lo stato dell’arte del Venture Clienting: best practice ed evidenze dal contesto italiano
Il secondo capitolo del Report si concentra sullo stato dell’arte del Venture Clienting in Italia, di cui analizza diffusione, driver, barriere, assetti organizzativi, prospettive future, criticità e opportunità. Il Venture Clienting si conferma uno degli approcci più promettenti nell’ambito del Corporate Venturing, per rapidità di esecuzione, pragmatismo operativo e misurabilità dei risultati, perché la collaborazione è focalizzata su casi d’uso circoscritti e orizzonti temporali brevi.
In questo modello, l’impresa agisce come cliente della startup, acquistando e testando una soluzione in un contesto reale senza necessariamente entrare nel capitale, in modo da accelerare l’accesso a tecnologie emergenti e sperimentarle nei processi aziendali, generando nel contempo opportunità di crescita per la startup tramite asset e risorse della corporate. Ciò risulta efficace quando è ancorato alla strategia aziendale e supportato da una governance dedicata: servono priorità chiare (bisogni e aree tecnologiche), processi definiti e un coinvolgimento del top management. In Italia al momento l’adozione è ancora selettiva: la conoscenza del modello è ampia ma disomogenea, con il 68% delle imprese che dichiara di saperne almeno in parte principi e caratteristiche e solo il 31% (per tre quarti di grandi dimensioni) che ha avviato negli ultimi tre anni una o più collaborazioni secondo questo approccio.
Le barriere principali sono coerenti con le aree abilitanti: disallineamento con la strategia di innovazione (24%) e mancanza di risorse dedicate (18%) guidano le difficoltà, seguite da problemi nell’identificazione di casi d’uso rilevanti (15%) e nell’accesso all’ecosistema startup (13%). Laddove viene applicato, il Venture Clienting si orienta prevalentemente su tecnologie a maturità intermedia. Inoltre, solo per il 7,2% delle startup valutate in fase di screening si avvia una vera collaborazione. Le prospettive future confermano una polarizzazione: tra i non adottanti prevale l’incertezza (il 51% non sa se userà il modello nei prossimi tre anni; il 18% prevede un utilizzo strutturato e ricorrente), mentre tra le imprese già attive emergono segnali di continuità (il 41% intende proseguire, il 47% prevede di investire ulteriormente).
L’Intelligenza Artificiale come leva di trasformazione dell’Open Innovation
Il terzo capitolo del Rapporto è dedicato all’Intelligenza Artificiale, che anche nell’Open Innovation sta introducendo un cambio di paradigma: non si configura infatti come semplice abilitatore tecnico o strumento di automazione, ma come tecnologia cognitiva che interviene sulle capacità di lettura del contesto, interpretazione e decisione. Coerentemente, i processi di Open Innovation evolvono da sequenze lineari a sistemi adattivi e data-driven: scouting continuo, co-sviluppo assistito e valutazione dinamica diventano possibili grazie a modelli predittivi, strumenti generativi e piattaforme intelligenti, in cui algoritmi e persone operano in complementarità. Tuttavia, l’adozione risulta ancora frammentata e acerba, rendendo necessario un quadro di lettura che colleghi fasi del ciclo Open Innovation e funzioni cognitive dell’AI, articolato lungo tre blocchi operativi: mapping, coordinating e controlling.
Nel blocco mapping (scouting e trend sensing), l’AI abilita una ricerca più continua e scalabile, riducendo la dipendenza da reti personali e migliorando rapidità e capacità predittiva. Il contributo distintivo risiede nella qualità degli insight e nella capacità di renderli interpretabili e utilizzabili dai team, preservando il filtro umano e riducendo il rischio di eccesso informativo. I tempi di individuazione si riducono anche del 30-40%, ma solo la presenza di governancee cultura adeguate consentono decisioni operative coerenti con la strategia.
Nel blocco coordinating (gestione delle relazioni e dei flussi collaborativi), l’AI può agire come “infrastruttura silenziosa” che facilita coordinamento e continuità delle interazioni tra attori eterogenei, riducendo il carico operativo e migliorando monitoraggio e allineamento. A fronte di benefici potenziali rilevanti (riduzione degli attriti organizzativi, tempi più rapidi di risposta, migliore qualità percepita dai partner), le applicazioni risultano ancora poco diffuse su larga scala: interoperabilità con sistemi legacy, costi di implementazione e soprattutto fiducia e trasparenza delle logiche algoritmiche emergono come barriere critiche.
Nel blocco controlling (valutazione continua e adattamento), l’AI supporta la trasformazione della valutazione da atto puntuale a processo distribuito e dinamico, abilitando monitoraggi continui e aggiustamenti in corso d’opera. I dati riportati indicano che l’adozione di strumenti AI in questa fase può ridurre del 25% i tempi di valutazione e migliorare la precisione delle previsioni di rischio. Il capitolo evidenzia però anche vulnerabilità specifiche, tra cui biasalgoritmici, lock-in su metriche riduttive ed esclusione di idee radicali. Ne deriva l’esigenza di integrare raccomandazioni automatiche e validazione umana, orientando la valutazione verso un apprendimento continuo e un cruscotto capace di correggere la rotta in modo tempestivo.
Sul piano organizzativo, l’integrazione dell’AI moltiplica i touchpoint e richiede nuove architetture di governance: ruoli ibridi, interdipendenze tra funzioni e responsabilità condivise diventano condizioni abilitanti per evitare attriti e frammentazione. La maturità organizzativa emerge come fattore discriminante: approcci episodici rischiano di produrre efficienze marginali, mentre l’integrazione in modelli collaborativi strutturati consente di trasformare l’AI in infrastruttura strategica dell’innovazione.
Le prospettive future fanno emergere che modelli generativi multimodali, agenti autonomi e sistemi di simulazione avanzata potrebbero spingere l’Open Innovation verso ecosistemi più interoperabili, inclusivi e predittivi, rafforzando la centralità della leva AI–OI per competitività e resilienza; tuttavia, la creazione di valore dipenderà dalla capacità di armonizzare algoritmi e intelligenza collettiva entro un equilibrio dinamico tra efficienza tecnologica e integrità relazionale.
