Una PMI che aveva pianificato la conformità dei propri sistemi ad alto rischio al termine del 2 agosto 2026 ha ora sedici mesi in più, fino al 2 dicembre 2027. Nessuno dei requisiti sostanziali da soddisfare è stato ridotto.

Chi sviluppa un modello di uso generale continua a dover documentare il consumo energetico noto o stimato, come previsto dall’Allegato XI dell’AI Act, e continua a non disporre di uno standard tecnico che stabilisca come misurarlo.

E un organismo notificato che intenda valutare la conformità di sistemi agentici deve ora collocarsi nella nomenclatura del nuovo Allegato XIV, che l’AI Act non aveva e che l’AI Act Explorer della Commissione non riporta ancora. Secondo le letture concordanti di NicFab e dello studio Bufete Padilla, il codice orizzontale AIH 0401 nomina l’agentic AI senza definirla, senza classificarla e senza attribuirle obblighi.

Sono quattro situazioni diverse governate dallo stesso testo. Quando si parla di Omnibus nella prassi legislativa europea, si intende una procedura che modifica più atti in un unico pacchetto, comprimendo i tempi di valutazione d’impatto e di consultazione in cambio di maggiore velocità. Il regolamento (UE) 2026/1744, firmato l’8 luglio, pubblicato in Gazzetta il 24 e in vigore dal 27, è il primo intervento correttivo sull’AI Act da quando quest’ultimo è entrato in vigore ad agosto 2024.

Il pacchetto era stato comunicato come un alleggerimento. Un’azienda che lo legga, aspettandosi meno regole, trova invece due nuovi divieti assoluti, una base giuridica inedita per il trattamento di dati sensibili e un apparato sanzionatorio che prima non esisteva. Il peso non è diminuito, si è spostato di posto.

Domenica scorsa quello spostamento ha smesso di essere teorico. Il 2 agosto sono diventati applicabili gli obblighi di trasparenza, il regime sanzionatorio nazionale di cui all’articolo 99 e le ammende della Commissione sui fornitori di modelli di uso generale previste dall’articolo 101. Come ricostruisce Il Sole 24 Ore, l’obbligo di alfabetizzazione dell’articolo 4 vincolava gli operatori dal 2 febbraio 2025 ma era rimasto privo di un controllore, perché le autorità nazionali di vigilanza sono diventate operative soltanto adesso.

Come si è arrivati alla versione pubblicata

Avevo analizzato la proposta della Commissione quando era ancora un pacchetto di novembre 2025, in una fase in cui il dibattito riguardava soprattutto il versante del GDPR, il regolamento generale sulla protezione dei dati. L’organizzazione austriaca noyb, fondata da Max Schrems, lo definiva il più grave attacco ai diritti digitali degli europei degli ultimi anni. In quella sede la parte sull’intelligenza artificiale sembrava la meno controversa delle due.

Otto mesi dopo la situazione si è invertita. Il fascicolo sull’AI ha percorso l’intero iter: posizione del Parlamento in plenaria il 26 marzo 2026, accordo provvisorio in trilogo il 7 maggio, voto congiunto delle commissioni parlamentari per il mercato interno e per le libertà civili, IMCO e LIBE, il 2 giugno, risoluzione legislativa del Parlamento il 16 giugno, adozione definitiva del Consiglio il 29 giugno. Il considerando 46, uno dei paragrafi numerati che seguono la formula «considerando quanto segue» con cui si aprono le premesse di ogni atto europeo, e che ne motivano le scelte senza avere di per sé valore precettivo, motiva l’entrata in vigore urgente al terzo giorno dalla pubblicazione con l’imminenza dell’applicazione generale dell’AI Act, fissata al 2 agosto 2026. Il legislatore aveva cinque settimane di margine e le ha usate tutte.

Il risultato è un calendario nuovo che riscrive il terzo comma dell’articolo 113.

• 2 agosto 2026. Data generale dell’AI Act, invariata. Obblighi di trasparenza dell’articolo 50, governance, poteri dell’AI Office.

• 2 dicembre 2026. Nuovi divieti dell’articolo 5. Marcatura leggibile da macchina per i sistemi generativi già sul mercato.

• 2 agosto 2027. Sandbox nazionali operative. Atti delegati sulla clausola di equivalenza.

• 2 dicembre 2027. Requisiti per l’alto rischio dell’articolo 6(2) e dell’Allegato III.

• 28 gennaio 2028. Termine per le domande degli organismi notificati.

• 2 agosto 2028. Requisiti per l’alto rischio dell’articolo 6(1) e dell’Allegato I.

• 2 agosto 2030. Sistemi ad alto rischio destinati alle autorità pubbliche, invariato.

Il considerando 40 motiva il differimento con la disponibilità tardiva di standard, specifiche comuni e autorità nazionali competenti, e con l’aumento dei costi di attuazione che ne sarebbe derivato. È un’ammissione formale che l’infrastruttura di conformità non era pronta.

Cosa è cambiato tra la proposta e la versione definitiva

Cinque scarti meritano attenzione, perché indicano dove il negoziato ha inciso.

Il primo scarto riguarda il meccanismo del rinvio. La Commissione proponeva di condizionare lo slittamento alla certificazione formale della disponibilità di norme armonizzate, procedure di valutazione della conformità e piattaforme di testing, con un tetto massimo di 16 mesi da quella certificazione, come ricostruito nell’analisi di Luisa Di Giacomo su Diritto.it. La versione pubblicata abbandona il meccanismo condizionale e fissa date certe, sostituendo una scadenza indeterminata con un termine calendarizzato.

Per il trattamento di categorie particolari di dati personali, la soglia è stata innalzata rispetto alla proposta. Il nuovo articolo 4a estende a fornitori e deployer di qualunque sistema, non più ai soli fornitori di sistemi ad alto rischio, la possibilità di trattare dati sensibili per rilevare e correggere i bias. La Commissione aveva proposto di abbassare il criterio dalla stretta necessità a quella semplice. Entrambi i colegislatori hanno ripristinato lo standard stretto, in linea con il parere congiunto del Comitato europeo per la protezione dei dati e del Garante europeo della protezione dei dati, EDPB ed EDPS, reso il 20 gennaio 2026 e richiamato dal considerando 47. Lo studio di Freshfields, sulla versione definitiva, qualifica il ripristino come passo indietro rispetto all’ambizione originaria della Commissione.

Si è invece allargata l’ampiezza della competenza dell’AI Office, l’ufficio istituito presso la Commissione per sovrintendere ai modelli di uso generale, che passa dai sistemi sviluppati dallo stesso fornitore del modello a quelli sviluppati da fornitori appartenenti alla stessa impresa. La divergenza tra i mandati negoziali del Consiglio e del Parlamento si è risolta nel senso più esteso.

Un quarto scostamento riguarda l’Allegato I, che elenca la legislazione di armonizzazione la cui intersezione con l’AI Act fa scattare la qualificazione ad alto rischio. La posizione adottata dal Parlamento in plenaria lasciava prevedere lo spostamento dell’intera legislazione di armonizzazione dalla sezione A alla sezione B, compresi i regolamenti sui dispositivi medici. La versione pubblicata non lo fa: sposta soltanto il settore macchine, come rileva l’analisi di NicFab sull’articolato in Gazzetta, che ha seguito il fascicolo dalla consultazione preliminare alla pubblicazione.

Il quinto scarto è di segno opposto rispetto agli altri quattro. L’articolo 5 acquisisce due divieti assoluti, sulla generazione di materiale intimo non consensuale e su quella di materiale pedopornografico. Il considerando 11 qualifica il primo fenomeno come violenza sessuale e abuso, con particolare riferimento alle donne, e collega la necessità di un divieto esplicito alla diffusione delle applicazioni di nudificazione. Un pacchetto nato per togliere ha aggiunto la modifica più politicamente pesante dell’intero fascicolo.

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Dove il peso si è spostato

Per volume di articolato, la parte più consistente del regolamento non si occupa di alleggerire. Costruisce un apparato di vigilanza in capo all’AI Office.

L’articolo 75 viene riscritto e attribuisce competenza esclusiva sui sistemi costruiti su modelli di uso generale della stessa impresa e su quelli che costituiscono o sono integrati in una piattaforma o in un motore di ricerca di dimensioni molto grandi ai sensi del Digital Services Act, il regolamento sui servizi digitali. I nuovi articoli da 75a a 75d definiscono i poteri. Nella ricostruzione di NicFab sono comprese ispezioni in loco, con facoltà di accedere ai locali, esaminare libri e dati su qualunque supporto, farne copia e apporre sigilli per la durata dell’ispezione, penalità di mora giornaliere non superiori al 5% del reddito o del fatturato mondiale medio giornaliero dell’esercizio precedente, e una prescrizione quinquennale. Quando l’ispezione richiede autorizzazione giudiziaria nazionale, il giudice verifica che le misure coercitive non siano arbitrarie né eccessive, ma non può sindacare la necessità dell’indagine né chiedere il fascicolo, poiché la legittimità della decisione è riservata alla Corte di Giustizia.

Chi conosce il diritto della concorrenza riconosce l’architettura. È il modello procedurale antitrust trapiantato nel campo dell’intelligenza artificiale.

A fronte di questo apparato, il considerando 29 chiede alla Commissione di assegnare all’AI Office risorse umane, finanziarie e tecniche adeguate e personale permanente con competenze approfondite, premettendo però la formula “fatto salvo il prossimo quadro finanziario pluriennale e la procedura di bilancio”. Secondo NicFab la disposizione corrispondente è il nuovo paragrafo 3 dell’articolo 64. Un potere ispettivo che comprende l’apposizione di sigilli richiede una struttura amministrativa in grado di esercitarlo, e una clausola subordinata alla procedura di bilancio non ne garantisce l’esercizio.

Questo ci porta a osservare la direzione complessiva. Documentazione tecnica semplificata per le PMI e per le small mid-cap, le imprese a media capitalizzazione collocate tra le PMI e le grandi imprese, con un modulo che gli organismi notificati sono tenuti ad accettare, sistema di gestione della qualità proporzionato alle dimensioni dell’organizzazione, procedura unica di designazione, presunzione di conformità in materia di cybersicurezza per i sistemi già conformi al Cyber Resilience Act, contenuto ridotto dell’Allegato VIII sulla registrazione in banca dati, valutazione d’impatto sui diritti fondamentali che può incorporare parti di quella sulla protezione dei dati. Sono alleggerimenti reali, che rispondono a difficoltà documentate. Tutti gravano sul lato degli operatori. Tutti i nuovi poteri gravano sul lato dell’Unione.

Lo stesso movimento si riscontra nell’articolo 4. L’obbligo di alfabetizzazione sull’intelligenza artificiale passa dall’obbligo di risultato a quello di mezzi: fornitori e deployer non devono più garantire un livello sufficiente di competenza, ma adottare misure per sostenerne lo sviluppo. La disposizione aggiunge una frase che non lascia margini di interpretazione, precisando che l’obbligo non impone di garantire alcun livello specifico a nessun individuo. Quando insegno i fondamentali della sostenibilità digitale, la parte più difficile non è mai il contenuto tecnico, è convincere un’organizzazione che la formazione sia un investimento e non un costo di conformità. Il considerando 8 prende atto proprio di questo, osservando che imporre obblighi stringenti comporta oneri aggiuntivi, soprattutto per le imprese minori, e che l’alfabetizzazione dovrebbe essere una priorità strategica a prescindere dagli obblighi normativi. L’osservazione è ragionevole, l’effetto pratico è che per circa diciotto mesi gli operatori sono stati vincolati a una disposizione più severa di quella oggi vigente.

Il caso italiano rende visibile lo scarto. La legge 132/2025, in vigore dal 10 ottobre 2025, designa l’Agenzia per la cybersicurezza nazionale come autorità di sorveglianza del mercato e l’Agenzia per l’Italia digitale come autorità di notifica. Il 10 giugno 2026 il pacchetto attuativo approvato in esame preliminare dal Consiglio dei Ministri ha dedicato alla formazione una parte consistente del primo dei due schemi di decreto legislativo, con misure su scuola, docenti, pubblica amministrazione, sanità, giustizia e professioni. Secondo l’analisi di ADVANT Nctm, gli ordini professionali avranno sei mesi per aggiornare i regolamenti recependo gli obblighi di alfabetizzazione tecnica, giuridica ed etica. L’Italia stava quindi irrigidendo il proprio impianto formativo nelle settimane in cui i colegislatori europei allentavano l’articolo 4. Nulla vieta a uno Stato membro di andare oltre il minimo europeo, e per chi opera in Italia l’alfabetizzazione resta quindi un obbligo sostanziale. Gli schemi sono preliminari e possono ancora cambiare.

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L’altro Omnibus, che non si muove

Il pacchetto del 19 novembre 2025 conteneva due proposte di regolamento. Quella sull’AI ha completato l’iter in otto mesi. L’altra, che interviene sul GDPR, sulla direttiva ePrivacy, sul Data Act e su quel binomio tra sicurezza delle reti e resilienza operativa del settore finanziario che avevo analizzato quando NIS2 e DORA erano ancora in fase di recepimento, è ferma.

Secondo la ricostruzione di Privacy Next sullo stato dei negoziati, negli ultimi giorni di giugno la presidenza cipriota ha ritirato il proprio testo di compromesso dalla procedura di approvazione in COREPER II, il comitato dei rappresentanti permanenti degli Stati membri che prepara le decisioni del Consiglio, dopo che era emerso che non raccoglieva il sostegno di una maggioranza qualificata di Stati membri. Il Consiglio non è riuscito a definire la propria posizione prima del passaggio di consegne alla presidenza irlandese, avvenuto il 1° luglio. La stessa fonte osserva che la posizione consiliare si era progressivamente allontanata dalla proposta della Commissione, con diverse misure di snellimento indebolite, rimosse o rinviate a future linee guida, invece di essere risolte nel testo legislativo.

La differenza di velocità tra i due fascicoli è il dato che merita maggiore attenzione. Sull’intelligenza artificiale esisteva una scadenza esterna, il 2 agosto 2026, che ha funzionato da forzante procedurale e ha compattato le istituzioni. Sulla protezione dei dati non esiste alcuna scadenza equivalente, e in sua assenza le divergenze tra Stati membri hanno prodotto uno stallo.

Ma la questione non si limita alla dinamica istituzionale. Ho già osservato, analizzando il ricorso crescente alla procedura accelerata nelle norme che riguardano le infrastrutture digitali, che ogni aggiustamento viene presentato come tecnico e mirato mentre l’effetto cumulato contrae l’architettura di accountability costruita nella legislatura 2019-2024. Il caso dell’AI Omnibus complica quella lettura, perché qui la procedura accelerata ha prodotto anche due nuovi divieti e un apparato sanzionatorio. Il metodo resta discutibile per come comprime consultazione e valutazione d’impatto, il suo esito non è univocamente orientato all’indebolimento.

Resta sullo sfondo il Digital Fitness Check, la verifica di adeguatezza dell’intera legislazione digitale europea avviata lo stesso giorno del pacchetto, con l’adozione delle conclusioni prevista per il primo trimestre 2027 secondo la ricostruzione del Jacques Delors Centre. Sarà lì che l’intero corpus digitale europeo verrà riesaminato nel suo effetto cumulato, e che troverà verifica la traiettoria di un’Unione che consolida l’autonomia materiale mentre alleggerisce quella regolatoria.

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Quello che nei 47 considerando non c’è

Ho letto per intero il preambolo del regolamento in cerca di due parole. Non ci sono. I 47 considerando coprono la nozione di componente di sicurezza, l’alfabetizzazione, i bias, i divieti, le sandbox, l’aviazione civile e le macchine, e in nessuno di essi compare un riferimento al consumo energetico o all’impatto ambientale dei sistemi disciplinati.

Nel dispositivo il quadro è coerente. L’articolo 40, paragrafo 2, viene modificato, ma il comma aggiunto riguarda i deliverable di normazione per la conformità congiunta alla legislazione di armonizzazione dell’Allegato I. Il comma preesistente, quello che chiede alle organizzazioni europee di normazione di fornire deliverable sui processi di rendicontazione e documentazione per migliorare la performance dei sistemi nell’uso delle risorse, con riferimento esplicito alla riduzione dei consumi energetici lungo il ciclo di vita e allo sviluppo energeticamente efficiente dei modelli di uso generale, resta identico. L’articolo 53 e l’Allegato XI, il cui punto 1(e) fonda l’obbligo di documentazione energetica citato in apertura e consente di ricavare il dato dalle risorse di calcolo quando non sia noto, non compaiono tra le disposizioni modificate. Non compare l’Allegato XIII, in cui secondo l’analisi di Ebert, Alder, Herbrich e Hacker il consumo energetico stimato per l’addestramento figura tra i criteri che possono informare la classificazione a rischio sistemico, pur restando la soglia operativa fissata sulla potenza di calcolo. Non compare l’articolo 95, che affida ai codici di condotta volontari la valutazione e la minimizzazione dell’impatto ambientale.

Le disposizioni ambientali dell’AI Act sono quindi uscite indenni da un intervento che ha ridefinito il perimetro dell’alto rischio, riscritto l’enforcement e riaperto due allegati. Non è necessariamente una buona notizia, perché indenne significa anche non riparato.

La Bundesnetzagentur tedesca rileva che i deliverable richiesti ai sensi dell’articolo 40, paragrafo 2, non sono ancora stati consegnati, e che i requisiti dettagliati per documentare l’efficienza energetica dell’AI non sono di conseguenza ancora definiti. Non è un problema circoscritto alla sola parte ambientale. La richiesta di normazione M/593 fissava al 30 aprile 2025 il termine di consegna, scaduto, e l’emendamento M/613 lo ha spostato al 28 febbraio 2027. Un tracker privato dei lavori del JTC 21, il comitato tecnico congiunto degli enti europei di normazione CEN e CENELEC, aggiornato a giugno 2026, rileva che a quella data nessuna delle nove norme in lavorazione era stata pubblicata né citata in Gazzetta, e che quindi nessuna conferisce presunzione di conformità, la quale richiede insieme la finalizzazione della norma e la citazione del suo riferimento. La più avanzata resta quella relativa al sistema di gestione della qualità. Allinearsi a una bozza costruisce preparazione, ma senza protezione giuridica.

Sul versante della misurazione ambientale l’effetto è diretto. Il paper della Green Software Foundation del 15 febbraio 2026 descrive cosa accade in assenza di metodologia armonizzata: ciascun fornitore stima con qualunque approccio ragionevole, e il risultato è documentazione non confrontabile. Lo stesso paper osserva che la documentazione dell’Allegato XI è accessibile solo alle autorità e non al pubblico, che le emissioni incorporate nell’hardware restano fuori dal perimetro, e che il modulo di documentazione previsto dal Codice di condotta sui modelli di uso generale chiede il consumo di addestramento e inferenza ma concede al fornitore un’esenzione quando mancano informazioni critiche da chi fornisce calcolo o hardware.

Lo strumento per colmare la lacuna esiste già. L’articolo 53, paragrafo 5, abilita la Commissione ad adottare atti delegati sui metodi di misurazione e calcolo relativi ai punti dell’Allegato XI sulle risorse computazionali e sul consumo energetico, con l’obiettivo dichiarato di rendere la documentazione comparabile e verificabile. Il potere è nel testo dall’agosto 2024, non risulta esercitato, e il Digital Omnibus non lo ha toccato in nessuna direzione.

Un obbligo di documentazione che ammette come esimente l’indisponibilità del dato a monte scarica sul fornitore di infrastruttura una responsabilità che la norma non gli attribuisce, e lascia scoperta proprio la parte del ciclo di vita che cresce più rapidamente. Sull’inferenza, gli stessi autori segnalano da tempo che l’impianto originario si concentra sull’addestramento, mentre in esercizio il consumo tende a superare quello di sviluppo.

Su questo la Commissione lavora per un’altra via. Tra il 7 aprile e il 1° giugno 2026 l’AI Office ha condotto una consultazione mirata sulla misurazione di consumi ed emissioni dei modelli e dei sistemi di AI, parte di uno studio commissionato per costruire un quadro di misurazione degli obiettivi energetici dell’AI Act e supportare la progettazione di una possibile etichetta energetica ed emissiva. Chiedeva dati sull’accessibilità delle informazioni necessarie a valutare i consumi in entrambe le fasi, sviluppo ed esercizio.

Il percorso legislativo ha quindi ridefinito scadenze, poteri e divieti senza toccare l’impianto ambientale, mentre quello tecnico ha scelto di accelerare in modo del tutto eccezionale. Nella riunione congiunta dei rispettivi organi tecnici del 14-16 ottobre 2025, CEN e CENELEC hanno adottato un pacchetto eccezionale di misure per rendere disponibili le norme entro il quarto trimestre del 2026. Le misure consentono la pubblicazione diretta di una bozza dopo un esito favorevole dell’inchiesta pubblica, senza voto formale separato, e affidano a un gruppo ristretto di esperti già attivi la finalizzazione di sei tra i testi più in ritardo. Il comunicato la definisce eccezionale e temporanea, e ne rivendica la legittimità, richiamando le regole interne. La lettura di Marta Cantero Gamito vi riconosce una collisione tra l’orologio regolatorio e un processo pensato per la deliberazione ampia. È lo stesso schema che ha prodotto l’Omnibus, applicato prima al procedimento legislativo e poi a quello tecnico: comprimere la fase deliberativa per rispettare una scadenza.

C’è una data che tiene insieme tutti questi fili. L’articolo 112 dell’AI Act, al paragrafo 6, impone alla Commissione di presentare entro il 2 agosto 2028, e ogni quattro anni, una relazione pubblica a Parlamento e Consiglio sui progressi dei deliverable di normazione relativi allo sviluppo energeticamente efficiente dei modelli di uso generale, valutando la necessità di ulteriori misure, comprese quelle vincolanti. Il perimetro è più stretto di quanto si tenda a leggere: riguarda lo sviluppo dei modelli di uso generale, non l’intero impianto sull’uso delle risorse dei sistemi ad alto rischio.

Il paragrafo precedente fissa alla stessa data la valutazione sul funzionamento dell’AI Office, e in particolare se abbia ricevuto poteri, competenze e risorse sufficienti. Le due verifiche cadono insieme, e il 2 agosto 2028 è anche il giorno in cui diventano applicabili i requisiti per i sistemi ad alto rischio incorporati nei prodotti regolati, trasferiti lì proprio da questo regolamento. Chi vuole misurare seriamente ha due anni per costruire dati confrontabili e portarli all’interno di quel processo, perché una relazione sui progressi si scrive con le evidenze prodotte nel frattempo, e perché la stessa scadenza mette sotto esame la capacità dell’autorità che dovrebbe verificarle. Il rischio non è che l’Europa manchi di ambizione in materia di impatto ambientale dell’AI. È che arrivi a scriverne la regola senza avere ancora deciso come si misura.

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I due dati convivono e raccontano storie opposte. C’è un’economia della sostenibilità che cresce in valore, e una domanda di competenze ambientali che, nel cuore produttivo del Paese, si assottiglia. Quando si parla di transizione verde dell’impresa si finisce spesso per descrivere l’annuncio, l’obiettivo dichiarato, la cifra aggregata. Il Rapporto SDGs 2026, la nona edizione del sistema di indicatori Istat per l’Agenda 2030, pubblicata l’8 luglio, offre invece la misura, e la misura è più ruvida del racconto.

Ho letto il rapporto cercando questo scarto, il divario tra la transizione che viene annunciata e quella che gli indicatori registrano. È lo stesso divario che separa la capacità di un impianto sulla carta da quella effettiva. Applicato all’impresa e alla tecnologia, restituisce un’Italia a due velocità, dove alcuni primati convivono con ritardi strutturali, e dove la spinta ambientale arriva più dalla normativa e dagli incentivi che da una trasformazione autonoma del sistema produttivo.

Il quadro che il report fotografa

Il rapporto misura 321 statistiche connesse a 148 indicatori dell’Agenda 2030 ed è scaricabile dal sito dell’Istat. Nell’ultimo anno la metà delle misure risulta in miglioramento (51%), mentre oltre un quarto resta in stallo. Sul decennio il quadro appare più favorevole, con il 53,8% delle misure in miglioramento e l’11,3% in peggioramento, ma qui l’Istat introduce un avvertimento metodologico che conviene prendere sul serio. L’edizione 2026 adotta per la prima volta una misura di tendenza di lungo periodo basata sull’intera serie storica, un test statistico più robusto che rende i valori di breve e di lungo periodo non direttamente confrontabili. Chi cerca una traiettoria lineare del progresso non la troverà, perché il rapporto parla di fasi alterne, pause e arretramenti occasionali.

La pressione ambientale che le imprese si trovano a gestire è documentata con precisione. Nel 2024 le emissioni di gas serra dell’economia italiana calano del 2,8% e scendono sotto il minimo del 2020, a 6,5 tonnellate di CO2 equivalente pro capite. Il contributo maggiore alla riduzione arriva dalla fornitura di energia e dalla manifattura, mentre le emissioni delle famiglie aumentano del 3,5%, trainate dal trasporto in proprio. La temperatura media del 2024 supera di 1,33 gradi quella del trentennio 1991-2020 in Italia, contro un aumento di 1,04 gradi a livello globale. Sono i numeri che definiscono il contesto operativo di qualsiasi impresa, il costo ambientale in cui si collocano le scelte di produzione e di investimento.

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L’innovazione come risposta trasversale

Alla pressione ambientale il sistema economico risponde con l’innovazione, e qui il rapporto misura una reazione a intensità variabile. L’indicatore più scomodo riguarda la ricerca. L’intensità di ricerca, il rapporto tra spesa in ricerca e sviluppo e prodotto interno lordo, è scesa dal 2021 fino all’1,37% del 2023, un valore nettamente inferiore alla media europea del 2,26%. È il fondamento della capacità di innovare, e l’Italia lo alimenta meno dei suoi principali concorrenti.

Eppure, sul fronte della sostenibilità, una parte del sistema produttivo si muove. Il rapporto dedica un approfondimento alla produzione, al valore aggiunto e agli investimenti per la mitigazione dei cambiamenti climatici, misurati tramite i conti monetari dell’ambiente. Tra il 2016 e il 2023 la produzione di beni e servizi destinati alla mitigazione è passata da 21,4 a 112,6 miliardi di euro, con un valore aggiunto salito da 9 a 44,6 miliardi, passando dallo 0,5% al 2,1% del prodotto interno lordo. Si tratta di impianti per il contenimento dei gas serra, veicoli ibridi ed elettrici, interventi per l’efficienza energetica, energia da fonti rinnovabili, servizi di gestione forestale e recupero dei materiali

C’è però un dettaglio che l’Istat annota e che merita attenzione: la crescita dell’ultimo triennio si è concentrata sull’efficienza energetica, ed è stata influenzata soprattutto da misure normative mirate, dalla disciplina europea sugli edifici a quasi zero impatto energetico e dall’ampliamento delle detrazioni fiscali con il Superbonus 110%. La finestra di rilevazione dei dati si chiude nel 2023, l’ultimo anno in cui il Superbonus ha operato con l’aliquota piena del 110%. Da allora la misura è stata ridotta progressivamente, al 90% per le spese del 2023, al 70% nel 2024 e al 65% nel 2025, e non è stata rinnovata per il 2026, secondo il quadro delle aliquote ricostruito dall’Enea. Una parte della spesa in mitigazione registrata dall’Istat coincide quindi con un incentivo fiscale nel frattempo ridimensionato, un elemento che invita a distinguere la crescita del dato aggregato dalla capacità strutturale del sistema di generare investimento verde.

Dove l’Italia mostra un primato più solido è nell’economia circolare. Nel 2024 il tasso di utilizzo circolare dei materiali raggiunge il 21,6%, un livello che colloca il Paese tra i più virtuosi dell’Unione. Il consumo di materiale interno resta stabile in rapporto al prodotto: 0,26 tonnellate per ogni mille euro. È l’ambito in cui, nel confronto europeo condotto nella terza parte del rapporto, l’Italia registra la posizione migliore in assoluto, con tutti gli indicatori superiori alla media dell’Unione.

Anche l’agricoltura entra nel perimetro dell’innovazione tecnologica, grazie a una fonte nuova. Nel 2025 l’Istat ha condotto per la prima volta l’Indagine multiscopo sulle aziende agricole, su un campione di oltre 42 mila aziende, ottenendo nove indicatori sull’adozione di pratiche sostenibili. Misurate sulla superficie agricola utilizzata, le pratiche più diffuse sono la riduzione di pesticidi e fertilizzanti, adottate da aziende che gestiscono poco meno del 45% della superficie. Le tecniche a più alto contenuto tecnologico restano invece marginali, perché le strategie di ottimizzazione delle risorse idriche coprono il 14,9% della superficie e le pratiche di agricoltura a basse emissioni, il carbon farming, si fermano al 4,1%. L’agritech esiste come possibilità documentata, non ancora come diffusione consolidata.

Le competenze verdi tra racconto e misura

Il punto in cui lo scarto tra racconto e misura si fa più netto è il lavoro. Il rapporto analizza la domanda di competenze verdi attraverso gli annunci di lavoro online raccolti da Eurostat e dal Centro europeo per la formazione professionale (Cedefop), classificati secondo la tassonomia europea Esco. Una competenza verde, nella definizione adottata, comprende le conoscenze necessarie a ridurre l’impatto ambientale delle attività economiche, dalla gestione ambientale all’efficienza energetica, dalle rinnovabili all’economia circolare fino al green computing.

Il risultato ridimensiona la narrazione corrente. In Italia l’incidenza degli annunci verdi sul totale degli annunci di lavoro online è passata dall’1,5% del 2019 al 2,3% del 2025. Una crescita reale, su valori però ancora modesti, e concentrata in pochi settori. Le quote più alte si registrano nella fornitura di energia elettrica e gas (11,3%), nell’istruzione (10,7%), nelle costruzioni (8,5%) e nelle attività immobiliari (7,9%). I comparti che assorbono i maggiori volumi di occupazione, dalle attività professionali ai servizi alle imprese, dalla manifattura ai trasporti fino all’informatica, hanno un’incidenza contenuta, generalmente compresa tra l’1% e il 3%.

Il dato che merita maggiore attenzione è quello della manifattura, dove l’incidenza degli annunci verdi si riduce tra il 2019 e il 2025, dal 5,8% al 3,1%. Proprio nel settore che rappresenta il cuore produttivo del Paese, e che contribuisce in modo consistente sia alle emissioni sia alla loro riduzione, la domanda esplicita di competenze ambientali arretra. L’Istat invita alla prudenza interpretativa, ricordando che si tratta di statistiche sperimentali e che una parte della variazione può derivare da aggiornamenti nella classificazione. Resta però un segnale che stride con il discorso pubblico sulla transizione come grande motore occupazionale.

Da qui emerge anche una dimensione sociale. Se la domanda di competenze verdi si concentra in pochi comparti, il rischio è che la transizione premi i settori già orientati all’ambiente e proceda con lentezza in quelli che assorbono i maggiori volumi di occupazione, dove l’incidenza resta compresa tra l’1 e il 3 per cento. La competenza verde diventa allora un fattore di differenziazione tra i settori, prima ancora che tra le imprese.

Il confronto europeo ed uno schema che si ripete

Il rapporto colloca l’Italia nel contesto europeo confrontando 82 indicatori dell’insieme Eu-SDG diffuso da Eurostat. Nel 2025, circa la metà degli indicatori (49%) posiziona il Paese in svantaggio rispetto alla media dell’Unione a 27, mentre il 34% lo colloca in vantaggio e il restante 17% in linea con la media. Il confronto con il 2015 segnala un miglioramento parziale, poiché dieci anni prima gli indicatori sfavorevoli erano pari al 54% e quelli favorevoli al 28%.

La distribuzione per obiettivo disegna un profilo netto. La situazione migliore riguarda il Goal 12, il consumo e la produzione responsabili, in cui tutti gli indicatori considerati collocano l’Italia al di sopra della media europea. Prevalgono i valori favorevoli anche nella parità di genere, nell’energia, nella lotta alla fame e nelle istituzioni. Le difficoltà più marcate si concentrano invece nella vita sulla terra, dove ogni indicatore segna un ritardo, e in una serie di obiettivi che toccano da vicino il tema di questo numero, il lavoro e la crescita economica, la lotta al cambiamento climatico e, in particolare, le imprese, l’innovazione e le infrastrutture.

È il paradosso che attraversa l'intero rapporto. L’Italia figura tra i campioni europei della circolarità e tra i ritardatari dell’innovazione. Eccelle nel recuperare e riutilizzare la materia, un’attività che sta a valle del processo produttivo, e fatica nella ricerca e nell’infrastruttura tecnologica, che stanno a monte e determinano la capacità di innovare nel tempo. Un primato costruito sull’efficienza nell’uso delle risorse convive con una debolezza nella generazione di nuova conoscenza.

Questo schema ha radici profonde, e l’Istat lo ha documentato poche settimane prima del Rapporto SDGs. Il 3 luglio, nell’ambito delle iniziative per il centenario dell’Istituto, è uscito lo studio La tecnologia e il sistema produttivo, che ricostruisce un secolo di adozione delle tecnologie di applicazione generale, dall’elettricità alle telecomunicazioni fino a Internet e all’intelligenza artificiale (il testo integrale è scaricabile dalla stessa pagina). Il quadro che ne emerge conferma la debolezza a monte. Tra il 1963 e il 2023 il rapporto tra spesa in ricerca e prodotto interno lordo è più che raddoppiato, passando dallo 0,6% all’1,37%, con una spesa più che quintuplicata in termini reali, e resta comunque nettamente sotto la Germania, salita oltre il 3%, e la Francia, stabile poco sopra il 2%. La componente pubblica è cresciuta di un decimo di punto tra il 1995 e il 2023, fino allo 0,55% del prodotto, il livello più basso tra le maggiori economie dell’Unione, contro lo 0,92% tedesco e lo 0,7% francese.

