Innovation Law Insights

Legal Break

La riforma digitale dell’Europa: spiegato il grande riassetto normativo dell’UE

Nel nostro ultimo episodio, Giacomo Lusardi di DLA Piper analizza il pacchetto Digital Omnibus dell’UE e cosa comporta per il GDPR, la NIS2, il Data Act e l’AI Act.

L’Europa sta finalmente semplificando il proprio quadro normativo digitale - sarà sufficiente per restare competitiva rispetto a Stati Uniti e Cina? Guarda l’episodio QUI.

 

Privacy and Cybersecurity

La definizione di dato personale rimane invariata: impatto del Digital Omnibus sull’addestramento dell’IA

La definizione di dato personale rimane invariata nel quadro del Digital Omnibus. Cosa significa questo per l’addestramento dell’intelligenza artificiale e per il legittimo interesse ai sensi del GDPR.

La definizione di dato personale e l’addestramento dell’IA: perché il Digital Omnibus è rilevante

La definizione di dato personale e l’addestramento dell’IA restano strettamente connessi anche alla luce dei più recenti sviluppi relativi al Digital Omnibus. Secondo le informazioni provenienti da Bruxelles, il legislatore europeo non intende modificare o restringere l’ambito della nozione di “dato personale” prevista dal GDPR.

A prima vista, potrebbe sembrare una conferma di natura tecnica. Tuttavia, per gli sviluppatori di IA e per le imprese che implementano sistemi di IA su larga scala, l’impatto è significativo.

Mantenendo invariata la definizione di dato personale, il quadro normativo europeo conserva l’ampio perimetro interpretativo già applicabile alle attività di addestramento dell’IA. Di conseguenza, l’incertezza giuridica permane.

Perché la definizione di dato personale incide direttamente sull’addestramento dell’IA

Ai sensi dell’articolo 4, comma 1, del GDPR, per dato personale si intende qualsiasi informazione riguardante una persona fisica identificata o identificabile. La giurisprudenza europea ha costantemente interpretato in modo ampio il concetto di identificabilità. Anche identificatori indiretti o contestuali possono essere sufficienti.

Nel contesto dell’addestramento dell’IA, questo aspetto è cruciale.

I dataset di addestramento includono spesso:

• Contenuti web pubblicamente disponibili
• Corpora testuali contenenti identificatori incorporati
• Metadati e informazioni contestuali
• Materiale raccolto tramite scraping online

Anche laddove gli identificatori diretti vengano rimossi, il rischio di re-identificazione o di inferenza può impedire ai dataset di qualificarsi come anonimi. Di conseguenza, gran parte delle attività di addestramento dell’IA continua a rientrare nell’ambito di applicazione del GDPR.

Poiché il Digital Omnibus non modifica la definizione, l’approccio ampio esistente resta il parametro di riferimento.

Legittimo interesse e addestramento dell’IA: l’incertezza persiste

Il rapporto tra legittimo interesse e addestramento dell’IA rimane uno dei temi più dibattuti nel diritto europeo della protezione dei dati.

L’articolo 6, comma 1, lett. f) del GDPR consente il trattamento basato sul legittimo interesse, a condizione che:

1. Sia individuato un interesse legittimo chiaro
2. Il trattamento sia necessario
3. Il bilanciamento penda a favore del titolare del trattamento rispetto all’interessato

In teoria, l’innovazione nell’IA e lo sviluppo tecnologico possono costituire interessi legittimi. In pratica, il test di bilanciamento presenta criticità strutturali.

Come possono le organizzazioni effettuare una valutazione di bilanciamento significativa su scala web?
Come garantire la trasparenza quando i dataset provengono da ambienti pubblici diffusi? Come rendere effettivo il diritto di opposizione in dataset di addestramento su larga scala?

Il Digital Omnibus era stato considerato una possibile occasione per chiarire questi aspetti. Tuttavia, le modifiche proposte non rafforzano né codificano in modo sostanziale la possibilità di fare affidamento sul legittimo interesse per l’addestramento dell’IA.

Pertanto, la fattibilità giuridica di questo approccio resta incerta e dipendente dal contesto. Il rischio di enforcement rimane concreto.

