{"id":2858,"date":"2026-08-25T20:11:34","date_gmt":"2026-08-25T20:11:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.meridianoitalia.tv\/meridiano\/?p=2858"},"modified":"2026-08-25T20:12:19","modified_gmt":"2026-08-25T20:12:19","slug":"il-mercato-non-puo-chiedere-cio-che-non-conosce","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.meridianoitalia.tv\/meridiano\/2026\/08\/25\/il-mercato-non-puo-chiedere-cio-che-non-conosce\/","title":{"rendered":"Il mercato non pu\u00f2 chiedere ci\u00f2 che non conosce"},"content":{"rendered":"\n

L\u2019Europa non colmer\u00e0 il proprio divario di innovazione finch\u00e9 continuer\u00e0 a usare la domanda del presente per selezionare il futuro.<\/em><\/p>\n\n\n\n

di Elena Pasquali<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u201cLe pi\u00f9 grandi innovazioni non nascono sempre l\u00e0 dove il mercato ha gi\u00e0 formulato la propria domanda. Nascono spesso dove la ricerca si inoltra in ci\u00f2 che non \u00e8 ancora traducibile in valore economico, dove il pensiero esplora il non previsto, dove la libert\u00e0 dell\u2019indagine precede la logica dell\u2019applicazione.\u201d<\/em>Gianni Lattanzio, \u201cL\u2019Europa e la sfida della conoscenza<\/a>\u201d<\/strong><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Il passaggio con cui Gianni Lattanzio lega la capacit\u00e0 innovativa dell\u2019Europa alla libert\u00e0 della ricerca coglie il punto centrale del problema. Propongo per\u00f2 di eliminare due parole: \u00abnon sempre\u00bb. Se parliamo di innovazione radicale, il mercato non formula mai in anticipo la domanda per la tecnologia che la render\u00e0 possibile. Pu\u00f2 esprimere un problema, un risultato desiderato, un costo da ridurre o una prestazione da migliorare. Non pu\u00f2 chiedere una capacit\u00e0 di cui ignora l\u2019esistenza, n\u00e9 inserirla razionalmente in un piano industriale costruito sul perimetro di ci\u00f2 che oggi \u00e8 possibile fare.<\/p>\n\n\n\n

Questa non \u00e8 una distinzione linguistica. \u00c8 il punto in cui si decide quale innovazione l\u2019Europa sar\u00e0 capace di finanziare e adottare. Se chiediamo a una nuova tecnologia di dimostrare fatturato, clienti e prevedibilit\u00e0 prima di sostenerla, non stiamo selezionando l\u2019innovazione migliore. Stiamo selezionando ci\u00f2 che il mercato ha gi\u00e0 imparato a riconoscere.<\/p>\n\n\n\n

Innovare significa cambiare lo spazio del possibile<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Il Manuale di Oslo dell\u2019OCSE adotta, correttamente, una definizione ampia: \u00e8 innovazione anche un prodotto o un processo nuovo o significativamente migliorato che viene effettivamente introdotto sul mercato o utilizzato dall\u2019organizzazione. Ma questa definizione comprende fenomeni molto diversi. Per discutere il ritardo europeo occorre distinguere l\u2019innovazione incrementale dall\u2019innovazione radicale.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019innovazione incrementale migliora costo, efficienza, velocit\u00e0, affidabilit\u00e0 o facilit\u00e0 d\u2019uso all\u2019interno di uno spazio di possibilit\u00e0 gi\u00e0 noto. L\u2019innovazione radicale introduce invece una capacit\u00e0 prima indisponibile e modifica quello spazio: consente di fare qualcosa che prima non si poteva fare, oppure rende possibile organizzare un\u2019attivit\u00e0 secondo un\u2019architettura prima impraticabile. Nel primo caso il mercato pu\u00f2 descrivere il miglioramento atteso e stimarne il ritorno. Nel secondo non dispone ancora delle categorie necessarie per formulare la domanda.<\/p>\n\n\n\n

Se un cliente sa gi\u00e0 scrivere la specifica della soluzione, confrontare fornitori e calcolare il ritorno dell\u2019investimento, siamo normalmente nel territorio dell\u2019adozione o dell\u2019ottimizzazione. L\u2019innovazione radicale pu\u00f2 certamente nascere in presenza di un bisogno esplicito, ma quel bisogno identifica il problema, non contiene la soluzione. La domanda pu\u00f2 indicare dove guardare. Non pu\u00f2 anticipare ci\u00f2 che la ricerca trover\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Il problema pu\u00f2 precedere la soluzione. Ma la capacit\u00e0 pu\u00f2 precedere il problema<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Una prima famiglia di innovazioni nasce quando il problema \u00e8 noto e la soluzione tecnica non lo \u00e8. L\u2019elettricit\u00e0 offr\u00ec inizialmente nuovi modi per illuminare e produrre forza motrice, sostituendo soluzioni esistenti; divent\u00f2 poi una tecnologia generale, capace di trasformare attivit\u00e0 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 pi\u00f9 segnali, ma produsse una capacit\u00e0 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.<\/p>\n\n\n\n

