L’intelligenza artificiale è ormai da tempo al centro del confronto tra i principali attori geopolitici a livello mondiale: Usa, Cina e Unione europea.
Nel panorama globale, l’Italia si colloca indietro rispetto ai grandi e nei confronti dei paesi Europei di simili dimensioni, sia in termini di investimenti pubblici sia in termini di utilizzo nel settore privato. La speranza però è che nel futuro – anche grazie alla spinta del PNRR – il gap possa essere colmato ed anzi si possano far emergere eccellenze presenti nel paese.
Intelligenza artificiale, le regole non bastano: pochi investimenti in Italia ed Europa
L’intelligenza artificiale è un fattore abilitante chiave per la ripresa economica e, grazie al suo grande potenziale applicativo, può contribuire a rendere più competitive le nostre imprese e più efficiente la Pubblica Amministrazione, migliorando così la qualità dei servizi resi ai cittadini.
In questo contesto, con il White Paper “Promuovere lo sviluppo e l’adozione dell’Intelligenza Artificiale a supporto della ripresa” predisposto dal Tavolo di lavoro Anitec-Assinform “Intelligenza Artificiale”, si vuole fornire un contributo all’individuazione degli interventi per promuovere la diffusione dell’IA nell’Italia post-pandemica. Il documento si rivolge a istituzioni e imprese, presentando esempi applicativi in settori chiave (manifattura, salute, Pubblica Amministrazione per citarne alcuni) e proposte per i policy-maker. Un solido piano di formazione, una vision di investimento permanente, politiche di incentivi e una strategia per il trasferimento tecnologico tra università e impresa, sono le strade maestre individuate per fare dell’Italia un paese che fruisca pienamente delle opportunità offerte dalla IA.
Lo scenario internazionale
Ad oggi, gli USA sono leader nella competizione internazionale con più di 5 miliardi investiti nella ricerca per IA. La Cina punta a diventare la più grande potenza mondiale in questo settore e ha inserito l’IA tra le sette infrastrutture strategiche per il futuro del Paese.
Da ultima, l’Unione Europea si sta mobilitando per acquisire una leadership strategica e competere a livello globale. La proposta sulla strategia dei dati e la proposta di Regolamento per l’Intelligenza Artificiale della Commissione Europea costituiscono il tentativo dell’UE di diventare il punto di riferimento globale per la regolazione e lo sviluppo di un’IA che sia etica e d’ispirazione “umanistica”, con l’obiettivo di favorirne la diffusione nel quadro di un clima di fiducia e conoscenza soprattutto a vantaggio delle PMI.
Il futuro dell’IA nell’impresa
L’intelligenza artificiale trasformerà i processi produttivi delle aziende: secondo un’indagine di Accenture, si stima che per la sola filiera manifatturiera si potrà avere un raddoppio della produttività sfruttando appieno le tecnologie di IA attualmente disponibili. Questo perché la dimensione aziendale non è una barriera per l’accesso all’IA, e proprio le nuove tecnologie di calcolo – come il cloud computing – e le nuove reti 5G ne permettono l’utilizzo anche nelle piccole e nelle medie imprese. Nella manifattura, le aziende potrebbero avere grossi vantaggi in termini di efficienza utilizzando i sistemi IA per la manutenzione. Si pensi all’utilizzo di algoritmi predittivi per ridurre i guasti negli apparecchi, o all’impiego degli Autonomous Mobile Robot nei processi di produzione per svolgere le mansioni più rischiose e pesanti.
Il futuro dell’IA nell’impresa non si limiterà alle fasi della produzione, ma interesserà sempre di più i prodotti stessi rendendo possibile aggiornamento ed evoluzione in maniera costante. Si tratta di un fattore importante nell’ottica della cosiddetta transizione 4.0, che andrà ad accorciare la catena del valore
poiché un prodotto in grado di raccogliere dati relativi al proprio utilizzo e di rielaborarli utilizzando l’intelligenza artificiale avrà costi di sviluppo progressivamente più bassi e migliorerà nel tempo, innescando così un circolo virtuoso di innovazione affiancando l’economia dei servizi a quella dei prodotti.
L’IA nel campo della salute
Anche il settore delle life sciences avrà ritorni notevoli dall’investimento in IA. Nel settore farmaceutico, ad esempio, l’intelligenza artificiale ha enormi applicazioni e può essere utilizzata per la scoperta o la riconversione di farmaci o per gli studi clinici. Nel campo della salute l’IA è già utilizzata per attività di diagnostica clinica o valutazioni di rischio preventive sullo stato di salute dei pazienti.
Un esempio è un sistema di early warning score che rappresenta un utile supporto decisionale per la stima dello stato di salute di un individuo, soprattutto quando alcune delle informazioni potrebbero non essere disponibili nell’immediato. basti pensare all’utilità di un sistema on-edge, collegato a uno o più dispositivi medici indossabili, in grado di raccogliere, analizzare e interpretare parametri clinici in tempo reale e fornire una misurazione, o una stima fidata e precoce, del rischio clinico.
A livello di Sistema Sanitario Nazionale, sfruttando appieno i dati diagnostici, si potrebbero fare notevoli passi avanti in campo epidemiologico.
Val la pena sottolineare, però, come molti dei progressi siano frenati dalla scarsa accessibilità ai dati clinici oggi esistenti, da una loro scarsa interoperabilità nonché dalla resistenza al cambiamento da parte degli operatori.
