Il mercato non può chiedere ciò che non conosce -

L’Europa non colmerà il proprio divario di innovazione finché continuerà a usare la domanda del presente per selezionare il futuro.

di Elena Pasquali

“Le più grandi innovazioni non nascono sempre là dove il mercato ha già formulato la propria domanda. Nascono spesso dove la ricerca si inoltra in ciò che non è ancora traducibile in valore economico, dove il pensiero esplora il non previsto, dove la libertà dell’indagine precede la logica dell’applicazione.”Gianni Lattanzio, “L’Europa e la sfida della conoscenza”

Il passaggio con cui Gianni Lattanzio lega la capacità innovativa dell’Europa alla libertà della ricerca coglie il punto centrale del problema. Propongo però di eliminare due parole: «non sempre». Se parliamo di innovazione radicale, il mercato non formula mai in anticipo la domanda per la tecnologia che la renderà possibile. Può esprimere un problema, un risultato desiderato, un costo da ridurre o una prestazione da migliorare. Non può chiedere una capacità di cui ignora l’esistenza, né inserirla razionalmente in un piano industriale costruito sul perimetro di ciò che oggi è possibile fare.

Questa non è una distinzione linguistica. È il punto in cui si decide quale innovazione l’Europa sarà capace di finanziare e adottare. Se chiediamo a una nuova tecnologia di dimostrare fatturato, clienti e prevedibilità prima di sostenerla, non stiamo selezionando l’innovazione migliore. Stiamo selezionando ciò che il mercato ha già imparato a riconoscere.

Innovare significa cambiare lo spazio del possibile

Il Manuale di Oslo dell’OCSE adotta, correttamente, una definizione ampia: è innovazione anche un prodotto o un processo nuovo o significativamente migliorato che viene effettivamente introdotto sul mercato o utilizzato dall’organizzazione. Ma questa definizione comprende fenomeni molto diversi. Per discutere il ritardo europeo occorre distinguere l’innovazione incrementale dall’innovazione radicale.

L’innovazione incrementale migliora costo, efficienza, velocità, affidabilità o facilità d’uso all’interno di uno spazio di possibilità già noto. L’innovazione radicale introduce invece una capacità prima indisponibile e modifica quello spazio: consente di fare qualcosa che prima non si poteva fare, oppure rende possibile organizzare un’attività secondo un’architettura prima impraticabile. Nel primo caso il mercato può descrivere il miglioramento atteso e stimarne il ritorno. Nel secondo non dispone ancora delle categorie necessarie per formulare la domanda.

Se un cliente sa già scrivere la specifica della soluzione, confrontare fornitori e calcolare il ritorno dell’investimento, siamo normalmente nel territorio dell’adozione o dell’ottimizzazione. L’innovazione radicale può certamente nascere in presenza di un bisogno esplicito, ma quel bisogno identifica il problema, non contiene la soluzione. La domanda può indicare dove guardare. Non può anticipare ciò che la ricerca troverà.

Il problema può precedere la soluzione. Ma la capacità può precedere il problema

Una prima famiglia di innovazioni nasce quando il problema è noto e la soluzione tecnica non lo è. L’elettricità offrì inizialmente nuovi modi per illuminare e produrre forza motrice, sostituendo soluzioni esistenti; diventò poi una tecnologia generale, capace di trasformare attività che i suoi primi utilizzatori non avevano previsto. Il telefono emerse dalle ricerche di Alexander Graham Bell sul telegrafo armonico: la ricerca partiva dal problema di trasmettere più segnali, ma produsse una capacità diversa, la trasmissione della voce. Bitcoin ha formulato in termini tecnici un problema che il mercato non trattava come una domanda di massa: trasferire valore digitale evitando la doppia spesa senza affidare la validazione a un intermediario centrale.

