L’IA diventa fattore centrale nella trasformazione digitale

L’intelligenza artificiale, intesa come modelli digitali, algoritmi e tecnologie che riproducono la percezione, il ragionamento, l’interazione e l’apprendimento, è diventata così matura da rappresentare un fattore chiave nella trasformazione digitale dell’intera società. Nel 2021 il settore nel nostro Paese, è cresciuto di circa 28%, raggiungendo quota 380 milioni di euro. In questo mercato il 76% è legato alla domanda delle imprese italiane, pari a circa 290 milioni, il restante 24% proviene dall’esportazione dei progetti.

È quanto emerge dall’ultimo report presentato nel giorni scorsi, dall’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano. Il rapporto attesta una crescita più che raddoppiata del valore complessivo del mercato in Italia.

Cresce il mercato, ma le PMI arrancano

Se da un lato la domanda è in forte espiazione, dall’altro emerge un crescente divario nell’adozione in rapporto alle dimensioni delle impresa. Nel nostro Paese quasi il 60% delle grandi aziende hanno avviato almeno un progetto di machine learning, mentre nelle Piccole e medie Imprese nazionali il trend si ferma al 6%, dove solo il 4% delle aziende si è limitata a piccole sperimentazioni e il restante 2% ha messo in campo progetti a regime.

Guardando alle grandi imprese e ai loro stati di avanzamento dei progetti avviati, si conferma la dinamicità di queste realtà che negli ultimi dodici mesi hanno aumentato le loro sperimentazioni. Crolla infatti al 13% il numero di grandi aziende che non hanno avviato iniziative, pari a -9 punti percentuali rispetto al 2020, e crescono del 18% coloro che hanno avviato progetti pilota. Invariato il numero di coloro che hanno almeno un progetto pienamente esecutivo, pari al 41% del totale delle aziende.

Eppure, gli esperti ci dicono che si sta rapidamente diffondendo la conoscenza anche tra gli utenti finali dei sistemi.

Il 95% dei consumatori italiani ha già sentito parlare di machine learning, ma di questi solo il 60% ha realmente la capacità di riconoscere le funzioni di AI applicata a prodotti e servizi utilizzati. In generale, oltre l’80% degli italiani ha un parere positivo sull’adozione di questa tecnologia, anche se non nasconde la preoccupazione per possibili violazioni della privacy, dell’etica e sui possibili riflessi sociali e occupazionali legate all’utilizzo nel mondo del lavoro.

L’UE e l’Italia sono Paesi all’avanguardia nello sviluppo dell’IA

In risposta a queste preoccupazioni, nell’ultimo anno, la Commissione UE ha presentato una proposta di regolamento in materia di Intelligenza Artificiale, prendo così la strada verso una riflessione nazionale e internazionale per stabilire regole e per disciplinare lo sviluppo, l’uso e la commercializzazione di queste tecnologie.

Anche il nostro Paese, tra i primi a livello comunitario, ha recentemente compiuto importanti passi in vanati attraverso l’avvio del “Programma Strategico per l’Intelligenza Artificiale” che identifica le ventiquattro politiche da implementare nel prossimo triennio per accelerare l’innovazione e le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale nel tessuto economico e sociale italiano, rendendo così il Paese un centro competitivo a livello globale.

A trainare il mercato è l’IA applicata al Intelligent Data Processing

Oltre un terzo del mercato dell’Intelligenza Artificiale Made in Italy è rappresentato dai progetti di Intelligent Data Processing, ovvero algoritmi utilizzati per analizzare ed estrarre informazioni dai dati, che segna anche una delle crescite maggiori della domanda, con un +32% rispetto al 2020.

Seguono le soluzioni di Natural Language Processing, utilizzate per l’interpretazione del linguaggio naturale, con oltre il 17% del mercato e gli algoritmi Recommendation System, utilizzati per suggerire ai clienti contenuti in linea con le singole preferenze, quest’ultimi con un’incidenza del 16% e una crescita della domanda annua di 20 punti percentuali.

In forte aumento, rispetto al 2020, sono invece i Chatbot, salita del 34%, e i Virtual Assistant che si aggiudicano l’11% degli investimenti complessivi e le iniziative di Computer Vision, capaci di analizzare il contenuto di un’immagine in contesti come la sorveglianza in luoghi pubblici o il monitoraggio di una linea di produzione. Infine, il 9% del mercato va alle soluzioni di Intelligent Robotic Process Automation con cui il machine learning automatizza alcune attività di un progetto e ne governa le varie fasi di sviluppo.

L’evoluzione tecnologica dell’AI: tra Data Analysis e sostenibilità energetica

Gli esperti, per quanto riguarda l’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale, anche a causa dalla crisi dei semiconduttori che ha determinato lunghe attese per una scheda o un chip hardware ad alte prestazioni a una media di 9 mesi, evidenziano due possibili linee di evoluzione tecnologica.

La prima legata alla crescita di interesse con la pandemia per la Data Analysis, che consente di integrare ed elaborare in tempo reale dati di tipo eterogeneo, e una seconda basata sull’attenzione alla sostenibilità. Alla luce di alcune ricerche, che hanno messo in luce come l’1% del consumo mondiale di energia riguardi i Data Center su cui sono eseguiti molti algoritmi di Intelligenza Artificiale, la sostenibilità energetica riveste un ruolo crescente nelle scelte tecnologiche, tanto da essere parte attiva nel dettare il design delle soluzioni di Intelligenza Artificiale e giocare un ruolo rilevante dal punto di vista algoritmico, soprattutto nel mondo del deep learning.

Siamo pionieri nello studio dell’AI, ma dobbiamo essere anche tra i primi a sfruttarne i vantaggi

Se da un lato il nostro Paese è tra i primi al mondo ad aver adottato una politica per l’implementazione dell’Intelligenza Artificiale, dall’altro appare sempre più necessario compiere il passo successivo: lavorare per la creazione di un piano esecutivo capace di prevedere meccanismi di governance e monitoraggio, con l’articolazione temporale degli interventi.

È necessario che il nostro sistema politico ed industriale riesca a bilanciare gli sforzi in campo machine learning garantendo degli standard tra la velocità con cui si distribuisco le risorse e il presidio dei risultati, tra le direzioni di intervento stabilite dal programma e quelle proposte dall’ecosistema industriale e accademico.

Il fine ultimo deve quindi essere quello non solo di accelerare sull’adozione di questa nuova tecnologia, ma essene promotore capace di orientare le priorità di azione e riuscire a sfruttare l’Intelligenza Artificiale come volano per la prossima rivoluzione tecnologica.

F. C.