Scritto da Antonio Francesco Di Lauro
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In un mondo in cui i dati – prodotti da attori industriali, scientifici e istituzionali – sono in costante incremento e in cui la diffusione dei sistemi di intelligenza artificiale è sempre più pervasiva, le capacità di analisi dati e calcolo ad alte prestazioni sono fondamentali per sostenere l’innovazione in campi che vanno dalla ricerca di base alle scienze sperimentali, dalle tecnologie dei materiali alla manifattura avanzata fino alla medicina.
Nel nostro Paese, un attore di rilievo in questo ambito è il Centro Nazionale di Ricerca in HPC, Big Data and Quantum Computing (ICSC) che aggrega università, istituzioni, organismi di ricerca pubblici e privati e imprese distribuiti sull’intero territorio nazionale in un’infrastruttura d’avanguardia per l’high performance computing. In questa intervista ad Arnaud Ceol riflettiamo sulle dinamiche di trasformazione digitale, sull’importanza delle competenze avanzate e sul lavoro della Fondazione ICSC, anche a partire dal lancio del programma formativo avanzato Health HPC: Bioemedicina Computazionale, un’iniziativa rivolta a professionisti, aziende e giovani neolaureati, che combina una formazione medica di alto livello con l’accesso a risorse HPC avanzate, che si svolgerà dal 16 marzo al 22 maggio 2026. Ulteriori informazioni sul corso e la possibilità di preiscriversi sono disponibili a questo link.
Arnaud Ceol è Technical Project Manager presso la Fondazione ICSC – Centro Nazionale per la Ricerca in High Performance Computing, Big Data e Quantum Computing. Coordina servizi e infrastrutture dati per progetti strategici come IT4LIA, l’AI Factory italiana.
Secondo i primi risultati della survey promossa da IT4LIA AI Factory, il 65% delle organizzazioni italiane individua nella carenza di competenze il principale ostacolo allo sviluppo di iniziative di intelligenza artificiale. Qual è stato l’obiettivo generale della ricerca e, più nello specifico, come interpreta questo dato alla luce delle attuali dinamiche di innovazione e trasformazione digitale?
Arnaud Ceol: Dall’indagine emerge una partecipazione significativa, con metà delle risposte da piccole e medie imprese, il 10% da grandi aziende e il restante da amministrazioni pubbliche, enti di ricerca e altri attori organizzativi, a testimonianza di un interesse trasversale. Il nostro intento, come ricercatori, è guidare l’innovazione e sviluppare nuovi servizi dai quali l’economia possa trarre reale vantaggio, assicurandoci al contempo di aver compreso i bisogni concreti della popolazione durante il processo di progettazione. In questo contesto, stiamo promuovendo l’intelligenza artificiale in diversi settori strategici – dalla ricerca scientifica all’amministrazione pubblica fino al mondo industriale – dove siamo convinti che l’adozione di queste tecnologie possa produrre un impatto significativo. Nel dettaglio, il nostro obiettivo consiste nel mettere a disposizione risorse computazionali avanzate e nel fornire un supporto concreto a imprese – in particolare piccole e medie – a ricercatori e a tutti quei soggetti, individuali o collettivi, che hanno identificato la carenza di competenze come ostacolo principale. Per raggiungere questo scopo, abbiamo organizzato diversi walk around, mirati a promuovere sia servizi orizzontali – come training sui dati e testing dei modelli –, sia servizi verticali, più specialistici, focalizzati su ambiti quali cyber security, manufacturing e agrifood. Da un lato, dunque, vi è la volontà di consolidare il nostro partenariato con l’ecosistema produttivo, riflettendo sul valore dei percorsi già esistenti, incentivando l’interazione tra gli utenti all’interno di occasioni di confronto, come la partecipazione a fiere, conferenze e attività di onboarding. Dall’altro lato, si evidenzia l’interesse ad approfondire i bisogni concreti di un Paese in continuo cambiamento.
Sempre sulla base dei risultati della survey, quali ulteriori criticità o carenze – oltre al deficit di competenze – emergono come fattori che frenano l’adozione dell’intelligenza artificiale nei sistemi produttivi?
Arnaud Ceol: Uno scoglio senz’altro rilevante è rappresentato dalla scarsità di risorse computazionali, indispensabili per l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale. L’acquisizione di GPU costituisce un investimento oneroso che non tutti possono sostenere; oltre a ciò, disporre di risorse adeguate a creare e mantenere un’infrastruttura cloud comporta costi elevati. A queste difficoltà si aggiunge l’assenza percepita di un supporto concreto, che sommandosi alla mancanza di competenze sufficienti, evidenzia come l’assenza di figure chiave nello sviluppo di sistemi IA indebolisca, su più livelli, la progettazione di soluzioni realmente efficaci per gli utenti. Inoltre, all’interno del Centro Nazionale di Ricerca in High Performance Computing, Big Data e Quantum Computing (ICSC) abbiamo osservato che molte delle problematiche principali esistevano già prima dell’avvento dei sistemi IA e riguardano in particolare il trattamento dei dati. Un aspetto cruciale riguarda la regolamentazione prevista dall’AI Act: chi non conosce a fondo le logiche di queste norme potrebbe percepirle come eccessivamente vincolanti. In questo senso, nei nostri corsi di formazione ci impegniamo anche a diffondere maggiore consapevolezza e comprensione normativa. Il processo di preparazione dei dati per renderli AI‑ready richiede verifiche fondamentali, come quelle volte a individuare ed eliminare eventuali bias, attività che possono rallentare i tempi di lavoro. Per facilitare lo sviluppo e la validazione di soluzioni di intelligenza artificiale, la Commissione Europea ha istituito le AI regulatory sandbox: ambienti normativi controllati in cui imprese, startup ed enti pubblici possono testare prodotti, servizi o modelli innovativi sotto la guida delle autorità competenti, beneficiando di maggiore certezza normativa e, in alcuni casi, di flessibilità regolatoria. Su questo fronte, il nostro centro di ricerca, parte attiva di IT4LIA AI Factory, è partner del progetto EUSAiR, volto a sviluppare linee guida stabili e proof of concept per le aziende interessate, garantendo loro la possibilità di innovare in sicurezza e con investimenti protetti.
