Per spendere bene i fondi pubblici, è importante conoscere quali siano i singoli attori nel campo dell’intelligenza artificiale attivi sul territorio nazionale e quali relazioni si stiano costruendo nell’ambito di questo complesso ecosistema.
La conoscenza dei soggetti operativi in questo campo, dei loro ruoli e delle loro relazioni è utile per i policy makers anche nell’ambito della programmazione e attuazione delle Politiche di Coesione europee.
Miragliotta, intelligenza artificiale: “La strategia italiana può essere la svolta: ecco come”
Intelligenza artificiale: il ruolo di Università e centri di ricerca
La strategia italiana per l’Intelligenza Artificiale – rilasciata lo scorso 24 novembre il Ministero dell’Università e della Ricerca, il Ministero dello Sviluppo Economico e del Ministro per l’Innovazione tecnologica e la Transizione Digitale – oltre a individuare precise misure di sostegno pubblico pubbliche da finanziare, anche nell’ambito del PNRR, delinea con precisione le tipologie di attori dell’ecosistema italiano dell’IA. Tra questi, un ruolo decisivo è giocato dal mondo dell’offerta di ricerca (università, centri di ricerca, incluse le strutture per il trasferimento tecnologico) e dalle imprese, nel ruolo di sviluppatori e fornitori di soluzioni tecnologiche e di fruitori finali delle relative applicazioni.
La strategia italiana nel contesto europeo
Il programma strategico italiano è stato sviluppato nel più ampio contesto del “Piano coordinato” tra i paesi dell’Unione Europea per sfruttare al massimo i benefici di questa tecnologia, con evidenti ricadute positive anche per l’erogazione di servizi pubblici.
Mentre in numerosi contesti regionali è in corso l’aggiornamento delle strategie per la “specializzazione intelligente”, che delineano il quadro di sostegno per gli investimenti in ricerca, innovazione e tecnologie digitali, alcune amministrazioni regionali stanno collaborando anche con regioni di altri paesi europei per creare reti di scambio e collaborazione. In particolare, l’Italia è protagonista della partnership “Artificial Intelligence and Human-machine interface”, promossa dalla Commissione Europea – Joint Research Center e guidata da Arter – Regione Emilia-Romagna. Nella mappa sono rappresentate le regioni leader di questo network (in blu), le regioni aderenti (in giallo) e la Lombardia, comunque interessata a questa rete.
Regioni aderenti alla partnership europea sull’Intelligenza Artificiale. Fonte
Le connessioni tra imprese, Università e PA
In questo contesto, l’Agenzia per la Coesione territoriale ha promosso uno studio per mappare le connessioni tra imprese, università, centri di ricerca e pubbliche amministrazioni in Italia, sia a livello nazionale sia a livello regionale e locale. La prima fase di questa mappatura ha preso in considerazione i vari soggetti pubblici e privati che hanno partecipato con successo a un progetto finanziato da “Horizon 2020”, la principale linea di finanziamento diretta della Commissione Europea a progetti di ricerca. Due soggetti sono considerati connessi tra loro se sono partner dello stesso progetto finanziato. Inoltre, ogni progetto europeo a cui ha partecipato un soggetto italiano è stato classificato per tema: è stato così possibile ricostruire la rete di relazioni nell’ambito specifico dei progetti per l’IA.
Un primo risultato riguarda la distribuzione geografica dei soggetti. Come si evince dalla mappa in figura, vi è una evidente disparità tra Centro-Nord e Mezzogiorno del paese per quanto riguarda sia la numerosità dei soggetti sia la quantità dei progetti di cui ciascun soggetto è partner.
Fonte: Agenzia per la Coesione Territoriale, 2021
Un secondo risultato scaturisce dall’analisi di rete di questi soggetti. Il network delle connessioni, nell’immagine successiva, mostra i soggetti con esperienza nel settore dell’IA: ogni cerchio rappresenta un soggetto, e la grandezza del cerchio è proporzionale al numero di progetti europei ai quali il soggetto partecipa. La posizione dei cerchi nello spazio dipende da quante connessioni ciascun soggetto ha sviluppato con gli altri – quindi due soggetti vicini saranno partner degli stessi progetti. Infine, il colore dei cerchi ci aiuta a identificare le regioni dove questi soggetti hanno la sede principale. Le regioni con più soggetti sono la Lombardia (verde chiaro) e il Lazio (blu), seguiti da Emilia-Romagna (marrone scuro), Piemonte (arancione), Toscana (rosa scuro), Veneto (verde scuro) e Campania (rosa chiaro). I soggetti delle restanti regioni sono colorati in grigio.
Fonte: Agenzia per la Coesione Territoriale, 2021
Il ruolo e le relazioni del CNR
Il CNR rappresenta di gran lunga l’attore principale di questa rete, con 19 progetti all’attivo e numerose connessioni verso università e imprese – tante da poter dire che il Centro costituisce il principale “hub” di informazioni e opportunità di finanziamento sui fondi europei a gestione diretta in questo campo. Il CNR coordina anche il progetto con maggiori finanziamenti, ovvero “SoBigData++” – European Integrated Infrastructure for Social Mining and Big Data Analytics.
Numerosi altri soggetti hanno relazioni quasi esclusive con il CNR o con soggetti direttamente connessi al CNR (pallini più piccoli a sinistra), tra queste il Centro Ricerche Fiat e Comau. Si tratta di una sorta di “zona di influenza”. Alcune università hanno invece costruito reti almeno in parte indipendenti. È il caso della Scuola Superiore Sant’Anna (SSS), che coordina o gestisce ben 11 progetti, dell’Università di Pisa (UNIPI), dell’Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) e dell’Università di Bologna (UNIBO). La lista completa dei progetti di ciascun soggetto (su tutti i temi) è disponibile sul sito della Commissione.
Il prossimo passo di questa mappatura sarà di includere nell’analisi di rete anche altri soggetti finanziati dai Programmi Operativi Regionali 2014-2020 e dai programmi della Cooperazione Territoriale Europea.
Conclusioni
In conclusione, fornire ai decisori adeguati strumenti conoscitivi per mappare il complesso ecosistema composto da enti pubblici, università, imprese, centri di ricerca che producono nuove soluzioni e servizi applicativi dell’AI, identificando la distribuzione geografica dei soggetti rilevanti e misurandone il loro potenziale innovativo, a partire dalla loro capacità di connettersi a più ampie reti nazionali ed europee, rappresenta un passo importante per migliorare il disegno della policy, progettando misure di sostegno pubbliche per l’IA maggiormente mirate e potenzialmente più efficaci.
