Il panorama dell’innovazione globale sta attraversando una fase di accelerazione senza precedenti, dove i confini tra fisica, biologia e informatica si fanno sempre più sottili. In un recente dialogo approfondito con il giornalista James Harding nell’ambito dei Breakthrough Technology Dialogues di Bank of America, Hermann Hauser, figura storica dell’ecosistema tecnologico di Cambridge e co-fondatore di ARM, ha condiviso una visione analitica sulle traiettorie del deep tech. Hauser, oggi alla guida di Amadeus Capital Partners, osserva come settori storicamente considerati “futuristici” stiano uscendo dai laboratori di ricerca per diventare asset strategici e investibili, ridefinendo non solo l’economia globale, ma il concetto stesso di sovranità delle nazioni.
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La fine dell’attesa per il calcolo quantistico: la svolta dei qubit logici
Per decenni, il calcolo quantistico è stato paragonato alla fusione nucleare: una promessa tecnologica destinata a restare costantemente “lontana trent’anni”. Tuttavia, secondo Hermann Hauser, l’ultimo anno ha segnato una discontinuità storica nel settore del deep tech. La grande differenza rispetto al passato risiede nella contrazione drammatica dei tempi di sviluppo, innescata da una svolta fondamentale: la capacità di correggere gli errori quantistici.
Fino a poco tempo fa, non era chiaro se fosse possibile applicare la correzione degli errori ai qubit, che a differenza dei bit classici possono esistere in una sovrapposizione di stati. Hauser spiega che “un bit classico è uno zero o un uno, mentre un qubit, stranamente, è una combinazione di zeri e uni: 10% zero, 90% uno, o 50% zero, 50% uno”. Questa natura, unita all’entanglement, permette prestazioni esponenziali, ma rende i sistemi estremamente fragili.
La vera svolta nel campo del deep tech quantistico è arrivata attraverso una modalità inaspettata: gli atomi neutri. Hauser cita i progressi ottenuti da Harvard e dalla sua spin-off QuEra, che hanno dimostrato la fattibilità del primo qubit logico, ovvero un qubit corretto dagli errori. Questo progresso sposta l’orizzonte temporale dell’impatto sul mercato a una finestra molto più ravvicinata, stimata tra i due e i tre anni per applicazioni specializzate nella modellazione molecolare e nell’ottimizzazione.
I tre pilastri applicativi per la rivoluzione del calcolo quantistico
L’interesse degli investitori per le aziende del settore, alcune delle quali hanno già raggiunto valutazioni pubbliche nell’ordine dei 10 miliardi di dollari com, Quantinuum, IonQ, Rigetti e D-Wave, si concentra su tre aree principali dove il deep tech promette di scardinare i paradigmi attuali:
- Crittografia e sicurezza: La capacità dell’algoritmo di Shor di violare lo standard RSA 2048, che un computer classico non potrebbe decifrare in diecimila o centomila anni. Questo sta spingendo l’industria verso la crittografia post-quantistica e la Quantum Key Distribution (QKD).
- Problemi di ottimizzazione: Soluzioni per problemi NP-completi, come la logistica del “commesso viaggiatore”, che richiedono una potenza di calcolo superiore ai limiti dei sistemi tradizionali.
- Simulazione di sistemi quantistici: Hauser riprende una celebre intuizione di Richard Feynman, sostenendo che “non si dovrebbe mai usare un computer classico per simulare un sistema quantistico; dovresti davvero usare un computer quantistico per simulare un sistema quantistico”.
Quest’ultimo punto è cruciale per l’industria farmaceutica. Poiché le molecole sono sistemi quantistici, la capacità di modellare come le piccole molecole si legano alle proteine permetterà, a lungo termine, di condurre sperimentazioni farmacologiche in silico. Hauser osserva che le grandi aziende farmaceutiche stanno già iniziando a utilizzare questi strumenti per accelerare lo sviluppo dei farmaci.
L’evoluzione dell’intelligenza artificiale: verso l’autonomia agentica
Sebbene il calcolo quantistico stia vivendo un momento di gloria, l’intelligenza artificiale rimane un pilastro fondamentale del deep tech. Hauser pone l’accento sulla transizione verso l’IA agentica, una forma di tecnologia che non si limita a generare contenuti, ma agisce in modo autonomo per eseguire compiti nel mondo reale.