Eppure lo stesso studio registra che nel triennio 2020-2022 ha introdotto innovazioni il 55,7% delle imprese con almeno dieci addetti, quasi venticinque punti in più rispetto a dieci anni prima, e che, su un perimetro più ristretto, la diffusione dell’innovazione tra le imprese italiane risulta oggi tra le più elevate in Europa. Convive con un’incidenza relativamente bassa di imprese innovatrici che svolgono ricerca in modo continuativo. L’Istat individua anche il fattore che accelera la diffusione e riguarda direttamente il tema di questo numero. La crescita del cloud computing e dei sistemi gestionali è stata sostenuta dagli incentivi del Piano Industria 4.0, mentre l’adozione della fatturazione elettronica è passata dal 40% al 95% in due anni per effetto dell’obbligo di legge. Il sistema produttivo italiano si muove ampiamente quando una norma o un incentivo lo spinge, e investe poco nella capacità autonoma e continuativa di innovare.

Letto accanto ai dati sulla mitigazione, lo schema si ripete. La spesa per l’efficienza energetica cresce quando arrivano la direttiva europea sugli edifici e le detrazioni fiscali, e la domanda di competenze verdi resta sottile dove nessun obbligo la impone. La circolarità è una virtù consolidata, la generazione di nuova conoscenza è la condizione per sostenere la transizione quando gli incentivi si esauriscono.

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Cosa resta da misurare

Messi in fila, gli indicatori del Rapporto SDGs 2026 compongono un’immagine coerente e poco consolatoria. La pressione ambientale sulle imprese è reale e misurabile, dalle emissioni alla temperatura. La risposta esiste, e in alcuni ambiti è consistente, dall’economia della mitigazione cresciuta a oltre 112 miliardi di produzione al primato nella circolarità. Questa risposta poggia però su fondamenta fragili, una spesa in mitigazione sostenuta in misura rilevante da incentivi nel frattempo ridotti, una domanda di competenze verdi ancora sottile e in arretramento proprio nella manifattura, un’intensità di ricerca sotto la media europea.

Il divario che il rapporto documenta non separa chi crede nella transizione da chi la nega. Separa la transizione raccontata, fatta di obiettivi e di cifre aggregate, dalla transizione misurata, fatta di annunci di lavoro, di quote di superficie coltivata, di punti percentuali di spesa in ricerca. La prima procede per dichiarazioni, la seconda per rilevazioni statistiche, e le due non coincidono.

Per un’impresa tecnologica italiana la lezione è concreta. Il vantaggio competitivo sulla sostenibilità nasce meno dal dato aggregato che cresce e più dalla capacità di presidiare gli ambiti dove la misura resta debole, la ricerca, le competenze, le tecnologie a monte del processo. Un secolo di dati suggerisce che il sistema produttivo italiano si muove quando una norma o un incentivo lo spinge, il che rende ragionevole attendersi che le prossime scadenze regolatorie europee generino un’altra ondata di adozione. La domanda che conta, leggendo questi numeri, non è se l’Italia stia innovando sul fronte ambientale, ma se lo sa fare anche quando nessuno la obbliga.

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Quando si parla di proprietà digitale nel software di consumo, si intende in realtà una licenza d’uso: un contratto che concede l’accesso a un contenuto a determinate condizioni, che il concedente può modificare o revocare. Il pulsante dice “acquista”, il documento legale che nessuno legge dice altro. Chi conserva un disco nel cassetto possiede un supporto che tra vent’anni funzionerà ancora, almeno finché esisterà hardware in grado di leggerlo. Chi possiede una voce in una libreria digitale dipende da un server attivo, da un accordo commerciale in vigore e da un’azienda ancora interessata a onorarlo.

Per anni questa distinzione è rimasta una nota a margine per giuristi e collezionisti. A luglio 2026 è diventata la questione centrale dell’industria videoludica, per due eventi arrivati a poche settimane di distanza: l’annuncio di Sony sulla fine della produzione di dischi e la risposta della Commissione europea all’iniziativa dei cittadini Stop Killing Games.

Gennaio 2028 e la fine del disco

Il primo luglio 2026 Sony Interactive Entertainment ha annunciato sul PlayStation Blog che la produzione di dischi fisici per tutti i nuovi giochi su console PlayStation cesserà a partire da gennaio 2028. Dopo quella data, i nuovi titoli saranno disponibili solo su PlayStation Store e presso i rivenditori in formato digitale. I giochi pubblicati prima della scadenza continueranno a essere disponibili su disco. L’azienda descrive la scelta come “una direzione naturale per adattarsi alle tendenze dei consumatori”, citando una preferenza per il digitale che “supera in modo significativo” quella per i supporti fisici.

I numeri sostengono la lettura commerciale. Secondo i risultati finanziari di Sony per il quarto trimestre dell’anno fiscale 2025, i download digitali rappresentano l’85% delle vendite di giochi completi su PS4 e PS5. La distribuzione fisica si stava già contraendo da anni, come mostra la parabola delle catene di negozi specializzati.

Esiste però una seconda lettura, che l’analista Daniel Ahmad ha sintetizzato ai microfoni della CBC: la decisione “garantisce” che la prossima console Sony uscirà senza lettore ottico ed è “una scelta interamente guidata dalla piattaforma, progettata per tagliare i costi, eliminare i mercati della rivendita e dell’usato e convogliare il 100% dei ricavi attraverso il PlayStation Store”. Le due letture coesistono: i consumatori hanno effettivamente scelto il digitale per comodità, e la piattaforma ha effettivamente interesse a chiudere ogni canale che non controlla. La preferenza degli utenti diventa l’argomento con cui si elimina anche l’opzione residua di chi la pensava diversamente. Pochi giorni prima dell’annuncio, Rockstar aveva comunicato che l’edizione “fisica” di GTA 6 conterrà soltanto un codice di download in confezione, scatenando le proteste di una parte dei giocatori.

In questo contesto sono arrivate le parole di Hideo Kojima, durante un panel al festival Il Cinema in Piazza a Roma, tradotte dall’account Genki e riprese dalla stampa internazionale. “La produzione finisce nel 2028, e qui si parla di videogiochi, ma io sono cresciuto con i supporti fisici, quindi lo trovo davvero triste. Ultimamente sto comprando molti Blu-ray, film di vario tipo, e anche CD”. Il punto tecnico della sua analisi merita attenzione: “La situazione è diversa per i giochi, perché vengono scaricati sul disco fisso, quindi i dati restano sul tuo hardware. Ma se in futuro si passa allo streaming, non sarà più così. Con i servizi in abbonamento come Netflix o Amazon c’è un server da qualche parte, e tu hai essenzialmente solo il diritto di aprire il rubinetto: quando lo fai, i dati scorrono. La conseguenza è che i dati non li possiedi tu”. E la chiusura suona come un avvertimento rivolto oltre il perimetro del gaming: “Quello che accade ai videogiochi nel 2028 potrebbe accadere anche ai film. Vorrei che tutti lo tenessero a mente”.

Kojima aveva già espresso lo stesso timore in un post del 5 agosto 2021, tornato a circolare in questi giorni: “Prima o poi nemmeno i dati digitali apparterranno più agli individui. Ogni volta che c’è un grande cambiamento o un incidente nel mondo, in un paese, in un governo, in un’idea, in una tendenza, l’accesso può essere improvvisamente tagliato. Non potremo più accedere liberamente ai film, ai libri e alla musica che abbiamo amato”.

La Commissione sceglie il codice di condotta

Mentre il mercato accelerava verso il digitale, il tentativo più strutturato di introdurre tutele per i consumatori raggiungeva il suo momento decisivo. Stop Killing Games è un’iniziativa dei cittadini europei, lo strumento che obbliga la Commissione a rispondere formalmente a una proposta quando raccoglie almeno un milione di firme validate. La richiesta era che i videogiochi venduti restassero funzionanti anche dopo la fine del supporto commerciale, ad esempio tramite una modalità offline o il rilascio di strumenti per server gestiti dalla comunità.

Il 16 giugno 2026 la Commissione ha pubblicato la sua risposta nel rapporto C(2026) 4110. La posizione è netta: “La Commissione ritiene che, in questa fase, non possa proporre un obbligo legale di mantenere giocabili i videogiochi dopo che hanno cessato di essere forniti commercialmente. Questo anche a causa dei diritti di proprietà intellettuale esistenti. Secondo il diritto d’autore dell’Unione, i titolari dei diritti godono di diritti esclusivi sulle loro creazioni”.

L’argomento merita di essere osservato da vicino. Il diritto d’autore nasce per proteggere le opere e chi le crea; qui viene invocato per tutelare la facoltà del titolare di rendere un’opera inaccessibile a chi l’ha pagata. La protezione della creazione diventa protezione della sua sparizione. Il rapporto non risolve questo attrito, lo registra come vincolo.

La Commissione si è comunque impegnata su due fronti. Entro fine 2026 avvierà un confronto con l’industria videoludica e le organizzazioni dei consumatori per redigere un codice di condotta di settore sulla gestione del fine vita dei videogiochi, e lavorerà con le stesse organizzazioni per aumentare la consapevolezza delle tutele già esistenti. Un codice di condotta è uno strumento volontario: la sua efficacia dipenderà interamente da ciò che l’industria accetterà di scriverci dentro e da quali meccanismi di verifica accompagneranno le adesioni.

Il precedente non è incoraggiante. Nel 2025 il governo britannico aveva risposto a una petizione analoga sostenendo che la legge esistente fornisce già “importanti salvaguardie” senza introdurre nuovi obblighi. La campagna ha commentato la decisione europea con la formula “the fight goes on”, indicando tre direzioni: replicare negli Stati Uniti il Protect Our Games Act, spingere per un emendamento al Digital Fairness Act europeo, per il quale il fondatore Ross Scott rivendica il sostegno della maggioranza del Parlamento, e costruire un gruppo di lavoro più ampio, chiamato Stop Killing the Internet.

Il fronte californiano e gli argomenti dell’industria

La direzione americana ha già messo a punto un primo banco di prova. Il Protect Our Games Act, la proposta AB 1921 presentata a febbraio dal deputato dell’Assemblea statale Chris Ward, avrebbe richiesto agli editori di giochi dipendenti da server di fornire 60 giorni di preavviso prima dello spegnimento e, in alternativa, una versione giocabile, una patch per il funzionamento offline o il rimborso. Richieste che definirei minime: nessun obbligo di mantenere server attivi, nessun esproprio della proprietà intellettuale, solo trasparenza e un’alternativa al nulla. Il testo si appoggiava, peraltro, a una legge californiana già in vigore, l’AB 2426, che obbliga i venditori a dichiarare che gli acquisti digitali sono licenze anziché copie possedute. L’Assemblea lo ha approvato a maggio con 43 voti contro 16; il 30 giugno la commissione competente del Senato statale lo ha bloccato con 4 voti favorevoli, 3 contrari e 4 astenuti, concedendo però, all’unanimità, la possibilità di riesaminarlo.

L’audizione del 30 giugno è stata il momento più rivelatore dell’intera vicenda. Quando Ward ha citato i server gestiti dalle comunità per giochi come Minecraft e Call of Duty tra i modi per tenere in vita un titolo a fine supporto, Jennifer Gibbons, vicepresidente per gli affari governativi statali dell’Entertainment Software Association, lo ha interrotto: “Sono illegali. Non sono in alcun modo affiliati a Microsoft”. Alla senatrice Caroline Menjivar, che chiedeva se si trattasse del “mercato nero dei videogiochi”, ha risposto: “Sì. Di fatto la consideriamo pirateria. Abbiamo due cause pendenti contro server privati in questo momento”, citando i rapporti Notorious Markets del rappresentante per il Commercio statunitense.

La ricostruzione tecnica smonta l’argomento pezzo per pezzo. Mojang distribuisce gratuitamente sul sito ufficiale di Minecraft il software per la gestione di un server privato, con la relativa documentazione. Valve, insieme agli editori di titoli come Valheim e Counter-Strike 2, fornisce strumenti analoghi. I casi citati nei rapporti Notorious Markets, come i server Warmane e Firestorm nel rapporto del 2018, riguardavano invece server di World of Warcraft che consentivano di aggirare l’abbonamento a Blizzard, uno scenario diverso rispetto all’esecuzione del software messo a disposizione dall’editore stesso. Nei giorni successivi l’associazione ha ristretto la propria posizione in una dichiarazione scritta, limitandola ai server che distribuiscono contenuti protetti “senza autorizzazione”. La testata GamersNexus ha ricostruito l’audizione, gli argomenti e i legami tra l’associazione e i suoi membri in un’analisi video (seguite il link per la ricostruzione completa).

Qui emerge la dimensione di governance del dossier. Da una parte un'associazione di categoria con personale dedicato e presenza stabile nei processi legislativi, dall'altra un movimento che, per sua stessa ammissione, non aveva personale retribuito né attività di lobbying in presenza per la proposta californiana. La campagna ha annunciato che intende presentare disegni di legge analoghi in altri stati, dotandosi questa volta di rappresentanza e di finanziamenti adeguati. Le regole sul fine vita del software le sta scrivendo, per ora, chi ha interesse a che non esistano, e l'audizione californiana suggerisce che può permettersi anche argomenti smentibili con una ricerca sul sito ufficiale di Minecraft.

I videogiochi come avanguardia degli altri media

Vale la pena chiedersi perché una newsletter dedicata alla sostenibilità digitale dedichi un numero ai videogiochi. La risposta è che il gaming sta attraversando per primo, e in forma più visibile, una transizione che riguarda tutti i contenuti digitali: film, musica, libri, software professionale. I giochi sono all’avanguardia perché combinano tre fattori che altrove restano separati. Sono opere culturali complesse, dipendono da infrastrutture che qualcuno deve mantenere accese e vengono vendute con un linguaggio commerciale che suggerisce un possesso che il contratto smentisce.

Le conseguenze sono già misurabili sul piano della preservazione culturale. Frank Cifaldi, fondatore della Video Game History Foundation, ha dichiarato a PC Gamer che, in un futuro senza dischi, la pirateria resterebbe l’unica opzione per la preservazione, perché l’industria “si rifiuta di offrire un’alternativa significativa”. Non è una provocazione: quando Amazon ha cancellato l’MMO New World a fine 2025, il gioco aveva registrato picchi di 60 mila giocatori simultanei, e nessuno di loro ha oggi un modo legale di accedervi. Bungie ha concluso l’arco narrativo decennale di Destiny 2 con un ultimo aggiornamento. I server restano accesi, ma il loro futuro dipende da un bilancio aziendale.

Il meccanismo ricorda da vicino quello che ho analizzato nel numero 108 a proposito dei kill switch contrattuali nel software gestionale europeo: la disponibilità di un sistema che hai pagato dipende da una controparte che può interromperla, per ragioni commerciali, legali o geopolitiche. Nel software aziendale, la posta è composta dalle operazioni dell’impresa. Qui la posta è il patrimonio culturale di un mezzo espressivo che ha meno di cinquant’anni di storia e che ha già perso l’accesso legale a una parte consistente del proprio passato. La sovranità sui dati, tema ricorrente di questa newsletter a livello di stati e imprese, ha una declinazione individuale che il dibattito pubblico sta appena iniziando a mettere a fuoco: la facoltà di una persona di conservare ciò che ha acquistato.

E il perimetro si allarga, come suggerisce Kojima. Lo streaming ha già normalizzato, nei film e nella musica, il modello del rubinetto: cataloghi che cambiano ogni mese, titoli che spariscono per scadenza delle licenze, nessuna aspettativa di permanenza. Il gaming era rimasto l’ultimo grande mercato in cui il download locale manteneva una forma parziale di possesso. La fine del disco non elimina quel possesso parziale, i dati restano sul disco fisso come nota lo stesso Kojima, ma sposta l’intero ciclo di vita del prodotto dentro infrastrutture e contratti di un solo soggetto, e rende il passo successivo verso lo streaming puro molto più breve.

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Custodire la memoria ha un costo

La risposta più ovvia al problema sembrerebbe quella già adottata per libri e film: archivi pubblici che conservano ciò che il mercato abbandona. La Germania ha appena mostrato quanto sia fragile quella risposta. La Internationale Computerspielesammlung, il progetto di costruire il più grande archivio videoludico pubblicamente accessibile al mondo, sta chiudendo: secondo la testata tedesca GamesWirtschaft, ripresa da Tom’s Hardware, i soci hanno votato all’unanimità lo scioglimento dopo che il finanziamento pubblico di circa 1,5 milioni di euro è scaduto a fine aprile e il governo federale ha deciso di non rinnovarlo. L’archivio riuniva dal 2012 più di 60 mila titoli catalogati su cartuccia, floppy, CD, DVD e Blu-ray, con manuali, confezioni e hardware, provenienti dall’ente di classificazione USK, dal Computerspielemuseum di Berlino, dall’associazione di categoria Game e dall’Università di Potsdam. Le collezioni fisiche restano presso le istituzioni proprietarie, mentre il destino della banca dati comune è oggetto di valutazione legale e tecnica in corso. Il ministero federale competente ha esaminato un modello di finanziamento istituzionale permanente e ha concluso che non era economicamente sostenibile alla luce della mole di lavoro richiesta.

Il caso tedesco non è un incidente isolato, e i numeri disponibili indicano un problema strutturale. Uno studio del 2023 della Video Game History Foundation e del Software Preservation Network indica che l’87% dei giochi classici pubblicati negli Stati Uniti è fuori catalogo e non è più commercialmente disponibile, un tasso di sopravvivenza che i ricercatori collocano sotto quello del cinema muto americano. Nell’ottobre 2024 il Copyright Office statunitense ha respinto per la quarta volta dal 2015 la richiesta di un’esenzione al DMCA che avrebbe consentito alle biblioteche di condividere i giochi preservati con ricercatori a distanza, accogliendo la posizione della stessa Entertainment Software Association, come già avvenuto nel caso californiano. Anche gli archivi gestiti dagli appassionati camminano su un filo: Myrient, un deposito di oltre 385 terabyte di giochi preservati, era destinato ad andare offline a inizio 2026 per l’aumento dei prezzi di RAM e dischi trainato dalla domanda di infrastrutture per l’AI, prima che i volontari ne completassero una copia integrale.

Il quadro che ne esce ridimensiona una convinzione diffusa: la memoria digitale, una volta creata, si conservi quasi da sola. Custodire 60 mila titoli richiede personale, catalogazione, hardware, spazi e competenze, con costi ricorrenti che qualcuno deve scegliere di sostenere anno dopo anno. Il mercato non ha incentivi a farlo, il diritto d’autore ostacola chi vorrebbe farlo e i bilanci pubblici, come dimostra Berlino, lo considerano sacrificabile nella prima revisione delle spese.

Cosa osservare da qui in avanti

Il quadro che emerge ha una coerenza scomoda. Il mercato ha scelto il digitale per la reale comodità dei consumatori; le piattaforme hanno sfruttato quella scelta per consolidare il controllo sulla distribuzione, sui prezzi e sulla durata di vita dei prodotti. Il regolatore europeo ha riconosciuto il problema e ha scelto lo strumento più debole a disposizione per affrontarlo.

Tre passaggi indicheranno se questa traiettoria è modificabile. Il primo è il contenuto del codice di condotta che la Commissione ha promesso di avviare entro fine 2026: se includerà impegni verificabili sul preavviso e sulle modalità offline avrà un peso, se si fermerà a principi generali sarà l’ennesimo esercizio di conformità apparente. Il secondo è il percorso del Digital Fairness Act, in cui un emendamento sul fine vita dei prodotti digitali troverebbe una cornice normativa già esistente. Il terzo è la replica del Protect Our Games Act in altri stati americani, che misurerà se un movimento nato da una petizione riesce a trasformarsi in un soggetto capace di reggere il confronto con il lobbying di settore.

Resta aperta la domanda di fondo, che nessun codice di condotta può chiudere: chi custodisce il patrimonio digitale quando il custode commerciale se ne va. Per la musica e il cinema esistono biblioteche, archivi nazionali, depositi legali. Per il software interattivo esistono, per ora, la buona volontà di fondazioni private, la zona grigia della pirateria e il precedente scoraggiante di un archivio pubblico chiuso al termine del finanziamento. Gennaio 2028 è una data utile per ricordare che il tempo per costruire un’alternativa non è infinito.

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Qui si gioca la distinzione che regge l’intero impianto del nuovo standard: da una parte l’abbattimento (abatement), cioè la riduzione reale delle emissioni alla fonte, all’interno delle operazioni dell’azienda e lungo la sua catena del valore; dall’altra la neutralizzazione (neutralization), cioè la rimozione permanente dall’atmosfera di ciò che resta dopo aver ridotto tutto il riducibile. La prima azienda ha acquistato la neutralizzazione anziché l’abbattimento. La seconda ha abbattuto, e ha neutralizzato solo il residuo. Lo standard riconosce come credibile soltanto la seconda traiettoria.

L’11 giugno 2026 la Science Based Targets initiative ha pubblicato la versione 2.0 del Corporate Net-Zero Standard, il quadro con cui oltre 11.000 tra aziende e istituzioni finanziarie fissano i propri obiettivi climatici. Non è una revisione cosmetica. È la riscrittura più profonda dello standard dal 2021 e sposta il baricentro dall’ambizione dichiarata all’implementazione verificabile.

Dalla versione 1 alla 2.0, i cinque cambiamenti che contano

La versione 1, nata nel 2021, aveva un compito preciso e lo ha assolto: dare una definizione condivisa e scientificamente fondata di net-zero in un momento in cui ciascuna azienda ne costruiva una propria. Cinque anni dopo, con oltre 11.000 obiettivi validati, il problema non è più convincere le aziende a fissare obiettivi. È fare in modo che quegli obiettivi siano sostenuti da piani credibili, dati robusti e affermazioni verificabili. La versione 2.0 nasce da questo spostamento, e da due consultazioni pubbliche condotte tra marzo e novembre 2025 che hanno raccolto contributi da oltre 1.800 portatori di interesse.

Cinque cambiamenti definiscono la distanza tra le due versioni.

Asse Versione 1.3 Versione 2.0 Categorie d’impresa Requisiti sostanzialmente uniformi Due categorie, A e B, con obblighi differenziati per dimensione e geografia Scope 1 e 2 Obiettivo tipicamente combinato Obiettivi separati, ciascuno a copertura del 100% Scope 3 Copertura di almeno il 67% dell’inventario Un obiettivo per ogni categoria che pesa il 5% o più Crediti e rimozioni Ruolo marginale e poco definito Corsia separata sotto il quadro OER, con neutralizzazione del residuo dall’anno dell’obiettivo Tempistiche — Obbligo per le nuove sottomissioni dal 1° febbraio 2028

La prima riga è la novità assoluta. Fino alla versione 1 lo standard trattava le aziende in modo sostanzialmente uniforme. La 2.0 introduce due categorie definite in base alla dimensione e alla geografia. La Categoria A raccoglie le grandi imprese di qualsiasi Paese, quelle con fatturato netto superiore a 450 milioni di euro o a più di 1.000 dipendenti, insieme alle medie imprese dei Paesi ad alto reddito, che vi rientrano già con soglie più basse. La Categoria B comprende le piccole imprese ovunque e le medie imprese delle economie a basso reddito. La distinzione non è formale. La Categoria A comporta la verifica indipendente di terze parti obbligatoria, il piano di transizione climatica da pubblicare entro dodici mesi dalla validazione e i requisiti Scope 3 più stringenti. La Categoria B mantiene obblighi proporzionati alla propria capacità.

Il secondo cambiamento riguarda gli Scope 1 e 2. Sotto la versione 1, venivano di norma fissati come un unico obiettivo. La 2.0 chiude questa possibilità e richiede due obiettivi distinti, ciascuno a copertura del 100% delle rispettive emissioni. Per lo Scope 2, quello legato all’energia elettrica acquistata, è prevista una soglia esplicita di allineamento all’elettricità a basse emissioni, fissata a 0,048 kgCO2e/kWh.

Lo Scope 3 e il peso della catena del valore

Per la maggior parte delle aziende il cambiamento più oneroso vive qui. Lo Scope 3 raccoglie le emissioni che un’azienda non produce direttamente ma che derivano dalla sua catena del valore, a monte e a valle: i fornitori, i materiali acquistati, l’uso dei prodotti venduti, la logistica. È quasi sempre la parte più grande e più difficile da misurare dell’impronta complessiva.

La versione 1 richiedeva di coprire le categorie Scope 3 che, insieme, rappresentavano almeno il 67% dell’inventario. Un criterio aggregato, che consentiva di lasciar fuori interi pezzi della catena purché la somma raggiungesse la soglia. La 2.0 ribalta la logica con un criterio di materialità: ogni categoria che pesa per almeno il 5% delle emissioni Scope 3 deve avere un proprio obiettivo.

L’effetto pratico è ben illustrato da un esempio documentato. Un produttore di beni di consumo con un’impronta Scope 3 di 500.000 tonnellate di CO2 equivalente, applicando la soglia del 5%, si ritrova a dover fissare obiettivi per le categorie che, da sole, coprono l’87% della sua catena. Le voci sotto soglia possono essere escluse, ma solo previa giustificazione pubblica e un piano documentato per affrontarle nel tempo.

Questo ci porta a una conseguenza che va oltre la contabilità ambientale. La conformità allo Scope 3 diminuisce lungo la catena di fornitura. Se i tuoi clienti sono in Categoria A, le tue emissioni entrano nel loro obiettivo anche quando tu non sei formalmente soggetto allo standard. La conseguenza diretta è un aumento della pressione sui fornitori: più questionari, più richieste di dati, più peso attribuito alle risposte nelle decisioni di acquisto. Emerge qui una dimensione sociale della norma, perché il costo della misurazione si sposta a valle, verso le imprese più piccole, che raramente dispongono di una struttura dedicata alla contabilità delle emissioni. Ho analizzato la radice di questo problema di opacità della catena del valore già nel numero 99; la 2.0 non lo elimina, ma lo trasforma in un requisito operativo quotidiano.

Vanno registrati anche due allentamenti. Gli obiettivi Scope 3 a lungo termine diventano opzionali per tutte le aziende, con l’onere che si sposta sull’azione immediata e continua. E gli obiettivi a breve termine relativi allo Scope 3 restano obbligatori per la Categoria A, ma opzionali per la Categoria B.

Il posto dei crediti di rimozione

La 2.0 riordina sotto un unico quadro, chiamato Ongoing Emissions Responsibility (OER), ciò che prima era disperso tra compensazioni volontarie, rimozioni e neutralizzazione. La regola di fondo è netta: i crediti non possono sostituire la riduzione reale né essere conteggiati tra gli obiettivi Scope 3. Restano confinati alla neutralizzazione del residuo. Fino al 2035 l’adesione è volontaria. Dal 2035 le aziende in Categoria A dovranno neutralizzare una quota crescente delle proprie emissioni correnti, a partire dall’1%, e fino al 100% del residuo nell’anno del proprio obiettivo net-zero.

C’è un effetto di secondo ordine che merita attenzione. L’offerta di crediti di rimozione ad alta durabilità è oggi limitata, nell’ordine di 5-10 milioni di tonnellate l’anno, a fronte di un mercato volontario di circa 180 milioni di tonnellate. Con l’avvicinarsi del 2035 e l’ingresso di migliaia di aziende obbligate, la domanda strutturale supererà l’offerta e i prezzi sono attesi in rialzo. Chi rimanda l’abbattimento, contando sulle rimozioni, potrebbe trovarle più scarse e più costose proprio quando servono.

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Cosa significa per un’azienda tecnologica

Lo standard è intersettoriale e non menziona i data center. I suoi due assi principali, però, lo Scope 2 elettrico e lo Scope 3 della catena del valore, ricadono sui due punti in cui si concentra l’impronta dell’infrastruttura digitale.

Sul primo asse, il settore è tra i più esposti per ragioni di scala. Secondo il rapporto Energy and AI dell’IEA, il consumo elettrico globale dei data center è destinato a passare da circa 415 TWh nel 2024 a circa 945 TWh nel 2030, avvicinandosi al 3% della domanda mondiale. A questi ordini di grandezza, un data center di scala rilevante supera con ampio margine la soglia dei 10 GWh annui, oltre la quale, secondo l’analisi di ClimatePartner, dal 2030 scatta l’obbligo di contabilità oraria. Valgono quindi in pieno i due requisiti di qualità introdotti dalla 2.0, la corrispondenza geografica degli strumenti di acquisto e la misurazione oraria della performance elettrica, mentre l’hourly matching come metodo resta volontario. Ho analizzato nel numero 79 cosa accade quando la corrispondenza oraria è priva di requisiti di addizionalità, quando rischia di produrre rendicontazione conforme senza riduzione reale.

Il secondo asse è quello che pesa di più, e corregge un’immagine diffusa. L’impronta di un’infrastruttura digitale non coincide con l’energia che consuma. Uno studio di Schneider Electric colloca lo Scope 3 tra il 38% e il 69% dell’impronta totale di un data center, contro il 31-61% dello Scope 2, con la quota dello Scope 3 che sale quanto più l’elettricità acquistata è pulita. Il report ambientale 2026 di Google, riferito al 2025, va nella stessa direzione, perché lo Scope 3 legato a fornitori, hardware e costruzione dei data center pesa ormai per circa l’80% dell’impronta dell’azienda, mentre le emissioni operative Scope 1 e 2 sono calate del 2% nonostante un aumento del 37% del consumo elettrico. Lo strumento DCFootprint di Hubblo mostra che, per molte configurazioni, l’impatto della fabbricazione degli apparati supera quello della fase d’uso.

È qui che la regola del 5% di materialità morde sul settore digitale. Le voci fuori dai confini operativi, la produzione dei server, l’estrazione dei materiali, l’energia dei fornitori cloud, entrano nel perimetro degli obiettivi obbligatori e la pressione a valle ricade sui fornitori di hardware e di servizi gestiti. La direzione è documentata perché, secondo TechInsights, le emissioni dalla produzione delle GPU sono attese crescere di 16 volte tra il 2024 e il 2030.

Sul fronte della rendicontazione la 2.0 non arriva su terreno vergine. La verifica di terza parte obbligatoria per la Categoria A e il ciclo di reporting strutturato si sommano agli obblighi già in vigore, dalla direttiva europea sull’efficienza energetica che impone ai data center superiori ai 500 kW di dichiarare efficienza, consumi e quota di rinnovabili, fino alle regole di disclosure che in California estendono la rendicontazione allo Scope 3. Per chi si occupa di contabilità delle emissioni nel digitale, in cui ho mappato quanto sia ancora immaturo il modo in cui l’AI entra nei conti nel numero 97, il messaggio converge, perché produrre il dato non basta più, va reso verificabile da un revisore esterno.

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Cosa fare da qui al 1° febbraio 2028

La data spartiacque è il 1° febbraio 2028. Da quel giorno tutte le nuove sottomissioni di obiettivi dovranno conformarsi alla versione 2.0. Fino ad allora resta utilizzabile la versione 1.3.1, mentre la validazione rispetto alla 2.0 è già prevista dall’inizio del 2027. Il tempo a disposizione è poco per un lavoro che coinvolge l’intera catena del valore.

Il percorso ragionevole si articola in alcune fasi. La prima è ricostruire un inventario delle emissioni aggiornato e affidabile per tutti e tre gli scope, perché, senza una base solida, ogni obiettivo successivo poggia sul vuoto. La seconda è individuare le categorie Scope 3 che superano la soglia del 5%, cioè i punti in cui si concentrerà l’obbligo, e iniziare a dialogare con i fornitori che le presidiano. La terza è distinguere fin da subito, nella propria strategia, ciò che si può abbattere da ciò che andrà neutralizzato, per evitare di scoprire troppo tardi di aver contato sulle rimozioni delle emissioni che si sarebbero potute eliminare. La quarta, per le aziende in Categoria A, consiste nel predisporre la struttura dei dati per la verifica indipendente e per il piano di transizione.

Su un punto vale la pena fermarsi, perché la 2.0 lascia aperto un problema che nessuna scadenza chiude. La stessa flessibilità che rende lo standard applicabile a contesti molto diversi rischia di indebolire la comparabilità tra le aziende. Il NewClimate Institute lo ha scritto nella sua analisi della versione finale, perché l’ampia gamma di opzioni tra gli scope, unita al principio del best-effort che consente di restare nel programma anche in caso di mancato raggiungimento degli obiettivi, può posizionare la SBTi più come iniziativa di mobilitazione di massa che come riferimento capace di premiare chi fa davvero di più. Per un’azienda che investe in una riduzione reale, il rischio è di finire indistinguibile da chi si limita al minimo procedurale.

La SBTi rivendica la logica opposta. Quella flessibilità, sostiene, è ciò che consente a una piccola impresa o a un’azienda di un’economia a basso reddito di entrare in un percorso di decarbonizzazione invece di restarne fuori, e la differenziazione per categoria serve proprio a non imporre a chi ha meno risorse gli stessi obblighi di un grande gruppo. La divergenza di fondo riguarda cosa debba essere uno standard net-zero, se un club ristretto di leader riconoscibili oppure un’infrastruttura di massa che accetta gradi diversi di ambizione. Le due letture non si escludono del tutto, ma tendono in direzioni opposte quando si tratta di fissare la soglia tra ciò che è credibile e ciò che non lo è.

La domanda decisiva, allora, non è se un’azienda riuscirà a conformarsi entro il 1° febbraio 2028. È se userà il tempo che resta per costruire una traiettoria di abbattimento reale, oppure per attrezzare la contabilità che fa sembrare tale una traiettoria che non lo è. Lo standard, da solo, non distingue ancora del tutto le due cose. La differenza la fa chi lo applica.

Per chi vuole partire dal testo, lo standard nella sua versione digitale permette di navigare i requisiti e di capire quali si applicano alla propria azienda.

