Nelle piccole imprese italiane l’intelligenza artificiale ha smesso di essere una questione puramente teorica. Scrive e-mail, prepara preventivi, riassume documenti, analizza dati. Le aree in cui viene impiegata di più sono il marketing e la comunicazione, al 54%, e l’analisi dei dati a supporto delle decisioni, al 53%, seguite dalle vendite e dalla gestione clienti al 39% e dall’amministrazione al 31%.

Il punto è in quale forma. Dopo due anni di discussione pubblica sull’argomento, nella grande maggioranza delle PMI l’intelligenza artificiale resta un esperimento individuale. Lo conferma la spesa: il 69% delle imprese ha investito meno di 5.000 euro negli ultimi dodici mesi, e in un caso su quattro non ha sostenuto alcun costo diretto. Nessuna delle PMI intervistate ha superato i 50.000 euro.

Dove l’AI è arrivata e dove no: i settori e i territori

Il quadro nazionale aiuta a capire perché. Secondo i dati Istat, nel 2025 l’intelligenza artificiale corre nei comparti che vivono di informazione e conoscenza: la usa regolarmente il 51% delle imprese dei servizi di informazione, il 37% delle telecomunicazioni, il 36% delle attività professionali e tecniche, il 33% dell’energia. Scende invece nei settori che fanno la struttura produttiva italiana e che sono anche quelli a più alta densità di piccole imprese: il commercio si ferma al 18%, la manifattura al 15%, l’alloggio e la ristorazione al 12%, le costruzioni al 10%. Fra il primo e l’ultimo comparto ci sono quaranta punti.

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La geografia racconta una storia diversa. L’adozione va dal 19% del Nord Ovest al 18% del Nord Est, scende al 15% nel Centro e al 12% nel Mezzogiorno: sette punti fra l’area più avanzata e quella più arretrata. Sembra molto, ma è cinque volte meno del divario che separa le grandi imprese dalle PMI, che nel 2025 ha raggiunto i 37 punti.

C’è però un movimento che merita attenzione. Nel giro di un solo anno il Nord Ovest è passato dall’8,9% al 19,3%, più che raddoppiando la propria quota e crescendo più della media nazionale, ferma a poco più di otto punti di incremento. Il divario territoriale è oggi contenuto, ma si sta allargando: le aree che erano già avanti stanno accelerando più in fretta delle altre.

Il beneficio c’è, ma non è ancora un beneficio economico

Il vantaggio più citato dalle PMI è il miglioramento della qualità del lavoro o del servizio, segnalato dal 46% delle imprese. Molto più indietro vengono i benefici che si vedono in bilancio: il 16% indica una riduzione dei costi effettivamente sostenuti, il 7% un aumento dei ricavi. Un altro 46% dichiara che è troppo presto per valutare.

Quando si chiede di quantificare quel beneficio in euro, il quadro si fa ancora più netto. Sul totale delle imprese, il 31% non è in grado di stimarlo o ritiene sia troppo presto per farlo e il 15% dichiara che un beneficio economico rilevabile non c’è. Una cifra la indica poco più di un’impresa su due: il 38% resta sotto i 20.000 euro l’anno, il 16% supera quella soglia.

Sul tempo vale lo stesso. Il 46% delle imprese non se la sente di stimare quante ore l’intelligenza artificiale faccia risparmiare in una settimana tipo. Un numero lo indica l’altra metà: il 31% fra le cinque e le venti ore, il 23% meno di cinque. Le imprese percepiscono un miglioramento, ma non lo sanno ancora tradurre in euro.

L’organizzazione non si è mossa, e nemmeno le competenze

Sull’organizzazione, invece, non è successo quasi nulla. Il 62% delle imprese non segnala conseguenze significative su mansioni, ruoli e organici. Solo il 7% ha riorganizzato mansioni e responsabilità, il 15% ha affidato il tema a una persona già in organico e il 30% si è appoggiato a specialisti esterni.