Le soglie di anonimizzazione restano elevate

Un’altra conseguenza importante del mantenimento dell’attuale definizione è che la soglia per l’anonimizzazione resta invariata.

La vera anonimizzazione richiede l’irreversibilità, tenendo conto di tutti i mezzi ragionevolmente utilizzabili. Nel contesto dell'IA, tale valutazione è complessa. Modelli avanzati possono generare output che reintroducono elementi personali o consentono un’identificazione indiretta.

Di conseguenza, molti dataset tecnicamente trasformati continueranno a qualificarsi come dati personali. La distinzione tra anonimizzazione e pseudonimizzazione rimane decisiva.

Il Digital Omnibus non abbassa tale soglia.

Frammentazione regolatoria nell’UE

Poiché il testo legislativo rimane invariato, l’interpretazione continuerà a dipendere dalle autorità di controllo e dai giudici.

Abbiamo già osservato differenze tra gli Stati membri in materia di pratiche di scraping, obblighi di trasparenza e valutazioni di proporzionalità. Senza ulteriore armonizzazione, restano possibili approcci di enforcement divergenti.

Per le imprese multinazionali, ciò significa:

• Asimmetrie di conformità
• Maggiore esposizione al contenzioso
• Incertezza strategica nell’implementazione dell’IA

La definizione di dato personale e l’addestramento dell’IA continueranno quindi a essere plasmati non solo dalla legislazione, ma anche dalla prassi applicativa.

La governance dell’IA diventa un imperativo strategico

In questo contesto, la governance dell’IA non è più opzionale.

Le organizzazioni dovrebbero considerare:

• Una rigorosa mappatura dei dati nei dataset di addestramento
• Valutazioni documentate del legittimo interesse
• Meccanismi di trasparenza scalabili
• Allineamento tra conformità al GDPR e obblighi previsti dall’AI Act

Nella mia esperienza di consulenza a consigli di amministrazione e team IA, una delle aspettative ricorrenti è stata un allentamento normativo per facilitare lo sviluppo dell’IA. La traiettoria attuale suggerisce il contrario.

L’Europa sembra determinata a preservare un elevato standard di tutela dei diritti fondamentali, anche nel contesto dell’innovazione nell’IA.

Il perimetro giuridico non è cambiato

La definizione di dato personale rimane invariata. Di conseguenza, la fattibilità giuridica dell’addestramento dell’IA continua a dipendere da un’interpretazione attenta, da un’adeguata documentazione e da solide strutture di governance.

Il Digital Omnibus non elimina l’incertezza relativa al legittimo interesse. Non abbassa le soglie di anonimizzazione. Non ricalibra in modo sostanziale il quadro del GDPR per l’addestramento dell’IA.

Al contrario, conferma che le organizzazioni devono operare all’interno della struttura esistente.

La domanda strategica per le imprese è quindi semplice:

Sono pronte a difendere i propri modelli di addestramento dell’IA alla luce dell’attuale quadro GDPR, incluso un solido test di bilanciamento del legittimo interesse?

La risposta a questa domanda definirà la prossima fase della governance dell’IA in Europa.

Autore: Giulio Coraggio

 

Artificial Intelligence

Indagine di EIOPA su GenAI e assicurazioni: a che punto siamo?

Il 2 febbraio 2026 EIOPA ha pubblicato la sua indagine a livello UE sull’adozione dell’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) nel settore assicurativo. L’indagine, basata sulle risposte di 347 imprese assicurative in 25 Paesi, mostra che la GenAI è già ampiamente utilizzata: il 65% degli assicuratori ha implementato questa tecnologia e un ulteriore 23% prevede di adottarla nei prossimi tre anni. La maggior parte delle applicazioni rimane tuttavia in fase di proof‑of‑concept, riflettendo un approccio prudente e graduale

I principali casi d'uso

Il 64% dei casi d’uso emersi dall'indagine riguarda funzioni interne di produttività, operations (analisi documentale, assistenti di codifica, estrazione dati) e supporto ai processi decisionali. Le applicazioni rivolte al cliente (36%) chatbot, voicebot, contenuti di marketing risultano meno mature.

