Se il 2018 sarà ricordato come l’anno in cui l’Italia (e l’Europa) hanno scoperto l’importanza politica dell’IA, il 2020 è l’anno in cui gli esperti si sono pronunciati, formulando Piani e Strategie ormai diventati di dominio pubblico.
L’intelligenza artificiale si sta dunque muovendo oltre l’hype e nel mainstream, ma adesso la palla passa di nuovo alla politica, cui spetta il compito di mettere in pratica, con misure concrete, gli indirizzi e le raccomandazioni formulate dai tecnici.
Vediamo quali impatti possono avere le strategie e le prossime mosse da fare per dare avvio alla fase esecutiva.
La strategia europea sull’IA
La Commissione europea, in questi anni di lavoro sull’IA, si è mossa cercando una soluzione a due grandi questioni: come realizzare un rafforzamento della “sovranità tecnologica dell’Europa”, proprio nelle aree chiave come l’intelligenza artificiale, l’ipercalcolo e la blockchain; come affrontare l’aspetto etico, davanti a una tecnologia in grado di minacciare la sopravvivenza di società democratiche e di offrire ai regimi repressivi un vantaggio intrinseco.
Il progetto GAIA-X, un cloud interamente europeo, in grado di svincolarsi dal predominio americano e cinese, insieme alla nomina del Gruppo di esperti di alto livello, chiamato a fornire orientamenti etici per una IA affidabile, sono state le principali azioni messe in campo.
Lo scorso febbraio ha pubblicato Il Libro bianco sull’intelligenza artificiale – Un approccio europeo all’eccellenza e alla fiducia, documento che si basa su due elementi costitutivi. Un primo orientamento normativo e antropocentrico per creare un “ecosistema di fiducia”, in grado cioè di affrontare i rischi associati a determinati utilizzi della nuova tecnologia e di garantire il rispetto delle norme dell’UE, comprese le norme a tutela dei diritti fondamentali e dei diritti dei consumatori. Un secondo elemento, più orientato agli investimenti e al partenariato tra pubblico e privato con l’obiettivo di mobilitare risorse, per conseguire un “ecosistema di eccellenza” lungo l’intera catena del valore, a cominciare dalla ricerca e dall’innovazione, creando i giusti incentivi per accelerare l’adozione di soluzioni basate sull’IA, anche da parte delle piccole e medie imprese. La Commissione europea ha perciò proposto di innalzare gli attuali livelli di finanziamento in alcuni settori considerati ad alto valore aggiunto europeo, tra cui ricerca, innovazione e agenda digitale: circa 8,2 miliardi di euro (prezzi 2018) per l’istituzione di un nuovo programma Europa digitale, che dovrebbe sostenere progetti strategici in settori di punta (intelligenza artificiale, supercomputer, cyber sicurezza, digitalizzazione dell’industria e competenze digitali); 83,4 miliardi di euro per il nuovo programma europeo di ricerca Orizzonte Europa, di cui 15 destinati al polo tematico Digitale e industria[1].
Più di recente, il Gruppo di esperti ha pubblicato una guida pratica per le aziende e le organizzazioni pubbliche, per aiutarle ad autovalutare l’affidabilità dei loro sistemi di intelligenza artificiale in fase di sviluppo, riguardo al modo in cui è possibile raggiungere la conformità con le norme e i requisiti legali esistenti. Il documento, frutto di un processo di pilotaggio durato sei mesi all’interno della comunità europea dell’IA, elenca i requisiti chiave necessari[2] e la lista dei controlli per effettuare una valutazione. Inoltre, il vicepresidente del gruppo di esperti e il suo team presso l’Università di Cork hanno sviluppato un prototipo basato sul web, dove è stata pubblicata una lista dei controlli, accessibile e dinamica, per guidare gli sviluppatori e i distributori di IA.