Lo stesso vale per le competenze. Il 46% delle imprese non ha speso nulla in formazione sull’AI negli ultimi dodici mesi: una metà di queste non ha svolto alcuna attività, l’altra si è affidata ad affiancamento interno e autoformazione senza costi diretti. Chi ha investito lo ha fatto con cifre contenute: il 23% fino a mille euro, un altro 23% fra mille e cinquemila, appena l’8% oltre.

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Il riflesso si vede sul tempo liberato. Il 60% delle imprese lo destina ad attività a maggior valore svolte dalle stesse persone e il 23% a gestire più lavoro senza nuove assunzioni. Ma il 31% dichiara che quel tempo non è stato reimpiegato in modo riconoscibile. Ed è anche la ragione per cui solo l’8% delle imprese misura il ritorno economico dell’intelligenza artificiale con indicatori definiti e rilevazioni periodiche, mentre il 46% dichiara di voler iniziare entro i prossimi dodici mesi.

“Un’ora liberata che nessuno reimpiega non è un risparmio, – spiega Fabio Papa, docente di economia e fondatore di I-AER – la persona resta in azienda, lo stipendio si paga lo stesso, il costo in bilancio no cambia. E non c’è molto da misurare finché il modo di lavorare resta quello di prima”.

Il freno non è quello che si pensa

Sul perché l’adozione resti sperimentale, l’indagine smentisce la spiegazione più diffusa. Le statistiche nazionali indicano da anni le competenze come primo ostacolo; per le imprese interpellate da I-AER il primo timore è un altro. Due PMI su tre indicano la riservatezza e la sicurezza dei dati, davanti alle competenze interne, al 54%, e alle difficoltà di integrazione con i software e i processi già in uso, al 46%.

I costi di adozione si fermano al 22%.

Accanto a questo arriva però il risultato più scomodo dell’indagine: solo il 4% delle imprese ha una policy scritta e comunicata sull’uso dell’intelligenza artificiale. Il 38% dichiara di averne una in fase di definizione, una su tre ammette di non avere alcuna regola, le altre si sono limitate a indicazioni verbali.

Il modo in cui gli strumenti entrano in azienda completa il quadro. Nella maggioranza dei casi è l’impresa a fornirli, ma solo ad alcune figure o funzioni: accade nel 54% dei casi, mentre appena l’8% li mette a disposizione di tutti i collaboratori interessati e il 23% ha scelto una soluzione installata su propri server o in un ambiente riservato. Nel 39% delle imprese, però, si lavora con account personali, e in gran parte dei casi senza che esista una regola sull’autorizzazione.

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“Due imprese su tre mettono la riservatezza dei dati al primo posto fra i timori. Sul totale, appena il 4% ha scritto un documento su che cosa si possa caricare e che cosa no. Il rischio è dichiarato con lucidità, le regole per presidiarlo quasi non esistono”, osserva Papa.

Il tema ha smesso di essere teorico il 2 agosto 2026, quando è entrata in applicazione generale la normativa europea sull’intelligenza artificiale, che stabilisce obblighi anche per chi questi strumenti si limita a utilizzarli. Nessuna impresa, però, la considera un freno: il 23% la giudica una garanzia, il 30% condivisibile nei principi ma onerosa nell’applicazione, il 31% non ne ha ancora risentito alcun effetto
pratico. Il 15% dichiara di non conoscerne il contenuto.

Nelle PMI non c’è una questione generazionale

C’è poi un risultato che contraddice un luogo comune molto diffuso. Sull’età dei collaboratori il 37% delle imprese osserva un interesse maggiore fra i più giovani, ma il 53% non rileva differenze significative, o le considera variabili e non riconducibili a una fascia anagrafica. Nessuna indica i collaboratori più anziani come i meno interessati.

Anche sui timori il quadro è diverso da quello raccontato. Due imprese su tre osservano nei propri collaboratori interesse e disponibilità a utilizzare questi strumenti; una su tre segnala preoccupazione per la difficoltà di apprendere nuove competenze, il 15% dubbi sull’utilità o sull’affidabilità degli strumenti e un altro 15% indifferenza. Solo il 7% riferisce timori sulla tenuta del posto di lavoro.