È significativo che la maggior parte dei casi d’uso non sia legata a una specifica linea di business. Molti hanno natura trasversale e possono essere implementati tanto nel ramo vita quanto nel ramo danni, in particolare nell’ambito delle operazioni di back‑office e delle iniziative volte a migliorare l’efficienza complessiva dei processi.

Quanto al grado di autonomia dei sistemi, restano prevalenti quelli volti a supportare valutazioni e decisioni delle persone. In crescita, i sistemi più autonomi e gli agenti AI.

Rischi, ostacoli e governance

Tra i principali rischi evidenziati dai partecipanti all'indagine figurano allucinazioni (output inesatti, compiacenti, fuorvianti), specifiche vulnerabilità informatiche, potenziali violazioni dei dati dei clienti e problemi di spiegabilità di come si è giunti a un determinato output.

A questi si affianca la sfida della conformità normativa: diverse imprese segnalano, infatti, che orientarsi in un quadro normativo così complesso rappresenta un ostacolo significativo, tra regolamentazione di settore, AI Act, privacy, proprietà intellettuale e non solo.

Un’ulteriore criticità riguarda il fattore umano. Molte imprese hanno evidenziato una carenza significativa di competenze interne, sia nel reperire profili adeguati sia nel formare il personale esistente. Questo gap rende difficile costituire team in‑house in grado di sviluppare, gestire e governare efficacemente i sistemi di GenAI.

Quanto alla governance, l'indagine evidenzia che il 49% delle imprese dispone ora di una policy AI dedicata. Tuttavia, sono molte meno le imprese che sono andate oltre e si sono dotate di una governance onnicomprensiva in materia di AI.

Make or buy? Come le imprese si procurano l'AI

Dall'indagine è emersa una prevalente strategia "make or buy", secondo cui il sistema di IA viene scelto sulla base del caso d’uso. Per esigenze generali e non strategiche, ad esempio per aumentare la produttività interna, gli assicuratori tendono a comprare soluzioni standard "a scaffale". Al contrario, per i processi core in cui ricercano un vantaggio competitivo, preferiscono sviluppare soluzioni proprie. Questa opzione, tuttavia, non significa dover creare modelli di GenAI da zero, ma sviluppare applicazioni personalizzate in‑house sulla base di modelli di terze parti o open‑source già esistenti.

Così facendo, le imprese hanno un maggior controllo sull’applicazione finale e sui dati, sfruttando al contempo la potenza delle tecnologie leader di mercato.

La personalizzazione della GenAI: tra RAG e fine-tuning

Sul fronte dei dati, le imprese adottano principalmente due strategie: RAG e fine‑tuning. Dall’indagine emerge che il 38% dei rispondenti utilizza tecniche RAG, che consentono di arricchire il modello con conoscenza proprietaria o contestuale senza modificarne i pesi, mantenendo così il controllo sulle fonti e riducendo il rischio di allucinazioni, con un buon equilibrio tra costi e prestazioni. Il 21% ha dichiarato di ricorrere al fine‑tuning, un’opzione più costosa e complessa, che prevede il riaddestramento del modello su dati interni per ottenere una personalizzazione più profonda. Infine, il 27% non utilizza né RAG né fine‑tuning, affidandosi ai modelli pre‑addestrati così come sono.

L'AI Agentica

L’indagine dedica attenzione anche all’AI agentica: dei 957 casi d’uso rilevati, solo 84 rientrano in questa categoria e risultano in prevalenza nelle prime fasi di sviluppo. Gli assicuratori prevedono un impatto soprattutto nelle applicazioni verso il cliente (49 casi), grazie a chatbot e voicebot più autonomi, mentre 35 casi riguardano attività di back‑office. Alcuni casi d'uso sono già in produzione, come chatbot che forniscono informazioni sui sinistri o sistemi che sintetizzano automaticamente le chiamate dei clienti. Nel medio periodo (3‑5 anni) si prevede una diffusione più ampia, soprattutto in ambiti "core" come sinistri, underwriting e rilevazione frodi, pur con sfide rilevanti legate a spiegabilità, tracciabilità e affidabilità dei sistemi autonomi.