Esiste però una seconda famiglia, ancora più importante per comprendere l’invenzione: tecnologie che non nascono per risolvere un problema già percepito. Nasce prima una capacità; solo dopo emergono gli usi, i problemi che può affrontare e perfino i bisogni che renderà visibili. Il laser fu a lungo descritto come una soluzione in cerca di un problema. Oggi sostiene telecomunicazioni, chirurgia, metrologia, produzione industriale e lettura di dati. L’adesivo dei Post-it nacque da un risultato inatteso: era troppo debole per l’obiettivo originario, ma proprio quella caratteristica rese possibile un oggetto che nessun’indagine di mercato avrebbe saputo richiedere. Anche il tostapane automatico acquistò valore di massa quando un’innovazione complementare, il pane già affettato, costruì attorno alla tecnologia un’esperienza semplice e ripetibile.

Questi casi mostrano che tecnologia, uso e mercato non si succedono secondo una linea retta. Coevolvono. A volte il problema attira la ricerca; a volte una scoperta rivela il problema che può risolvere; a volte il valore compare soltanto quando altre innovazioni completano l’ecosistema. Pretendere all’inizio una domanda misurabile significa scambiare una delle possibili traiettorie dell’innovazione per la sua legge universale.

La distinzione non coincide neppure con una classificazione rigida degli oggetti. Lo smartphone ha ricombinato tecnologie già esistenti, ma la nuova architettura ha trasformato mercati, comportamenti e catene del valore. I Large Model Language (LLM) automatizzano attività note, ma possono anche diventare una tecnologia abilitante per capacità non ancora stabilizzate. La domanda corretta non è se un oggetto sia “davvero” innovativo in astratto. È quale discontinuità introduca, a quale livello dell’architettura e quanto modifichi le azioni possibili.

Il paradosso europeo della prova preventiva

Una startup europea incontra spesso una doppia barriera. L’investitore chiede fatturato e validazione commerciale prima di finanziare la crescita. Il potenziale cliente rifiuta una tecnologia che non compare nel piano triennale, non ha referenze comparabili e non dispone ancora di un fornitore considerato sicuro. L’investitore attende il primo cliente; il primo cliente attende che qualcun altro abbia già investito e acquistato. Non è soltanto avversione al rischio. È un meccanismo che rende la novità non finanziabile proprio durante la fase in cui deve produrre le prove della propria utilità.

Negli Stati Uniti, più spesso che in Europa, il capitale di rischio non si limita a finanziare lo sviluppo del prodotto. Finanzia anche i progetti pilota, le prime installazioni, la costruzione della funzione commerciale e l’acquisizione dei primi clienti; inoltre apre reti e relazioni che aiutano a creare il mercato. Non significa che gli investitori americani ignorino le evidenze. Significa che il capitale serve anche a produrle. In Europa quelle stesse evidenze vengono troppo spesso richieste come condizione preliminare per accedere al capitale.

Lo stesso European Innovation Council riconosce che trovare il primo cliente è uno dei principali ostacoli incontrati dalle imprese innovative e ha creato programmi di innovation procurement per affrontarlo. La diagnosi esiste. Ciò che manca è farne una regola del sistema: se una tecnologia può produrre un vantaggio strategico, il settore pubblico e le grandi imprese devono poter finanziare sperimentazioni pre-commerciali e diventare clienti competenti prima che il mercato sia maturo, non dopo.

Il deficit europeo non è soltanto un deficit di capitale. È un deficit temporale: finanziamo l’innovazione quando l’incertezza è già stata ridotta, il mercato è già visibile e qualcun altro ha già dimostrato che la tecnologia funziona. Ma a quel punto non stiamo più finanziando la scoperta del futuro. Stiamo finanziando la diffusione di un futuro già deciso altrove.

Il software che l’Europa non vede

A questo conservatorismo si aggiunge un problema di competenza tecnologica nella valutazione. Mi è capitato di ascoltare un funzionario dell’EIC affermare che i progetti software non richiederebbero finanziamenti significativi perché lo sviluppo di un nuovo prodotto richiederebbe al massimo un anno. Non è la posizione ufficiale dell’EIC, che formalmente finanzia innovazioni in ogni campo tecnologico. È però una frase rivelatrice: confonde un’applicazione con lo strato tecnologico che la rende possibile.