“Nelle piccole imprese la paura non è di essere sostituiti: è di non riuscire a stare dietro. È una differenza che cambia tutto, perché a quel timore non si risponde comprando nuove tecnologie ma con la formazione. Ed è esattamente la voce su cui quasi metà di queste imprese non ha speso un euro”, nota Papa.

Le conclusioni

L’intelligenza artificiale è arrivata nelle PMI italiane e vi è arrivata in fretta, ma si è fermata sulla soglia dell’organizzazione. Viene usata da quasi tutti e integrata quasi da nessuno, migliora il lavoro senza ancora migliorare i conti, e non ha modificato né le mansioni né gli organici né le competenze di chi quel lavoro lo svolge.

Non è un problema di tecnologia e nemmeno, a questo stadio, di risorse: la spesa dichiarata è ovunque contenuta e nessuna impresa indica i costi come ostacolo principale. È un problema di passaggio da strumento personale a processo aziendale, e quel passaggio richiede decisioni che nessuna tecnologia può prendere al posto dell’imprenditore: quali attività ridisegnare, dove far confluire il tempo che si libera, quali informazioni possono uscire dall’azienda e quali no.

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È anche la ragione per cui il ritardo delle PMI non si recupera comprando: chi usa questi strumenti da più tempo non ha acquistato un vantaggio, lo ha costruito capendo quali attività reggono l’automazione e quali no. È un apprendimento che richiede mesi di prove sui propri processi, e in quei mesi la distanza fra chi ha cominciato e chi no continua ad allargarsi.

Nel frattempo resta aperto il fronte più scoperto. Fra le imprese interpellate, i dati che escono dall’azienda sono il rischio più citato, e le regole scritte per governarlo la voce meno diffusa di tutta l’indagine. È una sproporzione che la normativa europea, ora pienamente applicabile, rende difficile mantenere ancora a lungo.

“Lo strumento – conclude Papa – è uguale per tutti e costa poco: non è lì che si decide chi guadagnerà da questa tecnologia. Si decide ridisegnando i processi, reimpiegando efficacemente le ore liberate e codificando le regole per il trattamento dei dati in azienda. Il vantaggio competitivo non nasce dall’intelligenza artificiale: nasce da chi la sa governare”.

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Il commento

C’è una data che dovrebbe togliere il sonno ai governi, ai banchieri centrali, ai vertici delle grandi aziende tecnologiche. E, a pensarci bene, anche a ciascuno di noi. Il 2030. Mancano poco più di tre anni. Un tempo brevissimo, se paragonato alla portata della trasformazione che ci attende. Perché entro quella data potremmo trovarci di fronte a un problema che oggi viene discusso soprattutto nei laboratori di ricerca e negli ambienti della cybersicurezza, ma che riguarda direttamente la tenuta dell’economia mondiale: la possibilità che le tecnologie sulle quali abbiamo costruito la fiducia digitale diventino improvvisamente vulnerabili.

Non sto parlando soltanto di Bitcoin. E neppure dell’ennesima bolla finanziaria pronta a scoppiare. Il problema è molto più profondo. Riguarda la possibilità di dimostrare che un pagamento è autentico, che una transazione è stata autorizzata dal legittimo proprietario, che una comunicazione riservata non è stata intercettata, che un ordine impartito attraverso una rete informatica proviene effettivamente da chi sostiene di averlo inviato. In altre parole, riguarda qualcosa che abbiamo imparato a considerare scontato: la fiducia nei sistemi digitali.

Per capire la gravità della questione bisogna partire da una constatazione. Negli ultimi vent’anni abbiamo trasferito una parte crescente della nostra esistenza dentro infrastrutture informatiche che funzionano grazie alla crittografia. Il denaro, le identità, le comunicazioni, i contratti, i segreti industriali. Tutto è protetto da sofisticati sistemi matematici che rendono estremamente difficile, per i computer tradizionali, violare determinate chiavi di sicurezza. Il punto è che questa protezione non è una legge di natura. Dipende dalla capacità di calcolo disponibile. E quella capacità sta cambiando.

L’intelligenza artificiale accelera la ricerca, individua vulnerabilità, automatizza gli attacchi. Il quantum computing promette di fare qualcosa di ancora più radicale: risolvere problemi matematici che oggi consideriamo praticamente impossibili. La combinazione delle due tecnologie potrebbe cambiare le regole della sicurezza digitale.