Come leggere questi dati e principali punti di attenzione

I numeri raccontano un’accelerazione dell’adozione dell’AI nel settore assicurativo. Allo stesso tempo, l’adozione su larga scala è frenata da alcuni fattori. Tra questi, il comparto assicurativo dovrebbe considerare con molta attenzione:

• il quadro normativo articolato e in evoluzione, AI Act incluso, che impone di passare da iniziative sporadiche a un programma ordinato di compliance: mappare i casi d’uso, classificarli per livello rischio, monitorare gli sviluppi normativi e adottare un approccio orizzontale e multidisciplinare;
• il rischio di terza parte rispetto all'approvvigionamento di AI da fornitori terzi, da gestire con una revisione contrattuale mirata e nuovi set di clausole per l'AI, nell'ambito di un processo di procurement che valuti davvero rischio cyber, concentrazione e continuità operativa;
• la governance, che deve superare la mera “policy AI” e diventare un processo trasversale alle funzioni rilevanti dell’impresa, con regole chiare, ruoli e responsabilità definiti e controlli concreti sul modo in cui l’AI viene utilizzata.

Per le assicurazioni è un messaggio semplice, ma non di immediata attuazione: occorre muoversi in fretta, ma con metodo.

Su un simile argomento, potrebbe interessarti: “AI e ASSICURAZIONI: EIOPA risponde ai dubbi degli stakeholder” e “Machine Learning in ambito assicurativo: i risultati dell’indagine IVASS”.

Autore: Giacomo Lusardi

 

Intellectual Property

Copia privata e cloud: il nuovo decreto che estende il compenso allo storage cloud

Lo scorso 23 febbraio 2026 è stato firmato dal ministro della Cultura il decreto ministeriale che ridefinisce le tariffe del compenso per la copia privata di opere protette dal diritto d’autore, estendendo l’obbligo di pagamento del compenso allo storage in cloud.

Il decreto interviene su un terreno da sempre oggetto di tensioni tra industria tecnologica e titolari dei diritti, ma introduce una novità destinata a incidere in modo strutturale sull’intero ecosistema digitale: l’estensione del compenso per copia privata allo storage in cloud. Per la prima volta nella storia della normativa italiana, lo spazio di memorizzazione remoto viene assimilato, sotto il profilo funzionale, a un supporto fisico e assoggettato a compenso per copia privata.

Cos’è la “copia privata”

L’istituto della copia privata prende forma negli anni Ottanta, in un contesto tecnologico radicalmente diverso da quello attuale. Il privato, infatti, ascoltava la radio e registrava un brano su una musicassetta vergine, oppure (qualche anno dopo) duplicava un CD per uso personale. Si trattava, di fatto, di riproduzioni effettuate dal singolo utente, per finalità esclusivamente private e senza scopo di lucro.

La normativa italiana, così come quella europea, consente ai privati di fare copie a uso personale di opere protette da diritto d’autore, ma prevede, come meccanismo di “compensazione” che chi fabbrica o importa i supporti su cui si registra versi un compenso alle società di collecting (prima SIAE, ora Fondazione Copia Privata Italia) tenute poi a redistribuirlo agli autori.

In origine, i soggetti obbligati erano relativamente pochi: produttori di musicassette e VHS vergini, successivamente di CD e DVD vergini, nonché fabbricanti di registratori. Un perimetro ristretto, coerente con un mercato ancora fortemente ancorato al supporto fisico. Con l’evoluzione tecnologica, tuttavia, la platea dei pagatori si è progressivamente ampliata. L’introduzione di dispositivi digitali dotati di memoria interna o esterna ha comportato l’inclusione di nuove categorie: produttori di computer, di smartphone, di chiavette USB, di hard disk esterni e, più in generale, di qualsiasi dispositivo idoneo alla memorizzazione di contenuti protetti.

Cosa prevede il decreto

Il nuovo decreto aggiorna le tariffe del compenso previste per la copia privata (l’ultimo aggiornamento risaliva al 2020), rivalutandole sulla base dell’indice ISTAT. L’allegato tecnico, particolarmente dettagliato, individua per ciascuna categoria di dispositivi il compenso dovuto in funzione della capacità di memoria.