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Quando si parla di miniera urbana, si intende esattamente questo: recuperare materiali critici dai prodotti a fine vita, anziché estrarli dal sottosuolo. La definizione è semplice, il dato di realtà molto meno incoraggiante. Secondo una revisione sistematica pubblicata su MDPI, il tasso di riciclo delle terre rare si aggira intorno all’1%, frenato dalle basse concentrazioni nei prodotti, dalla complessità della separazione chimica e dalla lunga vita utile dei magneti, che per gli NdFeB può arrivare fino a 30 anni. L’International Energy Agency è più precisa sul punto critico: il riciclo dei magneti a fine vita resta limitato da tassi di raccolta inferiori al 15%, e la maggior parte del materiale secondario proviene oggi dagli scarti di produzione più che dai prodotti dismessi. La miniera urbana, insomma, esiste, ma è quasi inutilizzata.

Il concetto che tiene insieme le due cose è quello di addizionalità, che di solito si applica all’energia rinnovabile e qui vale altrettanto. Un magnete recuperato produce autonomia solo se viene effettivamente raccolto e reimmesso nella filiera. Un magnete che resta in un cassetto, o che finisce nel flusso indifferenziato, o che viene esportato illegalmente, ha il potenziale di non diventare mai fornitura. È su questo scarto tra potenziale e realtà che si colloca l’impianto autorizzato a Ceccano.

Cosa autorizza il MASE a Ceccano

Il Ministero dell’Ambiente e della Sicurezza Energetica ha autorizzato, il 16 giugno 2026, il passaggio dalla scala pilota a quella industriale del progetto LIFE INSPIREE, ospitato nello stabilimento Itelyum Regeneration di Ceccano, in provincia di Frosinone. A regime, l’impianto tratterà fino a 2 mila tonnellate l’anno di magneti permanenti, l’equivalente di quelli presenti in oltre 600 mila motori elettrici e ibridi secondo il Circular Economy Network.

Sull’output le fonti divergono, e vale la pena dirlo apertamente. La maggior parte, compresa la fonte ministeriale, indica oltre 500 tonnellate di composti di terre rare; Euronews allarga l’intervallo fino a 500-700 tonnellate, mentre rinnovabili.it riporta una cifra molto più bassa, circa 170 tonnellate di ossidi e carbonati dei tre elementi principali. La differenza dipende con ogni probabilità dal confine di misura, i tre ossidi destinati alla produzione industriale rispetto al totale dei composti recuperati. Per dare un ordine di grandezza, la produzione europea annua di magneti permanenti si ferma a 1.600 tonnellate. Le due misure non sono direttamente confrontabili, perché una riguarda i composti recuperati e l’altra i magneti finiti, ma anche con questa cautela l’impianto si colloca su una scala non marginale rispetto alla manifattura europea.

Il processo, sviluppato e brevettato dall’Università degli Studi dell’Aquila, si articola in due fasi: il disassemblaggio dei magneti dai dispositivi e un trattamento idrometallurgico che, secondo il Circular Economy Network, impiega soluzioni acide organiche riutilizzabili fino a cinque volte, per ridurre l’impatto ambientale della lisciviazione. Il consorzio riflette la filiera che serve: Itelyum come capofila, Glob Eco per lo smontaggio, Erion per la raccolta dei rifiuti di apparecchiature elettriche ed elettroniche (RAEE), l’Università dell’Aquila per la tecnologia e la valutazione degli impatti, EIT RawMaterials per la rete europea. Il progetto è co-finanziato dal programma LIFE tramite l’agenzia CINEA con circa 3,2 milioni di euro su un budget totale superiore a 5,4 milioni, ed è uno dei 47 progetti strategici selezionati dalla Commissione nell’ambito del Critical Raw Materials Act. Tra gli acquirenti annunciati delle terre rare riciclate figura Stellantis.

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Perché adesso, la leva delle terre rare

La tempistica non è casuale, e per capirla conviene guardare al 2025. In risposta ai dazi statunitensi, la Cina ha introdotto due ondate di controlli sull’export di terre rare, come ricostruisce il servizio studi del Parlamento europeo. La prima, il 4 aprile, ha colpito sette terre rare pesanti e i magneti permanenti; la seconda, in ottobre, ha introdotto per la prima volta una portata extraterritoriale, richiedendo un’autorizzazione anche per i magneti prodotti all’estero che contengano appena lo 0,1% di terre rare di origine cinese. Il CSIS registra la reazione a catena: l’industria automobilistica degli Stati Uniti, dell’Europa e del Giappone che segnala interruzioni nel giro di poche settimane, la minaccia statunitense di dazi al 100%, e infine la tregua siglata all’incontro tra Trump e Xi in Corea del Sud il 30 ottobre, con la seconda ondata sospesa fino a novembre 2026.

Il motivo per cui una leva simile funziona sta nella concentrazione della filiera. Secondo i dati IEA ripresi da CEENergyNews, la Cina rappresenta circa il 60% dell’estrazione mineraria di terre rare magnetiche, oltre il 90% della raffinazione e quasi il 95% della produzione di magneti permanenti, quota che, vent’anni fa, era circa la metà. Per l’Europa, la dipendenza dal prodotto finito è ancora più marcata: il servizio studi del Parlamento europeo indica che l’Unione importa dalla Cina tutte le terre rare pesanti, l’85% di quelle leggere e il 98% dei magneti.

È qui che il tema si salda alla spina della sovranità digitale che seguo da alcuni numeri. Nelle uscite su autonomia tecnologica europea e sul costo energetico della sovranità la dipendenza aveva un volto giurisdizionale, quello degli hyperscaler statunitensi che controllano cloud e software. Le terre rare aggiungono un secondo asse, quello materiale, con un fornitore diverso. E i due assi convergono nello stesso oggetto: i magneti recuperati a Ceccano provengono proprio dagli hard disk e dai motori elettrici, cioè dai dispositivi la cui presunta immaterialità avevo già provato a smontare raccontando la nuvola di piombo del digitale e chiedendomi cosa succede quando i minerali si esauriscono.

Il vincolo a monte è la raccolta

Un impianto che tratta 2 mila tonnellate l’anno ha bisogno di 2 mila tonnellate di magneti in ingresso, e qui si incontra il vero nodo. Il tasso di raccolta dei RAEE nell’Unione, secondo Eurostat, si è fermato al 37,5% nel 2023, calcolato sul peso immesso sul mercato nei tre anni precedenti, contro un obiettivo del 65%. Il dato peggiora nel tempo invece di migliorare: l’Agenzia europea dell’ambiente registra una crescita fino al 48,6% nel 2019 seguita da una discesa di quasi nove punti, perché le apparecchiature immesse sul mercato crescono più in fretta di quelle raccolte. Nel 2023 sono state vendute nell’Unione oltre 14,4 milioni di tonnellate di apparecchiature elettriche, con l’Italia tra i maggiori consumatori pro capite, mentre quote consistenti di rifiuti elettronici continuano a essere smaltite come indifferenziato o esportate illegalmente.

A questo si aggiunge un vincolo temporale che nessuna capacità industriale può superare. Come osserva un’analisi di PreScouter, oggi non si può riciclare un magnete che non sia stato prodotto e venduto dieci o quindici anni fa, e questo ritardo strutturale fa sì che, a tassi di raccolta invariati, il riciclo copra appena il 4,1% della domanda globale entro il 2030. C’è poi un ostacolo tecnico: nei processi di frantumazione dei rifiuti elettronici il materiale magnetico tende ad aderire al flusso ferroso e a finire nelle scorie, il che rende inefficiente il recupero se il magnete non viene smontato prima. Il ruolo di Erion e di Glob Eco nel consorzio, dedicati proprio a raccolta e al disassemblaggio, indica che i promotori hanno individuato il collo di bottiglia nel posto giusto.

La dimensione sociale è il rovescio di questa medaglia. Finché la raccolta resta sotto la metà del potenziale e l’export illecito assorbe una parte del resto, la filiera del riciclo compete con canali informali che spostano altrove il problema, e il valore. È lo stesso terreno che avevo esplorato parlando della rivoluzione silenziosa dell’elettronica e dello strumento che potrebbe rendere tracciabile ciò che oggi si perde, il Digital Product Passport. Senza tracciabilità e senza raccolta, un impianto efficiente rischia di operare al di sotto della propria capacità.

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I traguardi che non obbligano

Sul piano della governance, il Critical Raw Materials Act fissa quattro traguardi al 2030: almeno il 10% del consumo europeo coperto da estrazione interna, il 40% dalla lavorazione, il 25% dal riciclo, e non più del 65% da un singolo Paese terzo. Il punto che il dibattito tende a lasciare in ombra è che questi benchmark, come precisa l’IEA, sono volontari. Non c’è sanzione per il loro mancato raggiungimento, e la distanza dal punto di partenza è ampia, se si considera che il tasso di circolarità europeo nel 2022 era dell’11,5%.

Il quadro di attuazione conferma la cautela. Un’analisi che riprende la Corte dei conti europea segnala che dei 47 progetti strategici dell’Unione solo 5 risultano pienamente finanziati e 10 hanno ottenuto i permessi, mentre 37 restano in iter e il fabbisogno di capitale di 22,5 miliardi è in larga parte scoperto. C’è anche uno squilibrio nella composizione del portafoglio: come rileva l’ODI, i progetti sono concentrati sull’estrazione e la lavorazione, mentre riciclo e sostituzione restano in minoranza e le materie prime per l’infrastruttura digitale figurano tra le meno rappresentate. In questo insieme INSPIREE è uno dei pochi progetti dedicati al riciclo delle terre rare, il che ne accresce il valore dimostrativo e allo stesso tempo ne riduce la capacità di spostare da solo gli aggregati europei.

Resta infine la domanda che accompagna ogni iniziativa di riciclo, quella dell’effetto rimbalzo. La Commissione stima che la domanda europea di terre rare crescerà di 6 volte entro il 2030. Con una domanda che si espande a quel ritmo, il materiale secondario recuperato rischia di aggiungersi all’offerta primaria anziché sostituirla, lasciando invariata l’estrazione a monte. L’IEA colloca il contributo potenziale del riciclo in una riduzione del fabbisogno primario fino al 35% entro il 2050, un apporto significativo, sebbene parziale. C’è poi un ultimo anello che il recupero dell’ossido non chiude: trasformare gli ossidi in magneti resta un passaggio manifatturiero, concentrato in Cina, per circa il 95%. Recuperare le terre rare a Ceccano non riporta automaticamente in Europa la produzione del magnete, che è proprio dove si concentra gran parte del valore.

Un cantiere aperto

L’impianto di Ceccano è un primo tassello reale, e nella filiera europea delle materie prime critiche i primi tasselli scarseggiano. Vale però la pena guardarlo per ciò che è, senza caricarlo di un significato che la sua scala non regge da sola. La capacità di trattamento c’è, ma dipende da una raccolta ferma a poco più di un terzo del potenziale e in calo. I traguardi che dovrebbero orientare il sistema esistono, ma non vincolano, e i progetti che dovrebbero realizzarli sono in gran parte ancora privi di copertura finanziaria. Il riciclo recupera l’ossido, mentre la manifattura del magnete avviene altrove. E la domanda cresce più in fretta dell’offerta secondaria che il riciclo può generare.

Sono nodi che si tengono l’un l’altro, e nessuno si scioglie con l’annuncio di un singolo impianto. La sovranità sulle materie prime, esattamente come quella digitale, si rivela un cantiere aperto più che una linea di traguardo. Per chi vorrà seguirne gli sviluppi, due appuntamenti meritano attenzione nei prossimi mesi: la revisione della direttiva RAEE, che la Commissione deve valutare entro la fine del 2026 e che deciderà se e come irrobustire gli obblighi di raccolta, e la chiusura del divario di finanziamento sui progetti strategici, che dirà se i traguardi del 2030 erano un orientamento o un impegno. Sul primo anello della catena, intanto, la variabile decisiva resta la più semplice: quanti di quei magneti dimenticati nei cassetti arriveranno davvero a Ceccano.

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Quando si parla di avere in mano un fornitore di software, conviene distinguere tre piani che il linguaggio corrente confonde. Il primo è la proprietà del capitale: chi possiede l’azienda e ne nomina il vertice. Il secondo è l’infrastruttura, cioè su quali macchine e in quale data center il prodotto viene effettivamente eseguito. Il terzo è la giurisdizione, cioè a quale ordinamento il fornitore risponde quando un governo gli impone un obbligo. Un fornitore si controlla davvero solo quando i tre piani coincidono.

Un’azienda che adotta un fornitore con capitale, infrastruttura e giurisdizione europei mantiene i tre piani allineati, e una sospensione decisa altrove la raggiunge solo di rimbalzo. Un’azienda che adotta un gestionale di proprietà di un fondo statunitense, ospitato su un hyperscaler americano e soggetto al diritto federale degli Stati Uniti, ha ceduto i tre piani contemporaneamente, spesso convinta di aver acquistato qualcosa di europeo. La distanza fra le due situazioni è il tema di questo numero.

La bandiera sulla scatola non dice chi comanda

La proprietà del capitale è il piano in cui la confusione è maggiore, perché il nome commerciale sopravvive ai cambi di azionista. Ordinare i principali marchi software europei per controllo effettivo produce tre gruppi ricorrenti, e la distribuzione racconta più di qualsiasi dichiarazione di intenti.

Un primo gruppo resta saldamente europeo perché controllato da famiglie o fondazioni con voto decisivo. Dassault Systèmes, leader mondiale del software di progettazione, fa capo alla famiglia Dassault tramite la holding GIMD, che detiene circa il 40 per cento del capitale e circa il 54 per cento dei diritti di voto grazie al voto doppio (investor.3ds.com), pur ricavando il 47 per cento del fatturato dagli Stati Uniti (MarketScreener). Nemetschek, software per l’edilizia, resta in mano alla famiglia fondatrice e alle sue fondazioni con circa il 51 per cento e un patto di voto vincolato fino alla fine del 2049, su un fatturato di 995,6 milioni di euro nel 2024 (Nemetschek IR). A questi si affiancano l’italiana Zucchetti, privata e familiare, e SAP, ormai ad azionariato diffuso ma tedesca e unica europea a scala da hyperscaler.

Un secondo gruppo porta un nome europeo, ma risponde a un fondo di private equity anglo-americano. Software AG, seconda software house tedesca dopo SAP, è stata rilevata e tolta dalla borsa di Francoforte dal fondo statunitense Silver Lake, che ne ha superato il 93 per cento e ne ha poi venduto il prodotto di punta, la piattaforma di integrazione webMethods, a IBM per 2,13 miliardi di euro (diginomica). La francese Cegid è controllata da Silver Lake dal 2017, con KKR entrato in minoranza nel 2021 a una valutazione di 5,5 miliardi di euro (Reuters). La norvegese Visma, ossatura amministrativa delle piccole imprese nordiche, fa capo al fondo britannico Hg per circa il 70 per cento, vale 19 miliardi di euro e prepara la quotazione a Londra per il 2026 (Hg). L’italiana TeamSystem è controllata dal fondo statunitense Hellman & Friedman dal 2016.

Un terzo gruppo ha cambiato bandiera del tutto. La britannica Micro Focus è passata alla canadese OpenText per circa 6 miliardi di dollari (OpenText), e Darktrace, punta della cybersecurity di Cambridge, è stata acquisita dal fondo statunitense Thoma Bravo per 5,3 miliardi di dollari e tolta dal listino di Londra (PRNewswire). L’eccezione utile è Aveva, software industriale britannico passato però alla francese Schneider Electric, quindi un consolidamento interno all’Europa.

Fuori da una manciata di aziende familiari e da SAP, il marchio europeo nasconde spesso un azionista statunitense. È il primo dei tre piani, e già da solo ridimensiona l’idea di un software europeo padrone di sé.

Il software gira su infrastruttura di altri

Il secondo piano è l’infrastruttura, e qui la dipendenza si misura con un dato che non si muove da anni. Secondo Synergy Research Group, a luglio 2025, AWS, Microsoft Azure e Google Cloud detengono insieme circa il 70 per cento del mercato cloud europeo, mentre i fornitori europei ne controllano circa il 15 per cento, quota ferma dal 2022 dopo essere partita dal 29 per cento del 2017 (Synergy Research Group). Il comparto è cresciuto fino a 61 miliardi di euro nel 2024, ma la crescita è andata quasi tutta agli operatori americani.

La conseguenza è che anche il software europeo opera su infrastrutture statunitensi. SAP ha costruito la propria offerta cloud di punta, RISE with SAP, in modo che venga eseguita su un hyperscaler scelto dal cliente fra AWS, Azure e Google Cloud; in assenza di preferenza, il valore predefinito è Azure. Così il principale gestionale europeo, pur restando di capitale tedesco, poggia su data center americani. Lo stesso accade per gran parte delle aziende software nate negli ultimi quindici anni, che hanno sviluppato i propri prodotti direttamente nel cloud statunitense.

Il primo piano riguarda chi possiede il fornitore, il secondo riguarda dove il prodotto vive. Possono divergere, e quando divergono la dipendenza si somma invece di compensarsi.

Le norme europee contano la dipendenza invece di scioglierla

Il terzo piano, quello della giurisdizione, è quello che l’Unione europea ha iniziato a regolare. Due norme recenti, DORA e NIS2, hanno il merito di rendere la dipendenza misurabile e di definire il limite di non rimuoverla.

DORA, il regolamento sulla resilienza operativa digitale del settore finanziario applicabile dal 17 gennaio 2025, ha introdotto la figura del fornitore terzo critico di servizi ICT, designato dalle autorità europee di vigilanza secondo criteri di impatto sistemico, concentrazione e sostituibilità. La prima lista, pubblicata il 18 novembre 2025 (EIOPA), conta 19 fornitori che coprono cloud hyperscaler, data center, rete e tecnologia bancaria, e i nomi confermati comprendono AWS, Google Cloud, Microsoft, Oracle e IBM, con SAP e Deutsche Telekom come uniche presenze europee (Morgan Lewis). Il regolatore europeo, applicando il proprio metodo, ha di fatto certificato che la spina dorsale informatica della finanza continentale è in larga parte statunitense. Come avevo analizzato nel numero 23 su DORA e NIS2, l’obiettivo dichiarato è ridurre la dipendenza organizzativa, e il regolamento aggiunge un potere concreto, cioè imporre alle banche, come ultima istanza, di sospendere o terminare il rapporto con un fornitore critico non conforme (PwC Legal).

Lo stesso regolamento obbliga le entità finanziarie a mantenere pronte strategie di uscita documentate e verificate ogni anno per ciascuna dipendenza critica. Qui emerge il limite. Si può obbligare a preparare un piano di uscita, ma se la quota europea del cloud resta al 15 per cento non esiste un hyperscaler verso cui migrare, e il piano rischia di restare un documento. La sostituibilità, sulla carta, non coincide con quella reale.

NIS2, la direttiva sulla sicurezza delle reti recepita a partire da ottobre 2024, allarga il campo a 18 settori e a oltre 160 mila soggetti (Commissione europea). Le categorie di software rientrano in tre voci. L’infrastruttura digitale comprende il cloud, i data center, le reti di distribuzione di contenuti, il DNS, i registri di domini e i prestatori di servizi fiduciari. La gestione dei servizi ICT include i fornitori di servizi gestiti e di sicurezza gestita, cioè chi installa e amministra sistemi per conto di terzi. I fornitori digitali sono i marketplace, i motori di ricerca e i social. La direttiva si applica anche ai fornitori extra-UE che operano nell’Unione, imponendo loro di designare un rappresentante europeo. Ma qui sta la differenza che conviene esplicitare. Con NIS2 l’Unione si dà il potere di vigilare su quei fornitori, mentre la proprietà che li controlla resta dove era. Un fornitore cloud statunitense con un rappresentante europeo resta una società statunitense soggetta al CLOUD Act, la legge del 2018 che consente alle autorità americane di obbligare un fornitore sotto giurisdizione USA a consegnare i dati a prescindere da dove siano archiviati.

Le due norme rafforzano la vigilanza e impongono piani di continuità: è un progresso. Non spostano però né la proprietà del capitale né la collocazione dell’infrastruttura, cioè i due piani su cui dipende la possibilità che un servizio venga spento o letto da fuori.

Quali rischi reggono alla prova dei fatti e quali no

Resta la domanda che dà il titolo a questo numero: quali rischi comporta davvero questa esposizione? Conviene separare gli scenari plausibili da quelli sovrastimati, perché la differenza cambia le scelte.

Il rischio dimostrato è quello mirato. Nella primavera del 2025 l’account Microsoft del procuratore capo della Corte penale internazionale, colpito da sanzioni statunitensi, ha smesso di funzionare, e la Corte ha migrato circa 1.800 postazioni sulla suite open source openDesk del centro pubblico tedesco ZenDiS, come ho ricostruito nel numero 102. Più di recente, il produttore di intelligenza artificiale Anthropic è stato costretto da una direttiva di export control statunitense a disattivare due dei suoi modelli per l’intera clientela mondiale nel giro di poche ore (Anthropic). A questo si aggiunge l’accesso ai dati, perché davanti al Senato francese il responsabile legale di Microsoft France ha ammesso di non poter garantire che i dati di cittadini francesi restino al riparo dalle autorità statunitensi (SDxCentral). La sospensione mirata e l’accesso ai dati sono già avvenuti, con nomi e date.

Lo scenario sovrastimato è il blackout di massa, cioè lo spegnimento improvviso di tutto il cloud aziendale europeo da un giorno all’altro. Diversi attriti lo rendono improbabile. Il diritto europeo offre ai fornitori basi per resistere a richieste che giudicano infondate, l’interesse commerciale degli hyperscaler, per cui l’Europa resta una quota consistente del fatturato, gioca contro l’autodistruzione, e gli stessi tecnici di Microsoft, davanti al Senato francese, hanno escluso che un’interruzione del genere abbia ragione di accadere finché il sistema è alimentato. Il pericolo concreto è strutturale: è la leva. Chi controlla i tre piani può negare un servizio a un singolo, leggere dati quando un tribunale lo impone, bloccare una tecnologia con un controllo delle esportazioni. La pressione si esercita anche senza spegnere nulla, perché basta poter dire di no quando l’altro non può permetterselo.

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Sovranità formale e sovranità effettiva

I tre piani raccontano la stessa storia da angolazioni diverse. Il capitale dei marchi europei è spesso americano, l’infrastruttura su cui girano poggia quasi sempre su operatori statunitensi, e la giurisdizione che li riguarda diventa quella degli Stati Uniti ogni volta che il fornitore ha lì la propria sede. DORA e NIS2 hanno reso questa dipendenza visibile e misurabile, e l'elenco dei 19 fornitori critici è la mappa più onesta che il regolatore europeo abbia mai prodotto di ciò che non può permettersi di perdere.

Cosa renderebbe reale un piano di uscita resta una domanda aperta. Servirebbe un’offerta europea a scala nelle categorie più concentrate, e oggi non esiste in misura sufficiente. Le iniziative sul campo, dal pacchetto per la sovranità tecnologica alle proposte di stack europeo, lavorano sul fronte della domanda e dell’industria, ma restano in larga parte sul piano dell’annuncio e della proposta, senza essersi ancora tradotte in capacità operative. Il caso della Corte penale internazionale mostra che la migrazione diventa possibile quando esiste un’alternativa pronta come openDesk, ma che tale condizione è rara.

La distinzione fra sovranità formale e sovranità effettiva resta il nodo. Si può regolare un fornitore senza controllarlo e imporgli un rappresentante senza spostarne la giurisdizione, e si può perfino chiedergli un piano di uscita che non ha una destinazione. Avere in mano un fornitore significa allineare i tre piani, e l’Europa per ora ne presidia stabilmente uno solo, quello normativo. Su come si colmino gli altri due, e a quale costo, si gioca il seguito di questa storia, che avevo aperto con l’autonomia tecnologica quindici mesi dopo e con il costo energetico della sovranità digitale.

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Venerdì 12 giugno, alle 17:21 ora della costa orientale, un’azienda europea che la sera prima lavorava con Fable 5 il mattino dopo non lo aveva più. Non un guasto, non un cambio di listino. Una lettera del Dipartimento del Commercio statunitense, firmata dal Segretario Howard Lutnick e indirizzata al CEO di Anthropic Dario Amodei, ha posto Fable 5 e Mythos 5 sotto controllo delle esportazioni: accesso vietato a qualsiasi cittadino straniero, dentro e fuori gli Stati Uniti, inclusi i dipendenti non statunitensi della stessa azienda. Poiché separare in tempo reale gli stranieri dal resto dell’utenza non è possibile, Anthropic ha spento i due sistemi a livello mondiale. Gli altri modelli, incluso Claude Opus 4.8, restano attivi.

Quando si parla di sovranità digitale si intende di solito la capacità di un sistema politico di scrivere le proprie regole su una tecnologia. È la lettura che ha guidato l’Europa per un decennio, dal GDPR all’AI Act. La vicenda di questi giorni costringe a una definizione più scomoda e più concreta: la sovranità è anche la capacità di non essere spenti dalla decisione di qualcun altro. Con una differenza rispetto al cortile di allora, però: il pallone non è tuo, e chi può bucarlo sta dall’altra parte dell’oceano. Un servizio che continua a funzionare solo finché un governo terzo non aziona un interruttore è una concessione revocabile più che una prerogativa sovrana.

La differenza emerge proprio nel contrasto tra i due strumenti. L’Europa ha passato anni a costruire il regolamento, lo strumento delle regole, e molti lo giudicano soffocante. Washington ha mostrato in un pomeriggio un altro strumento, l’export control, e ha ottenuto un effetto immediato e globale che nessun regolamento europeo potrebbe produrre. Come sintetizza Matteo Flora nella sua analisi della vicenda, la domanda da farsi non è chi regola di più, ma con quale strumento. È il punto da cui conviene partire.

Il blackout è durato diciannove giorni. Il 26 giugno il Dipartimento del Commercio ha autorizzato Anthropic a ridistribuire Mythos 5 a un gruppo ristretto di organizzazioni statunitensi, e il 30 giugno ha revocato del tutto i controlli, permettendo il ritorno di Fable 5 su scala globale dal primo luglio. Mythos 5 resta invece limitato alle organizzazioni approvate, mentre l’azienda sta trattando per estenderlo anche ai partner di Glasswing, inclusi quelli internazionali. Il pallone, insomma, è tornato in cortile, e chi scrive queste righe ha ripreso ad accedere ai modelli come chiunque altro.

Sarebbe però un errore archiviare la vicenda come una parentesi chiusa. Che l’interruttore sia stato riacceso conta meno del fatto che a spegnerlo e a riaccenderlo sia stata la stessa mano, in entrambi i casi senza che l’Europa fosse parte della conversazione. E contano soprattutto le condizioni della restituzione, su cui conviene soffermarsi.

Lo strumento che spegne

L’export control non è una legge sull’intelligenza artificiale. È il regime con cui gli Stati Uniti governano da decenni le tecnologie ritenute sensibili: chip, supercomputer, componenti militari, beni a duplice uso. Flora ricorda il precedente che pesa di più, le crypto wars degli anni Novanta, quando Washington trattò la crittografia forte come una munizione da esportazione, e la battaglia finì in tribunale con il caso Bernstein, dove un giudice stabilì che il codice è una forma di espressione protetta. Trent’anni dopo lo strumento giuridico è lo stesso, applicato ai pesi di un modello di frontiera. Il parallelo va però maneggiato con prudenza, perché diversi giuristi dubitano che la protezione allora riconosciuta al codice sorgente si estenda ai pesi di un modello, questione mai verificata in giudizio.

Secondo la lettera del dicastero, ricostruita da ICT Security Magazine, per l’esportazione dei due prodotti era necessaria una licenza, con domande validate singolarmente e sanzioni in caso di inadempienza: il quadro dei beni a duplice uso, esteso per la prima volta in modo così netto a un prodotto commerciale già distribuito a centinaia di milioni di persone. Il presupposto giuridico, però, era meno solido di quanto la fermezza dell’atto suggerisse. La classificazione che copre i pesi dei modelli avanzati, l’ECCN 4E091 introdotta a inizio 2025 e citata da Il Sole 24 Ore, esiste, ma la regola che avrebbe attivato la sua applicazione era stata ritirata dalla stessa amministrazione nel maggio 2025. La direttiva si appoggiava quindi a una lettera amministrativa emessa sotto l’autorità dell’Export Control Reform Act e a una definizione di esportazione la cui applicabilità all’uso remoto tramite API resta contestata, poiché pareri ufficiali precedenti avevano concluso il contrario. È l’argomento su cui Legion LegalTech ha costruito il ricorso del 23 giugno, sostenendo che il Dipartimento non può applicare un controllo che, ai fatti, non esiste.

Sette giorni dopo il ricorso, i controlli sono stati revocati. Il che significa che nessun giudice ha dovuto stabilire se quel potere esistesse davvero. È l’aspetto che merita più attenzione di qualsiasi cronaca del disgelo: la leva è stata azionata, ha prodotto per diciannove giorni tutti i suoi effetti su scala planetaria, e si è ritirata prima di incontrare un contraddittorio. Resta agli atti come strumento utilizzabile e non verificato.

Il dettaglio che vale la pena trattenere è l’ora, le 17:21. Racconta di una decisione arrivata come atto amministrativo a effetto immediato, senza passare per il dibattito parlamentare o la consultazione pubblica, gli strumenti lenti della regola. Secondo NBC News è il primo caso in cui un’azienda AI di primo piano ritira dal mercato un modello già distribuito al pubblico a seguito di un intervento federale.

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Le due versioni del perché

Sul motivo, governo e azienda divergono. Un funzionario dell’amministrazione ha riferito ad Axios che il Dipartimento del Commercio ha agito dopo che un’altra azienda aveva rivendicato di essere riuscita a jailbreakare Mythos, e che l’esecutivo aveva tentato senza successo di convincere Anthropic a rinviare il lancio dei nuovi modelli. Secondo la stessa fonte, il blocco dovrebbe durare finché l’apparato di sicurezza nazionale non sarà irrobustito, una questione di settimane.

La ricostruzione di Anthropic è diversa, e le due settimane di verifica congiunta le hanno dato ragione sui fatti tecnici. Il report all’origine del provvedimento veniva da ricercatori di Amazon, che avevano aggirato i guardrail di Fable 5 facendogli individuare alcune vulnerabilità software e, in un caso, produrre il codice che ne dimostrava lo sfruttamento. Rivedendo le prove insieme al governo e ad Amazon, l’azienda ha verificato che sistemi meno capaci, tra cui Claude Opus 4.8, GPT-5.5 e il cinese Kimi K2.7, individuavano le stesse vulnerabilità, e che ognuno di quelli testati sapeva produrre la stessa dimostrazione. La tecnica segnalata non esponeva, quindi, capacità esclusive di Mythos. Anthropic ha comunque addestrato un classificatore che ora blocca quel comportamento in oltre il 99 per cento dei casi, riconoscendo che la stretta produrrà qualche falso positivo nel lavoro ordinario sul codice.

La revoca è stata concessa a determinate condizioni. Nella lettera che chiude il caso, ricostruita da Al Jazeera, Lutnick scrive che la licenza non serve più perché l’azienda si è impegnata a rilevare e affrontare in modo proattivo i rischi di sicurezza, a collaborare con il governo sugli standard per i modelli futuri e a segnalare le attività malevole. Il pallone torna in cortile dopo l’impegno a giocare secondo le regole concordate con chi minacciava di bucarlo. La domanda che circola tra gli analisti è quale precedente ne esca: se, cioè, da adesso ogni rilascio di frontiera debba passare dall’approvazione del governo statunitense.

Qui sta il nodo che interessa chi si occupa di sicurezza. Le capacità cyber di un modello di frontiera sono per loro natura a duplice uso: le stesse funzioni che aiutano un difensore a trovare e correggere una vulnerabilità possono essere lette come capacità offensive. La soglia tra un jailbreak ristretto e un rischio sistemico diventa così materia di policy prima che di tecnica, e una soglia di policy la stabilisce chi detiene lo strumento. Per l’Europa, però, conta meno chi abbia ragione sulla gravità del jailbreak e conta di più che la risposta venga decisa altrove.

Che la soglia sia politica più che tecnica lo rafforza un secondo episodio: a fine giugno, su richiesta dell’amministrazione, anche OpenAI ha limitato l’accesso al nuovo GPT-5.6 a un gruppo ristretto di partner concordati con il governo, segno che lo strumento si sta normalizzando come prassi.

Il vertice mancante del trilemma

Negli ultimi numeri ho mappato il trilemma della sovranità digitale europea: indipendenza tecnologica, costo energetico e impatto ambientale come tre vertici difficili da conciliare. Proprio analizzando il Cloud and AI Development Act del 3 giugno, con il suo obiettivo di triplicare la capacità dei data center europei in cinque-sette anni, avevo messo in conto il prezzo energetico e materiale di quella scelta. Restava un vertice in ombra, che questa vicenda porta in piena luce: il costo della dipendenza può materializzarsi in un pomeriggio, ben prima di qualsiasi proiezione di lungo periodo. Quando insegno le basi della sostenibilità digitale, è il punto che uso per mostrare come ogni scelta di indipendenza apra un problema di risorse o di potere; stavolta il problema si è presentato dal lato della giurisdizione, non da quello dell’energia.

La conseguenza è severa per la logica stessa del piano europeo. Triplicare i data center sul suolo europeo, con il conto energetico che porta con sé (secondo l’International Energy Agency i data center hanno consumato circa 415 TWh nel 2024, con una proiezione di raddoppio verso 945 TWh entro il 2030), serve a poco se i modelli che girano su quelle macchine restano sotto una giurisdizione che può spegnerli. Si sposterebbe la dipendenza dall’hardware al software di frontiera, lasciando intatto l’interruttore. La sovranità sull’infrastruttura senza sovranità sul modello è metà dell’opera.

