Intelligenza artificiale e beni culturali: lo stato in Italia

Un robot a doppio braccio guidato da un sistema di computer vision ha ricomposto affreschi di Pompei frammentati dall’eruzione del 79 d.C. Un algoritmo ha letto per la prima volta le parole di un papiro carbonizzato di Ercolano che era rimasto chiuso per duemila anni. Un chatbot risponde in linguaggio naturale a domande su tre milioni di schede del Catalogo Generale dei Beni Culturali.

Queste tre cose sono accadute in Italia negli ultimi due anni, con tecnologie sviluppate in parte da università e centri di ricerca italiani. Dimostrano che gli strumenti AI applicati al patrimonio culturale funzionano, e funzionano bene anche su problemi considerati irrisolvibili.

La tecnologia funziona: tre prove

RePAIR è un sistema robotico coordinato da Ca’ Foscari con l’Istituto Italiano di Tecnologia e università di Bonn e Ben-Gurion, finanziato con 3,5 milioni di euro dal programma europeo FET. Il robot usa computer vision e machine learning per riconoscere come i frammenti degli affreschi si incastrano, e poi li riposiziona fisicamente. Il progetto si è concluso nel 2025 stabilendo un precedente mondiale per la prima volta, la ricostruzione fisica di opere d’arte è stata guidata da un sistema di intelligenza artificiale.

La Vesuvius Challenge ha risolto un problema che sembrava permanente. I rotoli carbonizzati di Ercolano non si possono aprire senza distruggerli. Dal 2023 un gruppo internazionale ha usato machine learning per rilevare tracce di inchiostro nelle scansioni tomografiche dei rotoli senza aprirli. Nel febbraio 2024 sono stati decodificati oltre 2.000 caratteri greci da un papiro che nessuno aveva letto in due millenni. Un consorzio europeo coordinato dalla Federico II di Napoli ha vinto un ERC Synergy Grant da 11,5 milioni per continuare con gli altri rotoli.

Cat-IA è meno spettacolare e probabilmente più importante per l’uso quotidiano. È il chatbot dell’Istituto Centrale per il Catalogo e la Documentazione, lanciato nell’aprile 2025. Non genera risposte libere, interroga un grafo ontologico certificato e risponde solo su ciò che è nel Catalogo Generale, senza inventare. Tre milioni di schede accessibili in linguaggio naturale, su un’infrastruttura digitale nazionale costruita negli ultimi tre anni.

Non si tratta di magie, sono strumenti esistenti applicati con metodo a problemi concreti.

La mappa del territorio non ancora presidiato

Proprio perché la tecnologia funziona, vale la pena capire dove non è ancora arrivata e perché.

Una rilevazione del 2024 indica che solo il 6,7% delle istituzioni culturali italiane aveva avviato progetti AI concreti. Questo dato più che descrivere un fallimento va letto come uno spazio aperto, la grande maggioranza delle istituzioni culturali italiane non ha ancora fatto nulla in questo campo, questo in un momento in cui gli strumenti disponibili sono più accessibili e meno costosi di quanto siano mai stati.

Sul fronte istituzionale, il quadro più aggiornato disponibile viene da OpenPNRR (dati al 31 marzo 2025), la misura M1C3I1.1 «Strategia digitale e piattaforme per il patrimonio culturale», che vale 500 milioni di euro, risulta complessivamente in ritardo. Il sub-investimento specifico sulla digitalizzazione delle collezioni (200 milioni) ha spesa effettiva «da avviare». Il target dichiarato era 65 milioni di risorse digitali accessibili sulla Digital Library del MiC entro fine 2025, ma non è disponibile un consuntivo pubblico verificato di quante ne siano state effettivamente pubblicate. La scadenza complessiva dell’investimento è fissata al secondo trimestre 2026.

Queste cifre dicono che c’è un programma nazionale con risorse significative e una finestra temporale che si sta chiudendo. Chi sa muoversi in questo contesto ha davanti una situazione concreta, non un’ipotesi.

Il territorio non presidiato ha però una geometria specifica. Non è distribuito uniformemente, si concentra in tre aree che hanno caratteristiche diverse e richiedono approcci diversi.

La prima area è quella dei piccoli musei locali. Secondo la rilevazione censuaria ISTAT 2022, in Italia ci sono 4.416 strutture tra musei, gallerie, aree archeologiche e monumenti. Di queste, quasi 1.800 (il 39,4%) si trovano nei comuni delle Aree Interne; quasi 2.000 dipendono da enti locali. Questi musei hanno già una governance (il comune, spesso il sindaco in prima persona), un patrimonio fisico almeno parzialmente catalogato, e apertura al pubblico anche se limitata. Quello che non hanno è qualsiasi strumento digitale, nessuna guida multilingua, nessun sistema di catalogazione visiva, nessun chatbot per le domande dei visitatori. Le applicazioni più ovvie sono anche quelle con i costi più bassi.