La strategia italiana sull’IA
Anche per l’Italia, lo scorso mese è arrivato il tempo della strategia nazionale. Il MiSE, infatti, ha pubblicato il documento con le Proposte per una Strategia italiana per l’intelligenza artificiale elaborato dal proprio gruppo di esperti. Una strategia moderna, all’altezza delle sfide che il settore impone, che fornisce alcune indicazioni circa la sua implementazione, con un cronoprogramma chiaro e dei precisi indirizzi di spesa. “Il documento – ha dichiarato Andrea Renda, portavoce degli esperti con il MiSE– si concentra sul sistema Paese e non solo su IA. La condizione di fondo è che la governance dell’innovazione sia precondizione essenziale per la rinascita industriale. Per l’IA abbiamo posto l’enfasi sull’internet delle cose e sul c.d. livello “edge”, come possibile terreno di eccellenza per il nostro Paese. Ci sono 82 raccomandazioni che possono avere un impatto profondo sull’Italia, in tanti sensi: occupazione, tutela dei consumatori/utenti, governance dei dati, sovranità digitale, collaborazione tra grandi e piccole imprese, enfasi su alcuni settori verticali fondamentali”.
Insomma, un tassello importante per un Paese che vuole ripartire e che punta a quella digitalizzazione dell’economica che rappresenta una sfida che l’Italia può raccogliere e vincere. Innanzitutto, sapendo tradurre in pratica scelte per una governance multilivello, dove si superi la logica a silos e si riesca a mischiare i contenitori e mischiare le competenze, facendo gioco di squadra tra pubblico e privato, mettendo al centro l’uomo, nel suo concetto valoriale. In questa nuova stagione di macchine e di tecnologia avanzata, gli esperti auspicano un balzo verso quel “rinascimento digitale” in cui gli operatori pubblici e privati sono chiamati a usare in modo appropriato le nuove tecnologie, per preservare e valorizzare appieno la visione dell’umano. Ciò comporta la revisione del ruolo del lavoratore nella fabbrica, per cui in futuro sarà necessario sviluppare nuovi sistemi di interazioni uomo-macchina e gestione del carico cognitivo della persona sulla base di tecnologie che permettano di garantire il ruolo di gestore all’uomo e riportarlo al centro della fabbrica[3].
L’impatto dell’IA nei prossimi anni
Tutti concordano che nei prossimi cinque anni l’impatto economico del digitale avrà un potenziale di crescita che, almeno finora, si è parzialmente espresso, perciò per le imprese e il Governo ci sarebbe ancora tantissimo da fare. Vi sono segnali che suggeriscono che l’impatto dell’automazione sul lavoro dipenderà più dai Governi che dai robot o dalle macchine; che vi saranno cambiamenti significativi su scala socio-economica, rispetto ai miglioramenti tecnici sporadici che abbiamo visto fino ad ora.
Già allo stato attuale della tecnologia l’automazione è in grado di cambiare il lavoro e avere impatti di carattere sociale. Se gestito bene, un progetto di automazione intelligente comporta benefici, con un ritorno sugli investimenti vantaggioso per tutti. Abilitato da automazione, infrastruttura cloud e analisi avanzate e predittive, praticamente ogni processo e funzione aziendale può essere migliorato attraverso l’intelligenza artificiale. Molti analisti concordano che gli affari e i leader tecnologici che non svilupperanno una strategia per l’IA a livello aziendale si troveranno in uno svantaggio competitivo. L’80% degli intervistati a un recente sondaggio globale di Harvard Business Review Analytic Services afferma che sarà molto importante per il successo della propria organizzazione impiegare IA nei prossimi cinque anni, con una aspettativa di aumento dell’IA in quasi tutte le funzioni aziendali.
Sul potenziale impatto economico dell’IA si è espresso anche il recente Libro Bianco dell’Economia Digitale, dove si può leggere che “la capacità computazionale e di calcolo che dà linfa all’intelligenza artificiale e i continui avanzamenti nelle tecniche di miniaturizzazione moltiplicano la gamma di oggetti che possiamo e potremo definire “intelligenti” accrescendo, al contempo, la massa di informazioni archiviabili ed utilizzabili per fini socialmente ed economicamente vantaggiosi. Similmente, il crescente ammontare di informazioni digitalizzate e liberamente disponibili aumenta le opportunità per introdurre innovazioni capaci di accrescere il potenziale tecnologico di intere economie”.
Nonostante gli incoraggianti risultati raggiunti nel nostro Paese nel settore dell’IA, soprattutto nel campo dell’automazione e della robotica, settori in cui l’Italia ricopre un ruolo di primo piano in Europa, una buona parte delle aziende italiane appare ancora poco incline a adottare soluzioni di IA più ambiziose. Pur tuttavia, anche se c’è ancora tanta strada da fare e si deve ancora raggiungere un buon livello di consapevolezza e maturità, l’ecosistema dell’IA in Italia si sta a poco a poco popolando.