La reazione europea ha colto il punto, almeno a parole. Presentando il pacchetto sovranità del 3 giugno, la vicepresidente esecutiva della Commissione Henna Virkkunen aveva usato un’immagine che il caso Anthropic ha reso letterale, l’obiettivo di assicurarsi che nessuno disponga di un interruttore di spegnimento. La stessa Commissione però misura la distanza dagli strumenti: oltre l’ottanta per cento delle tecnologie usate in Europa arriva da fuori, i tre maggiori fornitori cloud statunitensi controllano circa il settanta per cento del mercato europeo, e risultati concreti non sono attesi prima del 2030. L’eurodeputato Brando Benifei ha indicato la vera posta nella dipendenza dalle capacità che altri possono spegnere unilateralmente.

C’è poi una dimensione di governance che la vicenda rende esplicita. All’inizio di giugno l’amministrazione statunitense ha emanato un executive order per testare i modelli più avanzati prima del rilascio, su base volontaria e senza licenze. Ma se accanto al test volontario opera l’export control, e la riaccensione arriva in cambio di un impegno a concordare gli standard futuri, la combinazione disegna un assetto in cui è Washington a decidere chi accede ai sistemi di frontiera e quando. È il meccanismo che lo scenario europe2031.ai, di Daan Juijn, Michiel Bakker e altri, aveva descritto nei capitoli ambientati nella primavera del 2026: un modello chiamato Mythos, un’iniziativa difensiva ad accesso esclusivo chiamata Glasswing, un ordine esecutivo che riserva al governo americano l’accesso anticipato e la scelta dei partner fidati. Lo scenario non aveva indovinato nomi di fantasia, aveva usato nomi reali e ne aveva estrapolato un esito di governance, che la realtà ha prodotto prima del previsto e con uno strumento più brusco.

Non è la prima volta che questa newsletter incrocia un esercizio di scenario con la cronaca. In un numero precedente avevo confrontato lo scenario AI-2027 di Daniel Kokotajlo e del suo team con l’AI Action Plan della Casa Bianca, e la conclusione era che la logica della corsa rendeva secondaria qualsiasi considerazione di sostenibilità. europe2031 si distingue da quel precedente, e la differenza spiega la scelta di citarlo. AI-2027 mette al centro i laboratori e il problema del controllo, la corsa verso la superintelligenza in un quadro bipolare tra Stati Uniti e Cina dove l’Europa quasi non compare. europe2031 sposta il fuoco sul continente e su un rischio diverso, l’irrilevanza strategica: il divario di calcolo, i colli di bottiglia della fornitura come ASML, il razionamento dell’inferenza, la frammentazione dell’Unione. Per la sovranità digitale è la lente più calzante, perché mette in primo piano proprio le leve che il 12 giugno si sono materializzate.

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Da regolatore ad azionista

Mentre i modelli tornavano in linea, a Washington si apriva un secondo fronte. Il 2 luglio il Financial Times ha rivelato, e CNBC ha ripreso, che OpenAI ha proposto di cedere al governo statunitense il cinque per cento del proprio capitale, quota che alla valutazione di 852 miliardi di dollari raggiunta a marzo varrebbe intorno ai 42,6 miliardi. L’argomento di Sam Altman è che coinvolgere il pubblico finanziariamente nell’azienda sia il modo migliore per condividere i profitti dell’AI. La proposta non si limita a OpenAI, perché prevede che anche Anthropic, Google e Meta conferiscano una quota analoga a un veicolo modellato sull’Alaska Permanent Fund, il fondo che redistribuisce ai residenti dell’Alaska la rendita petrolifera. Le conversazioni sono preliminari, servirebbe una legge del Congresso, e non è chiaro se gli altri siano d’accordo; una fonte vicina ad Anthropic ha fatto sapere che con l’azienda il tema non è stato discusso. Il precedente in altri settori però esiste, dal dieci per cento di Intel in mano al Tesoro alle quote nelle terre rare.

Il terreno politico è più fertile di quanto sembri. Un sondaggio Verasight su 1.700 adulti, ripreso da Futurism il 14 luglio, indica che il 69 per cento dei lavoratori statunitensi è favorevole a obbligare le aziende di AI a trasferire metà delle proprie azioni in un fondo pubblico, la misura contenuta nell’American AI Sovereign Wealth Fund Act presentato a giugno dal senatore Bernie Sanders, una tassa una tantum del cinquanta per cento sul capitale dei maggiori laboratori che alle valutazioni correnti creerebbe un fondo da circa settemila miliardi di dollari. Il consenso resta al 64 per cento anche quando la proposta viene attribuita esplicitamente a Sanders. Le obiezioni arrivano anche da critici dell’industria: concedere allo stato una quota così rilevante potrebbe spingerlo a smontare le regole che gravano sulle aziende di cui è socio, consegnando ai laboratori una presa ancora maggiore sul governo.

Per l’Europa la parte interessante sta nel pronome. Il pubblico che dovrebbe condividere i guadagni dell’AI, nel fondo di Altman come nel disegno di legge di Sanders, è quello americano. La discussione su come distribuire il valore prodotto dai sistemi su cui lavorano aziende, scuole e amministrazioni europee si tiene in una stanza in cui l’Europa non siede, né come regolatore né come azionista. Ci entra come cliente. E se Washington diventa socio dei laboratori di frontiera, la neutralità del fornitore smette di essere un’ipotesi ragionevole e diventa una clausola da verificare: un’azienda europea che oggi guarda alla giurisdizione e alle politiche di conservazione dei dati, domani dovrà guardare anche a chi siede nel capitale, e chiedersi cosa accade quando l’azionista è lo stesso soggetto che può azionare l’interruttore.

Contro l’anatema facile

Sarebbe comodo chiudere qui con la solita contrapposizione tra l’America che spegne e l’Europa che subisce. È la lettura che Flora stessa invita a evitare, e ha ragione. La marcia indietro in diciannove giorni lo dimostra meglio di qualsiasi argomento: sotto la pressione di una lettera bipartisan della Camera che chiedeva conto della base legale, di un appello firmato da oltre cento esperti di cybersicurezza, delle critiche del settore e di un ricorso in tribunale, l’amministrazione ha revocato il provvedimento. Il dissenso, in quel sistema, resta possibile e visibile, e in questo caso ha funzionato.

Va aggiunta una dimensione economica che diverse fonti, tra cui Fortune, collegano alla vicenda: Anthropic aveva depositato la documentazione per una quotazione in borsa il primo giugno, e lo spegnimento a tre giorni dal debutto commerciale rende la sua opposizione qualcosa di più di una posizione di principio. Il punto, per l’Europa, è strutturale. In questo intreccio di interessi tra un governo, un’azienda di frontiera e i suoi investitori, l’Europa resta una variabile, il cui accesso si decide in funzione di equilibri a cui non partecipa.

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Cosa servirebbe davvero

Se il problema è essere una variabile decisa altrove, le proposte vanno misurate su un criterio: riducono o no la spendibilità dell’Europa come fattore di aggiustamento nelle scelte di altri? Tre direzioni hanno senso, ciascuna con un costo da dichiarare apertamente.

La prima è potenza di calcolo sovrana reale e veloce, non il processo quinquennale delle Gigafactories che arriverebbe a regime quando i sistemi di frontiera saranno già altrove. L’epilogo di Europe2031 suggerisce una via controintuitiva: poiché l’Europa non può costruire da sola tutta l’infrastruttura nei tempi richiesti, conviene almeno ancorare alla giurisdizione europea i data center che sul continente vengono comunque costruiti, vincolandoli a regole che Washington non possa scavalcare con un preavviso di 6 ore. Una versione di questa logica è già affiorata: il 28 giugno l’Austria ha proposto alla Commissione, secondo Reuters, di valutare l’insediamento di Anthropic dentro l’Unione, con certezza del diritto, accesso al mercato e capitali. Sposterebbe la giurisdizione dell’interruttore senza eliminarlo. Il trade-off resta scomodo: significa srotolare un tappeto rosso agli hyperscaler americani, e paga solo se l’ancoraggio normativo regge. Va aggiunto il conto energetico già richiamato, perché compute sovrano non equivale a compute pulito.

La seconda è leva negoziale. L’Europa possiede colli di bottiglia reali nella catena di fornitura, ASML sopra tutti, e dispone di talento ed energia che valgono come merce di scambio. Una coalizione di medie potenze, più agile dei ventisette Stati membri, potrebbe trasformare questi asset in potere di contrattare accesso. Il trade-off è il rischio di ritorsione e la difficoltà di tenere insieme paesi con relazioni diverse verso Washington, lo stesso che nello scenario blocca la coalizione per paura.

La terza riguarda chi costruisce software in Europa, ed è la più immediata. La lezione operativa di questi giorni è la portabilità: progettare i sistemi per la sostituibilità del modello, evitare di legare un processo critico a un singolo fornitore o a una singola giurisdizione, mantenere un piano di uscita sono scelte di architettura, non di compliance. Chi in giugno aveva un’alternativa pronta ha perso qualche ora, chi non ce l’aveva ha perso diciannove giorni. Dove le prestazioni lo consentono, tenere aperta l’opzione dei pesi aperti riduce l’esposizione all’interruttore, con il trade-off opposto che europe2031 mette in scena nei capitoli sulla proliferazione cyber: pesi aperti significano anche capacità offensive in mano a chiunque.

Nessuna di queste mosse è gratuita, e nessuna risolve il trilemma. Mappano però una direzione coerente, che è poi la tesi di questa edizione: la sovranità digitale si gioca meno sulla quantità di regole che un continente sa scrivere e molto di più sulla possibilità di non dipendere da uno strumento che un altro può azionare. Il pallone, per ora, è tornato in cortile, e a farlo tornare sono state le pressioni interne all’ecosistema americano, non le proteste di chi stava alla finestra. Per chi guarda alla sovranità digitale europea nei prossimi mesi, la domanda che conta non è quanta capacità di calcolo l’Europa promette di costruire. E se il giorno in cui a Washington si decidono i partner fidati per l’accesso anticipato ai modelli di frontiera e i soci dei laboratori che li costruiscono, su quelle liste comparirà mai un nome europeo?

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Una policy costruita sul permesso oppure sul divieto tratta i due casi allo stesso modo. O autorizza “l’AI” e lascia passare anche la delega della lettura, o la proibisce e impedisce anche l’ordinamento della bibliografia. Quando si parla di linee guida graduate per il rischio si intende l’alternativa a questo automatismo: calibrare il grado di uso ammesso sul rischio del singolo compito, non sulla categoria generica “intelligenza artificiale”.

È la posizione di un position paper firmato da ricercatori del College of AI dell'Università Tsinghua, tra cui Andrew Chi-Chih Yao. Il College lo ha pubblicato il 4 giugno 2026 insieme alle proprie linee guida operative per l'uso dell'AI, edizione 2026, di cui il paper espone la logica. Il testo propone una graduazione a sei livelli, dall'uso pieno al divieto, e la applica compito per compito alle attività di ricerca e di insegnamento. La governance dell'AI nell'istruzione superiore è una questione di sostenibilità sociale e di governance prima ancora che ambientale, e tra le obiezioni che il paper raccoglie compare anche il costo energetico dei modelli, secondo de Fine Licht (2024). Ne riparliamo in chiusura, perché è la dimensione che questo quadro non prova a misurare.

Il binario non regge più

Il primo motivo per cui permesso o divieto non funziona è quantitativo. Secondo il Digital Education Council, nel 2024 l’uso dell’AI era già routine per l’86% degli studenti universitari, e l’indagine HEPI di Freeman (2025) registra il 92% che dichiara qualche forma di utilizzo l’anno successivo. Tra i docenti, secondo il Global AI Faculty Survey 2025 dello stesso Council, il 61% usa l’AI nell’insegnamento. La proibizione netta, di fronte a numeri simili, governa una pratica che è già ovunque. Vietare diventa un atto dichiarativo senza presa sui comportamenti reali.

Il secondo motivo è qualitativo. Le linee guida che molti atenei hanno adottato restano per principi: “uso responsabile”, “trasparenza”, “l’AI come supporto e non come sostituto”. Il paper ha esaminato le politiche di oltre venti università e ne ha trovato una convergenza su integrità accademica, divulgazione dell’assistenza ricevuta, responsabilità umana, riservatezza dei dati. Principi corretti, che però lasciano la decisione operativa all’individuo a ogni singolo compito. Sotto la stessa etichetta “uso responsabile” finiscono la correzione grammaticale di un testo e la progettazione di un esperimento, attività con profili di rischio incomparabili. E il paper rileva che questo carico interpretativo pesa in modo sproporzionato sugli studenti alle prime fasi della formazione, quelli con meno esperienza per giudicare da soli dove passa il confine, producendo applicazione incoerente, confusione e usi impropri non intenzionali.

La coesistenza dei due approcci, peraltro, si osserva dentro lo stesso ateneo. Secondo l’annuncio ufficiale dell’università, a dicembre 2025 Tsinghua ha pubblicato le proprie Guiding Principles for the Application of AI in Education, un quadro d’indirizzo costruito su cinque principi: responsabilità del soggetto, conformità e integrità, sicurezza dei dati, prudenza e pensiero critico, equità e inclusività, con divieti espliciti su plagio e ghostwriting. Quel documento nasce da un percorso biennale della School of Education; le linee guida operative e il position paper vengono invece dal College of AI dello stesso campus, pubblicati a giugno 2026. È il genere di documento per principi che il College of AI giudica necessario ma insufficiente, al punto da costruirsi un manuale graduato proprio. Da un lato un quadro d’indirizzo che fissa valori e linee rosse, dall’altro un college che traduce quei valori in un livello di rischio per ciascun compito concreto.

Sei livelli e tre famiglie di rischio

La proposta riempie quel vuoto operativo con una gradazione netta. Al livello più alto, l'uso pieno, stanno le attività a basso rischio e facilmente verificabili, dove l'AI riduce lavoro ripetitivo senza intaccare quello intellettuale: la gestione bibliografica, il codice boilerplate, la correzione di lingua e formato. Sotto, l'uso incoraggiato copre la ricerca e il filtraggio della letteratura, dove il rischio dominante è il malfunzionamento del modello e la contromisura è la verifica umana. L'uso moderato ammette l'AI come supporto all'analisi sotto controllo umano esplicito, senza delegarle giudizi o conclusioni. L'uso cauto vale per le fasi in cui l'obiettivo didattico è proprio sviluppare comprensione profonda e pensiero originale, dalla formulazione della domanda di ricerca alla scrittura del related work. L'uso ristretto restringe ancora, per esempio sulla valutazione del merito di un'idea o sulla stesura del metodo. Il divieto, infine, copre ciò che è incompatibile con l'assistenza dell'AI: la fabbricazione di dati, la lettura approfondita dei testi fondanti, la scrittura del contributo originale, la generazione delle citazioni, la stesura della peer review.

A reggere l’impianto c’è una tassonomia dei rischi che il paper riprende da Bengio et al. (2025). I rischi di malfunzionamento nascono dalla natura probabilistica dei modelli: errori fattuali, allucinazioni, bias, citazioni inventate. I rischi di uso improprio nascono dall’intenzione: cheating, frode, fabbricazione di risultati. I rischi sistemici nascono dall’abitudine: l’erosione cumulativa di capacità umane come il pensiero indipendente. La severità del rischio dominante determina il livello assegnato a ciascun compito, ed è qui che il criterio diventa concreto. Generare codice boilerplate è uso pieno, fabbricare dati per far quadrare un’ipotesi è divieto. Cercare la letteratura è incoraggiato, saltare la lettura degli articoli centrali è vietato. Rifinire la lingua è uso pieno, generare il contributo originale o la bibliografia è vietato. La distinzione separa i contesti in cui l’efficienza aiuta da quelli in cui erode ciò che l’attività dovrebbe formare.

C’è un dettaglio della scala che merita attenzione perché rende concreta la dimensione sociale del quadro. I compiti di scrittura sono graduati, dichiara il paper, per carico semantico e per implicazioni di equità accademica, con riferimento a Liang et al. (2023), lo studio che ha documentato come i rilevatori di testo generato penalizzino sistematicamente gli autori non madrelingua inglese. Il polishing linguistico siede al livello di uso pieno con una motivazione esplicita: supportare chi scrive in una lingua che non è la propria. Una proibizione netta dell’AI nella scrittura accademica non colpirebbe tutti allo stesso modo; colpirebbe di più chi parte con uno svantaggio linguistico, in un sistema di pubblicazione che opera quasi interamente in inglese. La gradazione, qui, è anche uno strumento di equità.

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Il rischio sistemico come criterio ordinatore

Tra le tre famiglie, una si comporta diversamente dalle altre, ed è quella che dà ordine all’intera scala. Un malfunzionamento si intercetta con la verifica: una citazione inventata, se controllata, viene scartata. Un uso improprio si contrasta con l’applicazione delle regole e le sanzioni. Il rischio sistemico no. Il paper lo formula con una frase che vale la pena tenere a mente: anche output corretti dell’AI possono gradualmente sostituire lo sforzo cognitivo. Il danno, in questo caso, è una competenza che non si forma, e nessuna verifica dell’output può intercettarlo.

Il riferimento empirico che il paper cita per questo punto è lo studio del MIT Media Lab di Kosmyna e colleghi. In laboratorio sono stati misurati i correlati neurali di chi scriveva con ChatGPT, di chi usava la ricerca web e di chi scriveva senza strumenti. Il primo gruppo mostra connettività inferiore e, il dato più scomodo, difficoltà a ricordare i propri testi pochi minuti dopo averli scritti. È lo stesso studio che ho discusso in “93. Il debito cognitivo nell’era dello slop“ (lì trovate l’analisi metodologica completa), e che torna qui come fondamento del livello di rischio più alto. Sul versante della ricerca, Hao et al. (2026) documentano su Nature un effetto di secondo ordine su larga scala: l’AI può espandere l’impatto dei singoli ma restringere il fuoco collettivo della scienza, riducendo la diversità intellettuale e l’esplorazione interdisciplinare. Quando l’AI detta il problema o il percorso tecnico, il lavoro rischia di convergere verso la media statisticamente probabile dei dati di addestramento.

C’è poi il caso che mostra come il malfunzionamento diventi sistemico quando la verifica si allenta. Secondo Shmatko et al. (2026), in articoli accettati a NeurIPS 2025 sono state trovate citazioni allucinate sfuggite alla peer review. Un errore del modello, da solo gestibile, diventa un problema strutturale nel momento in cui il presidio umano che dovrebbe intercettarlo si fida troppo. Ecco perché la formulazione della ricerca, la lettura profonda e la scrittura del contributo siedono sui gradini più alti del quadro: in quei compiti la delega costa una capacità che non si recupera, a prescindere dalla qualità dell’output che la sostituisce.

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Dall’istituzione all’individuo

Il paper lavora a livello d’istituzione. Assegna un livello a ogni compito, è dichiaratamente advisory e non vincolante, e accompagna le linee guida con una checklist di divulgazione, una serie di domande binarie per stadio del ciclo di ricerca che l’autore compila in fase di consegna. Sposta la governance dal controllo a posteriori alla responsabilità dichiarata a monte. Il primo dei suoi tre principi mette l’essere umano come soggetto primario, pienamente responsabile del rigore e dell’originalità di qualsiasi contenuto prodotto o assistito dall’AI.

Questa architettura di responsabilità ha un precedente che ho analizzato in “97. L’AI nel carbon accounting e i limiti della supervisione“: quando un documento di governance affida all’umano la piena responsabilità di output che ha controllato solo in parte, si crea quella che Madeleine Clare Elish ha chiamato moral crumple zone, la zona di deformazione in cui la responsabilità dei fallimenti di sistema ricade sull’operatore che ha avuto un controllo marginale sul sistema stesso. Il commercialista che firma un carbon report assemblato dall’AI e il dottorando che attesta nella checklist di aver verificato ogni citazione condividono la stessa posizione strutturale. La differenza, e va riconosciuta, è che il framework di Tsinghua prova a ridurre la zona di deformazione invece di limitarsi a istituirla: restringe la delega proprio nei compiti in cui la supervisione umana è più difficile da esercitare. Vietare la generazione delle citazioni è più onesto che permetterla chiedendo poi all’umano di garantirne la correttezza.

Lo stesso problema si può affrontare a livello dell’individuo, ed è il terreno del mio libro Pensare con gli LLM, The Right Way, in uscita su Leanpub (l’anteprima è disponibile al link). Dove il paper chiede “che livello per questo compito”, il libro chiede “che postura prima di questa sessione”. Gli strumenti sono diversi nella forma e gemelli nella sostanza. Il Triangolo del Pensare-Con, con i suoi tre vertici Intento, Avversario, Editore, è un modo per non aprire una sessione in modalità conferma. La distinzione tra problemi-orologio, che chiedono una risposta verificabile, e problemi-nuvola, che chiedono un’esplorazione, è il corrispettivo individuale della domanda che il paper pone a livello di compito: dove l’AI aiuta e dove fa danno. Entrambi rifiutano il binario, ed entrambi mettono al centro lo stesso rischio sistemico, l’erosione del pensiero indipendente. Il Principio 1 del paper, l’essere umano come soggetto responsabile, è la versione istituzionale di quello che il libro chiama restare quel chi.

Visto che il libro è mio, lo dichiaro, e lo tratto con il registro che applico a tutto il resto. Il libro stesso ammette, nella sua appendice di autocritica, che la tenuta della postura critica durante la scrittura è traccia documentata, non prova: manca un test inter-soggettivo. Un manuale che insegna a non farsi sostituire e che non può dimostrare di non essersi fatto sostituire mentre veniva scritto. Il position paper di Tsinghua dichiara un limite della stessa natura: una checklist non impedisce l’abuso intenzionale, le violazioni deliberate possono semplicemente restare non dichiarate. Entrambi gli strumenti governano una pratica che non possono garantire, e lo scrivono. È una forma di onestà metodologica che vale più di una promessa di efficacia.

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Cosa il quadro non può fare

Restano aperte le questioni che il paper, va riconosciuto, non nasconde. Alcune assegnazioni di livello sono discutibili, e gli stessi ricercatori e dottorandi consultati hanno espresso disaccordo su diversi compiti. Il framework è advisory, quindi dipende in ultima istanza dal giudizio individuale che vorrebbe orientare, lo stesso giudizio che diventa fragile quando le aspettative cambiano da corso a corso e da relatore a relatore. E non sostituisce l’auditing, l’applicazione delle regole, le sanzioni: riduce l’uso improprio dovuto all’ambiguità, non quello dovuto all’intenzione.

C’è un parallelo che il paper non traccia ma che per chi segue la regolamentazione europea è immediato. Graduare gli obblighi sul livello di rischio invece di vietare per categoria è la stessa logica dell’AI Act: rischio inaccettabile, alto, limitato, minimo, con obblighi proporzionati. Tsinghua applica la stessa grammatica regolatoria dal basso, a scala di istituzione accademica, con una differenza sostanziale: l’AI Act è vincolante e sanzionatorio, il framework di Tsinghua si affida all’adesione volontaria. La convergenza suggerisce che la gradazione per rischio sta diventando il linguaggio condiviso della governance dell’AI, dai regolatori continentali ai dipartimenti universitari. Resta da vedere se funzioni anche senza la sanzione.

C’è infine la dimensione che questo quadro non prova nemmeno a valutare. Tra le obiezioni alla proibizione totale, il paper elenca il costo energetico dell’AI, citando de Fine Licht (2024), e poi prosegue oltre. È coerente con il suo scopo, che è la governance cognitiva e dell’integrità, non l’impatto materiale. Ma per chi legge da questa newsletter resta un promemoria: “uso responsabile” ha anche un conto ambientale, e nessuna delle due cornici di Tsinghua, né i cinque principi d’ateneo né i sei livelli di rischio, lo include nel calcolo. Graduare il rischio è un avanzamento reale rispetto all’interruttore acceso o spento. La domanda che resta aperta riguarda chi tiene la penna quando la gradazione è soltanto un consiglio.

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Cinque anni dopo, la stessa fondazione pubblica una ridefinizione che modifica il perimetro in modo sostanziale. La definizione operativa di green software nel 2026 include, secondo il documento pubblicato il 4 giugno, “carbonio, energia, acqua e rifiuti” su ogni livello dello stack tecnologico, “dal silicio allo schermo”. Scrivo da membro della fondazione attraverso GrUSP, e questa posizione mi consente accesso a discussioni interne che arricchiscono il contesto; richiede però anche che io segnali esplicitamente dove l’analisi si discosta dalla comunicazione ufficiale. La domanda che vale la pena porre non è se questa espansione fosse necessaria, ma cosa significa concretamente per chi progetta, sviluppa e acquista software oggi, in particolare nel contesto normativo europeo, e dove la visione supera ancora gli strumenti disponibili.

Perché una sola metrica non bastava più

La maturità di un campo tecnico si misura, tra le altre cose, dalla capacità di riconoscere i propri limiti strutturali. Il carbonio è la dimensione più direttamente connessa alla crisi climatica ed è quella su cui i framework normativi, dalla CSRD alle linee guida del GHG Protocol, hanno costruito gli obblighi di rendicontazione. La scelta di partire da lì era corretta.

Il problema è che ottimizzare esclusivamente per il carbonio può spostare l’impatto verso altre dimensioni senza ridurlo complessivamente. Un carico di lavoro riprogettato per abbassare le emissioni operative può aumentare il consumo di acqua nei sistemi di raffreddamento del data center che lo ospita. Un’architettura che riduce il footprint carbonico per richiesta può richiedere un refresh hardware più frequente, generando rifiuti elettronici ed emissioni incorporate che non appaiono in nessuna metrica operativa. Un’inferenza AI ottimizzata per l’efficienza energetica dell’applicazione può trascinare consumi idrici a livello di infrastruttura che nessun tool a livello applicativo intercetta.

Questo significa che le quattro dimensioni, carbonio, energia, acqua e rifiuti, non sono alternative né gerarchiche. Sono interconnesse, e ottimizzare una senza monitorare le altre produce risultati parziali che l’articolo descrive con precisione: “ottimizzare per una senza vedere le altre può spostare il problema anziché risolverlo.” È un riconoscimento che richiede strumenti di misurazione più complessi, e qui emerge subito la prima tensione reale: la visione a quattro dimensioni è già definita, ma gli standard operativi esistono in modo diseguale. Lo SCI per il carbonio è uno standard ISO ratificato. Lo SCI for AI, approvato a fine 2025, estende quella metodologia ai sistemi di intelligenza artificiale. Il Software Water Intensity è citato nell’articolo come standard in corso di sviluppo. I rifiuti hardware rimangono la dimensione metodologicamente meno matura. Adottare la definizione senza questa consapevolezza rischia di produrre impegni difficilmente verificabili.

Lo stack a sei livelli come mappa delle responsabilità

La struttura proposta dall’articolo organizza l’intero ecosistema tecnologico in sei livelli: hardware e dispositivi, infrastruttura e cloud, piattaforme e ambienti di esecuzione, fondamenta di dati e AI, applicazioni e interfacce utente, governance e osservabilità. L’utilità di questo schema non è teorica. È pratica: rende visibile dove le decisioni vengono prese e a chi appartiene la responsabilità di ciascuna.

Un developer che ottimizza il proprio codice applicativo opera principalmente al livello cinque. Le sue scelte incidono su latenza, payload, pattern architetturali. Ma l’impatto energetico reale dipende in larga misura da decisioni prese ai livelli due e tre: quale regione cloud, quale tipo di istanza, quale runtime. E l’impatto sull’acqua e sui rifiuti hardware dipende quasi interamente dal livello uno, che raramente è nella sfera d’azione del team applicativo.

Questo significa che la responsabilità ambientale del software non può essere delegata a un singolo ruolo o a un singolo livello. È distribuita lungo la catena di decisioni che porta dal chip fisico all’esperienza dell’utente finale. Il valore dello stack a sei livelli è precisamente questo: rende esplicite le dipendenze e quindi i punti in cui interventi coordinati producono effetti maggiori di interventi isolati.

Rimane però una tensione metodologica concreta. Misurare in modo coerente le quattro dimensioni su sei livelli richiede standard, strumenti e dati che oggi non esistono uniformemente. Lo SCI è uno standard ISO ratificato per il carbonio. Lo SCI for AI, ratificato a fine 2025, estende quella metodologia ai sistemi di intelligenza artificiale, come ho analizzato nel numero 79. Il Software Water Intensity, citato nell’articolo come standard in corso di sviluppo, è ancora in fase di lavoro. I rifiuti hardware rimangono la dimensione metodologicamente meno matura. La visione è coerente; la copertura strumentale è diseguale, e l’articolo non oscura questo fatto, anche se non lo mette in primo piano.

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Dove la visione incontra il contesto europeo

Per chi opera in Europa, la ridefinizione della GSF non è solo un aggiornamento tecnico. Si inserisce in un sistema normativo in rapida evoluzione in cui la coerenza degli standard di riferimento ha valore diretto.

La CSRD, anche nella versione ridimensionata dall’Omnibus Package del febbraio 2025 che ho analizzato nel numero 35, impone rendicontazione sull’impatto ambientale delle infrastrutture digitali per le grandi organizzazioni. Il carbon accounting del software rientra in questo perimetro, e le organizzazioni che già misurano con metodologie SCI-compatibili si trovano in una posizione più solida rispetto a chi dovrà costruire quella capacità sotto pressione normativa. L’articolo lo segnala esplicitamente: chi misura già contro standard aperti e allineati a ISO “affronterà meno attrito man mano che questi requisiti si espandono.”

L’AI Act aggiunge una dimensione specifica. Contiene clausole di sostenibilità che atterreranno sulla pratica operativa, e il riconoscimento da parte dei governi del G7 dello SCI for AI come strumento di misurazione, citato nell’articolo con riferimento a un documento dell’Entreprises.gouv.fr, indica che questo standard sta entrando nei frame di riferimento istituzionali prima ancora che diventi obbligatorio.

Il procurement pubblico è forse il canale più diretto, e qui esiste già un caso concreto. Il Department for Environment, Food and Rural Affairs del governo britannico (Defra) cita lo SCI direttamente nei propri framework di sostenibilità digitale: uno standard tecnico sviluppato in un working group internazionale è diventato criterio di riferimento per scelte di acquisto pubblico. È un meccanismo che non richiede legislazione dedicata: basta che un’amministrazione includa metriche SCI nei capitolati tecnici perché i fornitori abbiano incentivo a misurare e dichiarare. In Italia, dove il mercato è dominato da PMI e la PA rappresenta una quota significativa della domanda tecnologica, questa traiettoria è rilevante in modo specifico. Un framework pensato su scala enterprise, con quattro dimensioni da misurare su sei livelli, pone sfide concrete a organizzazioni che non dispongono né dei team né dei budget per affrontare questa complessità in modo integrato.

Cosa resta aperto

La direzione tracciata dalla GSF è coerente con l’evoluzione del campo. L’espansione da carbonio a quattro dimensioni risponde a una lacuna metodologica reale. Lo stack a sei livelli fornisce una mappa utile per distribuire la responsabilità lungo la catena tecnologica. Il posizionamento della fondazione come interlocutore per regolatori e governi riflette una maturità istituzionale che cinque anni fa non sarebbe stata possibile.

Due questioni rimangono però aperte e meritano attenzione nei prossimi mesi. La prima è la sincronizzazione degli strumenti: la visione a quattro dimensioni è già definita, ma gli standard operativi per acqua e rifiuti hardware non sono ancora alla stessa maturità del carbonio. Adottare la definizione senza gli strumenti di misurazione corrispondenti rischia di produrre dichiarazioni di intenti più che pratiche verificabili. La seconda riguarda la scalabilità: i working group aperti, l’SCI for AI Bootcamp, il programma di auto-certificazione sono strumenti progettati per organizzazioni con risorse sufficienti per partecipare attivamente. Il problema dell’adoption nelle PMI, già documentato nel report 2025 che ho analizzato nel numero 83, non si risolve automaticamente con una definizione più completa.

Per chi vuole orientarsi concretamente, il punto di ingresso più accessibile rimane lo SCI e l’Impact Framework, entrambi documentati e strumentati. L’espansione verso le altre dimensioni è una direzione da tenere presente nella progettazione dei sistemi oggi, anche se la misurazione completa non è ancora possibile in modo uniforme. Il registro dei working group aperti è accessibile su wiki.greensoftware.foundation; per chi è a Milano, GrUSP continua a organizzare eventi in italiano nell’ecosistema GSF.

La ridefinizione pubblicata il 4 giugno è un documento di posizionamento strategico, non un manuale operativo. Va letto come tale: segnale di maturità di un campo, mappa di una direzione, e promessa di strumenti che in parte devono ancora essere costruiti.

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L’edizione presenta cinque grandi temi, pensati per raccogliere esperienze, competenze e innovazioni nel campo del software sostenibile. Accanto a questi resta aperta una sesta possibilità, quella delle proposte fuori perimetro, che vale la pena leggere fino in fondo perché è il modo più diretto per portare in conferenza un argomento che riteniamo importante.

I cinque temi della conferenza

Il primo tema riguarda le pratiche di sviluppo sostenibile. Qui rientrano metodologie, strumenti e approcci che promuovono un uso efficiente delle risorse e riducono l’impatto ambientale, insieme ai case study su come le aziende stanno integrando pratiche sostenibili nei propri processi di sviluppo software.

Il secondo tema è l’impatto ambientale del software, considerato lungo l’intero ciclo, dalla fase di sviluppo all’utilizzo. Comprende i modi per misurare e ridurre l’impronta di carbonio dei prodotti software, migliorare l’efficienza energetica dei data center e gestire il ciclo di vita dei prodotti digitali. Un’area che invita a presentare ricerche, strumenti e best practice per mitigare l’impatto ambientale.

Il terzo tema è la responsabilità sociale nello sviluppo software, che include la Corporate Digital Responsibility (CDR). Il punto è capire come le aziende possano contribuire alla società promuovendo l’inclusione, la diversità e l’accessibilità nei propri prodotti. Qui rientrano le iniziative orientate alla comunità e i progetti che affrontano problemi sociali attraverso la tecnologia.

