L’Europa prova ad accelerare sulla costruzione di un vero mercato unico dei dati. Dopo la fase dedicata alla definizione delle regole, l’attenzione della Commissione europea si sta spostando sempre più sull’attuazione: rendere concretamente possibile a imprese, pubbliche amministrazioni e centri di ricerca condividere e riutilizzare informazioni in maniera sicura, affidabile ed efficiente, superando frammentazione tecnologica, silos organizzativi e procedure ancora largamente manuali.
È questo il filo conduttore di una serie di azioni sostenute dal Digital Europe Programme, il programma comunitario che finanzia lo sviluppo e l’adozione di capacità digitali strategiche. Le iniziative si inseriscono nel percorso avviato dalla European Strategy for Data del 2020 e proseguito con la Data Union Strategy, che punta a rafforzare l’economia europea delle informazioni e a creare una base più solida per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale.
Il principio è semplice, ma la sua applicazione è complessa: l’Europa dispone di enormi quantità di informazioni generate da amministrazioni, imprese, infrastrutture e attività di ricerca, ma una parte rilevante di questo patrimonio rimane ancora difficile da trovare, utilizzare, integrare o condividere. Il problema non è quindi soltanto produrre più dati, ma trasformare quelli esistenti in risorse realmente accessibili e riutilizzabili, garantendo allo stesso tempo sicurezza, interoperabilità e controllo.
In questo quadro si collocano gli interventi per automatizzare il reporting regolatorio, valorizzare i cosiddetti high-value dataset e sostenere lo sviluppo dei Common European Data Spaces, insieme al Data Spaces Support Centre chiamato ad accompagnarne la diffusione su scala europea.
Indice degli argomenti
Compliance digitale, Bruxelles punta a ridurre gli oneri amministrativi
Uno dei primi fronti sui quali la Commissione vuole intervenire riguarda il peso della compliance normativa. Aziende e amministrazioni sono tenute a raccogliere, verificare, consolidare e trasmettere grandi quantità di informazioni per dimostrare il rispetto delle norme europee e nazionali.
Una parte significativa di queste attività è ancora svolta attraverso processi manuali o solo parzialmente automatizzati. Il risultato è un impiego elevato di risorse, tempi lunghi e un rischio maggiore di errori.
Bruxelles punta quindi a utilizzare tecnologie digitali e strumenti basati sui dati per trasformare il reporting normativo in un processo più automatizzato. L’obiettivo è ridurre l’intervento umano nelle attività ripetitive e consentire a imprese e autorità pubbliche di utilizzare sistemi capaci di acquisire e organizzare direttamente le informazioni necessarie alla compliance.
Su questo fronte il Digital Europe Programme sostiene due linee di intervento. Una prima call, DIGITAL-2025-AI-08-COMPLIANCE, ha già portato alla selezione di due progetti, mentre una nuova iniziativa, DIGITAL-2026-AI-DATA-10-COMPLIANCE, prosegue il percorso con l’obiettivo di sviluppare ulteriormente soluzioni digitali destinate al rispetto degli obblighi normativi.
La trasformazione può avere effetti importanti non soltanto in termini di riduzione dei costi. La digitalizzazione del reporting può infatti migliorare la qualità delle informazioni trasmesse alle autorità, rendere più semplice l’identificazione delle anomalie e favorire una maggiore standardizzazione dei processi tra Stati membri.
La prospettiva è quella di passare da una compliance basata prevalentemente sulla compilazione periodica di documenti a un sistema maggiormente data-driven, nel quale una parte crescente degli adempimenti viene alimentata direttamente dai sistemi informativi delle organizzazioni.
Telco, opportunità dalla compliance ai data space
Anche le telecomunicazioni possono essere coinvolte, pur non essendo queste iniziative costruite specificamente per il settore. Gli operatori sono tra le imprese più esposte a obblighi di reporting e possono quindi beneficiare dell’automazione della compliance, ma il collegamento riguarda anche i data space.
Le telco possono infatti partecipare ai nuovi ecosistemi come fornitori di connettività, cloud, edge computing e sicurezza oppure, nei casi consentiti dalle regole sulla protezione delle informazioni, contribuire con dati aggregati utili ad applicazioni legate a mobilità, smart city e industria.
Allo stesso tempo possono utilizzare dataset pubblici per attività come pianificazione delle reti, resilienza delle infrastrutture e sviluppo di algoritmi. Per gli operatori, dunque, la partita europea dei dati può diventare anche un terreno per ampliare il ruolo oltre la semplice fornitura di capacità trasmissiva.
High-value dataset, il patrimonio pubblico diventa una risorsa economica
Un secondo asse della strategia riguarda le informazioni prodotte e raccolte dal settore pubblico. Amministrazioni ed enti gestiscono quantità enormi di dati relativi, tra gli altri ambiti, a territorio, meteorologia, statistiche, ambiente e mobilità.