La caratteristica distintiva di questa fase è l’integrazione con le infrastrutture fisiche. Hauser nota come gli accordi tra giganti tecnologici come Apple, Google e Amazon stiano aprendo la strada ad agenti capaci di gestire autonomamente acquisti e consegne.
Questa capacità di esecuzione nel mondo fisico apre scenari di produttività fenomenali, specialmente se combinata con la robotica, ma introduce rischi legati alla perdita di controllo sulle decisioni automatizzate. Nonostante i massicci investimenti, Hauser solleva un interrogativo critico per il settore: se l’IA riuscirà effettivamente a produrre gli aumenti di produttività attesi per giustificare le centinaia di miliardi di dollari investiti, un dubbio che definisce come il punto su cui “la giuria è ancora riunita”.
Biologia sintetica: costruire la vita per comprendere la natura
Nonostante l’attenzione mediatica per l’IA, Hermann Hauser sostiene che, nel lungo periodo, la biologia sintetica sarà la branca più importante del deep tech, poiché riguarda direttamente la salute e l’essere umano. La capacità di comprendere i mattoni fondamentali della biologia ha raggiunto un livello di dettaglio tale da permettere non solo l’osservazione, ma la costruzione.
Citando nuovamente Feynman, Hauser ricorda che “non posso capire ciò che non posso costruire”. Per la prima volta nella storia, l’umanità è in grado di costruire sistemi biologici da zero, come dimostrato dalla creazione di batteri sintetici pochi anni fa. L’interesse si sta ora spostando dal sequenziamento genico a quello proteico, un campo che Hauser sta monitorando attentamente attraverso diverse aziende specializzate. La promessa della biologia sintetica risiede proprio in questa capacità costruttiva, che potrebbe rivoluzionare la medicina e la gestione delle risorse biologiche.
La sfida della sovranità tecnologica e il rischio del colonialismo digitale
L’analisi di Hauser affronta infine le implicazioni geopolitiche del deep tech. Il concetto cardine è la sovranità tecnologica, che egli articola attorno a tre poli di potere: Stati Uniti, Cina ed Europa. La preoccupazione principale è che la velocità del cambiamento tecnologico superi la capacità di adattamento della società e del cervello umano, che opera a frequenze di kilohertz contro i gigahertz dei computer.
Per evitare di diventare una “colonia tecnologica”, Hauser suggerisce che ogni entità politica deve porsi tre domande fondamentali sulla propria indipendenza:
- Si ha accesso autonomo a tutte le tecnologie critiche?
- Si ha accesso a tali tecnologie attraverso un numero sufficiente di paesi indipendenti, così che nessuno possa esercitare coercizione?
- In assenza delle prime due condizioni, si dispone di un accesso garantito a lungo termine (oltre i cinque anni) a monopoli o oligopoli stranieri?
Hauser sottolinea un paradosso attuale: nemmeno gli Stati Uniti possiedono oggi una piena sovranità tecnologica, avendo perso la capacità di produrre autonomamente chip avanzati. “Ci sono solo due aziende che possono produrre chip da due nanometri, e sono TSMC e Samsung, nessuna delle quali si trova negli Stati Uniti o in Europa”. Per l’Europa, la sfida è creare un cerchio di sovranità sufficiente a sostenere i propri valori e il proprio stile di vita, investendo in modo coordinato in tutte le tecnologie chiave.
Sulla base di queste riflessioni, Hauser auspica un futuro in cui il deep tech permetta di passare da decisioni emotive o ideologiche a un processo decisionale razionale, basato su modelli predittivi capaci di calcolare le reali conseguenze delle politiche pubbliche.
FAQ: Digital Transformation (Trasformazione Digitale)
Che cos’è la Digital Transformation?
La Digital Transformation, o trasformazione digitale, è l’integrazione della tecnologia digitale in tutte le aree di un’azienda, che implica un cambio nel modo di operare e apportare valore ai clienti. Non si tratta semplicemente di adottare nuove tecnologie, ma di una revisione radicale di cultura, processi, strategie e modelli organizzativi. È un processo che richiede uno switch culturale: le organizzazioni devono sfidare continuamente lo status quo, sperimentare e imparare a cogliere il fallimento come opportunità. La trasformazione digitale è ormai una leva imprescindibile per l’innovazione e la competitività delle imprese, rappresentando il vero motore dell’economia moderna.