Il quarto tema apre il confronto sulle considerazioni etiche e di governance relative al software. Riguarda come le aziende possono adottare pratiche di governance sostenibili e integrare principi etici nella progettazione e nella gestione dei prodotti, con attenzione alla privacy, alla sicurezza dei dati, alla trasparenza e alla sovranità tecnologica.

Il quinto tema guarda alle tendenze emergenti nel Green Software, cioè alle nuove tecnologie, ai framework e agli approcci che stanno plasmando il futuro del software sostenibile. Un’area aperta ad analisi di casi di studio, ricerche in corso e previsioni sulle direzioni del settore.

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Le proposte fuori perimetro

Oltre ai cinque temi resta aperta la categoria delle proposte non previste. Chi ha un caso di studio da presentare o vorrebbe portare all’attenzione della platea un argomento rilevante che non rientra nelle aree indicate, può comunque proporre il proprio talk. La call è pensata anche per accogliere queste proposte, ed è il canale con cui la conferenza si tiene aperta a temi che non aveva anticipato.

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Come partecipare

La call for papers resta aperta fino al 30 settembre 2026: chi vuole proporre un talk trova il modulo di invio sul sito (seguite il link per proporre un talk). La biglietteria è già attiva per chi preferisce partecipare come pubblico (https://ti.to/grusp/bettersoftware-2026).

Ci vediamo a Milano l’11 dicembre.

Partecipa alla CfP

Quando si parla di sovranità digitale sostenibile si intende un'autonomia che non si limiti a spostare la dipendenza da una giurisdizione, gli Stati Uniti, a una risorsa scarsa, l'energia, l'acqua o i minerali. La distinzione ha conseguenze pratiche. Un data center sovrano alimentato in parte a gas e raffreddato sottraendo acqua a un territorio già in stress idrico sostituisce una dipendenza con un'altra. Un'infrastruttura sovrana costruita su efficienza, longevità del software e capacità rinnovabile aggiuntiva riduce entrambe. La sovranità, in questa lettura, è una condizione necessaria ma non sufficiente: conta anche come la si costruisce.

Il conto energetico del triplicare

I numeri dell’International Energy Agency danno la misura del punto di partenza. Nel 2024 i data center hanno consumato circa 415 TWh di elettricità, l’1,5% del totale mondiale, e l’Europa pesa per il 15% di quel consumo. Il rapporto Energy and AI proietta un raddoppio verso circa 945 TWh entro il 2030, con i data center dedicati all’AI come principale motore della crescita. Su scala europea, l’obiettivo di triplicare significa innestare questo aumento su una base già in espansione rapida.

A pesare è soprattutto la fonte di quell’energia. Sempre secondo l’IEA, nello scenario di base le rinnovabili coprono poco meno della metà della domanda elettrica aggiuntiva dei data center fino al 2030; il resto arriva da gas e, in alcune regioni, carbone, con il nucleare che entra in gioco verso fine decennio. Triplicare la capacità non equivale quindi a triplicarne la quota pulita. In assenza di vincoli espliciti, una parte rilevante della nuova domanda rischia di essere soddisfatta da fonti fossili, esattamente nel momento in cui l’Unione si è impegnata a ridurle.

A questo si aggiunge la dimensione materiale, quella che resta invisibile nei conteggi energetici. Come ho documentato nel #67, un data center medio da 100 MW consuma circa due milioni di litri d’acqua al giorno, e il peso ecologico nascosto dell’hardware è sproporzionato rispetto alla massa visibile: un microchip di due grammi porta con sé, lungo la filiera estrattiva e produttiva, decine di chilogrammi di materia mossa. Costruire infrastruttura propria significa anche moltiplicare questo carico materiale, e l’autonomia sui chip che l’Europa insegue ha un costo ambientale a monte che il dibattito sulla giurisdizione tende a trascurare.

La leva del software, longevità contro obsolescenza

Qui l’open source che dà autonomia mostra una seconda proprietà, che lo lega alla sostenibilità. Un software libero, manutenuto dalla comunità e non vincolato al ciclo commerciale di un fornitore, continua a funzionare su hardware più vecchio molto più a lungo di una suite proprietaria che impone aggiornamenti e nuovi requisiti di sistema. La migrazione della pubblica amministrazione tedesca verso suite open source, ricostruita nei numeri precedenti, ha avuto come effetto collaterale documentato proprio l’allungamento della vita utile delle macchine.

La connessione tra le due dimensioni diventa allora diretta. Lo stesso software sovrano che riduce la dipendenza giurisdizionale riduce anche la spinta all’obsolescenza programmata, e con essa il peso materiale dei dispositivi sostituiti prima del necessario. È un punto che il pacchetto del 3 giugno, concentrato sulla capacità da costruire, non valorizza: l’autonomia software non è solo una questione di controllo, è anche una leva di riduzione dell’impronta materiale del parco hardware pubblico.

La leva dell’hardware, efficienza e architetture aperte

Sul fronte del calcolo, il progetto che meglio incarna la possibilità di tenere insieme sovranità ed efficienza è DARE, Digital Autonomy with RISC-V in Europe. Lanciato il 6 marzo 2025, coordinato dal Barcelona Supercomputing Center, riunisce 38 partner di oltre una dozzina di paesi con un finanziamento dell’impresa comune EuroHPC fino a 120 milioni di euro e un orizzonte al 2030. Sviluppa tre chiplet basati sull’architettura aperta RISC-V: un acceleratore vettoriale, un’unità di elaborazione per l’AI affidata all’olandese Axelera AI, e un processore general purpose affidato alla ceca Codasip.

La rilevanza per la sostenibilità sta nel fatto che un’architettura aperta consente l’ottimizzazione energetica orientata al carico specifico, invece di adattare hardware generalista a compiti per cui non è efficiente. La sovranità hardware e l’efficienza energetica possono quindi nascere dallo stesso progetto, a condizione che l’efficienza entri tra i criteri di valutazione e non resti un effetto sperato. È una condizione tutt’altro che scontata: la spinta dominante, nel calcolo per l’AI, va verso la massimizzazione della potenza, non verso la sua frugalità.

La condizione mancante

Manca, nel provvedimento, l’anello che terrebbe insieme le due cose. Nel #71 ho ripreso le raccomandazioni di una coalizione di organizzazioni ambientali e civiche europee, a partire da un principio semplice: nessun nuovo data center dovrebbe essere approvato senza garantire nuova capacità rinnovabile aggiuntiva, quella che in letteratura si chiama addizionalità. Il pacchetto del 3 giugno include una roadmap su energia e digitale, ma per quanto risulta dai documenti disponibili non lega la crescita della capacità a condizioni di addizionalità vincolanti. È una lacuna che vale la pena dichiarare esplicitamente, perché su questo punto preciso la documentazione non offre ancora un obbligo verificabile, solo un orientamento.

Il rischio è quello già visto altrove, e che nel #81 ho osservato negli Stati Uniti: un modello di sviluppo infrastrutturale che scarica costi energetici e idrici sui territori senza compensazione adeguata genera opposizione locale e perde consenso, indipendentemente dalla bontà dell’obiettivo strategico che lo muove. Una sovranità costruita contro i territori che la ospitano è fragile quanto quella costruita su infrastrutture altrui.

Le tre tensioni che la Commissione deve tenere insieme

La Commissione si muove in una posizione scomoda. Da una parte deve garantire l’indipendenza delle proprie infrastrutture digitali, dall’altra evitare una crisi energetica, che si traduce rapidamente in crisi sociale, e insieme ridurre l’impatto ambientale. Sono tre obiettivi che tirano in direzioni diverse, ed è il tipo di nodo che la sostenibilità impone ogni volta che si passa dagli annunci alle scelte concrete.

Quando insegno le basi della sostenibilità, uno dei passaggi cruciali del corso riguarda proprio questa complessità di gestione, e la necessità di una visione di lungo periodo sulle azioni intraprese. Una decisione che sembra risolvere un problema nel breve termine può aggravarne altri due nel medio, quando si trascurano le interdipendenze. Costruire capacità di calcolo è la risposta giusta alla dipendenza digitale, ma il modo in cui la si costruisce decide se quella risposta chiude un problema o ne apre di nuovi.

Cosa fare perché la sovranità sia sostenibile

La buona notizia è che il momento per inserire le condizioni mancanti è adesso. Il CADA è una proposta legislativa, non una norma in vigore, e il negoziato tra Parlamento e Consiglio è la fase in cui le condizioni si scrivono. Quattro requisiti renderebbero la sovranità digitale europea coerente con i suoi obiettivi climatici e sociali, invece di metterla in rotta di collisione con essi.

Il primo è vincolare la capacità aggiuntiva all’addizionalità rinnovabile e al suo stoccaggio, così che l’espansione dei data center sia accompagnata da altrettanta capacità pulita e dalla possibilità di immagazzinarla, e non da un carico in più su gas e carbone. Il secondo è garantire che gli investimenti per la capacità sovrana finanzino operatori interamente europei, senza quote di controllo degli hyperscaler statunitensi: è la distinzione tra SEAL-4 e i livelli intermedi vista per il framework SEAL, applicata però agli impianti fisici e non solo ai servizi cloud. Il terzo è riconoscere e incentivare l’open source non solo come leva di autonomia ma come strumento di longevità del parco hardware pubblico, valorizzando la riduzione di e-waste che comporta. Il quarto è inserire l’efficienza energetica tra i criteri di valutazione dei progetti hardware sovrani come DARE, perché l’architettura aperta mantenga la promessa di frugalità che la rende interessante.

Senza queste condizioni il rischio è di ottenere il contrario di ciò che si cerca: investimenti nati per la sovranità che alimentano insieme la crisi ambientale, quella sociale e quella di governance, invece di attenuarle.

La sovranità digitale, intesa solo come controllo della giurisdizione, è un obiettivo legittimo e incompleto. Diventa solida quando l’autonomia che costruisce non si paga con una nuova dipendenza dalle risorse fisiche del continente. Per chi segue il negoziato del CADA nei prossimi mesi, la domanda che conta non è quanta capacità l’Europa promette di costruire. È a quali condizioni sceglierà di costruirla.

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Per capire perché un livello di scarto su una scala tecnica diventi materia di polemica industriale, conviene partire da cosa rende sovrano un servizio cloud. La localizzazione dei dati in territorio europeo è una condizione necessaria e insufficiente. Ciò che conta è il controllo dell’intera catena su tre piani: quello legale (a quale giurisdizione risponde l’entità che opera il servizio), quello operativo (chi gestisce le chiavi e gli accessi) e quello tecnico (su quale hardware e software gira l’infrastruttura).

Il limite di fondo lo avevo già descritto nel #94 e nel #98: il Cloud Act statunitense consente alle autorità federali di richiedere i dati ovunque risiedano, se il soggetto che controlla l’infrastruttura è una corporation soggetta alla giurisdizione americana. Nessuna architettura tecnica aggira quel vincolo. La novità del 2026 è che l’Unione ha provato a trasformare questa distinzione qualitativa in una misura.

Il SEAL come strumento di misura

Insieme al pacchetto del 3 giugno, la Commissione ha messo a punto un Cloud Sovereignty Framework che traduce la sovranità in 48 criteri raggruppati in 8 categorie. Al vertice della costruzione ci sono i SEAL, Sovereignty Effectiveness Assurance Levels, una scala che va da SEAL-0 a SEAL-4. Il livello più alto corrisponde a una catena di fornitura interamente europea, dai chip al software applicativo; i livelli intermedi descrivono gradi crescenti di controllo legale e operativo, anche quando lo stack tecnologico resta in parte non europeo.

La logica è coerente con il resto del pacchetto. Il CADA, all’articolo 7, obbliga ciascuno Stato membro a inserire nella propria strategia cloud nazionale misure a favore di tecnologie costruite su hardware e software aperti, proprio per spostare il baricentro verso i livelli più alti. Lo strumento, in sé, fa una cosa utile: dà un linguaggio comune a un dibattito che fino a ieri si reggeva su aggettivi. “Sovrano” smette di essere un’etichetta di marketing e diventa una posizione dichiarata.

Misurare è il primo passo verso la sostanza. È una convinzione che ho applicato più volte, dall’AI Energy Score del #78 all’Impact Framework della Green Software Foundation del #28: senza una metrica condivisa, ogni affermazione di efficienza o di autonomia resta inverificabile. Il SEAL porta nel dominio della sovranità lo stesso principio che la comunità del software sostenibile applica al carbonio.

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Il problema di una metrica a livelli

Il punto delicato arriva subito dopo. Uno schema a livelli non si limita a descrivere, crea anche un incentivo a posizionarsi sul gradino minimo accettabile. Se un appalto pubblico ammette fornitori a partire da un certo livello, quel minimo diventa di fatto il pavimento, e il mercato tende a depositarsi lì. Il caso S3NS lo mostra prima ancora che il sistema sia pienamente operativo: un fornitore fermo a SEAL-2 entra comunque nella fornitura cloud della Commissione, attraverso un raggruppamento che lo integra.

L’effetto di secondo ordine riguarda la struttura del mercato. Raggiungere SEAL-4, con una catena interamente europea, ha un costo che pochi operatori possono sostenere oggi, perché implica controllo anche sul livello dei semiconduttori, in cui l’Europa resta strutturalmente debole. I livelli intermedi, al contrario, sono accessibili anche a chi mantiene una dipendenza sostanziale da fornitori extraeuropei, purché ne mascheri gli effetti con accordi di gestione locale delle chiavi e degli accessi. Il rischio è che la classificazione, nata per premiare la sovranità reale, finisca per legittimare una platea di offerte “abbastanza sovrane” che soddisfano la lettera del criterio senza ridurre la dipendenza che il dibattito voleva affrontare.

Questa è esattamente la dinamica che CISPE ha segnalato. Quando il segretario generale dell’associazione parla di autogol non contesta l’esistenza della scala, contesta che si possa accedere a una fornitura pubblica “sovrana” restando ai livelli che lasciano intatto il vincolo giurisdizionale.

Cosa rende una misura efficace

La differenza tra una metrica che guida e una che assolve sta in due dettagli di governance, non nella raffinatezza tecnica dello strumento. Il primo è la disclosure obbligatoria del livello. Una metrica che non impone di dichiarare apertamente il proprio posizionamento lascia all’acquirente l’onere di scoprirlo, e in quel margine di opacità si annida la possibilità di gaming. È la stessa ragione per cui, nel lavoro sulla misurazione dell’intensità di carbonio del software, la dichiarazione esplicita del livello di stima è considerata la condizione che impedisce di gonfiare i risultati: un livello che non sei obbligato a dichiarare è un livello che puoi aggirare.

Il secondo è la soglia minima vincolante negli appalti. La graduatoria diventa leva di mercato solo se sotto un certo gradino non si accede al denaro pubblico. Senza una soglia, il SEAL resta una descrizione; con una soglia, diventa un requisito che orienta gli investimenti dei fornitori verso l’alto. Il pacchetto del 3 giugno, per ora, fissa criteri e raccomandazioni più che obblighi, e l’aggiudicazione di aprile mostra che la soglia operativa effettiva è bassa.

Resta quindi aperta la domanda che conta. Il framework SEAL può diventare lo strumento che distingue la sovranità reale da quella nominale, oppure la certificazione che consente alla sovranità nominale di presentarsi come reale. Dipende interamente dalle due scelte di governance ancora da compiere: rendere obbligatoria la dichiarazione del livello e fissare una soglia minima per gli appalti. In loro assenza, il SEAL rischia di diventare per la sovranità ciò che certe metriche volontarie sono già per il carbonio: un linguaggio preciso che misura tutto tranne ciò che dovrebbe ridurre.

Il costo di quella riduzione, però, non è solo giurisdizionale. È anche energetico e materiale, ed è il nodo del prossimo numero.

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Quando si parla di autonomia tecnologica per un’istituzione pubblica si intende la capacità di tenere in funzione i propri servizi essenziali a prescindere da scelte compiute in un’altra giurisdizione. La domanda che la rende concreta è semplice: cosa accade ai servizi critici se chi controlla l’infrastruttura cambia le condizioni d’uso o riceve l’ordine di sospendere un accesso.

La Corte penale internazionale ha risposto migrando circa 1.800 postazioni su openDesk, la suite open source sviluppata dal centro federale tedesco ZenDiS. È il contrasto che rende leggibile il problema: un’istituzione che dipende da un fornitore esposto a sanzioni straniere scopre la propria vulnerabilità nel momento peggiore, un’istituzione che controlla lo stack su cui gira la riduce in anticipo.

È l’argomento al centro di #37, Autonomia tecnologica europea, il numero di marzo 2025. La tesi di allora era che le normative da sole non avrebbero protetto l’Europa, e che serviva costruire l’alternativa industriale. Oggi vale la pena rileggerla alla luce di ciò che l’Unione europea ha effettivamente fatto.

Dalla diagnosi al pacchetto

Il 3 giugno 2026 la Commissione europea ha adottato il Pacchetto per la Sovranità Tecnologica. Il documento si apre con una cifra che fissa il problema: l’Unione dipende da paesi terzi per oltre l’80% dei prodotti, servizi e infrastrutture digitali chiave. A questa si affianca la stima, elaborata da OpenForum Europe, dei 264 miliardi di euro di spesa IT annua che si dirigono in larga parte verso fornitori non europei e tecnologie proprietarie.

Il pacchetto si articola su quattro componenti. Una proposta di revisione del Chips Act per rafforzare la base dei semiconduttori, con poteri di emergenza per dare priorità alla produzione durante le crisi. Il Cloud and AI Development Act (CADA), che punta a triplicare la capacità dei data center europei nell’arco di cinque-sette anni e introduce un quadro unico per valutare la sovranità dei servizi cloud. Una strategia europea sull’open source, dotata di 2 miliardi di euro in sette anni, che per la prima volta colloca il software libero al centro della politica digitale dell’Unione e recupera il principio “Public Money? Public Code!”. Una roadmap sulla digitalizzazione e l’AI nel settore energia.

La presidente von der Leyen ha legato esplicitamente la dipendenza tecnologica alla tenuta di ospedali, reti energetiche e servizi essenziali. La commissaria di riferimento, Henna Virkkunen, porta una delega che unisce sovranità tecnologica, sicurezza e democrazia. Sono i segnali che il tema è uscito dal perimetro tecnico per entrare in quello della sicurezza dello Stato.

Conviene però leggere le cifre per ciò che sono. I numeri di investimento che accompagnano il pacchetto, attorno a 120 miliardi per i semiconduttori e 200 per i data center entro il 2036, sono obiettivi di mobilitazione di capitale pubblico e privato, non spese già stanziate. Il CADA e la revisione del Chips Act sono proposte legislative che dovranno attraversare il negoziato tra Parlamento e Consiglio prima di diventare norma.

L’EuroStack da carta a politica

Quel numero si reggeva su un riferimento allora recente: il rapporto EuroStack, firmato da Francesca Bria, Paul Timmers e Fausto Gernone e pubblicato il 13 febbraio 2025 dalla Bertelsmann Stiftung con UCL e CEPS. All’epoca era materiale da think tank, citato più per provocazione che per realismo, e la stima dei 300 miliardi necessari veniva usata dai critici come prova dell’utopismo della proposta.

Quel riferimento ha percorso in quindici mesi l’intera distanza che separa un’idea da una policy. Una lettera aperta sottoscritta da oltre 200 leader del settore tecnologico europeo nella primavera del 2025, il sostegno di una parte del Parlamento, infine una risoluzione adottata in plenaria il 22 gennaio 2026 con 471 voti favorevoli e 68 contrari. La formula del “Buy European Act” che allora auspicavo si è tradotta nella logica “Buy and Use European” che la Commissione ha adottato nei criteri di sovranità per gli appalti pubblici.

Su questo piano quella lettura ha retto bene. La dipendenza descritta allora come rischio teorico è oggi riconosciuta come vulnerabilità sistemica al massimo livello istituzionale, e la soluzione proposta, costruire capacità invece di limitarsi a regolare i comportamenti altrui, è diventata l’asse del pacchetto.

Il vero cambiamento, da regolatore a investitore

Il cambiamento di fondo riguarda la postura. Tra il 2019 e il 2024 l’Unione ha costruito il corpus normativo digitale più ambizioso al mondo: GDPR, Digital Markets Act, Digital Services Act, AI Act. Era un’Europa che esercitava potere definendo le regole di comportamento per gli operatori globali. Il pacchetto del 3 giugno indica una postura diversa, in cui l’Unione prova a esercitare potere costruendo e finanziando infrastruttura propria.

Qui emerge la frizione più interessante, perché lo stesso esecutivo che rafforza l’infrastruttura sta contemporaneamente alleggerendo l’impianto normativo che era il suo tratto distintivo. Il Digital Omnibus presentato il 19 novembre 2025, già analizzato nel #76, riapre il GDPR e ritocca l’AI Act in nome della semplificazione, con modifiche che diverse organizzazioni per i diritti digitali leggono come uno spostamento dell’equilibrio verso le grandi piattaforme. L’Unione, in altre parole, consolida la sovranità materiale mentre erode parte della sovranità regolatoria.

A questa tensione se ne aggiunge una di scala. La strategia open source mette sul piatto 2 miliardi in sette anni, una somma che la Free Software Foundation Europe e OpenForum Europe hanno definito una frazione modesta dei 264 miliardi di spesa annua. Il principio “Public Money? Public Code!” entra nel documento come raccomandazione, non come obbligo. Un pacchetto che riconosce il problema giusto può comunque restare al di sotto della soglia di incidenza che servirebbe per risolverlo.

Cosa resta aperto

Quella previsione non solo ha retto, è diventata posizione ufficiale dell’Unione. Su questo il bilancio è chiaro. Ciò che resta indeterminato è se l’ambizione si misuri in miliardi annunciati oppure in obblighi effettivi, perché tra le due cose corre la distanza che separa un piano industriale da una dichiarazione di intenti.

Le migrazioni concrete degli Stati membri, dalla Francia alla Germania, mostrano che l’autonomia è praticabile e in alcuni casi conveniente, e le ho ricostruite nel #98. Il provvedimento aggiunge il livello sovranazionale che a quelle migrazioni mancava. Ma un quadro che affida la propria efficacia a strumenti in larga parte volontari, mentre allenta in parallelo le norme vincolanti, lascia aperte due domande che i prossimi mesi del negoziato legislativo dovranno chiudere: quanto di questo diventerà obbligo, e quanto resterà enunciazione.

Le due domande non sono separabili dal modo in cui la sovranità verrà misurata, e dal conto energetico che la sua costruzione comporta. Sono i due nodi dei prossimi numeri.

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Ghost in the Shell nasce come manga di Masamune Shirow, pubblicato tra il 1989 e il 1990: è lui il vero filosofo dell’opera, colui che ha costruito l’universo concettuale in cui la domanda sull’identità nel corpo potenziato non è mai un pretesto narrativo ma il centro di gravità di tutto. Il film del 1995 di Oshii ne è la trasposizione cinematografica più nota, e porta quella domanda a una densità visiva e sonora difficilmente eguagliabile. Il principio che attraversa tutta l’opera è questo: in un mondo in cui il cervello è interfacciabile con reti esterne, il confine tra ciò che pensiamo liberamente e ciò che ci viene indotto diventa poroso. Il “ghost” (l’anima, il centro del sé) non è protetto dalla sacralità della carne. Può essere letto, copiato, alterato. E se può essere alterato, la stessa nozione di soggetto autonomo entra in discussione.

Quando si parla di libertà cognitiva, in questo senso, si intende qualcosa di più preciso del generico diritto di pensiero garantito dalle costituzioni democratiche: è il diritto all’autodeterminazione mentale nella sua accezione operativa, ovvero la capacità di formare intenzioni, credenze e preferenze senza interferenze non consentite dall’esterno. Lo hanno definito in questi termini Marcello Ienca e Roberto Andorno in un articolo del 2017 che ha avviato il dibattito contemporaneo sui neurodiritti. La premessa della scena del netturbino è che questo diritto presuppone una condizione tecnica: che il substrato fisico del pensiero non sia accessibile a terzi senza consenso. Nel 1995 era fantascienza. Nel 2026 è un problema di architettura del prodotto.

Il gradiente dell’accesso: da dove si parte e dove si può arrivare

I device neurali non si equivalgono, e capire esattamente cosa fa ciascuno è il primo passo per ragionare su dove si colloca oggi il rischio e dove si collocherà domani.

Il punto di partenza attuale è un EEG wearable consumer come il Muse di InteraXon: elettrodi sulla fronte e sulle tempie che rilevano oscillazioni elettriche aggregate della corteccia cerebrale. Il segnale è grezzo, rumoroso, a bassa risoluzione spaziale. Da solo dice poco di concreto. Un gradino più su si trova il Neural Band che Meta ha lanciato nel settembre 2025, derivato dall’acquisizione di CTRL-Labs: legge i segnali dei motoneuroni al polso, non direttamente dal cervello, ma con risoluzione sufficiente da rilevare l’intenzione di muovere un singolo dito prima che il movimento avvenga. Ancora un gradino: gli array corticali di superficie come quelli di Precision Neuroscience, con clearance FDA ottenuta nel marzo 2025, che poggiano sulla corteccia senza penetrarla e registrano i pattern di attivazione con ampiezza e precisione crescenti. Poi gli impianti penetranti come quelli di Neuralink, con 1.024 elettrodi che leggono dall’interno del tessuto corticale: a questa risoluzione è già possibile ricostruire intenzioni motorie e controllare cursori con il pensiero. E all’apice di questo gradiente si trova il BrainSense Adaptive DBS di Medtronic, approvato dalla FDA a febbraio 2025: legge i segnali cerebrali in tempo reale e modifica immediatamente la stimolazione in risposta, oggi per trattare il Parkinson, in un ciclo continuo di lettura e scrittura.

Questo gradiente non è una lista di tecnologie separate: è una traiettoria. Ogni gradino avvicina il device al confine che, nell’universo di Shirow, è attraversato dal Burattinaio. Il netturbino con i falsi ricordi non è un’anomalia fantascientifica irraggiungibile; è l’endpoint logico di un percorso già avviato. La differenza tra un EEG da polso e un impianto closed-loop non è di tipo ma di profondità di accesso: entrambi intercettano segnali del sistema nervoso, entrambi li trasmettono a sistemi esterni, e man mano che la tecnologia avanza lungo questo gradiente, la superficie disponibile per interferenze non consentite si espande proporzionalmente.

La distinzione read/write è la linea di principio che Shirow traccia in ogni episodio di Stand Alone Complex. Il “ghost hacking” è il reato più grave immaginabile perché viola non la proprietà ma l’identità: un hacker che entra in un cybercervello non ruba dati, riscrive intenzioni. Le vittime dell’“Incidente degli Undici Individui” nella seconda stagione credono di essere rivoluzionari per convinzione personale; portano in testa un’ideologia impiantata attraverso contenuti infetti. Non percepiscono costrizione perché la costrizione ha agito prima che la volontà si formasse.

L’AI come moltiplicatore di rischio, oggi e domani

I dati neurali grezzi da un EEG consumer attuale non dicono molto di per sé: un tracciato di onde cerebrali richiede competenze specializzate per essere interpretato, e la sua utilità commerciale immediata è limitata. Qui vale però essere precisi su cosa cambia quando si aggiunge l’AI, e su quale sia l’orizzonte temporale rilevante.

Nel 2023 un team dell’Università del Texas ad Austin ha pubblicato su Nature Neuroscience uno studio in cui un modello linguistico di grandi dimensioni ricostruisce la semantica dei pensieri di una persona a partire da registrazioni fMRI: non parola per parola, ma il significato approssimativo di ciò che il soggetto sta ascoltando o immaginando. Nello stesso anno, il gruppo FAIR di Meta ha dimostrato il decoding della percezione del parlato a partire da registrazioni di MEG. La precisione di questi risultati dipende dalla risoluzione spaziale della fMRI e della MEG, che sono strumentazioni cliniche costose e non indossabili: un EEG consumer di oggi non arriva a quella risoluzione nemmeno avvicinandosi.

Questa distanza tecnologica è reale e va riconosciuta. È anche, però, esattamente la ragione per cui il momento giusto per costruire i neurodiritti è adesso, non quando sarà necessario. La traiettoria dell’hardware neurale consumer è chiaramente orientata verso risoluzioni crescenti: i wearable EEG migliorano a ogni ciclo, i sensori sEMG al polso raggiungono già la risoluzione submillimetrica sui movimenti delle dita, e l’integrazione di sensori multipli (neurali, fisiologici, contestuali), combinata con modelli addestrati su miliardi di dati comportamentali, produce inferenze sugli stati interni sempre più accurate anche a partire da segnali deboli. Quando la distanza tra EEG consumer e la risoluzione sufficiente per la ricostruzione semantica si sarà ridotta, la domanda di un framework normativo maturo diventerà urgente. Costruire quel framework nell’urgenza significa negoziare le definizioni di base mentre le aziende hanno già raccolto dati su milioni di utenti e un modello di business consolidato: il costo politico del cambiamento sarà incomparabilmente più alto. Il precedente sui social media è puntuale in merito a questo schema.

Come avevo analizzato nella newsletter #95 sulla “Fractured Reality”, il problema non è mai il singolo dato: è la capacità inferenziale che emerge dall’aggregazione nel tempo. I neurodati sono il livello più profondo di quel processo: non l’inferenza del comportamento dal clic, ma la lettura diretta dello stato che precede il clic. Preparare oggi un’architettura di tutela significa che quando i modelli diventeranno sufficientemente capaci di estrarre semantica anche da segnali a bassa risoluzione, il framework sarà già testato e in vigore; non si partirà da zero nel mezzo di un ecosistema già saturo di interessi consolidati.

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Il modello di business che vale la pena evitare

Nel 2024 la Neurorights Foundation ha pubblicato un’analisi delle privacy policy di 30 aziende di consumer neurotech: solo una delle 30 prevedeva restrizioni significative sulla vendita o sulla condivisione dei dati neurali a terzi. Meno della metà cifrava e deidentificava sistematicamente i dati raccolti. Non è un caso statistico marginale: è il comportamento dominante del settore in assenza di una regolamentazione specifica.

Il precedente che rende la situazione riconoscibile è storico. I social media hanno costruito modelli di business miliardari sulla profilazione comportamentale in un decennio in cui la legislazione era inadeguata e il consenso degli utenti veniva ottenuto tramite termini di servizio che nessuno leggeva. Il momento Cambridge Analytica, la dimostrazione che profili psicologici estratti da dati di interazione potevano essere usati per influenzare il voto, è arrivato quando l’ecosistema era già abbastanza consolidato da risultare costoso da riformare. I neurodati seguono la stessa traiettoria, con una differenza che alza la posta: non inferiscono le preferenze dai comportamenti esterni, ma accedono direttamente alla fonte da cui quei comportamenti emergono.

Nella newsletter #73 sulla sorveglianza biometrica avevo esaminato la zona grigia tra monitoraggio legittimo e controllo dei corpi. Il salto ai neurodati è un salto di categoria: si smette di misurare il corpo per accedere all’intenzione che lo precede. Shirow lo rende esplicito nella seconda stagione di Stand Alone Complex: il controllo più efficace non è quello che impone un comportamento, ma quello che modifica silenziosamente la volontà che lo produce. Un soggetto che agisce secondo intenzioni alterate non percepisce costrizione. Questo è il rischio strutturale del neuromarketing nell’accezione più piena del termine: non forzare una scelta, ma ottimizzare il substrato cognitivo da cui quella scelta emerge prima che la persona ne sia consapevole.

Le prime risposte normative e i loro limiti

Qualcosa si muove. Nel 2021 il Cile ha emendato la propria Costituzione, inserendo la protezione dell’attività cerebrale e delle informazioni che ne derivano, diventando il primo paese al mondo a farlo a livello costituzionale. Nel 2023 la Corte Suprema cilena ha ordinato a Emotiv, azienda statunitense di EEG per il consumatore, di cancellare i dati neurali di un ex senatore raccolti senza consenso adeguato: prima applicazione concreta dei neurodiritti a un’azienda privata. Nel 2024 il Colorado ha approvato HB24-1058, prima legge statale negli USA a estendere la protezione della privacy ai dati neurali; California, Montana e Minnesota hanno seguito con approcci analoghi. A novembre 2025 l’UNESCO ha adottato la prima cornice globale sull’etica delle neurotecnologie, non vincolante ma significativa come convergenza di indirizzi. A settembre 2025, il senatore Schumer ha presentato al Congresso il MIND Act, il primo disegno di legge federale dedicato alla governance della neurotech.

Queste iniziative comportano un limite strutturale che vale la pena menzionare: la difficoltà a distinguere tra il dato neurale grezzo e quello mentale inferito. Proteggere il segnale EEG senza regolare i modelli che lo interpretano produce una tutela parziale, paragonabile a proteggere le fotografie ma non i sistemi di riconoscimento facciale che le elaborano. È il problema che il Future of Privacy Forum chiama “problema Goldilocks” della definizione di neural data: troppo stretta, copre solo il segnale grezzo; troppo larga, diventa inapplicabile nell’enforcement. La soluzione più robusta non è scegliere uno dei due estremi, ma costruire una catena di tutele che copra sia la raccolta sia l’elaborazione sia l’uso delle inferenze, indipendentemente dalla forma tecnica in cui i dati transitano.

L’AI Act europeo affronta in parte la questione vietando i sistemi di riconoscimento delle emozioni in luoghi di lavoro e istituti educativi (Articolo 5.1.f, applicabile da febbraio 2025), ma lascia aperta una zona grigia per i device medicali e per i contesti consumer fuori da quei perimetri, come ha evidenziato la ricerca pubblicata su AI & Society nel 2025. La MDR europea regola i BCI terapeutici come dispositivi di classe alta, ma non copre gli EEG consumer né i device di neurostimolazione non medicali. Questo vuoto non è accidentale: è il prodotto di una regolamentazione costruita per categorie di rischio che il neurotech consumer non aveva ancora reso necessario considerare.