Una parte di questi asset possiede un valore particolarmente elevato per la creazione di nuovi servizi. È da questa considerazione che nasce il concetto europeo di high-value dataset, categorie di informazioni pubbliche che devono essere rese disponibili per il riutilizzo gratuitamente nell’ambito della Open Data Directive.
La questione non riguarda soltanto la pubblicazione dei file. Per generare un reale impatto economico, le informazioni devono poter essere facilmente trovate, elaborate e integrate nei sistemi informatici delle aziende.
Il Digital Europe Programme ha finanziato quattro progetti attraverso la call DIGITAL-2022-CLOUD-AI-02-OPEN-AI, dedicata proprio agli open data del settore pubblico per l’intelligenza artificiale e alle piattaforme necessarie per facilitarne l’utilizzo.
La disponibilità di informazioni pubbliche in formati interoperabili e leggibili automaticamente può diventare un fattore di innovazione per una vasta gamma di settori, permettendo alle imprese di sviluppare applicazioni senza dover costruire da zero le basi informative necessarie.
Dati geografici, statistici o meteorologici possono essere utilizzati, per esempio, per realizzare servizi di previsione, modelli di rischio, sistemi di pianificazione, applicazioni legate alla mobilità o strumenti di supporto alle decisioni.
Il valore cresce ulteriormente quando dataset differenti possono essere combinati tra loro. È proprio questa capacità di mettere in relazione informazioni provenienti da fonti diverse che diventa fondamentale per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale e dei sistemi di analisi più avanzati.
Data space, la condivisione passa da ecosistemi federati
Il cuore della strategia europea è però rappresentato dai Common European Data Spaces, gli ambienti attraverso i quali Bruxelles vuole rendere possibile lo scambio di informazioni fra organizzazioni e Paesi in maniera affidabile, sicura e interoperabile.
La Commissione sta lavorando alla creazione di spazi comuni in 14 settori e domini. L’obiettivo è sfruttare il potenziale della data-driven innovation senza creare un unico archivio centralizzato e senza costringere imprese e istituzioni a cedere il controllo delle proprie informazioni.
Il modello è infatti federato. I dati possono rimanere presso l’organizzazione che li genera ed essere condivisi secondo condizioni prestabilite, sulla base di regole tecniche e di governance comuni.
La logica è aumentare la circolazione mantenendo la sovranità sull’utilizzo, una caratteristica particolarmente importante per convincere le imprese a mettere a disposizione informazioni che possono avere un valore strategico.
Per funzionare, tuttavia, i data space devono risolvere problemi complessi. Non basta mettere in comunicazione due sistemi informatici. Occorrono regole per l’accesso, sistemi di identità, standard semantici, meccanismi di autorizzazione e strumenti per stabilire quali soggetti possano utilizzare una determinata risorsa e per quale finalità.
A questi aspetti tecnici si aggiungono quelli economici. Un’impresa deve avere una ragione concreta per partecipare: riduzione dei costi, accesso a nuove informazioni, possibilità di offrire servizi innovativi oppure apertura di nuovi mercati.
La capacità di creare modelli di business sostenibili attorno alla condivisione sarà quindi uno dei fattori determinanti per il successo dell’intera strategia.
Il Data Spaces Support Centre punta a evitare una nuova frammentazione
Proprio perché gli spazi europei riguardano settori molto differenti, la Commissione vuole evitare che ciascun ecosistema sviluppi architetture e modelli completamente indipendenti dagli altri.
È questo il ruolo del Data Spaces Support Centre, che deve favorire uno sviluppo coerente, scalabile e sostenibile dei data space europei.
Il centro identifica esigenze e requisiti comuni, sviluppa componenti riutilizzabili, promuove best practice e fornisce indicazioni operative ai soggetti impegnati nella costruzione dei nuovi ecosistemi.
Il Digital Europe Programme ne ha finanziato le attività attraverso due call, una avviata nella prima fase del programma e una più recente, DIGITAL-2025-AI-08-DS-SUPPORT.
La funzione è cruciale perché il rischio è sostituire gli attuali silos con nuovi silos settoriali. Se ogni data space adottasse standard differenti, un’azienda intenzionata a operare in più mercati dovrebbe affrontare ogni volta nuove integrazioni, nuovi requisiti e costi aggiuntivi.
La presenza di componenti condivisi può invece permettere alle soluzioni sviluppate in un settore o in uno Stato membro di essere adattate con maggiore facilità ad altri contesti.
Interoperabilità significa quindi non soltanto compatibilità tecnica, ma anche riduzione delle barriere all’ingresso e possibilità di creare un mercato realmente europeo.
Mobilità, industria e città intelligenti alla prova della condivisione
Le potenzialità del modello diventano particolarmente evidenti nei settori nei quali le informazioni provengono da molti attori differenti.
Nel campo della mobilità, per esempio, servizi più avanzati richiedono l’integrazione di dati generati da amministrazioni pubbliche, aziende di trasporto, infrastrutture stradali, sistemi di navigazione e veicoli.