Quali sono i componenti fondamentali della Digital Transformation?
La Digital Transformation si basa su diversi componenti fondamentali. Innanzitutto, le tecnologie digitali come AI, cloud, IoT, piattaforme e software che permettono di creare nuovo valore. Un altro elemento essenziale è la trasformazione culturale che richiede un cambiamento di mentalità e approccio al lavoro. La revisione dei processi aziendali è cruciale, abbandonando pratiche obsolete a favore di nuove metodologie. Servono inoltre modelli organizzativi adeguati: il 40% delle grandi imprese ha creato una “Direzione Innovazione” per garantire presidio dedicato e coordinamento trasversale. Fondamentali sono anche la gestione dell’innovazione attraverso ruoli specifici come Innovation Manager e Open Innovation Manager, e la definizione di una strategia di innovazione formalizzata, che attualmente solo un’azienda su tre possiede.
Quali sono i principali vantaggi della trasformazione digitale per le aziende?
I vantaggi della trasformazione digitale per le aziende sono molteplici. In primo luogo, permette di ottimizzare i processi, ridurre costi operativi e aumentare la produttività attraverso l’automazione e l’intelligenza artificiale. Le tecnologie digitali consentono inoltre di gestire grandi quantità di dati in tempo reale, migliorando le decisioni strategiche. Un altro beneficio significativo è l’ampliamento dei canali di relazione con i clienti, che offre nuove possibilità di personalizzazione e fidelizzazione. Le imprese che hanno investito in piattaforme di e-commerce e CRM digitali hanno registrato un incremento medio del fatturato tra il 15% e il 25% nei tre anni successivi. La trasformazione digitale favorisce anche la sostenibilità, grazie alla gestione intelligente di energia e risorse attraverso IoT e sistemi di monitoraggio, che consente di ridurre le emissioni e migliorare le performance ambientali.
Quali sono le principali sfide della trasformazione digitale?
Le aziende affrontano diverse sfide nella trasformazione digitale. Un ostacolo principale è di natura culturale: molte imprese, soprattutto PMI, faticano a comprendere il valore strategico del digitale, percependolo come un costo anziché un investimento. La carenza di competenze rappresenta un’altra barriera significativa: oltre il 60% delle aziende segnala difficoltà nel reperire figure professionali qualificate in ambiti come cybersecurity, data science e cloud management. Gli investimenti necessari costituiscono un’ulteriore sfida, poiché la trasformazione digitale richiede risorse ingenti non solo per acquisire infrastrutture tecnologiche ma anche per aggiornare sistemi legacy e ridisegnare processi interni. Infine, la governance è cruciale: digitalizzare non significa introdurre tecnologie sporadicamente, ma integrarle in tutte le funzioni aziendali con una visione d’insieme, evitando approcci frammentati che portano a inefficacia.
Come sta evolvendo la trasformazione digitale nel 2025-2026?
Nel 2025-2026, la trasformazione digitale sta evolvendo verso l’AI Transformation, una trasformazione guidata dall’intelligenza artificiale che sta ridefinendo modelli organizzativi, processi e prodotti. Il 2025 è l’anno in cui l’intelligenza artificiale ha smesso di essere solo un’ambizione tecnologica e ha iniziato a ridefinire concretamente il presente. Secondo l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, nel 2024 il mercato dell’AI in Italia ha raggiunto 1,2 miliardi di euro, con una crescita del 43% rispetto all’anno precedente. Nelle priorità di investimento, la cybersecurity rimane al primo posto (65% delle imprese), ma l’Intelligenza Artificiale è salita al secondo posto (57%). Gli investimenti in digitale continuano a crescere, con un aumento previsto dell’1,8% nel 2026 rispetto al 2025, trainato soprattutto da piccole (+3,3%) e medie imprese (+5,2%).
Qual è il ruolo dell’Open Innovation nella trasformazione digitale?