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I neurodiritti come infrastruttura necessaria

Shirow non propone soluzioni. La Sezione 9 risolve i casi ma non il problema sistemico; ogni episodio lascia aperta la domanda su come una società possa garantire l’integrità del self in un mondo di cybercervelli connessi. È una scelta autoriale consapevole. Nel 2026, con i primi prodotti consumer neural già distribuiti e con la traiettoria tecnologica orientata verso risoluzioni sempre più elevate, la risposta non può aspettare che il problema diventi urgente.

La posizione che emerge dall’analisi di questo settore è che la libertà cognitiva vada trattata come diritto fondamentale non negoziabile, e non come variabile da bilanciare con gli interessi commerciali dei produttori di device. Non perché le applicazioni terapeutiche del neurotech non siano preziose: lo sono, e le storie di pazienti con SLA che tornano a comunicare o di persone con Parkinson che riacquistano il controllo motorio ne attestano il valore reale. Ma perché la tutela dell’integrità cognitiva non può dipendere dalla buona fede di chi sviluppa i dispositivi, esattamente come la tutela della libertà di parola non può dipendere dalla buona fede di chi gestisce le piattaforme. Sono strutture di garanzia che devono essere esterne agli attori commerciali e precedenti alla diffusione dei prodotti.

Il materiale normativo e accademico disponibile converge su alcuni requisiti fondamentali. La minimizzazione dei dati neurali: raccogliere solo ciò che è strettamente necessario alla funzione dichiarata del device, senza aggregazione per finalità di profilazione. Il divieto esplicito di uso per il targeting pubblicitario o la persuasione: i neurodati non possono essere ceduti a terzi per ottimizzare le campagne né per costruire profili predittivi di propensione all’acquisto o al voto. Il diritto alla continuità cognitiva, come lo ha formulato Ienca: il diritto che la propria identità psicologica non venga alterata da interferenze esterne non consentite, incluse quelle veicolate da sistemi di stimolazione. La sicurezza informatica come obbligo certificato per tutti i device impiantabili (il precedente dei pacemaker e delle pompe insulina con vulnerabilità remote documentate dalla stessa FDA è già sufficientemente istruttivo). La trasparenza sulle inferenze: quando un sistema non si limita a misurare ma inferisce stati interni a partire da segnali neurali, l’utente ha diritto di sapere cosa viene inferito, come, e con quali conseguenze operative.

Costruire questa infrastruttura adesso, mentre la tecnologia consumer è ancora al gradino basso del gradiente e la distanza dalla ricostruzione semantica è ancora ampia, significa poter definire regole in condizioni di relativa calma tecnica e politica. Significa che quando i device raggiungeranno la risoluzione necessaria (e la direzione del settore non lascia dubbi sulla traiettoria), il framework sarà già maturo, testato, e non dovrà essere negoziato in emergenza contro interessi già consolidati con anni di dati e lobby strutturata. Prepararsi ora è l'unica postura razionale di fronte a una tecnologia la cui velocità di sviluppo tende sistematicamente a superare quella della regolamentazione.

Il Cile ha dimostrato che è possibile intervenire prima che il danno sia irreversibile. Il Colorado ha dimostrato che anche a livello sub-federale si produce diritto utile in assenza di intervento nazionale. L’UNESCO ha dimostrato che esiste una convergenza sufficiente per costruire una cornice comune. Il passo che manca è trasformare questi segnali in un’architettura normativa vincolante, con obblighi di certificazione, standard tecnici verificabili e meccanismi di enforcement che non si limitino alle sanzioni post-danno.

La domanda del Maggiore Kusanagi, se un ghost possa rimanere autenticamente proprio in un sistema che può modificarlo, nel 2026 non è più soltanto filosofica. Stiamo costruendo il sistema. Vale la pena decidere ora quali parti del ghost devono restare fuori dalla portata degli aggiornamenti, prima che qualcun altro prenda quella decisione al posto nostro.

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Ogni tanto è bello parlare di sé stessi e, per questo motivo, oggi scriverò di Progetto Aura, un’azienda di Faenza in cui ho investito direttamente. Non sono un osservatore neutrale: sono un investitore interessato al successo del progetto. Tutto ciò che segue va letto alla luce di questa cornice. Ho scelto di scriverne lo stesso, e di farlo per la centesima newsletter, perché il caso illustra qualcosa che non avevo ancora messo a fuoco esplicitamente in due anni di newsletter: la differenza tra “Sustainable IT” e “IT for Sustainability”, e perché la distinzione conta per come si valutano i claim di sostenibilità nel settore tecnologico.

Cento numeri, dalla documentazione all’investimento

Quando ho avviato Sustainable ITC poco più di due anni fa, l’obiettivo era documentare. Mappare il territorio, identificare gli attori e comprendere le dinamiche emergenti del Sustainable IT in un periodo in cui il tema cresceva di rilevanza, ma rimaneva frammentato. In #54, il numero che chiudeva il primo anno, avevo formulato il proposito del secondo: “dalla documentazione all’azione”, chiedendomi come tradurre l’analisi in pratiche concrete senza perdere il rigore.

Cento numeri dopo, l’azione ha preso forme diverse: l’insegnamento ai master di Sustainable Management presso Talent Garden, l’attività di fractional manager in ambito Sustainable IT, la certificazione come ambassador di EN-Roads, l’organizzazione di Better Software, la prima conferenza italiana dedicata al Sustainable IT, la pubblicazione del libro Sustainable IT, the right way su Leanpub. E, più recentemente, la decisione di mettere capitale in progetti che operano lo shift indicato dalla newsletter: dal documentare il problema al finanziare chi prova a risolverne una parte.

Aura è uno di questi. Ed è anche l’occasione per esplicitare un framing che fino a oggi era rimasto sullo sfondo della newsletter.

Da Sustainable IT a IT for Sustainability

I primi novantanove numeri si sono mossi principalmente dentro un perimetro: rendere meno dannosa l’infrastruttura digitale stessa. Misurare il software con lo SCI, governare i datacenter, ripensare la grid awareness, contenere l’impatto dell’AI, decarbonizzare il cloud, costruire alternative europee come EuroStack. Tutto questo è “Sustainable IT”: lavoro su come fare IT in modo meno insostenibile, in cui il digitale è insieme oggetto e soggetto dell’analisi.

“IT for Sustainability” è il movimento complementare. Non come rendere meno dannoso il digitale in sé, ma come strati di software, sensoristica e controllo abilitino riduzioni misurabili dell’impatto nei domini non-digitali. Agricoltura, manifattura, edilizia, mobilità, gestione delle risorse idriche. Domini in cui la tecnologia digitale è uno strato di controllo, non il prodotto finale.

La distinzione non è puramente accademica. Ha implicazioni dirette sui criteri di valutazione. Un cloud provider che riduce il PUE del 30% va comunque valutato in base all’energia che continua a consumare. Una piattaforma IT che permette a una serra indoor di consumare meno energia rispetto a un sistema tradizionale va valutata su due dimensioni distinte: l’impatto del proprio strato digitale (sensori, controllo, app, lampade) e l’impatto netto del sistema fisico che abilita, confrontato con la baseline che sostituisce. Confondere i due piani è alla base di molti claim di “tecnologia per la sostenibilità” che non reggono al fact-checking.

Perché agricoltura indoor in Europa, perché ora

Il framing “IT for Sustainability” aiuta a posizionare Aura, ma non risponde da solo alla domanda sull’urgenza. La risposta arriva dal contesto in cui il progetto opera. L’agricoltura europea è sotto pressione climatica strutturale. Il report congiunto EIB e Commissione Europea di maggio 2025 quantifica le perdite annuali medie del settore in 28,3 miliardi di euro per eventi atmosferici estremi, pari a circa il 6% della produzione UE annua, con proiezioni di crescita tra il 42% e il 66% entro la metà del secolo. La European Environment Agency osserva che siccità (54%), pioggia intensa (21%), gelo (16%) e grandine (9%) producono congiuntamente l’80% delle perdite, e che gli eventi di siccità si sono concentrati nell’ultima decade (2018, 2019, 2022, 2023, 2024), con perdite osservate in alcuni anni superiori del 30% alle previsioni di trend.

In questo contesto, l’agricoltura indoor in ambiente controllato si configura come strategia di adattamento, non come ornamento tecnologico. Disaccoppia parte della produzione alimentare dai fattori meteorologici e riduce l’esposizione delle filiere a eventi sempre più frequenti. Non risolve la sicurezza alimentare europea nel suo complesso, che richiede interventi su una scala completamente diversa, ma posiziona l’investimento nelle serre e nei vertical farm come priorità sistemica anziché come scelta opzionale. Investire in chi sviluppa le tecnologie abilitanti per questi sistemi, dalla sensoristica al controllo dell’illuminazione, è coerente con questa logica di adattamento.

Cosa fa Aura

Aura è nata a Faenza nel 2023 dal Contamination Lab, incubatore di cui sono docente e mentore fin dalla sua fondazione. Il prodotto è un’architettura modulare che integra lampade LED a spettro dinamico, sensori ambientali e un sistema di controllo, tutti gestiti da un’unica applicazione. Le componenti cromatiche programmabili permettono di costruire ciò che l’azienda chiama ricette di luce: cicli temporizzati con lunghezze d’onda specifiche, modulati nel tempo per accompagnare le diverse fasi di crescita di una pianta. La luce circadiana per ambienti domestici e quella a spettro dinamico per la coltivazione condividono lo stesso strato di controllo software, in un’architettura modulare progettata per scalare tra applicazioni diverse.

Il target dichiarato è costituito da coltivazioni verticali indoor, serre e applicazioni che spaziano dalla coltivazione professionale all’orchidicoltura amatoriale di precisione, oltre all’illuminazione circadiana per spazi abitativi.

Sotto le ricette c’è una pratica di ricerca agronomica applicata. L’azienda costruisce schede di requisiti colturali, specie per specie, che integrano la letteratura accademica e verifiche sul campo, da cui derivano i profili di luce ottimali per ciascuna fase di crescita. Questo strato di conoscenza, più ancora che l’hardware, è il vero asset operativo del progetto.

Il modello di business combina la vendita e l’affitto delle lampade. L’architettura del prodotto è modulare, con componenti riutilizzati su densità diverse per coprire applicazioni diverse, e la roadmap include lo sviluppo di un LED proprietario per ridurre ulteriormente i consumi e una LCA, una volta stabilizzata la catena di fornitura, oggi ancora in iterazione su alcuni componenti core. Sulle ricette, il modello è ibrido: schede gratuite e ricette a canone, derivate da collaborazioni con specialisti del settore e da un meccanismo di revenue sharing, con l’intenzione dichiarata di costruire uno standard pubblico del settore, in modo che più attori possano contribuire all’evoluzione del catalogo.

Sul fronte tecnologico, la roadmap include tre direzioni di evoluzione che trasformano progressivamente l’architettura dall’illuminazione programmabile a un sistema closed-loop. La prima, con sensori già in produzione, è la sensoristica ambientale, che comprende analizzatori dello spettro luminoso: il sistema rileva quanta luce e in quali bande è già presente nell’ambiente, proveniente da fonti naturali o da altre sorgenti, e spegne selettivamente i LED che coprirebbero le stesse lunghezze d’onda, riducendo il consumo elettrico senza compromettere la ricetta. La seconda è l’integrazione di analisi delle immagini con AI per monitorare la crescita della pianta in tempo reale e adattare dinamicamente la ricetta alle condizioni effettivamente osservate, anziché applicare un profilo statico predeterminato. La terza, anch’essa in fase di produzione, consiste nell’integrazione di attuatori (ad esempio per il controllo dell’irrigazione) governati dalla stessa logica della ricetta, in modo che il sistema possa coordinare in autonomia luce, acqua e parametri ambientali in base ai bisogni della specifica fase di crescita.

Il dato che manca, e cosa significa

La domanda diventa: cosa abilita lo spettro dinamico controllato che lo spettro fisso non abilita, e con quale base di conoscenza agronomica?

Le schede di requisiti colturali sviluppate internamente da Aura forniscono parte della risposta. Funzionano come una scheda nutrizionale per ciascuna specie: una piantina di basilico nelle prime settimane non ha gli stessi bisogni di una pianta matura, prossima alla raccolta, e la scheda codifica, per ciascuna fase di crescita, l’intensità della luce, le proporzioni fra le diverse lunghezze d’onda, la durata dell’esposizione e i parametri ambientali. Le schede integrano la letteratura agronomica pubblicata e la verifica empirica condotta sul campo dall’azienda, e diventano il riferimento operativo che le ricette di luce devono replicare.

Per dare un’idea concreta, la scheda del basilico converge su un’intensità luminosa di 200-250 μmol·m⁻²·s⁻¹ (la metrica si chiama PPFD e misura quanti fotoni utili alla fotosintesi raggiungono la pianta), con un rapporto fra luce rossa e luce blu di circa 3 a 1 e un fotoperiodo di 18 ore al giorno. Per la rosa Lollo Rossa, l’intensità ottimale sale a 270-300 μmol·m⁻²·s⁻¹ con lo stesso rapporto cromatico. Le fonti accademiche sintetizzate nelle schede includono Pennisi (2019) e Pennisi (2020), Dou (2020), Wollaeger & Runkle (2020), Chen (2021) e Zou (2023).

Il vantaggio della modulazione dinamica rispetto allo spettro fisso non è solo teorico, ma documentato dalla letteratura peer-reviewed più recente. Meng e Runkle (2020) della Michigan State University hanno mostrato che la differenziazione temporale dello spettro per fasi di crescita distinte consente di monitorare tratti specifici dell’età della pianta che lo spettro statico non consente di rilevare. Kang, Ding e Meng (2026) dell’University of Delaware hanno documentato che strategie dinamiche dell’intensità luminosa sulla lattuga producono la stessa crescita di un’illuminazione fissa ad alta intensità con un minore consumo energetico totale. Farhangi et al. (2025), pubblicato su Scientific Reports, ha quantificato un aumento della biomassa fresca del 76% nella lattuga e del 79% nel basilico, integrando una luce bianca con specifiche componenti spettrali (rosso scuro e infrarosso) ad alta intensità, rispetto alla sola luce bianca, a parità di condizioni. La conclusione condivisa da questa letteratura è esplicita: le strategie di illuminazione devono superare le ricette fisse a favore di sistemi adattivi, specie-specifici e fase-specifici. È esattamente la direzione in cui Aura sta sviluppando il proprio prodotto.

Una lampada full-spectrum a colore fisso può solo avvicinarsi a questi target: o sovra-illumina sprecando energia, o sotto-illumina compromettendo la resa, o si posiziona su un compromesso non ottimale per nessuna delle colture che si stanno coltivando contemporaneamente. Una lampada a spettro dinamico programmabile, accoppiata a un profilo colturale verificato come quello documentato nelle schede, può allinearsi alla specificità di ciascuna coltura e di ciascuna fase di crescita, riducendo lo spreco rispetto al riferimento agronomico. È questa la precondizione di cui parlavo nel framing iniziale: senza un controllo fine dello spettro e senza una codifica empirica del profilo colturale obiettivo, l’efficienza energetica della coltivazione indoor non è né ottimizzabile né misurabile in modo sensato. Con entrambi gli elementi, lo diventa.

Questo non significa che il risparmio sia automatico, né che il sistema indoor batta automaticamente la coltivazione tradizionale dal punto di vista energetico complessivo, ma significa che il parametro di efficienza diventa misurabile, anziché rimanere un’aspirazione di marketing.

Il modello di affitto e la dimensione circolare

C’è una seconda dimensione di efficienza che merita attenzione, distinta da quella per ciclo colturale e che riguarda il ciclo di vita del prodotto. Il modello di affitto delle lampade, che convive con il modello di vendita, abilita un pattern circolare che la vendita pura non consente. Le lampade impiegate in contesti professionali B2B perdono, dopo un paio d’anni, parte della potenza ottimale richiesta dalla coltivazione di precisione; nel modello di affitto possono essere ritirate, ricalibrate e riposizionate sul mercato B2C, dove i requisiti di performance sono meno stringenti, anziché essere dismesse. L’architettura modulare, con componenti standardizzati e riutilizzabili su densità diverse, completa il quadro: il design for disassembly e la standardizzazione dei moduli consentono la manutenzione e gli upgrade senza la sostituzione integrale del dispositivo.

È il tipo di shift sistemico che l’Ellen MacArthur Foundation analizza per le batterie EV nel report discusso in #88: da product as throughput a product as managed asset, in cui l’incentivo del produttore non è vendere il maggior numero di unità ma estrarre valore da ciascuna lungo l’intero ciclo di vita. La circolarità, quando emerge da questa direzione, è una conseguenza del modello economico, non un add-on di marketing. Il punto critico resta la documentazione: senza tracciabilità di ciò che è stato ricondizionato e di quando, il vantaggio circolare è dichiarato ma non auditabile dall’esterno.

Sensori, AI, attuatori: il principio del closed-loop applicato alla luce

C’è un’analogia che rende il framing “IT for Sustainability” più tangibile e che la newsletter ha già esplorato in altri ambiti. Il grid-aware computing analizzato in #29 e in #47 descriveva un’architettura in cui il software sposta o modula i propri carichi di lavoro in funzione dell’intensità carbonica della rete elettrica nel momento corrente: invece di consumare in modo cieco rispetto al contesto, il sistema reagisce alle condizioni esterne per ridurre l’impatto reale a parità di lavoro svolto. È un caso archetipico di IT che usa l’intelligenza locale per ridurre il proprio impatto.

L’architettura in roadmap su Aura applica lo stesso principio alla luce. Un sensore di spettro rileva quanta luce, e in quali lunghezze d’onda, è già presente nell’ambiente da fonti naturali o da altre sorgenti; il controllo spegne selettivamente i LED che coprirebbero quelle stesse bande, riducendo il consumo elettrico mentre la ricetta resta soddisfatta. Non è grid-aware computing in senso stretto, è qualcosa di analogo che si potrebbe chiamare environment-aware lighting: stessa logica, dominio applicativo diverso. La pianta riceve la stessa quantità di luce utile alla fotosintesi; l’energia consumata è inferiore perché il sistema non sostituisce con luce artificiale ciò che è già fornito gratuitamente dall’ambiente. È una forma di efficienza che non emerge dalla sola lampada migliore, ma dalla combinazione fra hardware e logica di controllo.

L’AI, applicata all’analisi delle immagini, estende lo stesso principio anche sul piano temporale. La crescita di una pianta non procede uniformemente, e la ricetta ottimale non è una sequenza statica ma una traiettoria che dovrebbe rispondere a come la pianta sta effettivamente reagendo: stress idrico, deficit nutritivo, crescita più veloce o più lenta del previsto. Una computer vision che riconosce questi stati e propone modifiche alla ricetta è analoga, dal punto di vista funzionale, a un sistema di osservabilità in un ambiente software, in cui i dati di runtime guidano l’ottimizzazione anziché affidarla a una configurazione iniziale. Il pattern è documentato nella letteratura agritech e nei brevetti del settore come una direzione consolidata, non come un’innovazione esclusiva di un singolo attore: sistemi closed-loop con sensori, computer vision e attuatori coordinati rappresentano lo stato dell’arte attuale dell’agricoltura indoor di precisione.

Gli attuatori chiudono l’anello sul piano fisico. Quando la stessa logica di ricetta governa la luce, l’acqua e i parametri ambientali, e l’AI integra il feedback della visione, il sistema può operare con un grado significativo di autonomia decisionale. Qui il framing “IT for Sustainability” si fa più rigoroso: l’IT non si limita a ottimizzare uno strato fisico, ma costruisce le condizioni affinché l’ottimizzazione sia continua e adattiva, e quindi misurabile in modo dinamico anziché statico.

C’è una distinzione operativa importante che vale la pena tenere a mente, perché il dibattito pubblico sui sistemi autonomi tende a confonderla. Un sistema che propone modifiche alla ricetta in base alla visione computerizzata è diverso da un sistema che le applica autonomamente; e un sistema che applica modifiche autonomamente ha bisogno di guardrail espliciti per i casi in cui l’AI sbaglia. Il livello di autonomia accettabile dipende dalle conseguenze del fallimento: un errore nell’illuminazione di un balcone domestico è meno costoso di un errore nell’irrigazione di una serra commerciale. Il design responsabile di questi sistemi richiede di calibrare il grado di autonomia in funzione del costo dell’errore, e di mantenere modalità manuali di override accessibili al coltivatore. Sono considerazioni che si applicano a qualunque sistema agritech autonomo, non specifiche di Aura, ma diventano rilevanti quando si valuta la promessa di una “gestione autonoma della pianta”.

La dimensione di governance: chi controlla la ricetta

C’è una domanda che emerge sistematicamente quando una piattaforma IT diventa lo strato di controllo di un dominio fisico, e che ho già esplorato in #80 sul caso Pebble e l’open source come garanzia di durabilità: chi possiede la ricetta?

Nel caso di Aura, le ricette di luce sono il vero asset, e dietro le ricette c’è il lavoro di ricerca applicata che le produce. L’hardware (LED multispettro, alimentatori, sensori) è significativo, ma replicabile da chiunque disponga degli stessi componenti commerciali. La conoscenza, validata sul campo, di quale combinazione di lunghezze d’onda, intensità e fotoperiodi produce quale risultato per quale specie, per coltura e codificata nelle schede di requisiti colturali, è il differenziatore competitivo. E quella conoscenza viaggia attraverso un’app proprietaria, su una piattaforma controllata.

La direzione dichiarata dall’azienda risponde in parte alla domanda, con un impegno più strutturale di quanto avessi inizialmente previsto. Le ricette sono organizzate in un modello ibrido (schede gratuite e ricette a canone derivate da specialisti, con revenue sharing), con l’intento esplicito di costruire uno standard pubblico del settore. Il software di controllo userà standard aperti e pubblici, con un obiettivo di design che la newsletter ha sostenuto in più occasioni: le lampade devono continuare a funzionare anche se Aura non dovesse proseguire come azienda, pur in modalità a spettro fisso ridotto. È esattamente la lezione che ho analizzato in #80 sul caso Pebble trasportata in fase di design anziché applicata retroattivamente: separare il livello del business model (proprietario) dal livello del protocollo (aperto), nello stesso schema con cui la rete Internet ha distinto ISP e TCP/IP, e progettare il fail gracefully come requisito funzionale anziché come reazione a un fallimento. È una direzione coerente con quella sostenuta in #94 sull’EuroStack per la sovranità cloud su scala maggiore.

La pressione strutturale si applica anche oltre il commitment dichiarato. La distanza tra proposito ed esecuzione è la disciplina richiesta a chi guarda da fuori, anche con interesse al successo del progetto. Lo standard aperto deve diventare un documento pubblico effettivamente disponibile; la modalità di degradazione delle lampade va documentata e testata; i dati di coltivazione devono essere portabili in formati leggibili da terzi. Il proposito è condizione necessaria, la verifica nel tempo è condizione sufficiente.

C’è anche una dimensione sociale che gli standard aperti attenuano ma non eliminano. La coltivazione indoor di precisione richiede capitale iniziale significativo, e se i benefici di efficienza restano confinati a chi può accedere all’ecosistema completo, il pattern di equity analizzato in #79 sull’hourly matching si trasferisce su uno strato applicativo diverso. Il modello di affitto attenua la barriera, lo standard pubblico l’attenua ulteriormente, ma nessuno dei due la elimina da solo.

Il livello dell’AI integrata nella roadmap introduce dimensioni proprie della governance, che meritano un’esplicitazione, soprattutto perché qui Aura ha già preso decisioni di principio che differenziano l’approccio da quello prevalente nell’industria. La direzione è di far girare i modelli di analisi delle immagini su server di proprietà dell’azienda, evitando la trasmissione di dati di coltivazione a infrastrutture cloud di terze parti, e di costruire i modelli su base open source con training specifico sulle specie e sulle condizioni rilevanti, anziché ricorrere a modelli generalisti pre-addestrati. Sono scelte che hanno conseguenze concrete sulla sostenibilità del sistema, in due dimensioni distinte. Sul piano della sovranità del dato, mantenere l’inferenza su un’infrastruttura controllata significa che i dati di crescita raccolti durante l’uso non alimentano automaticamente dataset di addestramento di terzi, e che la portabilità delle informazioni resta una proprietà gestibile anziché una concessione del fornitore. Sul piano dell’efficienza, un modello specializzato e di dimensioni limitate richiede ordini di grandezza meno energia per inferenza rispetto a un modello generalista di grandi dimensioni, e questo è un punto rilevante per un sistema che deve operare in tempo reale su molte unità in produzione. Sono domande analoghe a quelle che ho posto in #56 sullo SCI for AI per la misurazione dell’impatto e in #93 sul debito cognitivo nell’era dello slop per l’asimmetria informativa fra utente e provider; trasferite a un dominio applicativo come l’agritech, non perdono di rilevanza, la guadagnano. Distinguere fra AI applicata al servizio dell’utente e AI applicata all’estrazione di valore dall’utente è una distinzione che diventerà sempre più importante man mano che sistemi autonomi entrano in domini operativi specifici, e su cui le scelte di architettura, più ancora dei commitment di marketing, sono il banco di prova.

Per chi investe (e qui rientra il mio conflitto), spingere in questa direzione è un test di coerenza: quanto la sostenibilità dichiarata regge alla pressione delle scelte di prodotto, e quanto i propositi pubblici si traducono in protocolli effettivamente accessibili.

Verso le prossime cento

L’estensione della newsletter a includere anche i temi di “IT for Sustainability” non è un cambio di rotta, ma un ampliamento dei temi trattati: i due ambiti convivono e si informano a vicenda. Continueranno ad arrivare edizioni sull’opacità dei cloud provider, sui datacenter europei, sulle dinamiche dell’AI Act, sulle iniziative della Green Software Foundation. Alcuni numeri esploreranno anche il movimento complementare: agricoltura indoor, manifattura distribuita, retrofit energetico degli edifici, gestione idrica.

Per orientarsi servono tre principi metodologici. Il primo: separare l’impatto dello strato digitale da quello del sistema che lo abilita, per non confondere il vantaggio netto con un’astrazione comoda. Il secondo: pretendere metriche, non testimonianze, anche dai progetti che ci stanno a cuore, e specialmente da quelli. Il terzo: tenere d’occhio la governance dei dati e dei modelli, perché chi controlla la ricetta controlla l’ecosistema.

Su Aura, la promessa è supportata dalla letteratura peer-reviewed e l’esecuzione è in corso. Aver investito non riduce la responsabilità analitica, l’amplifica.

Cento numeri sono un passaggio. La newsletter continua, e i prossimi numeri esploreranno questo doppio movimento: rendere meno dannoso il digitale, e usare il digitale per rendere meno dannoso ciò che non è digitale. Ai prossimi cento.

Grazie a chi legge da molto tempo e a chi è arrivato da poco. Se conoscete realtà italiane che operano nello spazio “IT for Sustainability” con metriche tracciabili, scrivetemi: i prossimi numeri si nutriranno anche di queste segnalazioni.

PS Aura sta cercando investitori ;)

Quando si parla di disaggregazione per data type nella revisione dello Scope 3 si intende esattamente questo: rendere obbligatorio e visibile, nella rendicontazione pubblica, in quale tier metodologico ricade ogni quota di emissione. Lo stesso dato che oggi è “Scope 3 Cat. 1: 2.500 tCO₂e” diventerà domani “Scope 3 Cat. 1: 2.500 tCO₂e (di cui 90% spend-based, 10% specific activity data with secondary emission factors)”. Per chi rendiconta la propria infrastruttura digitale è una trasparenza aritmeticamente neutra ma reputazionalmente asimmetrica: il numero non cambia, la sua qualità documentale sì.

Al contrario, un’azienda che ottiene Life Cycle Assessment certificati dei propri server, dati a livello di facility dal proprio cloud provider, fattori di emissione regionali con cut-off al 5%, potrà collocarsi nei tier superiori della stessa classificazione. Questa possibilità non dipende dalla volontà del cliente: dipende dalla disponibilità del fornitore a condividere quei dati. Come ho documentato nella newsletter #59 sull’opacità dei dati carbon dei cloud provider, oggi quella willingness è strutturalmente asimmetrica e segue logiche di rischio reputazionale e competitivo.

Il documento, e cosa non è

Il Phase 1 Progress Update, pubblicato il 31 marzo 2026 dal GHG Protocol, non è una bozza per consultazione pubblica. Lo dichiara esplicitamente nelle prime pagine: si tratta di un documento di avanzamento, sottoposto a ulteriori revisioni, che l’Independent Standards Board ha autorizzato a pubblicare in nome della trasparenza del processo. La bozza completa per consultazione formale arriverà successivamente, secondo lo Standard Development Plan. Lo Standard Development Plan ufficiale indica come tempistiche stimate il terzo o quarto trimestre del 2026 per la pubblicazione del draft per consultazione pubblica, il quarto trimestre del 2027 per lo standard finale, e il 2028 in avanti per l’adozione effettiva. Tutte le tempistiche sono indicate nel documento come soggette a variazioni durante il processo di revisione.

Il processo è gestito dallo Scope 3 Technical Working Group, composto da 65 membri provenienti da oltre 20 paesi, organizzato in tre sottogruppi che lavorano da settembre 2024. Una variabile rilevante è la partnership annunciata nel settembre 2025 tra GHG Protocol e ISO per co-sviluppare standard armonizzati di GHG accounting; membri della comunità tecnica ISO si sono uniti ai working group nel primo trimestre del 2026. Il documento di marzo 2026 precede questa integrazione, quindi parte di quanto descrive sarà ridiscusso alla luce dell’allineamento ISO.

Le revisioni si articolano in tre serie. La Serie A interviene sulla qualità dei dati e sulle metodologie di allocazione. La Serie B ridisegna le regole di boundary setting, introduce una soglia di esclusione del 5% e una nuova categoria 16 per le attività facilitate. La Serie C riorganizza la categoria 15 sulle emissioni finanziate. Per il digitale, le revisioni più impattanti si concentrano nelle prime due serie, e in particolare in tre punti specifici: la disaggregazione obbligatoria per tipo di dato, la restrizione dell’allocazione corporate-level ai soli fornitori omogenei, e la nuova categoria 16. Vale la pena esaminarli uno per uno, perché operano con logiche diverse e producono effetti differenti.

La disaggregazione per data type, e l’effetto specchio

La revisione A1 propone di rendere obbligatoria, per ciascuna categoria Scope 3, la disaggregazione delle emissioni in tier classificati secondo il tipo di dato sottostante: dati di attività specifici con fattori di emissione specifici, dati specifici con fattori secondari, calcoli spend-based, e una categoria residuale “Unclassified” per ciò che non rientra altrove. Il documento riporta un supporto dell’80% nel TWG. La giustificazione esplicita è triplice: aumentare la trasparenza, premiare chi raccoglie dati primari, ricompensare l’engagement con la value chain. Si aggiunge la revisione A2, che richiede di disclosare in modo standardizzato lo stato di verifica di terza parte (”Verified”, “Partially verified”, “Not verified”) con un sostegno del 87% nel working group.

L’effetto pratico per chi rende conto digitalmente è significativo. Oggi il calcolo delle emissioni di servizi cloud per le categorie 1, 2, 3 e 11 dello Scope 3 può essere effettuato con qualsiasi metodologia, e la qualità dei dati è descritta in forma narrativa nelle note metodologiche dei report di sostenibilità. Domani la stessa quota di emissione apparirà nel report annuale con un’etichetta numerica esplicita che indica quale percentuale è ottenuta da quale tier. Una rendicontazione 100% spend-based diventa visivamente distinguibile da una mista o da una basata su dati primari, in modo direttamente confrontabile tra le aziende.

Questo crea una pressione metodologica nuova. Le aziende clienti dei cloud provider americani, che oggi possono giustificare il ricorso a metodi spend-based per la mancanza di dati granulari forniti dai provider, si ritroveranno con un’etichetta che documenta esattamente tale carenza. La trasparenza imposta non risolve l’opacità a monte: la rende leggibile per investitori, clienti e regolatori. È un meccanismo che sposta l’onere reputazionale verso il basso, senza modificare le condizioni di accesso al dato.

Una conseguenza interessante: la pressione che ne deriva potrebbe accelerare quella richiesta di trasparenza che ho documentato come stagnante nella newsletter #59. Se la qualità documentale diventa un parametro di confronto pubblico e standardizzato tra le aziende, i grandi clienti enterprise potrebbero contrattualizzare il rilascio di dati primari come requisito di fornitura. Non per convinzione ambientale, ma per evitare di comparire nei livelli inferiori della propria rendicontazione futura. Il meccanismo è funzionale, ma resta un effetto indiretto, non una soluzione prevista dallo standard.

L’allocazione corporate-level e i fornitori “diversificati”

La revisione A8 è chirurgica nei suoi effetti sul digitale, e merita lettura attenta. Il GHG Protocol Scope 3 attuale, al capitolo 7 e nella Box 7.4, distingue già tra fornitori “homogeneous” (con emissioni relativamente uniformi tra le proprie operazioni) e “diversified” (con varianza significativa tra business unit, facility, prodotti). Lo standard del 2011 raccomanda dati più granulari per i fornitori diversificati, ma non lo rende obbligatorio: l’allocazione di dati corporate-level resta una pratica ammessa.

La revisione A8, sostenuta dal 91% dei membri del TWG, restringe drasticamente questa flessibilità. L’allocazione corporate-level dei dati specifici di un fornitore non sarà più ammessa per fornitori “diversified” o non omogenei: sarà consentita solo per fornitori omogenei. La motivazione è solida: aggregare emissioni a livello corporate di una società che produce sia hardware sia servizi cloud sia advertising digitale, e poi allocarne una porzione al cliente in base alla spesa, produce stime di scarsa qualità rappresentativa.

