Sono questi i principali messaggi emersi durante l’incontro “Digitalizzazione, dati e finanza per migliorare lo sviluppo economico. Innovazione digitale e finanza a supporto della resilienza agricola”, organizzato da Agriduemila Hub Innovation, in collaborazione con Crédit Agricole e Food Metaverse Platform, nell’ambito delle iniziative per il 50° anniversario di Co.Di.Pr.A. Trento.

Ad aprire la serata sono stati i saluti istituzionali del presidente di Co.Di.Pr.A., Giovanni Menapace, e del rappresentante di Crédit Agricole Maurizio Crepaldi, seguiti dall’intervento del direttore del LIGHT Center di Brescia e CEO di HK3 Lab Rovereto, Cesare Furlanello, che ha illustrato come l’intelligenza artificiale stia già entrando concretamente nei vigneti, ma non solo, attraverso sistemi di supporto alle decisioni, modelli predittivi e nuove modalità di analisi dei dati. Nel suo intervento Cesare Furlanello ha evidenziato come “l’intelligenza artificiale rappresenti uno straordinario acceleratore di conoscenza. Il suo valore non consiste nel sostituire l’agricoltore, ma nel mettere a disposizione informazioni sempre più tempestive e affidabili, trasformando grandi quantità di dati in strumenti concreti di supporto alle decisioni”.

Successivamente il dialogo tra Andrea Berti, amministratore delegato di Agriduem ila Hub Innovation, ed Emanuele Fontana, coordinatore Agricoltura ed ESG di Crédit Agricole, ha approfondito il tema del rapporto tra innovazione tecnologica, accesso al credito e nuovi modelli di sviluppo delle imprese agricole.

La serata si è conclusa con una tavola rotonda dedicata al ruolo dei dati nella gestione del rischio climatico, che ha visto confrontarsi rappresentanti della ricerca, della meteorologia, della consulenza tecnica, del mondo assicurativo e della viticoltura.

“Celebrare i cinquant’anni di Co.Di.Pr.A. significa guardare al futuro senza dimenticare i valori che hanno guidato il nostro percorso: collaborazione, mutualità e capacità di innovare. Oggi la resilienza delle imprese agricole passa anche attraverso la conoscenza, la condivisione dei dati e la costruzione di reti tra istituzioni, ricerca, finanza e imprese. È questo il modello che vogliamo continuare a sostenere”, ha dichiarato Giovanni Menapace, presidente di Co.Di.Pr.A.

Secondo Andrea Berti, amministratore delegato di Agriduemila Hub Innovation, “l’innovazione non produce valore semplicemente perché introduce nuove tecnologie. Il vero salto di qualità avviene quando i dati diventano uno strumento per prendere decisioni migliori, ridurre il rischio e creare nuove opportunità economiche. L’obiettivo è costruire un ecosistema in cui ricerca, imprese, credito e gestione del rischio parlino lo stesso linguaggio”.

Per Emanuele Fontana, coordinatore Agricoltura ed ESG di Crédit Agricole, “il sistema finanziario sta evolvendo insieme all’agricoltura. Le aziende che investono nella gestione del rischio, nella sostenibilità e nella digitalizzazione dimostrano una maggiore capacità di affrontare l’incertezza. Per questo il dialogo tra finanza e innovazione diventa sempre più strategico per accompagnare gli investimenti del settore”.

La tavola rotonda “Dalla previsione alla decisione” e moderata dal giornalista Daniele Tavernini ha visto la partecipazione di Elia Benzoni (Radarmeteo), Marica Sartori (Co.Di.Pr.A.), Andrea Piazza (Meteotrentino, Comitato nazionale per la meteorologia e climatologia), Riccardo Velasco (Fondazione Edmund Mach), Marco Orsini (Comitato Interprofessionale Periti Estimatori) e Walter Webber (enologo). Uno dei messaggi condivisi da tutti i relatori è stato che la vera innovazione non nasce dalla tecnologia da sola, ma dall’incontro tra dati, intelligenza artificiale e capitale umano: competenze, esperienza e capacità di collaborazione rimangono il fattore determinante per trasformare le informazioni in decisioni efficaci e costruire un’agricoltura realmente resiliente.

L’iniziativa ha confermato come la competitività dell’agricoltura italiana passerà sempre più dalla capacità di integrare innovazione tecnologica, gestione intelligente dei dati, ricerca scientifica, finanza e strumenti evoluti di gestione del rischio, creando un ecosistema nel quale ogni attore contribuisce a rafforzare la resilienza delle imprese agricole.

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.