L’Open Innovation gioca un ruolo fondamentale nella trasformazione digitale, con l’86% delle grandi imprese italiane che ha avviato iniziative in questo ambito. Queste attività sono prevalentemente di tipo inbound, come collaborazioni con università e centri di ricerca, scouting di startup e partecipazione a call4ideas o contest, mentre le attività outbound sono meno sviluppate. Nonostante la sua diffusione, l’Open Innovation non si traduce ancora in un consolidamento dei risultati generati. Le imprese utilizzano principalmente l’Open Innovation come leva per assorbire conoscenza esterna, più che per valorizzare quella interna. Sebbene il top management sia presente nei processi decisionali legati all’Open Innovation, solo nel 20% dei casi ha un orientamento proattivo. La misurazione degli impatti dell’Open Innovation rimane limitata e frammentata, non superando il 17% dei casi. Per un salto di qualità, le imprese devono integrare queste pratiche nella strategia complessiva di innovazione e di business.
Come sta cambiando il settore bancario con la trasformazione digitale?
Il settore bancario sta vivendo una profonda trasformazione digitale che va oltre la semplice digitalizzazione di processi e canali esistenti. Le banche affrontano un cambiamento strutturale che riguarda modelli di crescita, relazione con i clienti, sostenibilità operativa e resilienza dell’infrastruttura. Oltre il 60% dei clienti retail utilizza esclusivamente canali digitali per le operazioni bancarie, mentre una quota analoga di clienti affluent richiede esperienze digital-first e altamente personalizzate. L’intelligenza artificiale sta entrando in una fase di normalizzazione operativa, con molti istituti che prevedono di adottare soluzioni basate su agenti AI nei prossimi anni, soprattutto nelle funzioni di customer service, compliance e supporto operativo. L’evoluzione dei sistemi di pagamento rappresenta uno dei fronti più visibili, con la crescita dei pagamenti istantanei, dei wallet digitali e delle soluzioni account-to-account che sta ridisegnando un mercato storicamente dominato dai circuiti tradizionali.
Quali modelli organizzativi stanno emergendo per gestire l’innovazione nelle aziende?
Le aziende stanno evolvendo verso modelli diffusi nella gestione dell’innovazione, comprendendo l’importanza di integrare chi se ne occupa nelle dinamiche aziendali. La definizione della Direzione Innovazione si conferma il meccanismo organizzativo maggiormente adottato dalle grandi imprese (40%), ma cresce la percentuale di aziende che decide di abbandonare o modificare questo ruolo in favore di un approccio trasversale e di cultura diffusa. Emergono nuovi ruoli come gli Innovation Champion (adottati dal 44% delle grandi imprese), figure provenienti da Funzioni di Business che dedicano parte del loro tempo alle attività di innovazione. Il 71% delle grandi imprese ricorre ad azioni di Corporate Entrepreneurship per stimolare approcci imprenditoriali all’interno dell’organizzazione, cercando di identificare i cosiddetti Intrapreneur attraverso stili di leadership orientati all’imprenditorialità e percorsi di formazione su metodologie innovative.
Qual è lo stato della trasformazione digitale in Italia?
L’Italia resta un “innovatore moderato” ma sta mostrando segni di recupero nelle classifiche europee. La digitalizzazione ha fatto passi avanti notevoli, con un miglioramento del 97% nell’accesso a internet ad alta velocità dal 2018, ma le competenze digitali di base sono ancora inferiori alla media europea, con solo il 78,1% della popolazione che le possiede. Secondo l’European Innovation Scoreboard 2025, l’Italia si posiziona al quattordicesimo posto tra i paesi membri dell’UE, con un punteggio del 93% della media europea. Le aziende italiane stanno incrementando gli investimenti in tecnologie digitali, con tassi superiori al PIL: +3,7% nel 2024 per circa 81 miliardi di euro. Un importante contributo alla crescita degli investimenti digitali viene dalle piccole (+3,3%) e dalle medie imprese (+5,2%), spinte dalle azioni del PNRR. Tuttavia, il 44% delle imprese identifica nelle scarse risorse economiche il principale ostacolo all’innovazione.
Come si può paragonare la trasformazione digitale attuale al Rinascimento italiano?