Prendiamo Bitcoin. La blockchain è stata presentata per anni come una delle innovazioni più sicure mai concepite. Un registro distribuito, non controllato da un’autorità centrale, nel quale le transazioni vengono validate attraverso meccanismi crittografici. Una costruzione ingegnosa, che ha resistito a numerosi attacchi e ha alimentato un intero universo finanziario. Eppure anche questa architettura ha un punto vulnerabile. Le firme digitali utilizzate per autorizzare le transazioni si basano su algoritmi che un computer quantistico sufficientemente potente potrebbe compromettere. In particolare, potrebbe risalire da determinate chiavi pubbliche alle corrispondenti chiavi private, consentendo a un aggressore di disporre di fondi che non gli appartengono.

Non significherebbe cancellare magicamente la blockchain. Significherebbe mettere in discussione la prova stessa della proprietà digitale. Che, per una moneta nata per eliminare la necessità di fidarsi di un intermediario, sarebbe un paradosso devastante. Il problema non è fantascientifico. Nel marzo 2026 Google Quantum AI ha pubblicato una ricerca che ridimensiona le risorse teoricamente necessarie per compromettere la crittografia a curve ellittiche utilizzata anche dalle criptovalute. Non significa che oggi qualcuno possa violare Bitcoin. Significa, però, che la distanza tecnologica da quel risultato potrebbe essere inferiore a quanto si pensava. E qui nasce una domanda inquietante. Che cosa accadrebbe se un giorno venisse annunciato che una macchina è riuscita a ricavare una chiave privata da una chiave pubblica?

Non servirebbe aspettare furti su larga scala. Basterebbe la notizia. I mercati comincerebbero a interrogarsi sulla sicurezza dei patrimoni custoditi nei portafogli digitali. Gli operatori dovrebbero distinguere gli indirizzi vulnerabili da quelli protetti. Le piattaforme sarebbero costrette ad accelerare aggiornamenti delicatissimi. La fiducia, che nel sistema finanziario è importante quanto il capitale, subirebbe un colpo difficilmente quantificabile.

Ma sarebbe un errore fermarsi alle criptovalute. Il vero rischio è che Bitcoin rappresenti soltanto il primo campanello d’allarme di una crisi molto più estesa. Pensiamo ai sistemi di pagamento. Ogni giorno miliardi di operazioni attraversano una rete mondiale fatta di banche, circuiti di carte, piattaforme digitali, infrastrutture interbancarie e sistemi di regolamento. Non tutti utilizzano gli stessi algoritmi e non tutti presentano le medesime vulnerabilità. Ma molti dipendono, direttamente o indirettamente, da protocolli crittografici che dovranno essere aggiornati per resistere ai futuri computer quantistici. Se la transizione non avvenisse in tempo, il problema potrebbe diventare sistemico. Non perché un computer quantistico sarebbe automaticamente capace di svuotare ogni conto corrente. Sarebbe una rappresentazione sbagliata. Ma perché la compromissione di componenti critiche dell’autenticazione e delle comunicazioni potrebbe mettere in difficoltà intere catene di pagamento, costringendo gli operatori a sospendere servizi, sostituire certificati, verificare transazioni e ripristinare la sicurezza.

Immaginiamo per un istante una grande infrastruttura finanziaria costretta a fermarsi per verificare l’affidabilità delle proprie chiavi crittografiche. I bonifici internazionali rallentano. Le imprese incontrano difficoltà nei regolamenti. Le banche devono gestire un’ondata di richieste e controlli. I mercati reagiscono all’incertezza. Le catene di fornitura, che già oggi dipendono da pagamenti tempestivi e flussi informativi continui, subiscono nuove interruzioni.

È uno scenario, non una previsione. Ma è uno scenario che chi governa la finanza non può permettersi di ignorare. E c’è un aspetto ancora più delicato. La sicurezza nazionale. Siamo abituati a pensare alla guerra attraverso carri armati, missili, droni e sistemi di difesa. Ma un esercito moderno è anche una gigantesca organizzazione digitale. Deve pagare personale e fornitori, trasferire risorse, acquistare componenti, gestire informazioni riservate, proteggere comunicazioni e autenticare ordini.