Un’applicazione può essere sviluppata in pochi mesi. Un nuovo protocollo, un’architettura distribuita, un motore crittografico, un database, un sistema operativo, un compilatore, un modello di intelligenza artificiale o un’infrastruttura cloud possono richiedere anni di ricerca, validazione, ottimizzazione, integrazione, standardizzazione e costruzione dell’ecosistema. Il software non è soltanto l’interfaccia visibile. È l’infrastruttura cognitiva e operativa dell’economia contemporanea.

Il rapporto Draghi quantifica il risultato di questa cecità. Circa il 70 per cento dei modelli fondamentali di intelligenza artificiale sviluppati dal 2017 proviene dagli Stati Uniti. Tre hyperscaler statunitensi controllano oltre il 65 per cento del mercato cloud globale e di quello europeo; il maggiore operatore europeo raggiunge circa il 2 per cento del mercato dell’Unione. L’Europa continua a investire prevalentemente in ciò che il software consente di fare, molto meno nel software che determina ciò che sarà possibile fare domani. La dipendenza che ne deriva non è soltanto industriale. È una dipendenza nella definizione stessa delle future possibilità economiche e strategiche.

Prima la diversità, poi la selezione

Pensare all’innovazione come risposta diretta a una domanda di mercato ricorda la spiegazione lamarckiana del collo della giraffa: l’organo si sarebbe allungato perché l’animale aveva bisogno di raggiungere le foglie più alte, e il carattere acquisito sarebbe poi stato trasmesso. L’evoluzione non procede così. Mutazione e ricombinazione generano variazione prima che la loro utilità sia nota. Le mutazioni sono casuali rispetto al vantaggio che potranno produrre; la selezione naturale, invece, non lo è. Conserva e diffonde le varianti che funzionano in un determinato ambiente.

L’analogia con l’innovazione non deve essere portata oltre il necessario, ma illumina un principio decisivo: la diversità precede la selezione. Nuove ipotesi tecniche, architetture e combinazioni devono esistere prima che sia possibile valutarne gli effetti. Il “pollice del panda” raccontato da Stephen Jay Gould ne offre un’altra immagine: l’evoluzione non progetta da zero la soluzione ottimale, ma riutilizza strutture disponibili per funzioni nuove. Anche l’invenzione procede spesso per ricombinazione, riuso ed exaptation, collegando conoscenze nate in contesti diversi.

Un sistema europeo dell’innovazione non deve quindi indovinare in anticipo il vincitore, né distribuire risorse casualmente. Deve finanziare un numero sufficiente di ipotesi tecniche realmente indipendenti, sottoporle presto a verifiche misurabili e concentrare progressivamente le risorse su quelle che producono risultati. La valutazione deve riguardare il portafoglio, non pretendere che ogni singolo progetto sia una scelta sicura. La diversità senza selezione produce dispersione. La selezione senza diversità produce stagnazione.

È il principio che sostiene programmi ad alto rischio e alto impatto come quelli della DARPA: obiettivi ambiziosi, pluralità di percorsi, milestone tecniche rigorose, accettazione del fallimento dei singoli progetti. Un sistema che cerca di eliminare ogni fallimento prima di investire finisce per eliminare anche la possibilità della sorpresa.

L’invenzione richiede una temporanea assenza di ordine

La ricerca può essere orientata verso una missione senza diventare prescrittiva. Definire un problema, come ridurre le emissioni, curare una malattia o rendere sicura un’infrastruttura, è compatibile con l’innovazione se lo spazio delle soluzioni resta aperto. L’approccio diventa conservativo quando il bando incorpora già la tecnologia, l’architettura, il caso d’uso, il consorzio e perfino gli indicatori attraverso cui la soluzione dovrà manifestarsi. In quel momento non stiamo indicando una direzione. Stiamo progettando in anticipo il risultato.

Il caso copernicano chiarisce perché questo meccanismo blocchi l’invenzione. Per secoli le osservazioni astronomiche potevano essere corrette e tuttavia venire ricondotte al sistema geocentrico attraverso correzioni sempre più articolate. Il problema non era la qualità dei dati. Era l’obbligo che ogni nuovo dato trovasse immediatamente posto nel quadro cognitivo noto. Copernico non è importante perché abbia semplicemente raccolto osservazioni “più vere”, ma perché ha contribuito a riorganizzarle dentro un quadro differente.