Le prossime mosse da fare per l’ecosistema IA in Italia
Partendo dalle 82 raccomandazioni formulate dagli esperti, una serie di iniziative dovranno essere messe in esecuzione, come parte di un’unica strategia nazionale sul digitale. Eccone alcune.
- Individuare una governance chiara sull’IA, partendo dalla creazione dell’Istituto Italiano per l’Intelligenza Artificiale, fortemente raccomandato dagli esperti, quale struttura per sviluppare ricerca di altissima qualità e veicolare un solido sistema di trasferimento tecnologico. L’Istituto, per come suggerito, dovrebbe avere una forte vocazione applicativa, pur puntando ad avere un livello qualitativo importante, sulla base di un modello standard internazionale, tipo lo Yeda israeliano, braccio commerciale dell’Istituto Weizmann, o un’esperienza già replicata in Italia (l’Istituto Italiano di Tecnologia o la Fondazione Bruno Kessler).
- Puntare a un ecosistema fortemente integrato con il mondo della ricerca e l’innovazione[4]. In tal senso, le sinergie con la ricerca e l’alta formazione passano da iniziative come la costituzione del Consiglio di coordinamento nazionale per l’attivazione del dottorato nazionale in IA[5]: un corso di alta formazione dottorale in grado, da un lato, di incrementare e rafforzare le competenze delle poche risorse umane a disposizione del settore e di puntare, dall’altro, verso quelle ricerche di frontiera che ci permetteranno di accedere ai fondi dell’UE.
- Continuare a essere, l’ecosistema italiano, attore rilevante nell’ambito dell’iniziativa europea Internet di prossima generazione (NGI[6]), che mira a sviluppare le basi tecnologiche e le infrastrutture per l’internet di domani, in grado di soddisfare le future esigenze industriali e sociali, istituendo reti, piattaforme e servizi intelligenti, con particolare attenzione alle applicazioni immersive, multimediali e aziendali, supportate da piattaforme tecnologiche.
- Integrare la strategia sull’IA con le proposte per la Strategia italiana in materia di tecnologie basate su registri condivisi e Blockchain, anch’essa in attesa di progettazione esecutiva.
- Avviare il coordinamento con il Fondo Nazionale Innovazione, già operativo dopo la presentazione del Piano Industriale 2020-2022 di Cassa depositi e prestiti, per rendere il venture capital un asse portante dello sviluppo economico e per rispondere al bisogno delle startup innovative di trovare investitori capaci di investire in progetti di IA.
- Sviluppare nelle scuole competenze digitali e capacità critiche. Le proposte vanno dalla creazione di una IA Challenge nazionale, ispirata alla CyberChallange portata avanti dal laboratorio di Cyber Security del CINI, a corsi di IA applicata negli Istituti Tecnici Superiori, dalla riprogettazione di corsi di laurea nazionali riconducibili a temi propri dell’IA[7], a un ruolo più attivo della RAI nell’educazione digitale. Una specifica azione andrebbe rivolta ai dipendenti pubblici, attraverso l’erogazione, in collaborazione con Agid, di corsi di formazione sui temi dell’IA e tecnologie collegate all’interno delle PA e nelle agenzie di regolamentazione indipendenti.
- Potenziare l’Urban Intelligence con lo sviluppo e l’applicazione del “Gemello Digitale[8]” applicato alle città, mirato al supporto decisionale per la loro pianificazione e gestione, che integri i sistemi fisici della città (mobilità, distribuzione di beni e servizi, raccolta dei rifiuti, sistema economico, sociale, di fruizione culturale, ambientale, ecc.), simulati tramite modelli di intelligenza artificiale che interagiscono tra loro nel mondo digitale, imparando continuamente da molteplici sorgenti sensoriali, aggiornandosi per rappresentare lo stato della città fisica in tempo reale.
- Sviluppare sistemi di interoperabilità che permettano l’interfacciamento delle piattaforme e sistemi di sicurezza informatica cyber-fisica, che controllino gli eventuali attacchi al sistema derivanti dai molteplici punti di accesso alla rete (IoT), contemperando esigenze fondamentali e spesso conflittuali di protezione e utilizzo di dati critici negli impianti e in cloud tra proprietari dei dati e provider (ad es. il fornitore della macchina), attraverso tecniche di crittografia avanzata.
