L’adozione di Intelligenza Artificiale cresce in Italia e conquista anche le Pmi

Dopo aver stazionato a lungo in un futuro lontano, ai confini della fantascienza, l’Intelligenza Artificiale ha lasciato le cronache di ciò che verrà per diventare un tema della nostra quotidianità. Dalle raccomandazioni sui social media agli assistenti vocali, dai traduttori automatici alla medicina predittiva, l’AI è ormai uno strumento pratico, invisibile ma ineludibile, che plasma le nostre esperienze.

Un rapporto del Centro Studi TIM e Intesa Sanpaolo Innovation Center - “L’intelligenza Artificiale in Italia. Mercato, Innovazione, Sviluppi” - esplora l’evoluzione di questa tecnologia grazie allo sviluppo di big data, cloud, reti veloci e robotica avanzata.

Lo scenario è quello di un mercato in forte crescita a livello globale, da 115 miliardi di euro nel 2023 a 407 miliardi nel 2027 (+ 37% annuo) con l’Italia in linea con il trend mondiale, con la componente software predominante rispetto a hardware e servizi, e con applicazioni che si concentrano soprattutto in settori come finanza, telecomunicazioni, retail e manifattura.
A imprimere una svolta sull’ecosistema è soprattutto l’efficienza crescente dei chipset, i circuiti integrati che consentono il riconoscimento e la generazione di testi, audio e immagini. È l’AI generativa, in grado di apprendere e creare contenuti simili a quelli umani, destinata a diventare una General Purpose Technology, come a suo tempo il vapore e poi l’elettricità o internet. Le sue applicazioni – ad esempio Chatbot, NLP (Natural Language Processing), IDP (Intelligent Data Processing), Recommendation System - vengono adottate soprattutto per migliorare i processi produttivi, per ottimizzare risorse e personalizzare i servizi.

In Italia, le grandi aziende mostrano una diffusione più ampia dell’AI per via di capacità maggiori di investimento e una cultura aziendale più orientata all’innovazione. Tuttavia le PMI, il 98% delle 230.000 imprese italiane, ora possono accedere al cloud in modalità as a service per beneficiare di sistemi di AI anche senza avere al proprio interno tutte le competenze necessarie poiché le piattaforme di Machine Learning, risiedono per l’80% proprio sul cloud.

Pertanto, se le grandi imprese continueranno a dominare il mercato (quota 61% al 2027), le PMI rappresentano il segmento maggiormente in espansione (+37,5%). Però, soltanto l’8% delle PMI utilizza l’AI nella produzione e il 6% nella logistica contro il 26% e il 32% delle “big” (fonte: Competence Center Nazionale CIM4.0). Già un “Rapporto sulla trasformazione digitale dell’Italia” del 2020 (Censis e Centro Studi TIM), evidenziava la carenza di competenze digitali di 7 milioni di persone prive di competenze di base e quasi 5 milioni con competenze superiori insufficienti. Una zavorra per un Paese che dall’adozione dell’AI su vasta scala potrebbe beneficiare di un aumento del PIL fino al 18,2% nei prossimi 15 anni (fonte: “AI 4 Italy: from theory to practice” di The European House Ambrosetti, pubblicato nel 2023).

L’impatto dell’AI generativa sta suscitando un ampio dibattito che ha bisogno di evitare le secche di una polarizzazione tra apocalittici e integrati. Infatti, se da un lato l’automazione può mettere a rischio milioni di posti di lavoro, dall’altro può creare nuove opportunità e aumentare la produttività a patto di investimenti nella formazione e nelle competenze digitali anche per intercettare tutto il suo potenziale nel compensare il declino demografico e mantenere alta la produttività.

È l’Europa il propulsore delle politiche nazionali in tema di nuove tecnologie ed è anche l’ambito che ha avviato il processo di regolazione per un utilizzo etico e sicuro dell’AI. Già nel 2018, 25 membri UE, tra cui l’Italia, hanno firmato una Dichiarazione di cooperazione con l’obiettivo (che a questi ritmi sarà raggiunto in anticipo) di investire 20 miliardi di euro entro il 2030. Tra gli impegni anche quello di consentire alle PMI di accedere più agevolmente ai finanziamenti per adattare i loro processi all’utilizzo dell’AI.

Anche l’impatto ambientale è significativo per gli elevati consumo dei data center, ma al contempo l’AI promette benefici economici e ambientali, contribuendo alla transizione ecologica soprattutto in agricoltura, trasporti, energia.
Nelle telecomunicazioni l’AI è essenziale per gestire la complessità crescente delle reti e per garantire un’esperienza utente ottimale. Le sue applicazioni si estendono dal miglioramento delle prestazioni di rete alla personalizzazione dei servizi per i clienti, dall’automazione del customer service alla prevenzione di frodi. Inoltre, l’AI supporta la transizione verso le reti mobili di nuova generazione, l’IoT e l’Edge Computing, abilitando livelli elevati di automazione e ottimizzazione delle risorse. Gli operatori Telco rappresentano un punto di riferimento importante anche rispetto ai temi della governance di questa tecnologia.

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