Esiste per\u00f2 una seconda famiglia, ancora pi\u00f9 importante per comprendere l\u2019invenzione: tecnologie che non nascono per risolvere un problema gi\u00e0 percepito. Nasce prima una capacit\u00e0; solo dopo emergono gli usi, i problemi che pu\u00f2 affrontare e perfino i bisogni che render\u00e0 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\u2019adesivo dei Post-it nacque da un risultato inatteso: era troppo debole per l\u2019obiettivo originario, ma proprio quella caratteristica rese possibile un oggetto che nessun\u2019indagine di mercato avrebbe saputo richiedere. Anche il tostapane automatico acquist\u00f2 valore di massa quando un\u2019innovazione complementare, il pane gi\u00e0 affettato, costru\u00ec attorno alla tecnologia un\u2019esperienza semplice e ripetibile.<\/p>\n\n\n\n

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 pu\u00f2 risolvere; a volte il valore compare soltanto quando altre innovazioni completano l\u2019ecosistema. Pretendere all\u2019inizio una domanda misurabile significa scambiare una delle possibili traiettorie dell\u2019innovazione per la sua legge universale.<\/p>\n\n\n\n

La distinzione non coincide neppure con una classificazione rigida degli oggetti. Lo smartphone ha ricombinato tecnologie gi\u00e0 esistenti, ma la nuova architettura ha trasformato mercati, comportamenti e catene del valore. I Large Model Language (LLM) automatizzano attivit\u00e0 note, ma possono anche diventare una tecnologia abilitante per capacit\u00e0 non ancora stabilizzate. La domanda corretta non \u00e8 se un oggetto sia \u201cdavvero\u201d innovativo in astratto. \u00c8 quale discontinuit\u00e0 introduca, a quale livello dell\u2019architettura e quanto modifichi le azioni possibili.<\/p>\n\n\n\n

Il paradosso europeo della prova preventiva<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Una startup europea incontra spesso una doppia barriera. L\u2019investitore 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\u2019investitore attende il primo cliente; il primo cliente attende che qualcun altro abbia gi\u00e0 investito e acquistato. Non \u00e8 soltanto avversione al rischio. \u00c8 un meccanismo che rende la novit\u00e0 non finanziabile proprio durante la fase in cui deve produrre le prove della propria utilit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Negli Stati Uniti, pi\u00f9 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\u2019acquisizione 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.<\/p>\n\n\n\n

Lo stesso European Innovation Council riconosce che trovare il primo cliente \u00e8 uno dei principali ostacoli incontrati dalle imprese innovative e ha creato programmi di innovation procurement per affrontarlo. La diagnosi esiste. Ci\u00f2 che manca \u00e8 farne una regola del sistema: se una tecnologia pu\u00f2 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.<\/p>\n\n\n\n

Il deficit europeo non \u00e8 soltanto un deficit di capitale. \u00c8 un deficit temporale: finanziamo l\u2019innovazione quando l\u2019incertezza \u00e8 gi\u00e0 stata ridotta, il mercato \u00e8 gi\u00e0 visibile e qualcun altro ha gi\u00e0 dimostrato che la tecnologia funziona. Ma a quel punto non stiamo pi\u00f9 finanziando la scoperta del futuro. Stiamo finanziando la diffusione di un futuro gi\u00e0 deciso altrove.<\/p>\n\n\n\n

Il software che l\u2019Europa non vede<\/strong><\/p>\n\n\n\n

A questo conservatorismo si aggiunge un problema di competenza tecnologica nella valutazione. Mi \u00e8 capitato di ascoltare un funzionario dell\u2019EIC affermare che i progetti software non richiederebbero finanziamenti significativi perch\u00e9 lo sviluppo di un nuovo prodotto richiederebbe al massimo un anno. Non \u00e8 la posizione ufficiale dell\u2019EIC, che formalmente finanzia innovazioni in ogni campo tecnologico. \u00c8 per\u00f2 una frase rivelatrice: confonde un\u2019applicazione con lo strato tecnologico che la rende possibile.<\/p>\n\n\n\n