Ad esempio, per le chiavette USB:

• fino a 1 GB non è dovuto alcun compenso;
• da 1 a 8 GB è previsto un compenso di 0,12 euro;
• da 8 a 32 GB il compenso è pari a 0,11 euro.

Secondo i dati elaborati da IsICult – Istituto italiano per l’Industria Culturale, riportati da DDay.it, gli aumenti rispetto al decreto del 2020 oscillano tra il 15% e il 40%, a seconda del dispositivo e della fascia di memoria.

È inoltre rilevante che il compenso si applicherà per la prima volta anche ai dispositivi ricondizionati, con la conseguenza che, per tali apparecchi, il prelievo potrà essere versato più volte: al primo acquisto e a ogni successiva rivendita del medesimo device rigenerato.

La novità più significativa riguarda tuttavia il cloud. Il decreto prevede espressamente, alla lettera q) dell’art. 2 dell’allegato tecnico, un compenso anche per la “memoria in cloud o spazio di memorizzazione in cloud“: in questo caso il compenso non dovrà essere pagato una tantum, come nel caso dei dispositivi fisici, ma mensilmente.

Le tariffe saranno di 0,0003 euro per ogni gigabyte tra 1 e 500 GB, che scendono a 0,0002 euro per i giga eccedenti. È prevista un’esenzione fino a 1 GB, soglia che tuttavia interessa una percentuale minima di utenti, considerando che i piani gratuiti partono generalmente da 5 o 15 GB. Il tetto massimo è fissato a 2,40 euro al mese per utente, pari a quasi 30 euro annui, che si aggiungono al costo dell’abbonamento.

Se il decreto non chiarisce le modalità operative di riscossione del compenso, esso precisa invece che la dichiarazione trimestrale prevista dall’art. 71‑septies, comma 3, della legge n. 633/1941 dovrà indicare, per ciascun mese del trimestre (i) il numero di utenti attivi, rilevato all’ultimo giorno del mese e (ii) la capacità di memoria in cloud o lo spazio di archiviazione a loro disposizione. Evidentemente tale dichiarazione dovrà essere presentata dai fornitori di cloud.

Compatibilità con la normativa europea

Il tema dell’estensione della disciplina sulla copia privata allo spazio cloud è stato affrontato dalla Corte di Giustizia dell’Unione europea nella causa C-433/20 (Austro‑Mechana). Secondo la Corte l’eccezione per copia privata disciplinata dalla Direttiva Infosoc deve essere interpretata “nel senso che l’espressione “riproduzioni su qualsiasi supporto”, comprende la realizzazione, a fini privati, di copie di salvataggio di opere protette dal diritto d’autore su un server nel quale il fornitore di un servizio cloud ha messo a disposizione di un utente uno spazio di memorizzazione”. La copia in cloud costituisce quindi una riproduzione di un’opera protetta, poiché il caricamento in cloud determina la memorizzazione di una copia della stessa. La Corte ha altresì precisato che l’individuazione dei soggetti tenuti al pagamento dell’equo compenso rientra nella discrezionalità degli Stati membri che attuano l’eccezione di copia privata. Spetta quindi a ciascun ordinamento nazionale sia prevedere (o meno) un compenso per copia privata in cloud, sia determinare gli elementi del sistema di compensazione, inclusi i soggetti obbligati, nonché la forma, le modalità e il livello del compenso dovuto ai titolari dei diritti d’autore. In molti ordinamenti si è scelto di non introdurre sistemi di compenso per copia privata, perché nell’era dello streaming e delle piattaforme la fruizione delle opere dell’ingegno avviene in modio diverso che in passato, ed è raro che l’utente carichi in cloud materiali protetti dal diritto d’autore.

Le reazioni dell’industria tech

Non sorprende quindi che l’introduzione di un sistema di equo compenso per le copie in cloud abbia suscitato forti reazioni da parte dell’industria tecnologica. Sia le Big Tech sia diverse associazioni di settore – tra cui AIIP, Assintel e Anitec‑Assinform – hanno contestato il decreto.

In una nota congiunta, le associazioni hanno evidenziato come il testo definitivo del decreto non abbia recepito i correttivi proposti al Ministero nel corso della consultazione pubblica, in particolare con riferimento al perimetro applicativo, alle esenzioni per il mercato business e ai rischi di duplicazione del prelievo.

