04/03/2026

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L'Open Innovation in Italia supera i 900 milioni: in crescita, AI e Venture Clienting

Le prime cinque categorie di player per fatturato (31% del campione analizzato) concentrano infatti l'81% dell'intero valore del settore

Il valore complessivo del mercato italiano dei servizi di Open Innovation ha raggiunto i 902milioni di euro secondo le stime del 2024, con un incremento di 160milioni rispetto al 2023. La crescita si registra in modo non uniforme: le prime cinque categorie di player per fatturato - Società di consulenza Open Innovation, Corporate Innovation Hub, Società professionali per la proprietà intellettuale, Parchi Scientifici Tecnologici e piattaforme di crowdfunding - rappresentano il 31% del campione analizzato (503 organizzazioni) e concentrano 81% del mercato.

- Società di consulenza Open Innovation.
- Corporate Innovation Hub.
- Società professionali per la proprietà intellettuale.
- Parchi Scientifici Tecnologici.
- Piattaforme di crowdfunding.
Nel periodo 2023-2025 le Società di consulenza OI sono passate da 58 a 103 operatori, mentre Startup Studio e Venture Builder sono raddoppiati, passando da 37 a 75 unità, confermandosi come motori dinamici orientati alla riduzione del rischio imprenditoriale. Al contrario, acceleratori e incubatori stanno evolvendo verso posizionamenti ibridi, segno di una crescente integrazione dei servizi. Alcuni player razionalizzano l'offerta concentrandosi su servizi specialistici, altri adottano modelli end-to-end per accompagnare l'impresa lungo l'intero percorso di innovazione, facendo leva sul punto di contatto unico come vantaggio competitivo.

Il report Open Innovation Lookout2026, frutto della collaborazione tra il gruppo Innovation & Strategy della POLIMI School of Management e Lab11 (spin-off della Scuola Sant'Anna di Pisa), analizza l'evoluzione dell'offerta e dei modelli di business, con particolare attenzione al Venture Clienting e al ruolo sempre più centrale dell'Intelligenza Artificiale. La ricerca si avvale di interviste, workshop, focus group, analisi di banche dati e sondaggi, includendo anche "Opinion Pieces" e "Hands on" per offrire mini-guide pratiche a manager e aziende.
"L'Open Innovation ha definitivamente superato la fase sperimentale e si sta affermando come una componente strutturale delle strategie di innovazione delle imprese", spiega Federico Frattini, della School of Management del Politecnico di Milano, direttore scientifico dello studio. "Ora però va implementata e governata in modo efficace, integrato, continuo e realmente allineato alle priorità aziendali. Per le imprese, comprendere le logiche di funzionamento di questo ecosistema diventa un elemento chiave per orientarsi: non si tratta più soltanto di selezionare un fornitore, ma di saper leggere e attivare combinazioni efficaci di attori, competenze e modelli di collaborazione. La mappatura aggiornata dei player è dunque un elemento essenziale, perché aiuta a comprendere come le aziende collaborino con startup, scale-up e partner tecnologici.

"L'ecosistema italiano dell'Open Innovation sta evolvendo verso una maggiore integrazione", conferma Josip Kotlar, direttore scientifico dello studio. "Diminuiscono le sovrapposizioni tra categorie e si rafforzano ruoli più distintivi, con una capacità crescente di accompagnare le imprese lungo l'intero percorso di innovazione, dall'apertura verso l'esterno alla trasformazione delle idee in risultati misurabili. In questo scenario, per le imprese diventa sempre più rilevante ?attivare' l'ecosistema: la spinta verso obiettivi chiari e impatti misurabili, insieme all'avvento di trend tecnologici come l'Intelligenza Artificiale, sta infatti riconfigurando l'offerta dei diversi operatori.

"Comprendere come integrare l'AI in modo consapevole e coerente nei processi di innovazione rappresenta oggi una delle sfide più rilevanti per le aziende", aggiunge  AlbertoDiMinin, Scuola Superiore Sant'Anna di Pisa.
Il secondo capitolo del report esamina il Venture Clienting in Italia. Si tratta di un modello di Corporate Venturing in cui l'impresa acquista e testa una soluzione startup senza partecipare al capitale, accelerando l'accesso a tecnologie emergenti. Sebbene il 68% delle imprese conosca i principi del modello, solo il 31% ha avviato collaborazioni negli ultimi tre anni. Le principali barriere sono il disallineamento con la strategia di innovazione (24%), la mancanza di risorse dedicate (18%), la difficoltà di individuare casi d'uso rilevanti (15%) e l'accesso limitato all'ecosistema startup (13%). Solo il 7,2% delle startup valutate in fase di screening avvia una collaborazione concreta. Le prospettive indicano una polarizzazione: il 51% delle imprese non adottanti è incerto sul futuro utilizzo, mentre il 41% di quelle attive prevede di continuare e il 47% intende investire ulteriormente.

Il terzo capitolo è dedicato all'AI come leva trasformativa dell'Open Innovation. L'AI non è più solo un abilitatore tecnico, ma una tecnologia cognitiva che influisce sulla lettura del contesto, sull'interpretazione e sulla decisione. Il ciclo di OI si suddivide in tre blocchi operativi:

- Mapping (scouting e trend sensing): l'AI consente una ricerca continua, riducendo i tempi di individuazione del 30-40% e migliorando la qualità degli insight, a patto di avere governance e cultura adeguate.
- Coordinating (gestione delle relazioni): l'AI funge da "infrastruttura silenziosa", riducendo attriti organizzativi e velocizzando le risposte, ma resta limitata da interoperabilità con sistemi legacy, costi di implementazione e fiducia negli algoritmi.

- Controlling (valutazione continua): l'AI rende la valutazione un processo dinamico, accorciando i tempi del 25% e aumentando la precisione delle previsioni di rischio; tuttavia, bias algoritmici e lock-in su metriche riduttive richiedono una validazione umana costante.
L'integrazione dell'AI moltiplica i touchpoint e richiede nuove architetture di governance, con ruoli ibridi e responsabilità condivise. La maturità organizzativa è determinante: approcci episodici generano solo efficienze marginali, mentre l'integrazione strutturata trasforma l'AI in infrastruttura strategica per l'innovazione. Le prospettive future prevedono l'adozione di modelli generativi multimodali, agenti autonomi e sistemi di simulazione avanzata, capaci di rendere gli ecosistemi più interoperabili, inclusivi e predittivi, a condizione di bilanciare efficienza tecnologica e integrità relazionale.