Un\u2019applicazione pu\u00f2 essere sviluppata in pochi mesi. Un nuovo protocollo, un\u2019architettura distribuita, un motore crittografico, un database, un sistema operativo, un compilatore, un modello di intelligenza artificiale o un\u2019infrastruttura cloud possono richiedere anni di ricerca, validazione, ottimizzazione, integrazione, standardizzazione e costruzione dell\u2019ecosistema. Il software non \u00e8 soltanto l\u2019interfaccia visibile. \u00c8 l\u2019infrastruttura cognitiva e operativa dell\u2019economia contemporanea.<\/p>\n\n\n\n

Il rapporto Draghi quantifica il risultato di questa cecit\u00e0. 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\u2019Unione. L\u2019Europa continua a investire prevalentemente in ci\u00f2 che il software consente di fare, molto meno nel software che determina ci\u00f2 che sar\u00e0 possibile fare domani. La dipendenza che ne deriva non \u00e8 soltanto industriale. \u00c8 una dipendenza nella definizione stessa delle future possibilit\u00e0 economiche e strategiche.<\/p>\n\n\n\n

Prima la diversit\u00e0, poi la selezione<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Pensare all\u2019innovazione come risposta diretta a una domanda di mercato ricorda la spiegazione lamarckiana del collo della giraffa: l\u2019organo si sarebbe allungato perch\u00e9 l\u2019animale aveva bisogno di raggiungere le foglie pi\u00f9 alte, e il carattere acquisito sarebbe poi stato trasmesso. L\u2019evoluzione non procede cos\u00ec. Mutazione e ricombinazione generano variazione prima che la loro utilit\u00e0 sia nota. Le mutazioni sono casuali rispetto al vantaggio che potranno produrre; la selezione naturale, invece, non lo \u00e8. Conserva e diffonde le varianti che funzionano in un determinato ambiente.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019analogia con l\u2019innovazione non deve essere portata oltre il necessario, ma illumina un principio decisivo: la diversit\u00e0 precede la selezione. Nuove ipotesi tecniche, architetture e combinazioni devono esistere prima che sia possibile valutarne gli effetti. Il \u201cpollice del panda\u201d raccontato da Stephen Jay Gould ne offre un\u2019altra immagine: l\u2019evoluzione non progetta da zero la soluzione ottimale, ma riutilizza strutture disponibili per funzioni nuove. Anche l\u2019invenzione procede spesso per ricombinazione, riuso ed exaptation, collegando conoscenze nate in contesti diversi.<\/p>\n\n\n\n

Un sistema europeo dell\u2019innovazione non deve quindi indovinare in anticipo il vincitore, n\u00e9 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 diversit\u00e0 senza selezione produce dispersione. La selezione senza diversit\u00e0 produce stagnazione.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 il principio che sostiene programmi ad alto rischio e alto impatto come quelli della DARPA: obiettivi ambiziosi, pluralit\u00e0 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 possibilit\u00e0 della sorpresa.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019invenzione richiede una temporanea assenza di ordine<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La ricerca pu\u00f2 essere orientata verso una missione senza diventare prescrittiva. Definire un problema, come ridurre le emissioni, curare una malattia o rendere sicura un\u2019infrastruttura, \u00e8 compatibile con l\u2019innovazione se lo spazio delle soluzioni resta aperto. L\u2019approccio diventa conservativo quando il bando incorpora gi\u00e0 la tecnologia, l\u2019architettura, il caso d\u2019uso, il consorzio e perfino gli indicatori attraverso cui la soluzione dovr\u00e0 manifestarsi. In quel momento non stiamo indicando una direzione. Stiamo progettando in anticipo il risultato.<\/p>\n\n\n\n

Il caso copernicano chiarisce perch\u00e9 questo meccanismo blocchi l\u2019invenzione. Per secoli le osservazioni astronomiche potevano essere corrette e tuttavia venire ricondotte al sistema geocentrico attraverso correzioni sempre pi\u00f9 articolate. Il problema non era la qualit\u00e0 dei dati. Era l\u2019obbligo che ogni nuovo dato trovasse immediatamente posto nel quadro cognitivo noto. Copernico non \u00e8 importante perch\u00e9 abbia semplicemente raccolto osservazioni \u201cpi\u00f9 vere\u201d, ma perch\u00e9 ha contribuito a riorganizzarle dentro un quadro differente.<\/p>\n\n\n\n

La vera invenzione richiede di resistere alla tentazione di spiegare immediatamente il nuovo attraverso ci\u00f2 che gi\u00e0 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 \u00e8 possibile collegare punti anche lontani, talvolta appartenenti a domini diversi, e organizzarli all\u2019interno di un quadro cognitivo completamente nuovo.<\/p>\n\n\n\n