In particolare, AIIP e Assintel – oltre ad annunciare l’intenzione di presentare ricorso – hanno ribadito alcune criticità di merito e di metodo, tra cui:

• il rischio di doppia imposizione lungo la filiera: chi ha già versato il compenso su supporti e dispositivi di storage rischia di subire un ulteriore prelievo, questa volta mensile e cumulativo, per la mera disponibilità di spazio cloud;
• l’applicazione indiscriminata anche ai servizi cloud B2B: lo storage utilizzato da imprese e Pubbliche Amministrazioni per backup, continuità operativa, compliance, elaborazione dati e sicurezza non è riconducibile alla copia privata di opere protette;
• gli oneri di compliance e rendicontazione sproporzionati, con un impatto particolarmente gravoso per PMI e operatori nazionali;
• le distorsioni concorrenziali e rischio di penalizzazione degli operatori con sede operativa in Italia, a vantaggio di grandi piattaforme internazionali difficilmente raggiungibili dal meccanismo di controllo e prelievo.

Altri operatori hanno appunto criticato il carattere anacronistico della normativa, osservando come la “copia privata” – intesa come duplicazione fisica di un’opera protetta su un supporto personale – sia oggi una pratica residuale, dal momento che musica e audiovisivi vengono fruiti prevalentemente in streaming. È stato poi sottolineato che il meccanismo di rimborso previsto per escludere i servizi cloud non utilizzati per la riproduzione di contenuti protetti risulterebbe eccessivamente macchinoso, con il rischio (o forse l’obiettivo) di scoraggiarne l’effettivo utilizzo.

Peraltro, la disciplina della copia privata non è nuova a contestazioni in sede amministrativa. Nel 2023, infatti, il Consiglio di Stato, con sentenza n. 1183/2023, ha annullato il decreto del Ministero per i Beni e le Attività Culturali del 18 giugno 2019 recante: “Esenzioni dal versamento del compenso per la riproduzione privata di fonogrammi e videogrammi” ritenendo che esso non prevedesse criteri predefiniti, oggettivi e trasparenti per individuare le ipotesi di esenzione e per disciplinare i rimborsi e attribuisse a SIAE il potere discrezionale di stabilire quando accordare l’esenzione, ritenuto illegittimo anche per il conflitto di interessi dell’ente.

Sebbene oggi la disciplina delle esenzioni sia regolamentata da un nuovo decreto, adottato nel settembre 2024, resta da vedere se emergeranno nuovi ricorsi e se verranno individuati ulteriori profili di illegittimità, sia nel decreto esenzioni che nel nuovo decreto ministeriale per la determinazione del compenso, in particolare con riferimento all’inclusione dei servizi cloud nel perimetro del compenso per copia privata.

Autore: Lara Mastrangelo

Industrie ad alta intensità di diritti di proprietà intellettuale: i nuovi dati EUIPO confermano il loro ruolo centrale nell'economia UE

L’Ufficio dell’Unione europea per la proprietà intellettuale (EUIPO) ha recentemente pubblicato il nuovo studio sull’impatto economico delle industrie ad alta intensità di diritti di proprietà intellettuale (IPR-intensive), aggiornando l’edizione del 2022.

Il nuovo report fornisce dati macroeconomici aggiornati e introduce ulteriori elementi di analisi che consentono di chiarire in modo ancora più preciso il ruolo strutturale della proprietà intellettuale nell’economia europea.

I dati principali sono particolarmente chiari: nel periodo 2021–2023, le industrie ad alta intensità di diritti di proprietà intellettuale (IPR-intensive) hanno generato il 30,6% dell’occupazione complessiva nell’Unione europea, in lieve aumento rispetto al 30,1% registrato nel 2017–2019 (tenuto conto delle differenze metodologiche tra le due edizioni dello studio).

In media, tali settori hanno impiegato oltre 65 milioni di persone nell’UE. Ancora più rilevante è il contributo in termini di produzione economica: nello stesso periodo, le industrie IPR-intensive hanno rappresentato il 47,9% del PIL totale dell’Unione, per un valore pari a 7.700 miliardi di euro.

