Global AI Readiness Index: i Paesi più pronti all’AI agentica

Global AI Readiness Index di Salesforce. Lo studio copre 16 economie strategiche, scelte per il loro peso negli ecosistemi digitali e nella capacità di fare da traino a livello regionale. I dati, raccolti da fonti aperte e verificabili, vengono tradotti in raccomandazioni operative che aiutano governi e imprese a orientarsi. L’obiettivo non è solo fotografare la situazione, ma indicare come trasformare le strategie in applicazioni concrete.

In questo senso, l’indice diventa uno strumento pratico per capire dove intervenire e come accompagnare l’adozione responsabile dell’AI.

Le tre ondate dell’AI e la fase agentica

Il report colloca l’attuale fase evolutiva dell’intelligenza artificiale all’interno di un percorso più ampio.

La predictive AI ha rappresentato il primo passo, consentendo di usare i dati per anticipare scenari e decisioni.

La generative AI ha aperto la strada alla creazione di contenuti, immagini e codice su larga scala.

Oggi è il tempo dell’agentic AI, caratterizzata da sistemi capaci di compiere scelte autonome e di eseguire attività complesse senza supervisione continua.

Questa evoluzione comporta un cambiamento sostanziale nell’organizzazione del lavoro. Gli agenti AI possono affiancare i lavoratori in processi complessi e liberare risorse preziose. Secondo Salesforce, l’adozione di questi sistemi crescerà del 327% nei prossimi due anni, con un incremento stimato del 30% della produttività globale. È un dato che dimostra come la capacità di adottare agenti AI diventi un parametro di competitività nazionale.

Global AI Readiness Index: metodologia e indicatori

Il Global AI Readiness Index si basa su 31 indicatori suddivisi in cinque dimensioni principali:

• regolamentazione,
• diffusione e adozione,
• innovazione,
• investimenti
• capitale umano.

Gli indicatori riguardano aspetti come la presenza di strategie nazionali, la disponibilità di talenti tecnologici, il numero di startup e brevetti, l’ammontare di capitali mobilitati e il livello di fiducia dei cittadini verso l’AI.

Le fonti includono istituzioni come il World Economic Forum, l’OECD.AI, la WIPO e database accademici come SCImago. I Paesi analizzati sono: Stati Uniti, Regno Unito, Germania, Francia, Canada, Singapore, Italia, India, Brasile, Argentina, Messico, Australia, Giappone, Corea del Sud, Indonesia e Arabia Saudita.

La scelta riflette sia economie mature sia mercati emergenti, per offrire una visione comparativa equilibrata.

I Paesi leader e quelli in ritardo

Gli Stati Uniti guidano la classifica con 39,7 punti grazie a un ecosistema innovativo che unisce ricerca avanzata, capitale di rischio e un’industria tecnologica consolidata. Singapore, con 26,5 punti, dimostra un equilibrio tra governance, infrastrutture e formazione, mentre il Regno Unito (25,8 punti) si distingue per l’integrazione dell’AI nella sanità e nei servizi finanziari. Anche Canada e Germania figurano tra i più preparati, beneficiando rispettivamente di una governance solida e di un forte sistema formativo.

L’Italia, con 18,4 punti, si trova in coda alla classifica europea. Pur beneficiando del quadro regolatorio dell’UE, il Paese soffre per un tasso di adozione limitato (solo l’8% delle imprese ha introdotto soluzioni AI), competenze digitali insufficienti e un tessuto produttivo poco pronto. In condizioni simili si trovano Messico e Argentina, mentre Brasile e India mostrano segnali di vitalità ma restano frenati da barriere legate a investimenti e infrastrutture.

Regolamentazione e governance

La regolamentazione è la dimensione più avanzata. Quasi tutti i Paesi hanno adottato strategie nazionali e leggi sulla protezione dei dati che rappresentano la base per sviluppare l’AI in modo sicuro. Tuttavia, la capacità di applicare queste regole varia. Singapore e Regno Unito si distinguono per l’uso di strumenti concreti come sandbox e linee guida operative, mentre Australia e Stati Uniti hanno puntato su standard di procurement e strumenti di test.

Nei Paesi UE, Francia e Germania traducono con maggiore efficacia l’AI Act europeo in pratiche nazionali, attraverso linee guida e standard settoriali.

L’Italia, invece, mostra un approccio frammentato, con difficoltà nel supportare le PMI nell’adozione dell’AI. Fuori dall’Europa, Canada e Giappone applicano modelli basati su principi generali, ma la mancanza di coerenza tra i livelli federali o regionali riduce l’impatto complessivo.