Lo stesso avviene nelle smart city, dove un’applicazione può dover combinare informazioni su mobilità, consumo energetico, ambiente, servizi pubblici e infrastrutture digitali.
Nel settore industriale, invece, la condivisione controllata può consentire alle aziende di mettere in relazione informazioni provenienti da diversi segmenti della supply chain, migliorando produzione, manutenzione e capacità di previsione.
È proprio in questi scenari che il modello federato mostra il proprio potenziale. Ogni soggetto può mantenere il controllo sulla propria componente informativa e stabilire le condizioni della condivisione, evitando di trasferire necessariamente tutto verso una piattaforma centralizzata.
Una simile architettura può facilitare anche l’adozione di sistemi di intelligenza artificiale distribuiti, capaci di utilizzare informazioni provenienti da più organizzazioni rispettando vincoli di accesso e governance.
Intelligenza artificiale, senza informazioni di qualità l’Europa rischia il gap
Il legame tra strategia dei dati e AI è sempre più stretto. La disponibilità di capacità computazionale, chip e modelli avanzati non è sufficiente se mancano informazioni adeguate per addestrare e utilizzare gli algoritmi.
La Data Union Strategy nasce anche da questa consapevolezza. L’obiettivo è aumentare la disponibilità di dati di qualità, curati e riutilizzabili, mettendo a disposizione dell’economia europea una base più solida per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale.
Il valore della qualità è fondamentale. Grandi quantità di informazioni frammentate, incomplete o non documentate possono avere un’utilità molto inferiore rispetto a dataset più piccoli ma strutturati secondo criteri chiari.
La costruzione di ecosistemi interoperabili dovrebbe quindi permettere alle aziende di ridurre una parte del lavoro necessario per trovare, verificare e preparare le informazioni.
Si apre inoltre il tema dei cosiddetti dati “AI-ready”: asset predisposti in modo da poter essere utilizzati con maggiore facilità dagli algoritmi, con informazioni sulla provenienza, sulla qualità e sulle condizioni di utilizzo.
La capacità di rendere il patrimonio informativo europeo effettivamente utilizzabile dall’intelligenza artificiale diventa così una questione di competitività industriale, oltre che di politica digitale.
Dal quadro normativo alla capacità di creare mercato
L’Europa ha prodotto negli ultimi anni un vasto insieme di norme dedicate alla gestione e alla circolazione delle informazioni. Il Data Act, il Data Governance Act e la Open Data Directive hanno contribuito a definire diritti, obblighi e modelli di accesso.
La sfida successiva è trasformare questo quadro in mercato.
Le imprese devono poter comprendere facilmente quali informazioni possono utilizzare, come accedervi e quali condizioni devono rispettare. Allo stesso tempo chi mette a disposizione i propri asset deve avere garanzie sufficienti sul controllo e sull’utilizzo.
Il Digital Europe Programme assume in questo contesto una funzione importante perché finanzia la costruzione delle capacità necessarie a rendere operative le politiche, dal reporting automatizzato alle piattaforme per gli open data, fino alle infrastrutture dei data space.
Il successo dipenderà però dalla capacità di coinvolgere una massa critica di soggetti. Un ecosistema di condivisione genera infatti valore soltanto se dispone di un numero sufficiente di partecipanti, dataset e servizi.
È un meccanismo nel quale la dimensione conta. Più organizzazioni partecipano, maggiore diventa il patrimonio disponibile e più interessante può diventare l’ecosistema per nuovi utenti e sviluppatori.
La nuova economia dei dati si gioca sull’interoperabilità
La direzione indicata da Bruxelles è dunque sempre più chiara. Il valore economico delle informazioni non dipenderà soltanto dalla loro proprietà, ma dalla possibilità di farle circolare in modo controllato tra soggetti differenti.
Digitalizzazione della compliance, high-value dataset e Common European Data Spaces sono tre componenti dello stesso progetto: costruire una struttura europea nella quale imprese e pubbliche amministrazioni possano utilizzare le informazioni con costi e barriere inferiori rispetto a oggi.
L’intelligenza artificiale rende l’obiettivo ancora più urgente. I sistemi più avanzati richiedono infatti quantità crescenti di informazioni e la capacità di combinare fonti differenti, mentre la competizione internazionale impone all’Europa di valorizzare più rapidamente il proprio patrimonio.
Il rischio è che una parte consistente dei dati prodotti nel continente continui a rimanere sottoutilizzata oppure alimenti servizi sviluppati altrove senza produrre un valore industriale equivalente per l’economia europea.
Per evitarlo non sarà sufficiente imporre obblighi di apertura. Occorreranno infrastrutture, standard, incentivi e modelli economici in grado di rendere conveniente la partecipazione.
La vera sfida del mercato unico dei dati sarà quindi trasformare la condivisione da obbligo regolatorio a opportunità industriale, facendo dell’interoperabilità una leva per la crescita di nuovi servizi e per la competitività dell’Europa nell’intelligenza artificiale.
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