Le criptovalute sono già entrate nell’economia dei conflitti, attraverso donazioni, trasferimenti transfrontalieri, finanziamenti e circuiti alternativi utilizzati anche per aggirare restrizioni finanziarie. Questo non significa che gli eserciti paghino ordinariamente i propri soldati in Bitcoin: non ci sono elementi per considerarla una pratica generalizzata. Significa però che gli asset digitali sono ormai parte dell’infrastruttura finanziaria che circonda la guerra. E se la crittografia che protegge queste operazioni diventasse vulnerabile, le conseguenze potrebbero andare ben oltre la perdita di denaro.

Un sistema militare deve poter essere certo dell’identità di chi impartisce un comando, dell’integrità di un messaggio e della riservatezza di un’informazione. Un avversario capace di compromettere alcuni di questi meccanismi potrebbe ottenere vantaggi strategici enormi. La sicurezza delle comunicazioni e quella delle transazioni finanziarie appartengono, sotto questo profilo, alla stessa famiglia di problemi. Esiste poi un pericolo meno appariscente, ma forse ancora più insidioso. È la possibilità che informazioni cifrate vengano intercettate oggi e conservate in attesa di poterle decifrare domani. I tecnici lo chiamano harvest now, decrypt later. Significa che un segreto industriale, un documento diplomatico o una comunicazione militare sottratti nel 2026 potrebbero diventare leggibili negli anni successivi, quando saranno disponibili strumenti di calcolo adeguati. Il futuro, insomma, potrebbe compromettere retroattivamente la sicurezza del presente.

A questo punto la domanda diventa inevitabile. Come ci salviamo? La risposta è, almeno in parte, dentro la stessa rivoluzione tecnologica che genera la minaccia. Il quantum computing non è soltanto un potenziale strumento di attacco. Può contribuire allo sviluppo di nuove tecnologie di comunicazione e sicurezza. Ma soprattutto ci obbliga a compiere un passaggio che non possiamo più rimandare: abbandonare progressivamente gli algoritmi vulnerabili e adottare una crittografia post-quantistica. Non occorre aspettare l’arrivo di un computer quantistico sufficientemente potente per farlo. Anzi, sarebbe il peggior errore possibile. Nel 2024 il National Institute of Standards and Technology americano ha approvato i primi tre standard fondamentali di crittografia post-quantistica, progettati per resistere anche agli attacchi dei futuri computer quantistici. Il Regno Unito ha indicato il 2035 come orizzonte per completare la migrazione dei sistemi. Il lavoro, dunque, è già cominciato.

Ma aggiornare un algoritmo non è come sostituire un’applicazione sul telefono. Bisogna intervenire su reti bancarie, software, dispositivi, infrastrutture pubbliche, sistemi industriali e apparati che possono rimanere operativi per decenni. Occorrono investimenti, competenze, test e soprattutto coordinamento.

Ed è qui che la questione tecnologica diventa politica, nel senso più alto del termine. Nessun Paese può mettere in sicurezza da solo un’economia che funziona attraverso reti globali. Non possono farlo gli Stati Uniti, nonostante la loro supremazia in molti segmenti dell’innovazione digitale. Non può farlo la Cina, pur disponendo di enormi capacità di ricerca e investimento. Non può farlo l’Europa, che possiede competenze scientifiche e industriali importanti ma soffre di frammentazioni e dipendenze tecnologiche.

Se una banca europea aggiorna i propri sistemi, ma continua a dialogare con infrastrutture vulnerabili in altre parti del mondo, il problema non è risolto. Se una catena industriale protegge i propri dati ma i fornitori non fanno altrettanto, resta esposta. Se le infrastrutture civili e militari adottano standard incompatibili, la sicurezza rischia di trasformarsi in una nuova forma di isolamento.