La seconda area è quella degli archivi parrocchiali e municipali. Transkribus, uno strumento di trascrizione AI con 500.000 utenti nel mondo e un tasso di errore del 3,5%, è già usato sistematicamente in altri paesi europei per rendere accessibili registri storici che altrimenti restano leggibili solo a chi può andare fisicamente sul posto. In Italia, progetti di questo tipo esistono in forma frammentata; non esiste ancora un programma coordinato su scala.

La terza area è quella della memoria orale e dei dialetti. Gli ultimi parlanti nativi di molte varietà regionali italiane hanno settanta o ottant’anni. Whisper, il sistema di trascrizione audio di OpenAI, potrebbe essere adattato con fine-tuning per riconoscere varietà dialettali specifiche. La tecnologia c’è, mancano i progetti.

Chi può fare cosa

Questa mappa del territorio non presidiato va considerata una lista di possibilità operative con destinatari precisi.

Per le imprese e i professionisti con competenze AI, il contesto italiano offre un mercato di committenti con esigenze concrete e strumenti già finanziati a disposizione. Un piccolo comune che vuole digitalizzare la propria collezione museale non sa come farlo, ma ha spesso accesso a fondi (PNRR, bandi regionali, fondazioni bancarie territoriali) e cerca qualcuno che sappia progettare e realizzare. I modelli di business già sperimentati in altri contesti (guida AI multilingua su abbonamento, catalogazione visiva come servizio, chatbot per museo come prodotto configurabile) sono trasferibili con adattamenti limitati.

Per i formatori che lavorano con enti pubblici e operatori culturali, la domanda di competenze AI in questo settore è reale ma non ancora organizzata. Il programma Dicolab, finanziato con 20 milioni del PNRR per la formazione digitale degli operatori culturali, ha distribuito 25.000 badge di competenza entro fine 2024. È un punto di partenza, la formazione sugli strumenti AI specifici per il patrimonio è ancora da costruire nella maggior parte dei contesti.

Per chi lavora nel terzo settore e nelle reti territoriali, il caso degli ecomusei è particolarmente interessante. In Italia ne esistono circa 70-80, distribuiti soprattutto al Nord, senza un coordinamento nazionale operativo. Non raccolgono oggetti ma mappano culture viventi di un territorio. Connessi in rete con strumenti di indicizzazione semantica e generazione di contenuti, potrebbero costruire una narrazione della biodiversità culturale italiana che i grandi musei nazionali non riescono a produrre. Gli strumenti tecnici (LLM per strutturare materiali eterogenei, Whisper per le testimonianze audio, workflow di pubblicazione automatica) sono già disponibili e hanno costi contenuti. Manca la progettazione.

Il problema della continuità

Un caveat importante, che riguarda chiunque voglia lavorare in questo settore.

L’ecosistema italiano conta già diversi progetti avviati negli ultimi anni che mostrano segnali di rallentamento, siti fermi, app non più aggiornate, iniziative che hanno prodotto risultati in fase sperimentale e poi non hanno trovato le risorse per consolidarsi. Non è un fenomeno solo italiano, e non è necessariamente un problema di cattiva gestione, è la conseguenza strutturale di un modello di finanziamento che premia l’avvio e non garantisce la continuità.

Un progetto AI per il patrimonio culturale richiede manutenzione nel tempo perché i modelli linguistici si aggiornano, i contenuti vanno integrati, le interfacce devono seguire l’evoluzione dei dispositivi. Un museo che avvia un chatbot e poi non ha le risorse per mantenerlo non ha fatto un passo avanti nella propria capacità digitale, ha solo aggiunto un sistema obsoleto a una lista già lunga. La progettazione della sostenibilità operativa è parte integrante del lavoro, non un dettaglio da risolvere dopo.

Dove si è, a inizio 2026

L’AI applicata al patrimonio culturale già un campo con risultati documentati, strumenti accessibili e un mercato in formazione. In Italia, i progetti di eccellenza (Pompei, Ercolano, Cat-IA) dimostrano che la tecnologia funziona anche su casi molto complessi. Il territorio più ampio (piccoli musei, archivi, memoria orale, ecomusei) è in larga parte ancora da presidiare, con una finestra temporale legata alla scadenza dei fondi PNRR e, per la memoria orale e i dialetti, a una demografia che non aspetta decisioni progettuali.

Per chi sa usare questi strumenti, il campo è aperto. La competizione su questo territorio specifico è ancora molto bassa, la domanda latente è alta, e le condizioni tecniche ed economiche per intervenire non sono mai state migliori di adesso.