Il problema è che AWS, Microsoft Cloud Solutions e Google Cloud sono, per definizione, fornitori “diversified”. Microsoft genera ricavi da Azure, da Office 365, da gaming su Xbox, da LinkedIn, da hardware Surface, da licensing OEM di Windows, da consulenza enterprise. Le sue emissioni operative aggregate non riflettono l’intensità carbonica per dollaro speso in Azure rispetto a quelle per dollaro speso in licenze di Office. Lo stesso vale per Alphabet (search, advertising, YouTube, hardware Pixel, Cloud, Waymo) e Amazon (e-commerce, AWS, advertising, Prime Video, Whole Foods).

Se la revisione A8 passa nel testo finale, le aziende clienti che oggi rendicontano le proprie emissioni cloud applicando un fattore di intensità derivato dai report di sostenibilità aggregati di Microsoft o Alphabet alla propria spesa annuale, perderanno questa metodologia come opzione conforme. Dovranno invece ottenere dati allocati a livello di facility, business unit o prodotto. Quei dati, in larga parte, oggi non vengono più pubblicati. Come documentato nel Real Time Cloud project della Green Software Foundation, Google fornisce dati regionali, Microsoft ha ridotto l’aggiornamento dopo cambi di responsabilità interni, AWS resiste citando il rischio di “gamification”.

Il punto strutturale è che lo standard sta correttamente identificando un problema di qualità dei dati e proponendo una soluzione metodologicamente valida; ma la soluzione presuppone l’esistenza di un input che oggi i fornitori scelgono di non condividere. Lo standard può rendere inammissibile la metodologia attuale: non può costringere il rilascio dei dati necessari a rendere possibile quella alternativa. Si crea un gap che non è dello standard, ma che lo standard espone senza poterlo colmare.

Il 95% e la fine del digitale come “categoria minore”

La revisione B1 introduce una soglia prescrittiva: per essere conformi allo standard, le aziende dovranno includere almeno il 95% delle Scope 3 emissions richieste nel proprio inventario. La revisione B2 richiede di quantificare il 100% delle emissioni, così da giustificare le esclusioni che cadono entro il 5% ammesso. La revisione B7 separa esplicitamente le emissioni “required” da quelle “optional” nella rendicontazione pubblica. Il TWG ha sostenuto B1 con l’87% e B7 con il 100%.

Per il digitale, l’effetto cumulato di queste tre revisioni è il superamento di una pratica diffusa nella rendicontazione attuale: trattare la categoria 11 (”Use of sold products”) delle emissioni d’uso del software o dell’hardware venduto come “non material” e quindi escluderla, oppure aggregarla con altre categorie senza disaggregazione. Il report ambientale 2025 di Google dichiara esplicitamente che le emissioni di categoria 11 “are not a material component of total scope 3 emissions” e le presenta aggregate con quelle di categoria 2 “for business confidentiality purposes”. La revisione B6 standardizza la notazione delle esclusioni (“NA” per non applicabile, “X” per escluso entro la soglia del 5%): rende meno ambigua la dichiarazione, ma anche più visibile la decisione di escludere.

Per le aziende che vendono software, hardware o servizi digitali, l’aggregazione difensiva diventerà più difficile da sostenere. Se la categoria 11 supera il 5% delle emissioni Scope 3 richieste, il suo dettaglio dovrà essere esposto separatamente, con il proprio data type tier, la propria notazione di verifica, le proprie esclusioni giustificate. Non sarà più possibile far sparire le emissioni d’uso dei prodotti digitali in una colonna aggregata.

Va segnalato un elemento di tempistica rilevante. La newsletter ufficiale GHG Protocol di marzo 2026 documenta che lo Scope 3 Technical Working Group, dopo aver completato in gennaio 2026 le considerazioni di boundary setting per le altre categorie, sta attualmente lavorando proprio su categoria 10 (processing of sold products) e categoria 11 (use of sold products), affrontandone i boundary minimi e i metodi di quantificazione. La revisione di queste regole, attesa nei prossimi mesi nell’ambito della Phase 2 della revisione, definirà direttamente come dovranno essere rendicontate le emissioni d’uso del software, dell’hardware venduto e dei servizi digitali. Per le aziende del settore tecnologico, è il punto di sviluppo dello standard più rilevante e più imminente.

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La categoria 16 e l’estensione del perimetro

La revisione B11 introduce una nuova categoria 16, dedicata alle “other value chain activities”, e in particolare alle facilitated emissions: emissioni generate da attività di terze parti, dalle quali il reporting company “non possiede né compra né vende” l’attività, ma trae direttamente reddito transazionale. L’esempio esplicitamente citato nel documento è il licensing, in cui il licensor potrà rendicontare le emissioni Scope 1, 2 e 3 delle attività che le sue licenze rendono possibili.

Per i modelli di business digitali la portata concettuale è significativa. App store, marketplace, piattaforme pubblicitarie programmatiche, content delivery network, sistemi di affiliazione, piattaforme di intermediazione SaaS-to-SaaS: tutte queste architetture si caratterizzano nel fatto che il gestore della piattaforma non possiede né l’inventario né il workload computazionale finale, ma percepisce reddito transazionale da ogni transazione che la piattaforma facilita. Oggi queste emissioni sfuggono al perimetro di rendicontazione del facilitatore, poiché lo Scope 3 attuale non ha una categoria che le includa in modo univoco.

La maggior parte delle sottocategorie della categoria 16 è proposta come opzionale per ragioni di fattibilità. Non è un requisito immediato. Ma l’esistenza stessa della categoria, una volta consolidata nello standard, abilita due dinamiche. La prima è regolatoria: framework come la CSRD europea, che fanno riferimento allo standard GHG Protocol per definire il perimetro di rendicontazione, potrebbero progressivamente trattare alcune subcategorie come obbligatorie per settori specifici. La seconda è competitiva: le aziende che decidono di rendicontare volontariamente in categoria 16 si differenziano da chi non lo fa, creando pressione comparativa.

Per le piattaforme digitali italiane ed europee la questione è particolarmente rilevante in continuità con quanto analizzato nella newsletter #94 sulla sovranità digitale e EuroStack: se l’argomento competitivo per i provider europei include la maggiore trasparenza ambientale, la categoria 16 fornisce un perimetro di rendicontazione standardizzato di cui quella trasparenza può effettivamente esprimersi.

Il pattern: rigore formale e disconnessione sostanziale

Le tre revisioni cardinali per il digitale, prese insieme, ridisegnano la metrica nella direzione corretta. Più granularità sulla qualità dei dati, restrizione delle scorciatoie metodologiche, perimetro più ampio per i modelli di business contemporanei. È un avanzamento tecnico difficile da contestare.

Resta da considerare un pattern strutturale che ho documentato in tre occasioni precedenti, e che vale la pena nominare esplicitamente. Nella newsletter #79 sull’hourly matching avevo analizzato la proposta GHG Protocol Scope 2 dell’ottobre 2025: uno standard formalmente più rigoroso che, in assenza di requisiti di addizionalità, garantisce la conformità contabile senza ridurre effettivamente le emissioni. Lo studio WattTime, usato come riferimento, mostrava che un matching orario al 90% senza requisito di new build ha un impatto sostanzialmente nullo sulle emissioni del sistema. Nella newsletter #59 sull’opacità dei cloud provider avevo documentato la dinamica per cui aziende formalmente impegnate nella trasparenza all’interno di iniziative volontarie, come Real Time Cloud, limitano in pratica la condivisione dei dati granulari nei contesti vincolanti. Nella newsletter #97 sul paper CNDCEC avevo descritto come il principio dell’human-in-the-loop potesse diventare un dispositivo retorico che legittimasse l’adozione tecnologica trasferendo a valle una responsabilità tecnicamente non esercitabile.

Le revisioni Scope 3 di marzo 2026 si collocano sullo stesso asse. Lo standard nuovo è metodologicamente più rigoroso del precedente. Applicato al digitale, espone l’opacità dei dati a monte senza fornire un meccanismo che la riduca. Questo non è un difetto del documento del GHG Protocol, è una caratteristica strutturale di una governance metrologica internazionale che opera su scala volontaria: può specificare cosa rendicontare e come, non può forzare i fornitori di servizi a rilasciare dati che oggi scelgono di non rilasciare. La leva di trasformazione richiede strumenti diversi, come regolatori o di mercato, che lo standard può abilitare ma non sostituire.

Cosa fare adesso

Una considerazione preliminare aiuta a misurare la portata pratica delle revisioni in corso. Lo Scope 3 Standard del 2011, per quanto autorevole, è formalmente uno standard volontario. Il meccanismo che lo rende effettivamente vincolante per la rendicontazione corporate passa attraverso framework di target setting come la Science Based Targets initiative, che richiede esplicitamente l’adeguatezza alla metodologia GHG Protocol. La SBTi sta finalizzando la versione 2.0 del Corporate Net-Zero Standard con pubblicazione attesa nella seconda metà del 2026, fine del periodo di set-up sotto la versione 1.3 al 31 dicembre 2027 e uso obbligatorio per tutti i nuovi target dal 1° gennaio 2028. Le oltre 10.000 aziende con target SBTi validati a livello globale dovranno adottare la metodologia GHG Protocol revised al proprio review di riepilogo obbligatorio di 5 anni. Quando la consultazione pubblica formale su Scope 3 si aprirà, le revisioni qui esaminate cesseranno di essere un esercizio metodologico volontario per diventare la base sostanziale di obblighi contrattuali, normativi e di target setting.

Il Phase 1 Progress Update non è ancora una consultazione pubblica formale. Lo sarà nel terzo o quarto trimestre del 2026, secondo lo Standard Development Plan. Per chi rendiconta digitalmente ora, l’azione utile è di tre tipi.

La prima azione è preparatoria. Le aziende che oggi usano metodologie spend-based per le emissioni cloud dovrebbero strutturare il proprio inventario in modo che la disaggregazione futura per data type sia possibile senza ricostruzioni a posteriori. Significa tracciare, per ogni quota di emissione, quale metodologia è stata applicata e quale documentazione di riferimento la supporta. Strumenti come SCI for AI, che ho analizzato nella newsletter #56, possono fornire una metrica di qualità superiore per il segmento AI/ML, indipendente dai tier dello Scope 3 ma utilizzabile come dato primario alimentante.

La seconda azione è contrattuale. I grandi clienti enterprise dovrebbero contrattualizzare ora il rilascio di dati granulari da parte dei propri cloud provider come requisito di fornitura, citando le revisioni in corso come motivazione a lungo termine. La leva esiste se viene esercitata da volumi aggregati di domanda, in linea con l’argomento dell’organizzazione della domanda articolato dalla EuroStack Foundation. Senza pressioni contrattuali, la condivisione dei dati continuerà a seguire le logiche di rischio reputazionale dei provider, non le esigenze metodologiche dei clienti.

La terza azione è partecipativa. Quando la consultazione pubblica formale si aprirà, le aziende italiane ed europee che rendicontano digitalmente, le associazioni di categoria e gli organismi di standardizzazione nazionali avranno una finestra per contribuire con osservazioni mirate sul gap digitale. Il rischio specifico è che lo standard finale, ottimo nelle intenzioni metodologiche, mantenga il difetto strutturale di esporre l’opacità senza ridurla. Quel rischio si riduce se il commento pubblico include proposte tecniche per chiudere il gap: requisiti di disclosure incrociati tra la categoria 1 del cliente e la categoria 11 del fornitore, allineamento con le obbligazioni dell'Energy Efficiency Directive europea per i data center, riferimenti incrociati con framework esistenti come Real Time Cloud o SCI for AI.

La direzione complessiva è positiva. Lo Scope 3 sta facendo carico, con strumenti propri e all’interno della propria scala di intervento, di una richiesta di trasparenza e qualità che è divenuta necessaria. Resta che la rendicontazione del digitale, per tradursi in informazione effettivamente utile a chi compra, investe o regola, richiede leve esterne allo standard. Senza quelle leve, le revisioni di marzo 2026 produrranno, per il digitale, ciò che per lo Scope 2 ha rischiato di produrre l’hourly matching: una conformità più sofisticata su una sostanza ancora opaca.

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Quando si parla di sovranità digitale nel contesto della pubblica amministrazione, si intende esattamente questo: la capacità di un’istituzione di mantenere operative le proprie infrastrutture critiche indipendentemente da decisioni unilaterali di soggetti a giurisdizione di terzi. Non un concetto astratto di indipendenza tecnologica, ma una proprietà operativa misurabile. Cosa accade ai servizi essenziali se un fornitore cambia condizioni d’uso, applica sanzioni, sospende un account?

Al contrario, un’amministrazione che dichiara di rispettare il principio di sovranità digitale, ma firma contratti pluriennali con fornitori soggetti al Cloud Act statunitense, produce una conformità documentale senza autonomia operativa. La differenza è tra possedere le chiavi di casa propria e affidarle a chi può cambiare la serratura quando vuole.

La Francia ridimensiona ma istituzionalizza

L’8 aprile 2026, la Direction interministérielle du numérique (DINUM) ha pubblicato un comunicato che la stampa italiana ha interpretato come l’abbandono francese di Windows. Il fatto reale è più contenuto e più strutturale al tempo stesso. La migrazione a Linux riguarda immediatamente i circa 250 agenti della DINUM, non i 2,5 milioni di funzionari pubblici francesi. La cifra che ha circolato deriva da un mandato precedente relativo alla generalizzazione del sistema di videoconferenza Visio, non dalla migrazione del sistema operativo.

Ciò che rende l’annuncio significativo non è la scala immediata, ma il meccanismo. Ogni ministero deve formalizzare entro l’autunno 2026 un piano di riduzione delle dipendenze articolato in sette assi: posto di lavoro, strumenti collaborativi, antivirus, intelligenza artificiale, basi dati, virtualizzazione, apparecchiature di rete. La distribuzione probabile è Sécurix, basata su NixOS e sviluppata internamente, con la variante bureautica Bureautix. Il repository, va segnalato, è ospitato su GitHub, di proprietà di Microsoft.

La Francia sta dunque costruendo un’architettura di pianificazione obbligatoria, non un singolo switch-off. E quindi emerge anche il limite. Contestualmente, nel marzo 2025, lo stesso governo ha rinnovato il contratto con Microsoft per l’Éducation nationale fino al 2029, per un valore di 152 milioni di euro e per circa un milione di postazioni tra docenti e studenti. La sovranità si annuncia con 250 agenti e si rinvia a un milione.

Da qui deriva una contraddizione che il caso francese rende esplicita: la convivenza tra un’enunciazione di principio e contratti coevi che la smentiscono. Vale la pena ricordare che proprio nel giugno 2025 il direttore Affari Pubblici di Microsoft France ha ammesso sotto giuramento, davanti al Senato, di non poter garantire che i dati francesi residenti in datacenter europei fossero al riparo dall’applicabilità della legge USA. Il fatto empirico ridefinisce la conversazione: la sovranità del controllo non coincide con quella giurisdizionale.

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La Germania del Deutschland-Stack

La Germania ha una grammatica diversa. La decisione di rendere ODF lo standard di scambio documentale per la pubblica amministrazione federale, dei Länder e dei comuni risale al Beschluss 2025/06 dell’IT-Planungsrat del 26 marzo 2025, divenuto vincolante con il Beschluss B-2026/03-IT del 18 marzo 2026 nel framework del Deutschland-Stack: oltre cinquanta standard aperti tra cui ODF, PDF/UA, JSON, OAuth, OpenID Connect, Sovereign Cloud Stack. OOXML non è ammesso come formato equivalente. Microsoft Office resta utilizzabile solo se gestisce correttamente i file ODF.

Schleswig-Holstein è il caso di maggior maturità. Al dicembre 2025 circa l’ottanta per cento delle postazioni opera su LibreOffice, le nuove licenze Microsoft Office sono sotto il dieci per cento, 44.000 caselle di posta sono migrate a Open-Xchange, i risparmi cumulati superano i 15 milioni di euro e 9 milioni sono già stanziati per la migrazione e lo sviluppo open source nel 2026. Il ministro Dirk Schrödter ha condensato la motivazione: ridurre la dipendenza tecnica e, di conseguenza, economica da singoli fornitori.

Conta anche l’infrastruttura istituzionale che lo rende possibile. Il Zentrum für Digitale Souveränität (ZenDiS), GmbH, federale, fondata a Bochum nel dicembre 2022, ha rilasciato la versione 1.0 di openDesk nell’ottobre 2024. Lo stack include Collabora Online, Nextcloud, Open-Xchange, Element/Matrix, Jitsi, e OpenProject. Le adozioni del 2025-2026 includono la Bundeswehr con un accordo biennale ad aprile 2025, il Robert Koch Institut con circa 7.000 utenti a giugno 2025, la stessa Corte Penale Internazionale dopo il caso Khan, la Deutsche Rentenversicherung in fase di trial. Parallelamente, la Sovereign Tech Agency ha visto il proprio budget passare da 3,5 milioni nel 2022 a 29 milioni nel 2025, finanziando oltre 60 progetti tra cui FreeBSD, Samba, PHP, GNOME, systemd, Curl.

C’è poi il dato economico che spiega la svolta tedesca. La traiettoria della spesa di Microsoft del solo Bund federale è passata da 178,5 milioni nel 2020 a 481,1 milioni nel 2025, con un incremento del 38 per cento nell’ultimo anno. L’esperimento LiMux di Monaco, abbandonato nel 2017 con un costo di rollback stimato tra 89 e 100 milioni di euro, resta un promemoria della reversibilità politica delle scelte open source. Le architetture tecniche sopravvivono solo se incardinate in strutture istituzionali permanenti.

L’Italia ha le norme, sceglie di non applicarle

Il quadro normativo italiano in materia è tra i più articolati d’Europa. L’articolo 68 del Codice dell’Amministrazione Digitale stabilisce una preferenza gerarchica vincolante: prima il software già disponibile in altre PA, poi le soluzioni open source, poi il cloud, e solo come ultima opzione, motivata e documentata, il software proprietario. L’articolo 69 impone l’obbligo di rilasciare il codice sorgente sotto licenza aperta per tutto il software sviluppato su commessa pubblica.

Le Linee Guida AgID su acquisizione e riuso del software, in vigore da maggio 2019 e aggiornate nel maggio 2024, articolano il processo in tre macrofasi con priorità assoluta al riuso e all’open source. Il Piano Triennale per l’Informatica nella PA 2024-2026, nell’aggiornamento 2026, fissa target espliciti: 150 amministrazioni che rilasciano software open source e 3.000 soggetti che ne riusano entro la fine del triennio.

Sulla carta, dunque, l’Italia disporrebbe degli strumenti per replicare il modello tedesco. Si potrebbe rendere ODF lo standard di scambio documentale per la PA italiana sulla base dell’Allegato 2 delle Linee Guida sui documenti informatici, che già lo classifica come formato standard aperto raccomandato. Non servirebbe una nuova legge.

Diventa allora significativo osservare cosa accade invece. La Convenzione Consip Microsoft Enterprise Agreement, sempre aggiudicata a Telecom Italia, è passata da un massimale di 280 milioni nell’edizione 6 del 2020 a 430 milioni nelle edizioni 8 e 9 del 2023-2024. Un +54% sul massimale, che misura la direzione effettiva della dipendenza, indipendentemente da ciò che le norme prescrivono.

L’Open Source Observatory della Commissione Europea, nel Country Intelligence Report 2025, registra l’esistenza dei target del Piano Triennale ma osserva che non sono ancora disponibili dati ufficiali sull’effettiva realizzazione delle tappe previste per il 2024. Anche la Corte dei Conti, nella Delibera 50/2022/G, ha rilevato che le informazioni disponibili sulla spesa ICT della PA appaiono complesse e frammentarie, con conseguente ricorso a stime per l’impossibilità di disporre di dati completi e armonizzati. L’opacità del monitoraggio è essa stessa parte del problema. Non è possibile correggere un’attuazione che non si misura.

A questo si aggiunge un elemento di concentrazione. L’Osservatorio Agenda Digitale del Politecnico di Milano colloca l’Italia al diciannovesimo posto su 27 paesi UE nei Digital Decade Indicators 2030 e rileva che l’81 per cento della spesa pubblica per servizi digitali del 2024 è concentrata presso 50 fornitori, con il 45 per cento nei primi 5. Una distribuzione oligopolistica difficile da conciliare con la pluralità di soluzioni che il quadro AgID presupporrebbe.

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Il Polo Strategico Nazionale e la sovranità del controllo

L’esempio italiano più interessante per comprendere la natura del ritardo non è un’assenza, ma una presenza. Il Polo Strategico Nazionale, infrastruttura cloud per la PA italiana, operativa da dicembre 2022, con base d’asta di 4,4 miliardi, 900 milioni allocati dalla Misura 1.1 del PNRR, 473 amministrazioni migrate a fine 2024. La proprietà azionaria è italiana: TIM 45%, Leonardo 25%, CDP Equity 20%, Sogei 10%.

Il punto che merita attenzione è la composizione tecnologica. Secondo la documentazione ufficiale, il Secure Public Cloud del PSN si appoggia alle region pubbliche di Microsoft Azure, Google Cloud e, dall’ottobre 2024, AWS, con strati di sicurezza aggiuntivi e gestione separata delle chiavi crittografiche. Il Public Cloud PSN Managed integra Google Assured Workload e, dall’ottobre 2025, Oracle Alloy con oltre 230 servizi Oracle. Solo i dati classificati come strategici sono ospitati sull’infrastruttura proprietaria di PSN. L’amministratore delegato Iannetti ha riconosciuto che non esistono al momento alternative concrete agli hyperscaler statunitensi.

Una forma di sovranità, dunque, precisa e legittima, ma definita: del controllo, della localizzazione, della gestione delle chiavi. Non sovranità tecnologica. Lo stack sottostante resta soggetto alla giurisdizione statunitense con le stesse modalità che il direttore di Microsoft France ha confermato sotto giuramento al Senato. Come anticipato nel #91 di Sustainable ITC, l’Europa può regolamentare come un’azienda usa i dati, ma non può regolamentare il fatto che l’infrastruttura su cui quei dati risiedono sia soggetta a un’altra giurisdizione.

Emerge una geometria che articola le scelte italiane in un quadro coerente. Il rifiuto sostanziale di attivare l’art. 68 CAD, la crescita della Convenzione Consip Microsoft, la struttura tecnologica del PSN, il caso Bolzano del 2014-2019 in cui una delibera del 2013 favorevole all’open source venne rovesciata da un appalto di Office 365 da 5,2 milioni, preceduto da una consulenza di un partner Microsoft locale. La narrazione della sovranità digitale italiana convive con scelte operative che la smentiscono.

Le questioni aperte

A questo punto vale la pena osservare cosa rimane irrisolto, senza voler chiudere prematuramente l’interpretazione.

La prima frizione riguarda la distanza tra l’annuncio e l’attuazione. Francia e Germania annunciano molto e fanno qualcosa di concreto ma stratificato; l’Italia annuncia linee guida e fa il contrario nei contratti. La differenza non è di volontà ma di architettura istituzionale. ZenDiS, Sovereign Tech Agency, IT-Planungsrat sono strutture permanenti con budget crescenti e mandati espliciti. AgID ha una funzione di indirizzo ma non di enforcement, e Consip applica le convenzioni quadro che le PA aderenti scelgono di utilizzare.

Un secondo nodo investe la scala mediatica. La narrazione italiana sull’annuncio DINUM ha confuso 250 agenti con 2,5 milioni di funzionari. Il fenomeno è in sé diagnostico. Lo scarto tra ciò che viene comunicato e ciò che viene percepito è, esso stesso, parte della difficoltà a costruire conversazioni informate sul tema.

Una terza dimensione attraversa il rapporto tra normativa e applicazione. Il Protocollo Corte dei Conti-Team Digitale del 2018 configurava un potenziale danno erariale per acquisti in deroga al CAD e agli obblighi di riuso e di open source. Nessuna sentenza pubblica nota ha applicato questo principio. Esiste uno strumento giuridico che non viene utilizzato.

Sul fronte LibreDifesa si profila un’opacità informativa rilevante. Annunciato nel 2015 come potenzialmente la più grande migrazione open source della PA italiana, con un target di circa 150.000 postazioni e risparmi stimati tra 26 e 29 milioni, il progetto non dispone di report ufficiali aggiornati al 2023-2026. L’esempio italiano di scala maggiore è oggi privo di documentazione pubblica verificabile.

Una quinta variabile riguarda il rapporto tra sovranità nominale e sovranità sostanziale, che il PSN illustra con chiarezza. Una struttura italiana al cento per cento sul piano del controllo che opera con tecnologia statunitense al cento per cento sul piano dello stack. Sovranità definita per la sottrazione delle giurisdizioni applicabili, più che per la creazione di alternative tecnologiche. Come il #94 di Sustainable ITC ha argomentato sul fronte dell’aggregazione della domanda, il problema non è normativo ma di costruzione di un mercato europeo dell’offerta che oggi resta sottocritico.

Sul piano economico emerge un’asimmetria strutturale. L’industria digitale spende 151 milioni di euro l’anno per il lobbying a Bruxelles, di cui circa 7 milioni da parte di Microsoft. L’Italia non ha un registro nazionale delle lobby obbligatorio. Lo squilibrio tra la capacità di influenza dei fornitori globali e quella di rappresentanza degli interessi pubblici italiani è strutturale.

Resta aperta la questione della reversibilità politica. La vicenda di Monaco mostra che tredici anni di migrazione possono essere invertiti con un cambio di maggioranza, e che i costi di ritorno alla dipendenza possono superare quelli della migrazione iniziale. Bolzano è l’equivalente italiano. La sovranità digitale, come scelta tecnologica, resta esposta alle decisioni politiche delle legislature successive. Quali architetture istituzionali possano renderla meno vulnerabile resta una domanda aperta.

Infine, la dimensione che il caso Khan-CPI ha reso visibile. La sovranità digitale non è un tema di efficienza o di costo. È un tema di continuità operativa di fronte a decisioni che possono essere prese da soggetti esterni e applicate immediatamente. L’amministrazione che se ne accorge solo nel momento in cui subisce una sospensione si trova ad agire in emergenza, in una posizione di svantaggio massimo. Quale livello di rischio le amministrazioni italiane considerino accettabile, e in base a quali criteri questo giudizio venga formulato è la domanda che resta da affrontare.

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La conseguenza pratica di questa tensione emerge quando il documento prosegue: i crediti di carbonio “opportunamente quantificati e certificati” da sistemi AI possono essere iscritti in bilancio come immobilizzazioni immateriali o come rimanenze ai sensi dell’OIC 13. Un’obiezione preliminare è ragionevole — i commercialisti firmano da decenni bilanci che incorporano risultati di software complessi, dai gestionali ERP ai modelli VaR delle banche, senza essere tenuti a replicarli passo passo. La differenza tecnica è precisa, e ritornerà nel primo livello dell’analisi: quei sistemi sono deterministici a parità di input, riproducono lo stesso risultato, ammettono ispezione del codice. Una parte crescente dei sistemi AI di cui parla il paper non lo è. La firma del professionista, in quel caso, ricade su un esito che nessuno — né lui né un terzo che lo sottoponesse ad audit — potrebbe replicare identicamente.

Il paper CNDCEC è leggibile come un documento di raccomandazioni operative. La tesi che sviluppo qui è che quelle raccomandazioni, se prese alla lettera, operano su tre livelli a cascata, in cui la governance proposta si svuota progressivamente di contenuto tecnico: la supervisione individuale che non può esercitarsi, la categoria professionale che si autoattribuisce competenze senza distinguere gli strumenti, l'accountability sistemica che rimane appesa al professionista come ultimo anello.

La firma che non può essere supervisione

Il documento ripete sei volte, in formulazioni diverse, che l’AI richiede “supervisione umana” e “human-in-the-loop”. La funzione dichiarata è verificare la coerenza degli esiti, intercettare anomalie, correggere errori da dati distorti, mantenere il controllo significativo sulle decisioni automatizzate. Il problema è che questa descrizione confonde due modalità di controllo tecnicamente distinte.

Il controllo contabile tradizionale è deterministico: due revisori che applicano lo stesso principio allo stesso dato ottengono lo stesso risultato, e qualunque terzo può ripercorrere il calcolo. Il controllo di un esito prodotto da A’AI è di tipo diverso — e il modo in cui differisce dipende dal tipo di AI. Un modello di machine learning basato su regressione o alberi decisionali, addestrato e messo in produzione con parametri fissi, restituisce lo stesso risultato a parità di input: è ispezionabile, replicabile, testabile su set statici con metriche deterministiche. Un modello generativo basato su architetture transformer è probabilistico per la costruzione: quando riceve un input, non cerca una risposta, ma predice il token successivo sulla base di una distribuzione di probabilità, e la risposta varia tra esecuzioni identiche.

Uno studio di Wang e Wang pubblicato nel marzo 2025 ha misurato la riproducibilità degli esiti di LLM su cinque task tipici di finance e accounting. La classificazione binaria e l’analisi dei sentiment raggiungono una riproducibilità quasi perfetta; i task complessi — summarization, generazione di testo, predizione — mostrano una variabilità sostanziale. Un paper di ricerca IBM di gennaio 2026 formula il problema in modo esplicito: per deployment critici per l’audit in contesti finanziari, come AML, compliance e regulatory reporting, i requisiti di replay deterministico sono soddisfatti solo da architetture schema-first con modelli di dimensioni contenute e temperatura zero. I modelli più capaci introducono variabilità incompatibile con tali requisiti.

Il carbon accounting non si colloca su un lato netto di questa distinzione. L’estrazione di informazioni emissive da fatture non strutturate tramite NLP, menzionata più volte nel paper CNDCEC, è oggi tipicamente svolta da LLM; la modellazione predittiva dei fattori di emissione Scope 3 su supply chain complesse ricade nel territorio dei task a elevata variabilità. Il commercialista che firma non ha, nella maggior parte dei casi, gli strumenti tecnici per sapere a quale livello di determinismo opera lo specifico sistema che sta supervisionando — né il documento distingue queste categorie quando attribuisce al professionista il compito di “intercettare anomalie”.

Madeleine Clare Elish ha introdotto nel 2019, studiando l’aviazione e i veicoli autonomi, il concetto di moral crumple zone: la zona di deformazione morale in cui ricade la responsabilità di fallimenti di sistema su un operatore umano che ha avuto un controllo marginale sul comportamento del sistema stesso. La trasposizione al carbon accounting va calibrata: i casi studiati da Elish sono safety-critical e con tempi di reazione minimi, mentre il commercialista ha settimane per esaminare un dossier, può chiedere consulenze, può rifiutare di firmare. L’analogia non è di identità ma di struttura — l’argomento dell’human-in-the-loop, osserva Elish, consente a chi progetta e distribuisce il sistema di promuoverne le capacità superiori a quelle umane, mentre difende il sistema dallo scrutinio invocando la presenza dell’operatore umano come presidio. La pressione qui non è di frazioni di secondo, è competitiva e regolatoria: tempistiche di chiusura del bilancio, costi di consulenza specialistica indisponibili per piccoli studi, mancanza di benchmark di settore per dire di no a un esito. La struttura che produce assorbimento di rischio sul professionista è la stessa, anche se il meccanismo che la attiva è diverso.

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Una categoria professionale e la vaghezza tattica

Il documento CNDCEC usa nove termini tecnici distinti — machine learning, NLP, predictive analytics, big data analytics, data mining, generative AI, analytics avanzate, strumenti AI-driven, sistemi AI-powered — senza mai distinguere le loro implicazioni di governance. La scelta non è dettata da economia di spazio, ma corrisponde a un’impostazione concettuale precisa: il termine ombrello “IA” copre sotto un’unica etichetta strumenti con proprietà tecniche divergenti, e la categoria professionale che si appresta a supervisionarli eredita tale indistinzione.

Il report The AI Climate Hoax, pubblicato nel febbraio 2026 da Beyond Fossil Fuels, Stand.earth, Green Web Foundation e altri, ha coniato l’espressione tactical vagueness per descrivere questo meccanismo nel contesto delle rivendicazioni climatiche del settore tech. La tesi del report è che l’uso indistinto del termine “AI” consente di accoppiare tecnologie con impatti diversi — l’AI tradizionale, a cui si attribuisce la maggior parte dei benefici climatici, e l’AI generativa commerciale, che genera la maggior parte dei danni — riducendo la specificità necessaria per valutare le dichiarazioni. Il paper CNDCEC applica una versione dello stesso meccanismo in senso inverso: accoppia tecnologie di tipo diverso sotto l’etichetta unica “strumenti AI-driven” per attribuirvi un’unica proprietà — l’accuratezza — che solo alcune di esse possiedono nel senso rilevante per l’audit.

Il passaggio successivo del documento consiste nella definizione del profilo professionale. I commercialisti dovrebbero possedere competenze integrate in data science, machine learning e contabilizzazione delle emissioni; dovrebbero essere in grado di eseguire audit algoritmici periodici, mitigare i pregiudizi algoritmici, implementare dataset rappresentativi. Il paper stesso riconosce il problema: “le imprese non riescono a reperire professionisti con competenze integrate”. La risposta proposta è la formazione continua. Resta da chiarire come un percorso formativo, anche esteso, possa trasformare un professionista contabile in qualcuno capace di condurre audit algoritmici sostanziali — dove per “sostanziale” si intende accedere al training set, ispezionare i pesi del modello, replicare deterministicamente l’esito, dimostrare l’assenza di bias su specifiche distribuzioni di input. Queste operazioni richiedono l’accesso a informazioni e risorse computazionali che tipicamente non sono né accessibili né nel budget delle imprese descritte nel documento.