Serve allora qualcosa che oggi può sembrare quasi utopistico: una grande alleanza internazionale per la sicurezza crittografica. Un accordo che coinvolga Stati Uniti, Cina, Unione europea e le altre principali potenze tecnologiche. Non per condividere segreti militari o rinunciare alla competizione strategica, ma per individuare standard interoperabili, procedure di certificazione, tempi di transizione e meccanismi di gestione delle vulnerabilità. Un terreno comune sul quale la rivalità geopolitica non impedisca la protezione delle infrastrutture civili essenziali.

È difficile? Certamente. I rapporti tra Washington e Pechino sono segnati dalla competizione tecnologica. L’Europa cerca faticosamente una propria autonomia digitale. Il controllo dei semiconduttori, delle tecnologie quantistiche e dell’intelligenza artificiale è diventato una questione di potere. Ma proprio per questo la cooperazione è necessaria. Ci sono infrastrutture che nessuno ha interesse a vedere collassare. Il sistema dei pagamenti internazionali è una di queste. La sicurezza delle comunicazioni essenziali è un’altra. Come per la sicurezza nucleare o per la gestione dei grandi rischi sanitari, la competizione fra Stati deve poter convivere con alcune regole comuni.

E l’Europa, anziché limitarsi a osservare la sfida tra le due superpotenze, dovrebbe assumere un ruolo da protagonista. Ha le competenze scientifiche, le imprese, i centri di ricerca e la forza regolatoria per contribuire alla definizione delle nuove regole. Ma deve investire molto di più e, soprattutto, deve muoversi con maggiore rapidità. Perché il problema del 2030 non è sapere se proprio in quell’anno una macchina riuscirà a violare una firma digitale di Bitcoin. Nessuno può affermarlo con certezza. Le stime divergono e le difficoltà ingegneristiche restano considerevoli.

Il problema è che potremmo arrivare al 2030 senza avere ancora completato il lavoro necessario a difenderci. E in una società nella quale quasi ogni attività economica dipende da una forma di autenticazione digitale, la vulnerabilità di quei sistemi non sarebbe una questione per informatici. Diventerebbe una questione di stabilità finanziaria, continuità industriale, sicurezza nazionale e sovranità. Abbiamo trascorso gli ultimi anni chiedendoci quanto l’intelligenza artificiale cambierà il lavoro, la produttività, la medicina e la nostra vita quotidiana. Domande legittime, naturalmente. Ma forse abbiamo dedicato troppo poco tempo a un interrogativo ancora più elementare: chi garantirà che le infrastrutture digitali sulle quali poggia questa nuova economia continueranno a essere affidabili?

C’è una sottile ironia in tutto questo. Abbiamo costruito un mondo nel quale il denaro si muove alla velocità della luce, i contratti possono essere eseguiti automaticamente e le macchine cominciano a prendere decisioni autonome. E ora scopriamo che le fondamenta matematiche di una parte di questo edificio potrebbero dover essere sostituite. Non è una ragione per fermare il progresso. È una ragione per governarlo. Il 2030 non deve diventare la data di un’apocalisse digitale. Deve diventare la scadenza entro la quale le grandi potenze avranno dimostrato di saper collaborare almeno sulla sicurezza del mondo che hanno costruito. Perché il rischio più grande non è che un giorno un computer diventi abbastanza potente da violare una chiave crittografica. È che gli uomini, pur conoscendo il pericolo, non riescano a mettersi d’accordo in tempo per cambiare la serratura.

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Ci accorgiamo di quanto conti una rete soprattutto quando rallenta: durante una videochiamata, un pagamento online o una serata in streaming. Dietro questi gesti quotidiani c’è un’infrastruttura che deve trasportare sempre più dati. Nokia vuole renderla più efficiente usando l’intelligenza artificiale, dai collegamenti dei data center fino alle reti mobili.

I risultati del terzo trimestre 2026 mostrano che la domanda legata ad AI e cloud è già una fonte di crescita per il gruppo finlandese. Raccontano, però, anche l’altra faccia della trasformazione: mentre l’utile operativo comparabile migliora, costi di ristrutturazione e investimenti assorbono liquidità.

Tra luglio e settembre Nokia ha registrato 5,154 miliardi di euro di vendite, in aumento del 10% rispetto allo stesso periodo del 2025. L’utile operativo comparabile è salito del 35%, a 605 milioni di euro. Il risultato operativo riportato, che comprende anche voci come i costi di ristrutturazione, è stato invece di 196 milioni, in calo del 22%.