Quali ambiti strategici dovrebbero essere considerati prioritari per valorizzare e indirizzare le competenze avanzate in ambito high-tech sviluppate da ICSC?
Arnaud Ceol: Temo che uno dei settori in cui si rischierebbe di restare indietro, qualora non si sfruttassero pienamente le tecnologie disponibili, sia quello sanitario, con conseguenze potenzialmente gravi per la popolazione. Per questo motivo è nato il programma formativo avanzato Health HPC, rivolto alla biomedicina computazionale. Il corso è frutto di un lavoro sinergico con la Fondazione DARE – Digital Lifelong Prevention, scelta anche per la sua lunga esperienza nel campo delle scienze computazionali applicate alla sanità pubblica. Si tratta di un’offerta pensata per professionisti, aziende e giovani neolaureati, che combina una formazione di alto livello con l’accesso a risorse HPC avanzate. Il contributo principale del nostro centro di ricerca all’interno del corso consiste nel fornire una formazione propedeutica sui tool computazionali da applicare alla medicina. Spesso, molte delle risorse HPC disponibili negli istituti, negli ospedali o su piattaforme generiche non vengono pienamente utilizzate. In Italia, ad esempio, il CINECA ospita il decimo supercomputer più potente al mondo, tuttavia, molti ricercatori o professionisti del settore sanitario non sono pienamente consapevoli delle opportunità offerte da tali infrastrutture, né dispongono delle competenze necessarie per accedervi o utilizzarle in modo efficace. Il nostro corso si propone proprio di colmare questo divario: insegniamo ai partecipanti come utilizzare queste risorse, come muoversi in autonomia tra piattaforme diverse e come applicarle concretamente ai loro ambiti di lavoro. Attualmente, stiamo per avviare un nuovo progetto, ECHO-TWIN (Edge-Cloud-HPC Optimized Twins based on Workflow-enhanced Inference Networks), che si propone non solo di sviluppare nuove tecnologie nell’ambito edge, dall’uso di strumenti medici, veicoli o satelliti fino al cloud e all’HPC, ma anche di creare laboratori innovativi in cui ricercatori e PMI possano confrontarsi direttamente con queste tecnologie e sperimentarne l’implementazione concreta.
Qual è l’entità del cambiamento introdotto dall’intelligenza artificiale rispetto alle precedenti rivoluzioni tecnologiche e come varia la percezione di tale impatto?
Arnaud Ceol: Penso che il problema non risieda tanto nel confronto tra il divario tecnologico passato e quello attuale con l’intelligenza artificiale. La vera questione è che l’IA può produrre un cambiamento senza precedenti nelle condizioni operative dei vari settori; di conseguenza, privarsene significherebbe rinunciare a un’opportunità irrinunciabile di sviluppo. Credo che il tessuto produttivo del Paese l’abbia compreso e, di conseguenza, stia richiedendo un supporto sempre più avanzato per la comprensione di questi sistemi, che per loro natura richiedono tempi di apprendimento molto più rapidi rispetto alle vecchie tecnologie informatiche. Da questa prospettiva, l’intelligenza artificiale offre un’opportunità interessante anche per segmenti di utenti che in passato erano meno coinvolti nel mondo tecnologico. Ad esempio, nel settore sanitario, chi lavorava come bioinformatico non si occupava direttamente dei server, mentre oggi desidera comprenderne e sfruttarne le potenzialità. Dal punto di vista anagrafico, ciò che osserviamo è che l’intelligenza artificiale suscita interesse trasversale, coinvolgendo tutte le fasce di età. È particolarmente interessante notare che, molto spesso, nelle piccole e medie imprese i progetti nascono non da informatici di formazione, ma da persone che hanno semplicemente iniziato a interessarsi alla tecnologia, sperimentando e osservando i risultati. C’è tuttavia un rischio futuro da considerare: l’intelligenza artificiale consente di compiere operazioni complesse senza possedere conoscenze di base. Ciò significa che un compito che un informatico junior potrebbe svolgere con competenza, l’IA può replicarlo automaticamente. Il pericolo è che il mondo tecnologico diventi sempre più guidato dagli strumenti, rischiando di marginalizzare l’esperienza dei ricercatori senior, che invece possono correggere e guidare l’IA con efficacia. Per questo motivo dobbiamo porre grande attenzione alla formazione dei più giovani, affinché l’intelligenza artificiale non sostituisca il soggetto, ma ne amplifichi le capacità.
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