Il risultato è una categoria professionale che, nel suo insieme, accetta responsabilità che la sua formazione tipica non le consente di adempiere nei termini in cui sono descritte. La categoria è in realtà stratificata: esistono studi specializzati con data scientist interni, esistono CFO con background quantitativo, esistono professionisti che effettuano audit di modelli statistici nelle banche da decenni. Il problema non è che la categoria non possa sviluppare queste competenze, ma che il documento le presenta come acquisibili tramite una formazione diffusa, senza prevedere un sistema di accreditamento differenziale che distingua chi può firmare cosa. La distinzione tecnica tra modelli a comportamento riproducibile e modelli a esito variabile, peraltro, è già consolidata nei framework di riferimento — il NIST AI Risk Management Framework, la norma ISO/IEC 42001, la specifica SCI for AI discussa nella newsletter #79. Il paper CNDCEC non importa nessuna di queste distinzioni, e la mancanza non è un dettaglio incidentale: rende possibile il terzo livello.

L’accountability che scorre a valle

La destinazione sistemica di questa architettura emerge dalle sezioni del documento dedicate alle applicazioni a monte della rendicontazione. I crediti di carbonio certificati tramite AI diventano asset iscrivibili in bilancio ai sensi dell’OIC 13. I modelli predittivi AI valutano i rischi climatici fisici e di transizione che incidono sul merito creditizio e sulla bancabilità dell’impresa. I dati ESG raccolti dalla supply chain — esposti, come il documento stesso rileva, a rischi di cybersecurity e di non conformità al GDPR — alimentano i calcoli di doppia materialità previsti dalla CSRD.

Ogni passaggio aumenta la posta in gioco e sposta un punto di decisione finanziaria sotto la responsabilità nominale del professionista. La sua firma resta necessaria come presidio formale, ed è proprio questa necessità a permettere all’intera architettura di funzionare: senza il professionista che firma, l’esito algoritmico non potrebbe diventare asset di bilancio o input di una valutazione creditizia.

Su questa architettura premono già due vettori esterni che il documento non considera. L’AI Act europeo, entrato in vigore nell’agosto 2024 con applicazione progressiva fino al 2026, classifica come potenzialmente ad alto rischio i sistemi AI utilizzati per attività di compliance e assessment, imponendo obblighi di trasparenza, logging e supervisione umana qualificata che eccedono quanto descritto nel paper. Sul fronte assicurativo, le compagnie stanno iniziando a porsi il problema delle esclusioni AI nelle polizze RC dei professionisti: è in quel punto — dove la moral crumple zone diventa concretamente economica — che la governance procedurale incontrerà i suoi limiti più espliciti.

Il pattern non è nuovo nella governance della rendicontazione di sostenibilità, anche se va riconosciuto come un'analoga di struttura più che come una prova causale. Nella newsletter #77 ho analizzato il caso dell’hourly matching Scope 2 proposto dal GHG Protocol: uno standard formalmente più rigoroso che, in assenza di requisiti di addizionalità, garantisce conformità contabile senza riduzione reale delle emissioni. Lì il meccanismo causale è dimostrabile: un certificato senza addizionalità è climaticamente neutro per definizione. Qui il meccanismo è inferito: la verificabilità tecnica limitata di un esito AI non implica automaticamente che la rendicontazione sia falsata, implica che la falsificabilità del controllo si riduce. Nella newsletter #59 sull’opacità dei dati carbon dei cloud provider ho documentato una variante ulteriore dello stesso pattern: aziende che dichiarano impegno per la trasparenza nelle iniziative volontarie a marchio di sostenibilità, e poi limitano la condivisione di dati verificabili nei contesti vincolanti. Strutturalmente, le tre situazioni si assomigliano — un sistema formalmente più rigoroso del precedente, che introduce, senza dichiararlo, una discontinuità in ciò che il rigore formale dovrebbe garantire. Cambia il vettore: regolamentazione internazionale nel caso delle GHG, governance industriale nel caso del cloud, governance professionale nel caso del CNDCEC. La logica che svuota il presidio dall’interno è la stessa.

Il paper cita il rischio di greenwashing tra le motivazioni per l’adozione dell’AI, sostenendo che i sistemi AI-driven lo ridurranno. L’osservazione andrebbe rovesciata: una rendicontazione tecnicamente più sofisticata e formalmente certificata produce una forma di carbon washing più difficile da contestare, non meno.

L’opacità del controllo si estende a un secondo livello, meno intuitivo ma analiticamente coerente: il costo ambientale del processo di rendicontazione. L’AI usata per misurare le emissioni produce a sua volta emissioni — il report Energy and AI dell’International Energy Agency pubblicato nel 2025 stima che i data center passino dallo 0,5% all’1,4% delle emissioni globali da combustione entro il 2030 nello scenario Lift-Off, e che si collochino tra i pochi settori, con il trasporto su strada e l’aviazione, le cui emissioni crescono in quel periodo. Il Governance & Accountability Institute ha posto esplicitamente la domanda se, nel caso del reporting ESG basato su AI generativa, i benefici procedurali giustifichino i costi ambientali. La struttura del problema è la stessa dei tre livelli precedenti: il costo è reale, ma non viene rilevato dal sistema di rendicontazione che lo produce, perché lo stesso sistema non lo include nei propri perimetri di misurazione. La rendicontazione tecnologicamente più avanzata contribuisce, nello stesso movimento, al fenomeno che dichiara di misurare — e la firma del professionista che la valida non ha strumenti per cogliere il differenziale.

Un requisito operativo minimo

Da nessuna delle considerazioni precedenti discende che l’AI vada esclusa dal carbon accounting. Ne discende che l’adozione descritta richiede una governance più robusta di quella proposta dal documento stesso, e che tale robustezza deve essere tecnica prima che procedurale. L’human-in-the-loop, così com’è descritto, è un dispositivo retorico efficace: legittima l’adozione della tecnologia trasferendo a valle la responsabilità della sua correttezza. Un trasferimento del genere è funzionale solo se chi assume la responsabilità dispone degli strumenti per esercitarla. In caso contrario, la supervisione umana non assolve alla funzione che le è attribuita.

Un requisito operativo minimo, prima che di policy, è metodologico. La prima distinzione necessaria è tra AI descrittiva — che aggrega, classifica, estrae dati — e AI decisionale — che genera valutazioni che diventano input di decisioni finanziarie o asset di bilancio. I due usi hanno proprietà tecniche diverse e richiedono regimi di governance distinti. La seconda distinzione è tra modelli deterministici e modelli probabilistici: i primi ammettono l’audit replay nel senso contabile tradizionale, i secondi richiedono architetture schema-first, parametri di inferenza controllati, logging completo delle interazioni e una documentazione esplicita della variabilità residua. La terza è la documentazione obbligatoria dei bias noti del modello prima che l’esito alimenti un’iscrizione a bilancio: una condizione di ammissibilità tecnica, prima ancora che un esercizio di responsabilità etica.

Nessuna di queste tre distinzioni compare nel testo del CNDCEC. La loro assenza permette all’architettura proposta di reggere: una governance interamente procedurale può sopravvivere solo se non si chiede agli strumenti tecnici di rispondere ai requisiti imposti dalla procedura. Nel frattempo, il professionista firma. E ciò che firma diventa bilancio.

Il caso CNDCEC è interessante come finestra su una dinamica più ampia. Le categorie professionali europee — commercialisti, revisori, consulenti di sostenibilità, ma anche notai, avvocati d’impresa, periti — stanno ridefinendo i propri perimetri operativi mentre l’AI entra nei loro domini regolamentati, e lo fanno principalmente attraverso documenti di indirizzo prodotti dai rispettivi organi rappresentativi. Quei documenti, presentati come tecnico-procedurali, di fatto stabiliscono quali competenze la categoria si attribuisce, quali standard accetta come sufficienti, quali responsabilità si dispone ad assumere. La somma di queste prese di posizione individuali costituirà, nei prossimi anni, l’infrastruttura di accountability italiana ed europea sull’uso professionale dell’AI in ambiti regolamentati. Se il modello CNDCEC verrà replicato — perimetri ampi, distinzioni tecniche assenti, supervisione umana come categoria indifferenziata — ciascun professionista che firmerà si troverà nella posizione qui analizzata: necessario al sistema per come è progettato, tecnicamente impossibilitato a esercitare il controllo che giustifica la sua firma. La domanda non riguarda solo questo paper, riguarda quale architettura di responsabilità tecnica le professioni regolamentate europee sceglieranno di costruirsi, ora che la finestra per costruirla è ancora aperta.

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Quando si parla di cattura regolatoria nelle istituzioni europee, si intende esattamente questo: la capacità di un attore privato di trasformare il proprio interesse in norma vincolante attraverso un processo consultivo formale, senza che il passaggio sia pubblicamente tracciato. Lo scoop pubblicato il 17 aprile 2026 da Investigate Europe, con i giornalisti Nico Schmidt ed Ella Joyner, e ripreso da Le Monde, The Guardian, El País, Die Zeit e Tech Policy Press, fornisce la prova testuale di un’operazione che fino a oggi era solo un’ipotesi documentata da analisti. La Commissione, interpellata dall’AFP, ha respinto l’accusa di “ad verbatim copy-pasting”: “Abbiamo ricevuto molti commenti durante la consultazione, abbiamo analizzato il feedback e adottato un testo che lo riflette, come da prassi”.

La presunzione invertita rispetto ad Aarhus

La Convenzione di Aarhus, firmata nel 1998 ed entrata in vigore nel 2001, è il riferimento internazionale per l’accesso pubblico alle informazioni ambientali. L’Unione Europea ne è parte e l’ha incorporata nel proprio ordinamento con il Regolamento 1367/2006, modificato nel 2021 per estendere i diritti di revisione interna anche a individui e organizzazioni oltre le ONG ambientali. L’architettura giuridica costruita su Aarhus stabilisce una presunzione di apertura: le informazioni ambientali sono accessibili come regola; le eccezioni di riservatezza esistono, ma vanno interpretate in modo restrittivo e caso per caso, mai come categoria generale. La logica è quella che la dottrina anglosassone chiama “governance-by-disclosure”: la trasparenza non è un favore concesso al cittadino ma il presupposto stesso della responsabilità democratica sulle decisioni che incidono sull’ambiente.

L’Articolo 5 del Regolamento Delegato sui datacenter capovolge questa logica. Stabilisce una presunzione generale di riservatezza per tutti i KPI dei singoli impianti, qualificandoli automaticamente come “confidential information affecting the commercial interests of operators and owners”. Non c’è valutazione caso per caso, non c’è bilanciamento con l’interesse pubblico, non c’è procedura di revisione: la classificazione è preventiva e totale. Investigate Europe ha intervistato dieci giuristi specializzati nel diritto ambientale europeo. Jerzy Jendrośka, professore all’Università di Opole e per diciannove anni membro dell’organo di supervisione della Convenzione di Aarhus, indica che in vent’anni non ricorda un caso comparabile e che la formulazione “clearly seems not to be in line with the convention” non è in linea con la Convenzione di Aarhus. Luc Lavrysen, ex presidente della Corte costituzionale belga e professore emerito di diritto ambientale all’Università di Ghent, considera la clausola “clearly in violation” delle regole di trasparenza dell’UE e della Convenzione. Kristina Irion, dell’Università di Amsterdam, riscontra che la “sweeping presumption of confidentiality” privilegia indebitamente gli interessi corporate: ciò che merita protezione come informazione sensibile commerciale dovrebbe essere determinato caso per caso.

Una mail inviata all’inizio del 2025 da un alto funzionario della Commissione alle autorità nazionali, resa pubblica dai giornalisti, rafforza la portata operativa del meccanismo: gli stati membri sono “obbligati a mantenere confidenziali tutte le informazioni e gli indicatori chiave di performance per i singoli datacenter”. L’effetto pratico è che oggi solo dati nazionali aggregati sono pubblicati nella dashboard ufficiale dell’UE, mentre le informazioni sui singoli impianti restano fuori dalla portata delle comunità coinvolte, dei ricercatori, dei giornalisti e dei cittadini.

Il pattern della cattura, oltre il caso singolo

Ridurre l’inchiesta al “caso Microsoft” significa perderne la dimensione strutturale. Microsoft è la stessa azienda che ha cofondato la Green Software Foundation e sostiene pubblicamente il progetto Real Time Cloud per le metriche di carbonio in tempo reale dei provider cloud. Come ho analizzato in #59 sull’opacità dei dati carbon dei cloud provider, a seguito del cambio di responsabilità interno, l’azienda ha drasticamente ridotto la condivisione delle informazioni regionali, smettendo di alimentare il dataset standardizzato di un progetto che essa stessa sostiene nei consorzi volontari. Il pattern che emerge è coerente: trasparenza performativa nelle iniziative volontarie a marchio di sostenibilità, lobbying per l’opacità nei mandati pubblici vincolanti. La proposta inviata sul Regolamento Delegato chiude questo cerchio con una prova testuale.

DigitalEurope, lobby a cui aderiscono Amazon, Google, Meta e Microsoft, ha presentato una proposta sostanzialmente identica. Bram Vranken del Corporate Europe Observatory, che monitora da anni l’attività di lobby a Bruxelles e che in #78 del Digital Omnibus avevo già citato per il dato dei 151 milioni annui spesi dall’industria digitale in lobbying UE, sintetizza così: “Il fatto che la Commissione abbia copia-incollato un emendamento di Microsoft è scioccante. Chi rappresenta davvero la Commissione: Big Tech o l’interesse pubblico?”.

La risposta di Microsoft alla richiesta di commento merita attenzione per la sua struttura retorica: l’azienda dichiara di “supportare maggiore trasparenza sui datacenter” perché “la disclosure di sostenibilità può aiutare a guidare migliori risultati e costruire fiducia pubblica”, aggiungendo di adottare “ulteriori passi per aumentare l’apertura, proteggendo al tempo stesso le informazioni commerciali confidenziali”. È la formula che rende compatibili l’impegno pubblico per la trasparenza e l’azione concreta per restringerla: la trasparenza resta un principio dichiarato, mentre la sua perimetrazione operativa è definita direttamente dall’industria.

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Il gap democratico come accumulo di rischio

Il sondaggio Beyond Fossil Fuels su quattordici paesi europei, che ho analizzato in #71 sui cittadini europei e i datacenter, aveva documentato un consenso che sfiora l’unanimità su quattro indicatori specifici: l’85% dei cittadini europei vuole che i datacenter divulghino i loro impatti ambientali, l’83% i consumi energetici totali, l’83% le fonti di energia utilizzate, il 78% vuole sapere quali aziende tecnologiche affittano quali strutture e per quali servizi. Il Regolamento Delegato sostanzialmente nega tutte e quattro queste richieste a livello di singolo impianto, classificandole preventivamente come informazioni commercialmente sensibili.

Il punto non è solo che il regolamento ignora il consenso popolare: è che lo ignora in modo strutturale, costruendo un’architettura giuridica che impedisce sistematicamente l’accountability. Senza dati a livello di singolo impianto, nessuna comunità locale può valutare l’impatto reale di un datacenter sul proprio territorio; nessun ricercatore indipendente può verificare le dichiarazioni aggregate dei provider; nessun giornalista può avviare un’inchiesta. Alex de Vries-Gao, ricercatore alla VU Amsterdam che ha pubblicato studi quantitativi sull’impronta ambientale dell’AI, riassume così la propria esperienza: “L’informazione pubblica è estremamente limitata. Tipicamente devi piegarti in quattro per ottenere qualsiasi numero”.

L’opacità non è neutrale rispetto al rischio politico, lo accumula. In #81 ho analizzato come negli Stati Uniti il conflitto MAGA-datacenter abbia già attraversato lo spettro politico, unendo l’elettorato rurale repubblicano e progressisti democratici contro un modello di sviluppo infrastrutturale che scarica costi ambientali ed energetici sui territori, senza consultazione né compensazione adeguata. In Italia almeno quattordici grandi progetti hyperscale sono stati approvati per oltre 2,5 miliardi di euro, e le prime proteste territoriali in Lombardia segnalano che la finestra di consenso istituzionale potrebbe restringersi rapidamente. Quando ciò accadrà su scala europea, la presunzione di riservatezza sancita dall’Articolo 5 garantirà che le comunità coinvolte non disporranno degli strumenti informativi necessari per organizzare un dibattito pubblico fondato sui dati. È il classico effetto di secondo ordine di una norma scritta sotto l’influenza diretta degli operatori: nel breve termine protegge gli interessi industriali, nel medio termine erode la legittimità del processo che dovrebbe garantirli.

C’è un dato della stessa Commissione che accentua il paradosso. Solo il 36% dei datacenter eligibili (circa 770 strutture) ha effettivamente riportato i propri dati nel database UE, e di questi solo l’80% è considerato “accurate and reliable” dalla Commissione stessa. La giustificazione interna riportata dalle fonti di Investigate Europe è che rendere pubblici i dati per singolo datacenter potrebbe spingere gli operatori a smettere di riportare nonostante l’obbligo. La logica esposta è singolare: si protegge l’industria dalla trasparenza per evitare che smetta di rispettare un obbligo giuridico.

Diagnosi del processo, non del singolo regolamento

L’episodio diventa diagnostico solo se viene letto all’interno della traiettoria normativa europea degli ultimi diciotto mesi, non come un incidente isolato. Tre dinamiche convergenti producono sistematicamente l’esito documentato.

La prima è procedurale. La Commissione ricorre con frequenza crescente alla procedura accelerata Omnibus, che elude valutazioni d’impatto complete e consultazioni estese. Sul Digital Omnibus presentato il 19 novembre 2025, alcuni uffici interni hanno avuto solo 5 giorni lavorativi per commentare 180 pagine di bozze. Sull’Omnibus su CSRD e CSDDD, la revisione ha ridotto il perimetro della due diligence ai soli fornitori tier 1 e ha portato la frequenza del monitoraggio da annuale a quinquennale. Ogni singolo aggiustamento è presentato come “tecnico e mirato”, il loro effetto cumulato è una contrazione sostanziale dell’architettura di accountability ambientale costruita nella legislatura 2019-2024.

La seconda è asimmetrica. L’industria digitale spende 151 milioni di euro l’anno per il lobbying UE e i big tech hanno in media più di un meeting al giorno con i funzionari della Commissione. Investigate Europe ha ottenuto, tramite richiesta di accesso, documenti che mostrano come Microsoft a fine ottobre 2025 abbia incontrato la Commissione per sollecitare “capping deadlines” sulle procedure di valutazione di impatto ambientale per progetti infrastrutturali, molti dei quali datacenter. La proposta avanzata a dicembre 2025 prevede tetti di 90 giorni per la consultazione delle comunità. Il modello esplicitamente citato è quello della regione spagnola di Aragón, dove Amazon ha investito 33 miliardi di euro in infrastruttura cloud e AI e dove gli attivisti locali denunciano che le procedure semplificate consentono agli operatori di “rezone land, avoid taxes and deadlines, with little public participation”.

La terza è strutturale. La Commissione ha aperto la consultazione del Digital Fitness Check lo stesso giorno in cui ha presentato il Digital Omnibus, il 19 novembre 2025. La consultazione si è chiusa l’11 marzo 2026 e l’adozione delle conclusioni è prevista per il primo trimestre del 2027. Si tratta di uno “stress test” dell’intero Digital Rulebook europeo: GDPR, DSA, DMA, AI Act, Data Act, Direttiva NIS2 e, in prospettiva, anche dell’architettura ambientale basata sull’infrastruttura digitale. Il rapporto Draghi del settembre 2024 ha fornito la cornice politica diagnosticando la “complessità” come freno alla competitività europea, e ogni successivo intervento normativo opera dentro questa cornice.

Il problema diagnostico è che il processo che produce il Fitness Check è lo stesso che ha generato la presunzione di riservatezza prevista dal Regolamento Delegato sui datacenter. Stessa procedura accelerata, stesso accesso privilegiato delle lobby industriali, stessa cornice politica orientata alla “semplificazione”. Se questa logica viene applicata in modo coerente all’intero Digital Rulebook, lo scoop documentato da Investigate Europe smette di essere un’anomalia da correggere e diventa l’anteprima del metodo che regolerà la prossima riforma.

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Quale processo legislativo per quale sovranità

La Commissione pianifica di pubblicare punteggi di sostenibilità relativi a alcuni indicatori per ciascun datacenter. È un passo, ma la maggior parte di ciò che gli operatori riportano resterà coperta dalla clausola di riservatezza che l’industria stessa ha contribuito a redigere. La discussione tecnica su quali metriche includere nel punteggio rischia di assorbire l’attenzione, lasciando in vigore l’architettura giuridica che sottrae i dati di base allo scrutinio pubblico.

La vicenda non si risolverà con una rettifica chirurgica dell’Articolo 5. Anche nell’ipotesi di un ricorso giurisdizionale che arrivasse a una pronuncia favorevole sulla violazione della Convenzione di Aarhus, e i tempi della giustizia europea raramente si accordano con i cicli di investimento infrastrutturale, il meccanismo che ha prodotto quella clausola continuerebbe a operare immutato: le procedure accelerate che bypassano valutazioni d’impatto, l’asimmetria di accesso tra lobby industriali e società civile organizzata, la cornice politica che inquadra la trasparenza come costo amministrativo da comprimere, e il Digital Fitness Check pronto a estendere lo stesso metodo all’intero Digital Rulebook. Tutto questo mentre l’Europa investe 176 miliardi in infrastrutture per i datacenter nei prossimi cinque anni e dichiara di voler costruire la propria sovranità digitale.

La domanda che la vicenda lascia aperta non riguarda questo regolamento, bensì la coerenza interna del progetto europeo. Costruire sovranità digitale autorizzando l’industria, che dovrebbe essere regolata, a scrivere direttamente le proprie regole, rivendicare la “governance-by-disclosure” come distintivo europeo nel mondo, mentre si capovolge la presunzione di apertura nel proprio diritto secondario, chiedere ai cittadini europei di sostenere politicamente l’espansione infrastrutturale digitale, tenendo loro nascosti i dati che ne misurano l’impatto sui territori: sono tensioni che il Digital Fitness Check eredita per intero. La risposta che la Commissione fornirà nel 2027 dirà molto di più sulla traiettoria europea rispetto a qualsiasi documento strategico sulla competitività.

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Quando si parla di attention economy nell’ecosistema informativo, si intende un sistema in cui organizzazioni e creatori di contenuti strutturano deliberatamente esperienze per acquisire, trattenere e monetizzare l’attenzione umana — una risorsa cognitiva scarsa — indirizzandola verso stimoli esterni. Non è una conseguenza accidentale del digitale. È un progetto. Le piattaforme sono progettate per massimizzare il tempo di permanenza degli utenti, vendere pubblicità personalizzata e generare engagement, indipendentemente dalla qualità delle informazioni veicolate. Il report Fractured Reality, pubblicato nel 2026 dal Joint Research Centre della Commissione europea, analizza con rigore scientifico come questo sistema stia erodendo le fondamenta della democrazia europea su tre livelli interconnessi: la cognizione individuale, i modelli di business delle piattaforme e la geopolitica digitale.

La macchina della frammentazione

Il primo livello di analisi riguarda ciò che accade nel cervello degli utenti quando interagiscono con l’ambiente informativo attuale. L’abbondanza di informazioni online è cresciuta del 20% annuo negli ultimi cinque anni, secondo i dati del report. In questo contesto di sovrabbondanza, i processi umani attentivi tendono spontaneamente a privilegiare contenuti con quattro caratteristiche specifiche: coerenza con le proprie credenze preesistenti, negatività, rilevanza sociale e correlazioni spurie. Le piattaforme ottimizzano i propri algoritmi esattamente su queste caratteristiche, perché massimizzano l’engagement. Il risultato non è un effetto collaterale: è la struttura logica del sistema.

Da qui emerge il fenomeno delle echo chamber, documentato con crescente precisione dalla letteratura scientifica. Un esperimento su Twitter/X ha mostrato che quando i contenuti antidemocratici vengono declassati algoritmicamente, l’animosità verso i gruppi opposti diminuisce di un livello comparabile a quello di tre anni di aumento della polarizzazione affettiva negli Stati Uniti. La direzione causale è quindi verificata: non sono gli utenti a cercare contenuti polarizzanti, perché sono già polarizzati; sono gli algoritmi a polarizzarli, amplificando ciò che suscita reazioni.

Ma il report introduce un concetto che va oltre le echo chamber tradizionali: le echo platform. Non più comunità ideologicamente omogenee all’interno di una piattaforma, ma piattaforme intere che si configurano come ambienti socio-politici coerenti per orientamento (X contro Bluesky, per esempio). Questo sposta l’unità di analisi rilevante per le politiche regolatorie: non è più la singola piattaforma da esaminare in isolamento, ma l’ecosistema informativo nel suo complesso. Una distinzione che il Digital Services Act fatica ancora a recepire nella sua impostazione attuale.

Il quadro si complica con l’arrivo dell’intelligenza artificiale generativa nello spazio informativo. Il report introduce il concetto di epistemia: la condizione cognitiva in cui i large language model creano l’illusione di conoscenza priva di fondamento nella realtà. Un LLM non recupera fatti, ma genera testo statisticamente plausibile. Quando questa capacità viene integrata nelle piattaforme social — Grok su X, Meta AI su Facebook e Instagram, Sora 2 — si crea una trappola cognitiva nuova: l’utente percepisce di aver ottenuto informazioni affidabili, mentre ha ricevuto pattern linguistici. Un audit di NewsGuard citato nel report ha rilevato che Sora 2 produceva video contenenti affermazioni false in 16 dei 20 testati. Il problema non è la tecnologia in sé: è l’incentivo strutturale a integrare sistemi che massimizzano la verosimiglianza (e quindi l’engagement) a prescindere dalla veridicità.

Nella newsletter #93 avevo analizzato come l’AI stesse già ridefinendo i pattern cognitivi dell’accesso all’informazione. Il report JRC offre ora la cornice sistemica: l’epistemia non è un bug, è la conseguenza prevedibile di applicare la logica dell’attention economy a sistemi che, per design, non hanno accesso alla realtà.

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Il modello che produce i danni

Il secondo livello di analisi riguarda i modelli di business delle piattaforme. Il report è esplicito: i danni identificati non sono “asperità da limare” del sistema attuale, ma “la conseguenza naturale di un modello di business basato sulla pubblicità digitale”. Le piattaforme raccolgono dati comportamentali degli utenti, li vendono agli inserzionisti, e ottimizzano l’esperienza utente per massimizzare la quantità di dati raccoglibili. Ogni minuto in più trascorso sulla piattaforma ha un valore economico diretto. Ogni contenuto che genera una reazione ha più valore di uno che informa senza suscitare emozioni.

Questo genera tre fallimenti di mercato documentati. Il primo è la dominanza di mercato attraverso effetti di rete: il valore della piattaforma cresce con il numero di utenti, creando barriere all’ingresso così alte che anche attori con risorse considerevoli faticano a scalfirle. Il secondo è l’esternalizzazione dei costi: i danni che le piattaforme causano — dalla violenza politica alla diffusione di disinformazione sanitaria — si manifestano al di fuori delle piattaforme e non vengono internalizzati nel modello economico di chi li genera. Il DSA impone valutazioni del rischio sistematico, ma non attribuisce responsabilità per i danni sociali, anche quando il nesso causale è verificabile. Il terzo è la limitazione dell’autonomia degli utenti: i dark pattern — design intenzionalmente ingannevoli — sono vietati dal DSA, ma restano diffusi, perché la difficoltà di rilevazione e di applicazione della norma crea uno spazio di impunità di fatto.

Il report propone tre interventi strutturali per correggere tali fallimenti. L’interoperabilità obbligatoria tra le piattaforme, con l’estensione delle disposizioni del DMA ai servizi di social networking, consentirebbe a nuovi entranti di competere sulla qualità algoritmica anziché sulle dimensioni della rete. I diritti sui dati in situ — il diritto degli utenti di importare un algoritmo di propria scelta nell’infrastruttura in cui risiedono i loro dati — andrebbero oltre la semplice interoperabilità, spostando il controllo sull’utente. Una tassa progressiva sulla pubblicità digitale, proposta tra gli altri dai premi Nobel Daron Acemoglu e Simon Johnson, con un’aliquota del 50% sui ricavi pubblicitari superiori a 500 milioni di dollari, spingerebbe le piattaforme verso modelli di abbonamento in cui il ricavo dipende dalla qualità dell’esperienza, non dal volume dell’attenzione catturata.

Nessuno di questi interventi è privo di effetti indesiderati. La tassa pubblicitaria può ridurre la capacità delle piattaforme di incrociare contenuti con le preferenze degli utenti; l’interoperabilità richiede standard tecnici complessi e costosi per i nuovi entranti più piccoli; i diritti sui dati in situ necessitano di linee guida chiare per l’esercizio pratico. Il report li presenta come opzioni da testare e combinare, non come soluzioni definitive.

La dimensione geopolitica

Il terzo livello — e forse il più urgente — riguarda la sovranità digitale europea. La premessa è semplice: quasi tutte le piattaforme che compongono il principale ambiente informativo degli europei sono controllate da entità fuori dalla giurisdizione europea, con interessi e valori che possono divergere significativamente da quelli che le istituzioni europee dichiarano di proteggere.

Il report documenta due casi esemplari. Su X, un’analisi longitudinale di oltre 18 miliardi di tweet ha rilevato un punto di rottura nella qualità informativa, coincidente con il cambio di proprietà dell’ottobre 2022, seguito da un declino nei cinque mesi successivi. Su Facebook, uno studio (non ancora peer-reviewed al momento della pubblicazione del report) ha documentato una riduzione delle reazioni ai contenuti giornalistici del 78% tra il 2021 e il 2024, con una ripresa, alla fine del 2024, che ha favorito i media di qualità medio-bassa rispetto a quelli di qualità alta.

Questo significa che le diete informative degli europei sono modellate da algoritmi ottimizzati per obiettivi definiti altrove, da proprietà che rispondono a logiche geopolitiche diverse da quelle europee, e che non sono accessibili alla ricerca indipendente per valutarne l’impatto. Il Cloud Act americano garantisce alle autorità statunitensi l’accesso a dati conservati su infrastrutture di aziende americane, indipendentemente dalla loro localizzazione geografica, come il caso delle email del procuratore capo della Corte Penale Internazionale, disabilitate da Microsoft nel 2025, ha reso concreto e visibile.

Questa dipendenza strutturale rende difficilmente implementabili molte delle soluzioni proposte ai livelli precedenti. Come si impone l’interoperabilità a piattaforme che adottano logiche geopolitiche diverse? Come si garantisce la protezione dei dati degli europei in ecosistemi la cui infrastruttura è fisicamente e giuridicamente fuori dall’Europa? La risposta del report è che la sovranità digitale non è un ulteriore livello di intervento sopra agli altri: è la condizione abilitante di tutti gli altri interventi.

Questo connette direttamente a quanto avevo analizzato nella newsletter #94 a proposito di EuroStack: l’aggregazione della domanda europea come leva per costruire alternative infrastrutturali credibili. Il report rafforza questa direzione, citando iniziative come Eurosky — un progetto di infrastruttura di interesse pubblico basato su protocolli decentralizzati come ATmosphere e FediVerse — e l’EuroLLM-22B, un modello linguistico open-source addestrato in Europa su un corpus europeo, rilasciato nel dicembre 2025. Nessuna di queste iniziative ha ancora la scala necessaria per competere con gli incumbent. Ma il report indica con chiarezza che la procedura di appalto pubblico europeo — che vale 2 trilioni di euro, il 13,6% del PIL UE — rappresenta uno strumento concreto per costruire quella scala: richiedendo alle amministrazioni pubbliche di essere presenti anche su piattaforme alternative, creerebbe massa critica senza bisogno di interventi normativi complessi.

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Cosa fare adesso

Il report JRC non è uno studio accademico. È una valutazione di policy con raccomandazioni operative, prodotta da un organo della Commissione Europea in un momento in cui la stessa Commissione sta riconsiderando parti della sua architettura regolatoria attraverso il Digital Omnibus Package. L’ironia è documentata dallo stesso report: il 77% degli esperti consultati identifica lo scenario “struggle for information supremacy” — caratterizzato da alta conflittualità e concentrazione economica dell’ecosistema informativo — come il più probabile entro il 2035, mentre lo scenario desiderato (”global cutting edge”, con competizione aperta e valori democratici condivisi) è considerato il meno probabile.

Il gap tra ciò che la ricerca ritiene necessario e ciò che le politiche producono non è un fallimento intellettuale. È la conseguenza di incentivi strutturali che spingono nella direzione opposta: le piattaforme dominanti dispongono di risorse per influenzare il processo regolatorio; i cittadini e le organizzazioni civili no. Il report propone meccanismi concreti per correggere questo squilibrio: dalla tassazione della pubblicità disinformativa (un’aliquota modulata in base alla concentrazione di contenuti problematici nel flusso della piattaforma, analoga alla tassazione dell’effluente industriale inquinante) a un sistema europeo di assegnazione della credibilità ai contenuti attraverso la supervisione democratica — assemblee civiche nazionali — che le piattaforme potrebbero poi usare per modulare i propri algoritmi.

Tre priorità emergono con chiarezza dall’analisi complessiva. La prima è l’enforcement del DSA e del DMA esistenti: il problema non è la mancanza di legislazione, ma la distanza tra le norme adottate e la loro applicazione effettiva. La seconda è il finanziamento e l’adozione pubblica di infrastrutture alternative decentralizzate, sfruttando il potere d’acquisto delle amministrazioni per costruire la massa critica. La terza è l’accesso ai dati delle piattaforme per la ricerca indipendente: senza dati, la valutazione degli impatti rimane incompleta e il ciclo di evidenza minima necessaria per intervenire si chiude sempre troppo tardi.

Il report conclude con un’osservazione che merita di essere presa sul serio: una corsa all’innovazione globale, senza esaminare le implicazioni sociali, rischia di superare la capacità delle società di assorbire i cambiamenti in modo non distruttivo. Non è un argomento contro l’innovazione. È un argomento per governarla con strumenti che funzionano, invece di inseguirla con strumenti progettati per un ecosistema che non esiste più.

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