La storia della scienza mostra come un paradigma consolidato tenda ad assorbire le anomalie, trattandole come eccezioni o problemi ancora da risolvere, anzich\u00e9 come segnali della necessit\u00e0 di un quadro diverso. La conoscenza nuova emerge quando diventa possibile collegare osservazioni che il sistema esistente manteneva separate e organizzarle all\u2019interno di una struttura cognitiva differente. Non nasce dal caos come valore in s\u00e9, ma dalla capacit\u00e0 di tollerare temporaneamente l\u2019assenza di un ordine riconosciuto.<\/p>\n\n\n\n

Se non tolleriamo questa temporanea assenza di ordine, ogni nuova informazione verr\u00e0 assimilata al paradigma dominante. Potremo perfezionarlo, aggiustarlo e renderlo pi\u00f9 efficiente, ma non potremo superarlo. Non produrremo innovazione radicale, ma soltanto un sistema sempre pi\u00f9 sofisticato per conservare ci\u00f2 che gi\u00e0 conosciamo. Se ogni nuova osservazione deve essere immediatamente compatibile con il quadro esistente, il quadro esistente non potr\u00e0 mai essere superato.<\/p>\n\n\n\n

Finanziare pi\u00f9 futuri<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Per tornare competitiva, l\u2019Europa deve cambiare non soltanto la quantit\u00e0 degli investimenti, ma la logica con cui li seleziona. Deve misurare la discontinuit\u00e0 tecnica e l\u2019apprendimento 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.<\/p>\n\n\n\n

Questo implica accettare il fallimento di singoli progetti come costo inevitabile dell\u2019esplorazione, mantenendo rigorosa la selezione attraverso evidenze tecniche. Implica anche chiedere alle grandi imprese europee di non aspettare che una tecnologia sia gi\u00e0 diventata standard negli Stati Uniti o in Cina prima di inserirla nel proprio piano. L\u2019adozione anticipata non \u00e8 filantropia verso le startup. \u00c8 una capacit\u00e0 strategica dell\u2019acquirente.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019Europa non diventer\u00e0 competitiva cercando di prevedere con maggiore precisione quale tecnologia vincer\u00e0. Diventer\u00e0 competitiva quando permetter\u00e0 a un numero sufficiente di tecnologie realmente nuove di arrivare al punto in cui il loro valore pu\u00f2 essere compreso. La competitivit\u00e0 non nasce dalla scelta anticipata di un unico futuro. Nasce dalla capacit\u00e0 di esplorarne molti, selezionare rapidamente quelli che funzionano e adottarli prima che siano gi\u00e0 diventati il futuro di qualcun altro.<\/p>\n\n\n\n

Riferimenti essenziali<\/em><\/p>\n\n\n\n

Fonti utilizzate per la verifica concettuale e storica; la redazione potr\u00e0 convertirle in note o ometterle nella versione pubblicata.<\/em><\/p>\n\n\n\n

1. Gianni Lattanzio, \u201cL\u2019Europa e la sfida della conoscenza\u201d, Meridiano Italia<\/a><\/p>\n\n\n\n

2. OECD\/Eurostat, Oslo Manual 2018<\/a><\/p>\n\n\n\n

3. D. C. Mowery e N. Rosenberg, The influence of market demand upon innovation<\/a><\/p>\n\n\n\n

4. Library of Congress, Alexander Graham Bell: The Telephone and Multiple Telegraph<\/a><\/p>\n\n\n\n

5. Satoshi Nakamoto, Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System<\/a><\/p>\n\n\n\n

6. American Institute of Physics, 50 Years of Lasers<\/a><\/p>\n\n\n\n

7. 3M, The Post-it Note Story<\/a><\/p>\n\n\n\n

8. Smithsonian National Museum of American History, Toaster<\/a><\/p>\n\n\n\n

9. European Innovation Council, Innovation Procurement Programme<\/a><\/p>\n\n\n\n

10. Commissione europea, Pre-commercial procurement<\/a><\/p>\n\n\n\n

11. Commissione europea, The future of European competitiveness, rapporto Draghi<\/a><\/p>\n\n\n\n

12. Understanding Evolution, University of California, Berkeley, Jean-Baptiste Lamarck<\/a><\/p>\n\n\n\n

13. Nature Education, Mutations Are the Raw Materials of Evolution<\/a><\/p>\n\n\n\n

14. Stanford Encyclopedia of Philosophy, Nicolaus Copernicus<\/a><\/p>\n\n\n\n

15. Stanford Encyclopedia of Philosophy, Paul Feyerabend<\/a><\/p>\n\n\n\n

16. DARPA, Research and Development<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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