La vera invenzione richiede di resistere alla tentazione di spiegare immediatamente il nuovo attraverso ciò che già conosciamo. Occorre sospendere temporaneamente il giudizio, continuare a raccogliere osservazioni e accettare una fase di incertezza nella quale i dati non formano ancora un sistema coerente. Solo quando gli elementi diventano sufficienti è possibile collegare punti anche lontani, talvolta appartenenti a domini diversi, e organizzarli all’interno di un quadro cognitivo completamente nuovo.

La storia della scienza mostra come un paradigma consolidato tenda ad assorbire le anomalie, trattandole come eccezioni o problemi ancora da risolvere, anziché come segnali della necessità di un quadro diverso. La conoscenza nuova emerge quando diventa possibile collegare osservazioni che il sistema esistente manteneva separate e organizzarle all’interno di una struttura cognitiva differente. Non nasce dal caos come valore in sé, ma dalla capacità di tollerare temporaneamente l’assenza di un ordine riconosciuto.

Se non tolleriamo questa temporanea assenza di ordine, ogni nuova informazione verrà assimilata al paradigma dominante. Potremo perfezionarlo, aggiustarlo e renderlo più efficiente, ma non potremo superarlo. Non produrremo innovazione radicale, ma soltanto un sistema sempre più sofisticato per conservare ciò che già conosciamo. Se ogni nuova osservazione deve essere immediatamente compatibile con il quadro esistente, il quadro esistente non potrà mai essere superato.

Finanziare più futuri

Per tornare competitiva, l’Europa deve cambiare non soltanto la quantità degli investimenti, ma la logica con cui li seleziona. Deve misurare la discontinuità tecnica e l’apprendimento prodotto, non soltanto il fatturato previsto. Deve definire missioni senza prescrivere le soluzioni. Deve finanziare portafogli abbastanza diversi da generare alternative reali. Deve usare procurement strategico e sperimentazione pre-commerciale per costruire i primi mercati. Deve infine dotarsi delle competenze necessarie per valutare le tecnologie digitali fondamentali, non soltanto le applicazioni che rendono immediatamente visibile il loro valore.

Questo implica accettare il fallimento di singoli progetti come costo inevitabile dell’esplorazione, mantenendo rigorosa la selezione attraverso evidenze tecniche. Implica anche chiedere alle grandi imprese europee di non aspettare che una tecnologia sia già diventata standard negli Stati Uniti o in Cina prima di inserirla nel proprio piano. L’adozione anticipata non è filantropia verso le startup. È una capacità strategica dell’acquirente.

L’Europa non diventerà competitiva cercando di prevedere con maggiore precisione quale tecnologia vincerà. Diventerà competitiva quando permetterà a un numero sufficiente di tecnologie realmente nuove di arrivare al punto in cui il loro valore può essere compreso. La competitività non nasce dalla scelta anticipata di un unico futuro. Nasce dalla capacità di esplorarne molti, selezionare rapidamente quelli che funzionano e adottarli prima che siano già diventati il futuro di qualcun altro.

Riferimenti essenziali

Fonti utilizzate per la verifica concettuale e storica; la redazione potrà convertirle in note o ometterle nella versione pubblicata.

1. Gianni Lattanzio, “L’Europa e la sfida della conoscenza”, Meridiano Italia

2. OECD/Eurostat, Oslo Manual 2018

3. D. C. Mowery e N. Rosenberg, The influence of market demand upon innovation

4. Library of Congress, Alexander Graham Bell: The Telephone and Multiple Telegraph

5. Satoshi Nakamoto, Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System

6. American Institute of Physics, 50 Years of Lasers

7. 3M, The Post-it Note Story

8. Smithsonian National Museum of American History, Toaster

9. European Innovation Council, Innovation Procurement Programme

10. Commissione europea, Pre-commercial procurement