Conclusioni
La prossima agenda degli investimenti in digitale che devono essere previsti o accelerati, sicuramente dovrà avere al centro l’intelligenza artificiale, affinché il documento elaborato dagli esperti non resti un mero elaborato teorico. La Strategia, infatti, se tradotta in pratica, ha il pregio di poter intercettare anche le risorse del Recovery Fund messo a disposizione dell’UE. Altre iniziative andranno coordinate, dai progetti per innalzare il livello di competenze digitali nelle scuole e nelle PA, alla dotazione di infrastrutture di telecomunicazioni avanzate, con una veloce realizzazione del piano di diffusione della Banda Ultra Larga (BUL) e la realizzazione della rete 5G da parte degli operatori. Tutte iniziative che hanno trovato terreno fertile nel Decreto Semplificazioni. Si tratta quindi di mettere a sistema tutte queste iniziative, con il MiSE in primis che deve dimostrare di saper giocare il ruolo di soggetto istituzionale in grado di implementare le riforme e diventare il luogo dove le strategie possono diventare realtà. È arrivato il momento di porre mano all’agenda del Governo e inserirvi tutte o gran parte delle raccomandazioni proposte. Si tratta anche di mettere a rete tutte le eccellenze, finora parcellizzate, che nel settore non mancano. Un elenco di produttori e di utilizzatori di soluzioni di IA che Agid ha iniziato a mappare, in collaborazione con l’Associazione AI*IA, e che costituisce un vero e proprio ecosistema dell’IA in Italia.
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- Cfr. Camera dei Deputati – Ufficio Rapporti con l’UE, La nuova strategia dell’UE per il digitale, Dossier n. 32 del 30 aprile 2020. ↑
- I sette requisiti chiave possono essere tradotti in: agenzia umana e supervisione; robustezza tecnica e sicurezza; privacy e governance dei dati; trasparenza; diversità, non discriminazione ed equità; benessere ambientale e sociale; responsabilità. ↑
- Sarà necessario sviluppare anche nuovi dispositivi per risolvere problemi di sicurezza, ergonomia e prossimità con altri operatori utilizzando smart material per nuovi dispositivi wearable. ↑
- L’esperienza di Matera può diventare un punto di riferimento. Proprio a Matera, con l’approvazione del progetto del MiSE, è stata realizzata la prima Casa delle Tecnologie Emergenti (CTEMT), funzionale alla realizzazione di un sistema urbano per l’open innovation, con l’obiettivo di trasformare Matera in un centro di riferimento internazionale per l’applicazione di tecnologie emergenti (IA, Blockchain, Internet delle Cose e 5G). ↑
- Il Consiglio di coordinamento nasce da una convenzione tra l’Università degli studi di Napoli Federico II, l’Università di Roma La Sapienza, il Politecnico di Torino, l’Università Campus bio-medico di Roma, l’Università di Pisa e il CNR. Questo progetto contiene anche una necessaria azione continuativa di promozione e disseminazione dell’approccio nazionale sulla formazione in AI coinvolgendo tutta la comunità scientifica. ↑
- NGI Forward https://research.ngi.eu/ è un progetto triennale, animato da un consorzio di partner internazionali, che ha l’obiettivo di guidare la strategia della Commissione Europea nella definizione dell’Internet di futura generazione. ↑
- È interessante notare che le università italiane hanno chiesto all’ANVUR (Agenzia Nazionale di Valutazione del sistema Universitario e della Ricerca) per il prossimo anno accademico (2020/2021) la nuova attivazione di corsi prevalentemente in materia di sostenibilità e Intelligenza Artificiale. Due ambiti che, trasversalmente alle altre discipline, possono trovare attraverso partnership private degli ecosistemi virtuosi ↑
- I modelli di intelligenza artificiale nei “digital twin” imparano dai dati degli impianti e creano correlazioni tra eventi difficilmente riscontrabili dagli operatori umani. Per esempio, in un data center, controllano il funzionamento degli apparati e rilevano eventuali anomalie nei sistemi di raffreddamento, nei trasformatori, nell’utilizzo degli spazi o delle risorse energetiche e anticipano le problematiche. Elementi chiave per garantire la sostenibilità dei data center. ↑