Salesforce Global AI Readiness Index: diffusione e adozione dell’AI

La diffusione dell’AI è una delle aree in cui emergono i progressi più concreti. Singapore ha integrato l’AI nella pianificazione urbana, nei trasporti e nei servizi al cittadino, mentre il Regno Unito ha fatto lo stesso nella sanità e nella finanza. Questi casi dimostrano che l’adozione non riguarda più solo sperimentazioni isolate, ma programmi strutturali con ricadute tangibili.

Altri Paesi mostrano una crescita meno uniforme. In Francia, Corea del Sud e Arabia Saudita, l’adozione procede attraverso partenariati pubblico-privati, ma il ritmo varia. L’Italia e il Giappone hanno avviato iniziative nazionali, ma la loro applicazione resta concentrata nei settori più digitalizzati, lasciando scoperti ampi comparti economici.

Messico e Indonesia, nonostante strategie formali, hanno ancora una diffusione molto limitata nei servizi pubblici e nelle imprese.

Innovazione: dove i divari sono macroscopici

L’innovazione rappresenta la dimensione con i divari più evidenti. Gli Stati Uniti dominano grazie a un volume elevato di brevetti e pubblicazioni, oltre a un ecosistema di startup tra i più dinamici al mondo. L’India si distingue come hub emergente, sostenuto da forti investimenti pubblici e da una crescente collaborazione tra università e industria.

Il Regno Unito e la Corea del Sud vantano infrastrutture di ricerca solide e comunità scientifiche attive, ma restano dipendenti dalle grandi piattaforme per l’accesso a risorse computazionali.

L’Italia e diversi Paesi dell’America Latina hanno ecosistemi innovativi fragili, penalizzati dalla scarsità di fondi e da legami deboli tra mondo accademico e imprese, fattori che limitano la capacità di competere a livello internazionale.

Investimenti: il collo di bottiglia

Gli investimenti sono il vero collo di bottiglia per la maggior parte dei Paesi. Negli Stati Uniti, il venture capital e le partnership pubblico-private hanno garantito una crescita sostenuta. Singapore, Regno Unito e Canada hanno introdotto strumenti finanziari innovativi, ma il volume di risorse mobilitate resta inferiore.

In Europa, Francia e Germania hanno avviato programmi mirati, ma mancano ancora meccanismi in grado di attrarre capitali di crescita.

L’Italia è in una posizione debole, con un ecosistema finanziario incapace di sostenere lo sviluppo su larga scala.

Nei mercati emergenti come Brasile e Indonesia, la frammentazione e la scarsa propensione al rischio frenano la crescita di startup AI, confinando l’innovazione a progetti pilota.

Capitale umano e fiducia sociale

Il capitale umano è l’elemento che più di ogni altro può determinare il successo dell’adozione dell’AI agentica. Paesi come Germania, Stati Uniti, Singapore e Regno Unito hanno sviluppato strategie di reskilling e programmi di educazione mirati, creando pipeline di talenti sia tecnici sia interdisciplinari. Questo consente una diffusione più equilibrata delle competenze necessarie per governare e utilizzare l’AI.

In Italia e in altri Paesi emergenti, invece, la mancanza di programmi su larga scala e la difficoltà di accesso a percorsi formativi riducono l’impatto delle iniziative. A ciò si aggiunge il livello di fiducia dei cittadini, che rappresenta un fattore critico: senza fiducia nell’equità e nella sicurezza dell’AI, l’adozione resta lenta anche dove esistono le condizioni di base.

Le raccomandazioni di Salesforce

Il report di Salesforce suggerisce sei priorità.

1. L’integrazione degli agenti AI nei servizi pubblici è il primo passo per migliorare la qualità delle interazioni con i cittadini.
2. Serve poi una governance interoperabile a livello internazionale, che riduca i rischi della frammentazione normativa.
3. Terzo punto, il rafforzamento della forza lavoro, con curricula specifici e centri di eccellenza per colmare il talent gap.
4. Seguono la democratizzazione dell’AI per le PMI,
5. la creazione di modelli di governance settoriali
6. la promozione di ricerca e sicurezza a livello transnazionale.

Salesforce sottolinea di voler contribuire con il proprio ecosistema, attraverso strumenti come Agentforce e programmi di formazione gratuita, già attivi in partnership con governi e organizzazioni.

Conclusioni

L’AI agentica è destinata a ridefinire sia i processi pubblici sia quelli privati. I Paesi che sapranno trasformare le strategie in implementazioni concrete saranno protagonisti della prossima fase di crescita digitale. La sfida per i governi è trovare un equilibrio tra regole chiare e incentivi, senza frenare l’innovazione né trascurare la sicurezza e i diritti dei cittadini.

Il report di Salesforce invita a un approccio proattivo, fatto di investimenti in ricerca, politiche educative e cooperazione internazionale. Solo così sarà possibile costruire un ecosistema inclusivo e competitivo, in cui gli agenti AI possano contribuire a una crescita sostenibile e condivisa.