La distinzione aiuta a leggere i conti senza fermarsi a un solo numero: l’attività ordinaria è cresciuta, ma la trasformazione del gruppo ha un costo rilevante. Nel trimestre Nokia ha contabilizzato 357 milioni di euro di oneri di ristrutturazione.

I numeri del trimestre, in breve

La spinta più forte arriva dalle infrastrutture di rete: le vendite del segmento sono aumentate del 15% a cambi costanti. Le reti IP sono cresciute del 43%, quelle ottiche del 18%. Le vendite ai clienti AI e cloud hanno superato i 630 milioni di euro. Gli ordini raccolti da questa categoria hanno raggiunto 1,5 miliardi, con un aumento del 118% rispetto a un anno prima.

I data center che addestrano e fanno funzionare i sistemi di intelligenza artificiale hanno bisogno di collegamenti veloci e affidabili. Nokia fornisce parte delle reti che li connettono: per il gruppo, la corsa all’IA è già una fonte concreta di vendite e commesse. La società prevede, inoltre, una crescita del 25-30% nel 2027 per le attività combinate di reti IP e ottiche.

L’intelligenza artificiale arriva anche alle antenne

La strategia Nokia-Nvidia si estende ora alla rete radio mobile con l’AI-RAN. Questo significa usare l’intelligenza artificiale nella parte della rete che gestisce il collegamento tra smartphone e antenne, per amministrare meglio il traffico e utilizzare con maggiore efficienza lo spettro radio.

Nokia ha annunciato di aver completato con Nvidia e T-Mobile la prima chiamata AI-RAN su una rete operativa di un gestore. Il comunicato del gruppo cita anche le sperimentazioni europee: Elisa ha svolto prove su una rete 5G a Helsinki. BT prepara un test a Birmingham nel 2027. Nokia e Deutsche Telekom hanno registrato in laboratorio miglioramenti tipici del 10-15% nella velocità di trasmissione dal dispositivo verso la rete. Quest’ultimo risultato dovrà essere verificato sul campo.

Per chi usa la rete, il possibile beneficio è intuitivo: una gestione più intelligente può aiutare gli operatori a sfruttare meglio la capacità disponibile, ma non significa che le prestazioni o le tariffe cambieranno subito. I test devono diventare soluzioni adottate su larga scala e Nokia non indica ancora ricavi specifici generati dall’AI-RAN.

Crescita sì, ma la cassa racconta anche il costo

Il flusso di cassa libero di Nokia è risultato negativo per 99 milioni di euro nel trimestre. La società attribuisce la pressione, tra le altre voci, agli assorbimenti di capitale circolante, alle ristrutturazioni e agli investimenti. In pratica, una parte delle risorse resta impegnata nel ciclo operativo, come scorte, pagamenti e incassi, invece di trasformarsi subito in liquidità disponibile.

Nokia conferma per il 2026 la previsione di un utile operativo comparabile tra 2,1 e 2,6 miliardi di euro e si aspetta di chiudere l’anno sopra il punto medio della forchetta. Allo stesso tempo, ha ridotto al 35-55% la stima di conversione dell’utile operativo in flusso di cassa libero e prevede oneri di ristrutturazione per 1,1 miliardi nel 2026.

Per l’Europa e per l’Italia la questione va oltre i conti di una singola azienda. Le reti e i data center sono infrastrutture essenziali per servizi digitali, imprese e famiglie. QuiFinanza ha già raccontato lo sviluppo dei poli per l’intelligenza artificiale nel Sud Italia e la corsa globale alle infrastrutture con il caso della società coreana Elice.

I conti di Nokia mostrano, dunque, due tempi diversi. AI e cloud stanno già portando crescita e ordini. La nuova generazione di reti mobili è ancora in fase di test e sviluppo. La prova per il gruppo sarà trasformare l’interesse tecnologico in contratti, servizi diffusi e cassa più robusta. Per chi usa queste reti ogni giorno, è lì che si misurerà il valore concreto della promessa.