I dati relativi al commercio estero evidenziano ulteriormente il grado di integrazione globale di questi settori. Le industrie IPR-intensive risultano significativamente più orientate agli scambi internazionali rispetto ai settori non IPR-intensive: il 76,4% delle importazioni dell’UE è costituito da beni e servizi provenienti da industrie ad alta intensità di PI, mentre la loro quota sulle esportazioni raggiunge il 78,3%. Complessivamente, tali industrie hanno generato un saldo commerciale attivo di 108 miliardi di euro, contribuendo a mantenere sostanzialmente in equilibrio la bilancia commerciale esterna dell’Unione.

Lo studio analizza anche il funzionamento del mercato interno. Oltre 7,2 milioni di posti di lavoro legati alla PI negli Stati membri sono creati da imprese con sede in altri Stati membri. In alcuni Paesi, tale occupazione transfrontaliera rappresenta oltre il 25% dell’occupazione totale nelle industrie IPR-intensive, a conferma dell’elevato livello di integrazione delle catene del valore all’interno del mercato unico.

Un ulteriore elemento strutturale riguarda salari e produttività. Le industrie IPR-intensive riconoscono retribuzioni significativamente più elevate rispetto agli altri settori, con un differenziale salariale (wage premium) pari al 40,9%. Ciò riflette un maggiore valore aggiunto per lavoratore e conferma il legame tra proprietà intellettuale, innovazione e performance economica.

Per la prima volta, lo studio analizza inoltre la relazione tra intensità di PI e capacità di attrarre capitale di rischio. I risultati sono particolarmente rilevanti: oltre l’88% del totale dei finanziamenti di private equity e venture capital nell’UE nel periodo 2021–2023 — pari a 70,7 miliardi di euro — è stato investito in start-up operanti in industrie IPR-intensive. Il dato conferma il ruolo centrale degli asset immateriali nel sostenere la crescita guidata dall’innovazione e nell’attrarre capitali.

Sotto il profilo metodologico, lo studio sviluppa ulteriormente l’impostazione delle precedenti edizioni, combinando i dati dei registri EUIPO ed EPO (marchi, design, brevetti) per individuare i settori IPR-intensive, integrandoli poi con i dati Eurostat su occupazione, valore aggiunto e commercio, nonché con i dati del database Crunchbase sui flussi di venture capital.

Nel complesso, il report rafforza una conclusione di carattere strutturale: le industrie ad alta intensità di proprietà intellettuale non rappresentano un segmento marginale dell’economia europea. Esse costituiscono un pilastro del mercato unico, un motore di creazione di occupazione transfrontaliera e un potente fattore di attrazione per gli investimenti privati. Per decisori pubblici e imprese, i dati confermano che la tutela della proprietà intellettuale è strettamente connessa a competitività, innovazione e resilienza economica di lungo periodo.

Autore: Federico Maria Di Vizio

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La rubrica Innovation Law Insights è stata redatta dai professionisti dello studio legale DLA Piper con il coordinamento di Edoardo Bardelli, Carolina Battistella, Noemi Canova, Giovanni Chieco, Maria Rita Cormaci, Camila Crisci, Cristina Criscuoli, Tamara D’Angeli, Chiara D’Onofrio, Federico Maria Di Vizio, Enila Elezi, Laura Gastaldi, Vincenzo Giuffré, Nicola Landolfi, Giacomo Lusardi, Valentina Mazza, Lara Mastrangelo, Maria Chiara Meneghetti, Giulio Napolitano, Andrea Pantaleo, Deborah Paracchini, Maria Vittoria Pessina, Tommaso Ricci, Marianna Riedo, Rebecca Rossi, Roxana Smeria, Massimiliano Tiberio, Federico Toscani, Giulia Zappaterra.

Gli articoli in materia di Telecommunications sono a cura di Massimo D’Andrea, Matilde Losa e Arianna Porretti.

Per maggiori informazioni sugli argomenti trattati, è possibile contattare i soci responsabili delle questioni Giulio Coraggio, Marco de Morpurgo, Gualtiero Dragotti, Alessandro Ferrari, Roberto Valenti, Elena Varese, Alessandro Boso Caretta, Ginevra Righini.

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