Cervelli in saldo: come l’Italia forma talenti IA e li regala a Berlino e Londra

Una valigia rigida e un badge del Politecnico di Milano penzolano dallo zaino di uno studente. Destinazione: Berlino. Sul telefono, un’offerta da 55-60 mila euro l’anno per un ruolo junior nell’ingegneria dell’intelligenza artificiale. L’ultima proposta in Italia? Solo 33 mila euro. L’ultima chiamata per Londra? 52-58 mila sterline. La forbice non è un dettaglio: è il prezzo dell’ascensore sociale nell’economia dei modelli generativi. E spiega, meglio di qualsiasi slogan, perché anche nell’“Anno 2026” l’Italia continua a “formare e perdere” competenze strategiche.

Il divario che morde: fino al 40-50% tra Italia, Germania e Regno Unito

Italia: un profilo junior in AI/ML parte mediamente da 30-35 mila euro lordi, con stime indipendenti che collocano il valore tipico tra 31 e 40 mila a seconda di area e settore.

Germania: per la stessa figura, la fascia di ingresso si attesta spesso sui 55-70 mila euro lordi.

Regno Unito: i livelli iniziali più aggiornati si collocano attorno a 50-55 mila sterline (circa 58-64 mila euro al cambio medio 2025), con scale che si allargano rapidamente dove le skill scarseggiano.

Il risultato è un differenziale stabile nell’ordine del 40-50% a sfavore dell’Italia nella fascia d’ingresso dell’AI engineering. Ne deriva un “effetto calamita” che si autoalimenta: chi parte guadagna di più, accumula esperienza in ecosistemi con domanda profonda e, se rientra, lo fa spesso a condizioni fiscali non sempre competitive. Una fotografia che coincide con i riscontri della stampa nazionale: un Paese “allevatrice” di talenti IA che poi si valorizzano altrove.

Cosa c’è sotto il cofano del divario: produttività, fisco, domanda

Produttività del lavoro. La forbice nei valori per ora lavorata resta ampia rispetto ai peer europei: le serie Istat 1995-2024 segnalano una dinamica debole del Pil per ora lavorata e un contributo ridotto della produttività totale dei fattori. Gli aggiornamenti 2024 indicano un arretramento della produttività oraria (-1,4%), sintomo di una base competitiva fragile che limita anche i margini retributivi nei comparti ad alta intensità di conoscenza.

Cuneo fiscale e costo del lavoro. Nel 2024 il tax wedge per un lavoratore single medio è salito intorno al 47%, tra i più elevati nell’OCSE; il rapporto “Taxing Wages 2025” colloca l’Italia in top-10 per oneri sul lavoro, comprimendo il netto in busta senza sforzi aggiuntivi da parte delle imprese.

Domanda interna. Pur accelerando, la spesa delle aziende italiane in AI resta concentrata su pochi grandi attori e su un numero limitato di casi d’uso. Secondo l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, il mercato nazionale è salito a 1,2 miliardi di euro nel 2024 (+58% a/a) e circa 1,8 miliardi nel 2025 (+50%), ma la penetrazione tra le PMI rimane bassa rispetto al potenziale europeo. A livello UE, la quota di imprese con almeno 10 addetti che impiegano tecnologie AI è arrivata al 20% nel 2025 (dal 13,5% nel 2024), segnale che l’Italia cresce ma non traina.

In sintesi, quando produttività e base di domanda non spingono a sufficienza, l’AI rischia di restare un “upgrade” tecnologico senza adeguata contropartita salariale, specie nelle prime fasi di carriera.

Un ecosistema che corre, ma non abbastanza

Adozione in aumento, trainata dai grandi

Nel 2025 il 20% delle imprese europee utilizza almeno una tecnologia di intelligenza artificiale, in netto progresso dall’8% del 2023 e dal 13,5% del 2024. La crescita è robusta ma disomogenea: le grandi aziende hanno innestato la marcia (quote oltre il 50% in vari Paesi), mentre le PMI arrancano, rallentando la diffusione di ruoli ben retribuiti.

Anche in Italia i progetti di generative AI si concentrano nei gruppi maggiori, con focus su automazione dei testi, previsione della domanda, anomaly detection e customer operations; l’upskilling lungo le filiere più piccole procede a scatti.

Il mercato fa volume, non sempre valore

L’espansione a 1,8 miliardi di euro nel 2025 certifica che la domanda c’è; perché però si traduca in RAL competitive servono: più iniziative end-to-end con impatti misurabili su ricavi, costi e marginalità; maggiore integrazione dei dati e MLOps per scalare i casi d’uso oltre la fase pilota; un’offerta di talenti con skill “a T” (metodi, coding, dominio) per ridurre il time-to-value.

Salari: dove si forma il prezzo (e come alzarlo)

Il listino per un junior AI/ML in Italia risente di cinque determinanti: disponibilità locale di progetti scalabili e non solo “proof of concept”; concorrenza fra datori di lavoro sulle competenze scarse (inclusi i player globali); qualità del pacchetto complessivo (RAL, bonus, stock option, formazione, lavoro da remoto); costo del lavoro netto dopo contributi e imposte; aspettative di crescita professionale, ossia la promessa credibile di salire da 35k verso 50-60k in 2-3 anni.

La Germania beneficia di mercati verticali forti (industria, automotive, manifattura avanzata) che adottano l’AI per efficienza e nuova offerta, sostenendo fasce di ingresso da 55 a 70 mila euro. Il Regno Unito, con un ecosistema fintech sviluppato e una lunga tradizione data-driven, posiziona i gradini iniziali oltre le 50 mila sterline. L’Italia, pur colmando parte del ritardo digitale, sconta il “collo di bottiglia” tra prototipo e produzione e un carico fiscale che incide sul netto in busta.