Intelligenza artificiale e pubblica amministrazione
Un altro campo di applicazione dell’IA riguarda la Pubblica Amministrazione. L’utilizzo dell’IA nei servizi pubblici su larga scala è ancora in fase embrionale ma non mancano le sperimentazioni. Ad esempio, il Comune di Siena ha adottato la chatbot “Caterina” (un sistema di IA programmato per rispondere alle richieste degli utenti come se fosse un umano) per gestire gli accessi agli uffici comunali. I risultati ottenuti da Caterina nel suo primo anno da “dipendente virtuale” sono notevoli: 65000 conversazioni con cittadini residenti a Siena e domiciliati in altre città e 5500 certificati emessi. In futuro, la PA italiana si potrà avvalere dell’IA anche per la giustizia tributaria: utilizzando algoritmi di correlation analysis e fraud detection, si potranno individuare velocemente pattern di spostamenti anomali di denaro. Il recente avvio di un progetto da parte dell’Agenzia delle Entrate per impiegare l’IA in ambito fiscale e tributario va positivamente in questa direzione.
L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale nella PA potrà, in definitiva, migliorare molto la performance delle nostre amministrazioni. Con processi burocratici più snelli e veloci, sarà più semplice fare impresa ed essere competitivi a livello internazionale.
IA, smart city e sistema Paese
Anche le nostre città saranno sempre più influenzate dall’IA: le smart cities potranno utilizzare l’intelligenza artificiale per migliorare i trasporti pubblici, regolare i flussi di mobilità e, utilizzando sensori appositi, identificare prontamente i bisogni di manutenzione delle infrastrutture e dei servizi pubblici, a partire dai consumi energetici.
L’intelligenza artificiale si affermerà anche come asset per aiutare il sistema paese ad affrontare e gestire i rischi sociali del futuro. Si pensi all’invecchiamento progressivo della popolazione: da un lato, i sistemi di Intelligenza artificiale permetteranno di creare le condizioni per garantire una partecipazione attiva alla vita sociale, dall’altro potranno minimizzare gli effetti dell’isolamento sociale. Gli assistenti vocali, che già oggi sono diffusi in moltissime abitazioni, potrebbero evolversi anche come assistenti alla persona. In questa direzione, gli sviluppi nell’ambito del Natural Language Processing (NLP) permettono di migliorare la comprensione del linguaggio naturale e di percepire anche le emozioni, riuscendo a identificare persino l’umore della persona e il suo stato d’animo, affiancandosi ai caregiver tradizionali nella gestione delle fragilità.
Intelligenza artificiale: opportunità del mercato e sfide etiche per un utilizzo consapevole
L’opportunità del PNRR
Questi brevi esempi dimostrano come l’IA possa avere impieghi importanti capaci di trasformare profondamente la società e la qualità dei servizi pubblici cui oggi accediamo, puntando su una innovazione attenta ai bisogni delle persone. L’Italia ha bisogno di accelerare e di dotarsi di una strategia nazionale per l’intelligenza artificiale, che attivi diverse leve e che definisca un piano integrato di interventi. Le linee direttrici sono: investimenti, formazione e trasferimento tecnologico. Sarebbe miope pensare di poter raggiungere obiettivi ambiziosi con soli investimenti in tecnologia senza un piano parallelo per la crescita delle skills nella forza lavoro, così come gli investimenti in formazione sarebbero inefficaci senza un adeguato potenziamento delle tecnologie.
Nella visione di Anitec-Assinform, il PNRR cui in tanti guardiamo è sì una grande occasione di intervento sui deficit digitali strutturali del Paese, ma per competere sull’IA bisogna avere una vision di investimento permanente e occorre allontanare il rischio che, al termine della fase della “ripresa e resilienza”, le nuove tecnologie possano essere messe in stand-by. L’investimento in IA in Italia dovrà essere esteso per permettere alle aziende italiane di essere competitive come operational excellence nello scenario europeo e globale. In questo senso, si potrebbe pensare di avviare una politica di incentivazione e defiscalizzazione degli investimenti privati in IA con uno strumento di facile utilizzo, sul modello di quanto già fatto per i beni strumentali. La politica di investimento dovrà essere affiancata anche da azioni di coordinamento strategico tra i vari poli dell’innovazione costruendo un sistema di IA federata.
Competenze e ricerca snodi cruciali per il futuro
Un fattore abilitante fondamentale sono le competenze digitali. Occorre immaginare e costruire un piano di formazione rapido, efficace e continuo che, da un lato, prepari le future generazioni (attraverso la promozione delle discipline STEM, dall’ITS all’Università) e dall’altro, riqualifichi la forza lavoro attuale. Non vanno trascurate neppure le competenze digitali di base nella popolazione, che permettono una migliore fruizione e penetrazione dei servizi pubblici digitali AI-enabled e riducono la diffidenza nei confronti dell’IA.
L’investimento in formazione è strettamente legato a quello in ricerca. Come il primo deve essere sempre coerente con i bisogni delle aziende, anche lo stimolo alla ricerca non deve essere autoreferenziale ma deve alimentare l’evoluzione tecnologica nel sistema produttivo. Per questo è necessaria una politica del trasferimento tecnologico che, agendo sull’asse ricerca-innovazione-applicazione, crei dei meccanismi virtuosi di cooperazione tra università e impresa.
In questo quadro di spinta per l’innovazione, Anitec-Assinform potrà avere il ruolo di mappare e far convergere le migliori esperienze esistenti a livello nazionale per permettere uno sviluppo cooperativo e incrementale dell’IA in Italia.
Conclusioni
Ci troviamo in una situazione senza precedenti: la tecnologia non è mai stata così accessibile, i fondi destinati alla digitalizzazione non hanno eguali nella storia del Paese e sono in atto progetti come Gaia-X che possono creare importanti sinergie con applicazioni di IA su larga scala; sarebbe un errore capitale non sfruttare quest’occasione per lanciare una strategia solida e integrata sull’IA a sostegno del motore della ripresa.
