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Un dibattito recente sull’AI per lo sviluppo (AI4D) mette in luce un paradosso: progetti destinati ai paesi a basso e medio reddito spesso trattano il Global South come un blocco omogeneo. Sophie Toupin e Roda Siad, in un’analisi pubblicata di recente, confermano questa criticità e mostrano come pratiche e politiche non si traducano in benefici concreti per le comunità locali. Il risultato è un divario di diffusione che lascia indietro miliardi di persone. Alessandro Bianchi, ex Google Product Manager e founder di tre startup, osserva che ha visto troppe startup fallire per sottovalutare le differenze contestuali; i dati di adozione e impatto raccontano una storia diversa rispetto agli annunci di efficacia.
Le barriere che rallentano l’adozione
La diffusione dell’adozione dell’AI procede a rilento oltre i poli urbani e i centri tecnologici. I fattori principali sono limitazioni infrastrutturali, segmentazione istituzionale, carenza di competenze e sistemi di approvvigionamento inadeguati. Il rapporto pubblicato da Access Partnership il 20 February, 2026 attribuisce il divario a questi elementi interconnessi. Senza risposte sistemiche, anche iniziative ben progettate rimangono isolate e difficilmente scalabili.
Infrastruttura e stack tecnologico
La prima barriera è l’accesso alla connettività e a uno stack tecnologico affidabile. L’assenza di rete stabile, di risorse cloud o di soluzioni edge impedisce la sostenibilità operativa di molte applicazioni AI. Il playbook di Access Partnership indica la necessità di percorsi di investimento mirati a garantire sia la scalabilità tecnica sia la resilienza delle piattaforme.
Accanto all’hardware, il provisioning di servizi, la manutenzione e i contratti di fornitura restano nodi critici. Le amministrazioni locali e i piccoli operatori spesso non dispongono di contratti standardizzati né di capacità negoziale per ridurre il burn rate operativo. Questo limita l’adozione su vasta scala e aumenta il rischio di progetti pilot insufficientemente capitalizzati.
Per superare le barriere occorrono investimenti coordinati, percorsi di capacity building e modelli di procurement adattati ai contesti locali. Nei prossimi mesi saranno da monitorare le iniziative pubbliche e partenariati pubblico-privati che puntano a colmare il gap infrastrutturale.
Talento e capacità organizzativa
Le iniziative che mirano a colmare il gap infrastrutturale devono procedere parallelamente allo sviluppo delle competenze. Il mercato del lavoro nel Global South soffre di una carenza di figure specializzate in intelligenza artificiale. Mancano inoltre meccanismi strutturati per trasferire competenze dai progetti pilota ai settori pubblico e privato.
È necessario rafforzare le capacità organizzative e ampliare i programmi di formazione formale e on-the-job. Percorsi di certificazione, apprenticeship e partnership con università e aziende possono facilitare il reclutamento e la retention di talenti. Le istituzioni pubbliche dovranno integrare questi programmi nei bandi e negli appalti per favorire l’adozione su larga scala.
Alessandro Bianchi sottolinea la priorità di misurare l’impatto formativo con indicatori occupazionali e di qualità. Sarà importante monitorare la quota di professionisti certificati inseriti in ruoli tecnici e la capacità delle organizzazioni di trasformare competenze in servizi operativi.
Un quadro operativo per i governi e le imprese
Il documento di Access Partnership propone una cornice pratica articolata in cinque dimensioni. Esse comprendono infrastrutture e percorsi tecnologici, governance dei dati e fiducia, istituzioni e procurement, competenze e readiness organizzativa, e market shaping. Parallelamente indica la necessità di allineare investimenti infrastrutturali e sviluppo delle competenze. La proposta non si limita a misurare la prontezza: delinea una roadmap in due fasi che prevede prima l’abilitazione della diffusione iniziale e poi l’istituzionalizzazione dell’adozione a livello economico e nei servizi pubblici. L’obiettivo dichiarato è collegare le scelte di procurement e policy alle capacità operative delle organizzazioni, riducendo il divario tra formazione e implementazione dei servizi.
Dalla roadmap all’azione
La prima fase rimuove i vincoli operativi immediati attraverso investimenti mirati in connettività e progetti pilota con percorsi chiari di scalabilità. Si interviene inoltre sulle pratiche di procurement per favorire fornitori locali e soluzioni contestualizzate.
La seconda fase consolida i progressi introducendo regole di governance, standard per la gestione dei dati e misure di mercato volte a stimolare ecosistemi locali sostenibili. L’obiettivo è allineare scelte di policy e procurement alle capacità operative delle organizzazioni.
La transizione richiede coordinamento multi-stakeholder, metriche chiare per valutare l’impatto e piani di formazione dedicati per colmare il gap tra competenze e implementazione. Il prossimo sviluppo atteso riguarda l’adozione di standard interoperabili per favorire replicabilità e scalabilità delle soluzioni.
Governance, rischi politici ed esempi pratici
La governance dell’AI è una questione tanto tecnica quanto politica. L’adozione rapida di tecnologie digitali può interagire con tensioni istituzionali e mettere a rischio la fiducia pubblica, come mostra il caso dello Sri Lanka. Questo fenomeno riguarda sia le scelte di progettazione delle soluzioni sia il contesto istituzionale che le ospita.
Se il potere permanente delle istituzioni viene strumentalizzato, anche interventi tecnologici concepiti per promuovere efficienza possono favorire esclusione e controllo anziché inclusione. Per mitigare tali rischi, la resilienza dei programmi dipende dall’indipendenza giudiziaria, dalla libertà dei media e dalla professionalità del servizio civile. Questi fattori influenzano direttamente la governance, la responsabilità e la legittimità delle iniziative di AI.
In aggiunta alla spinta verso standard interoperabili per scalare soluzioni, è necessario integrare valutazioni politiche e istituzionali nei progetti pilota. Ciò implica analisi di impatto sui diritti, meccanismi di audit indipendenti e formazione specialistica per i funzionari pubblici. Tali misure aumentano le probabilità di replicabilità e riducono il rischio che la tecnologia amplifichi squilibri di potere.
Le misure indicate nelle sezioni precedenti devono tradursi in un piano operativo per trasformare l’AI4D in uno strumento di sviluppo sostenibile nel Global South. Occorrono investimenti infrastrutturali mirati, regole chiare sulla gestione dei dati, gare di procurement che favoriscano fornitori locali, programmi di formazione mirati e garanzie per l’indipendenza delle istituzioni. Senza un approccio sistemico le iniziative rischiano di restare progetti isolati anziché diventare leve diffuse di crescita.
Priorità e prossimi passi
Secondo Alessandro Bianchi, ex Google Product Manager e imprenditore, la politica deve partire da una diagnosi multilivello e seguire un piano graduale. Applicare il framework di Access Partnership e monitorare i segnali politici locali sono passaggi indispensabili per evitare la concentrazione dell’innovazione nelle mani di pochi attori.
La roadmap proposta richiede indicatori di processo e di impatto per valutare adozione, equità e sostenibilità. Monitoraggi periodici e valutazioni indipendenti permettono di correggere il tiro e aumentare la replicabilità delle soluzioni. L’implementazione coordinata di queste misure aumenta la probabilità che l’innovazione produca benefici tangibili e misurabili per ampie fasce di popolazione.