La trasformazione digitale attuale può essere paragonata a un Rinascimento Esponenziale, un’era in cui l’accelerazione tecnologica, l’accesso diffuso alla conoscenza e l’interconnessione globale stanno generando un risveglio creativo e culturale simile a quello del Rinascimento storico, ma con un’intensità e una velocità senza precedenti. Come nel Rinascimento, oggi assistiamo a una convergenza tra discipline: arte e scienza, filosofia e ingegneria, umanesimo e tecnologia. Ma se Leonardo da Vinci univa in sé l’artista, lo scienziato e l’ingegnere, oggi il digitale rende questa poliedricità accessibile a molti. A differenza delle trasformazioni lineari del passato, oggi ci troviamo in un’epoca dominata dalla crescita esponenziale, dove tecnologie come l’Intelligenza Artificiale, la robotica, la biotecnologia e il quantum computing si potenziano a vicenda, generando un’accelerazione combinata senza precedenti.
Qual è il ruolo dell’Intelligenza Artificiale nella trasformazione digitale?
L’Intelligenza Artificiale sta diventando un elemento centrale nella trasformazione digitale, tanto che si parla di passaggio dalla Digital Transformation all’AI Transformation. Nel 2025, l’AI è salita al secondo posto nelle priorità di investimento digitale delle grandi aziende (57%), subito dopo la cybersecurity. Il mercato dell’AI in Italia ha raggiunto 1,2 miliardi di euro nel 2024, con una crescita del 58% rispetto all’anno precedente, di cui il 43% attribuibile alla Generative AI. L’AI si sta affermando come un vero motore dell’innovazione, in grado di aumentare velocità, creatività e qualità delle idee generate. Il 21% delle grandi aziende ha già realizzato linee guida strutturate per l’utilizzo dell’AI, ma i freni principali derivano da una carenza di competenze specifiche (48%) e dalla difficoltà nel favorire un’adozione sicura e sistematica. Secondo il rapporto UNCTAD di aprile 2025, il mercato globale dell’IA passerà da 189 miliardi di dollari nel 2023 a 4,8 trilioni entro il 2033.
Come misurare l’impatto della trasformazione digitale nelle aziende?
La misurazione dell’impatto della trasformazione digitale nelle aziende rappresenta una sfida significativa. Secondo gli Osservatori Startup Thinking e Digital Transformation Academy del Politecnico di Milano, solo l’8% delle imprese ha definito metriche consolidate per valutare l’impatto delle attività di innovazione digitale, inclusa l’AI. Anche per quanto riguarda l’Open Innovation, la misurazione degli impatti rimane limitata e frammentata, non superando il 17% dei casi. Per un approccio realmente maturo all’innovazione, le imprese devono definire budget dedicati, investire sulla trasformazione culturale e sullo sviluppo delle competenze, costruire processi organizzativi flessibili, e soprattutto monitorare e misurare gli impatti. Le aziende che hanno integrato l’AI generativa hanno registrato un ritorno sugli investimenti di 3,7 dollari per ogni dollaro investito, secondo Microsoft, dimostrando l’importanza di quantificare i risultati degli investimenti in trasformazione digitale.
Quali sono i nuovi modelli di business emergenti dalla trasformazione digitale?
La trasformazione digitale sta generando nuovi modelli di business che ridefiniscono il modo in cui le aziende creano e distribuiscono valore. Uno dei più diffusi è il modello “as a service”, che consente alle imprese di accedere a software, infrastrutture o piattaforme senza doverne sostenere i costi di proprietà, favorendo flessibilità e scalabilità. Si stanno affermando anche modelli basati sulla subscription economy, in cui il valore si sposta dalla vendita di un prodotto alla relazione continuativa con il cliente, misurata su metriche come l’Annual Recurring Revenue (ARR). Nel manifatturiero, il paradigma dell’Industry 4.0 spinge verso il modello pay-per-use, dove il cliente paga in base all’effettivo utilizzo di macchinari o servizi digitalizzati. La crescente disponibilità di dati ha dato impulso a modelli fondati sulla data monetization, che trasformano i dati raccolti in nuove fonti di ricavo attraverso servizi predittivi o piattaforme di analisi avanzata.
