di Cleopatra Gatti |
Anche in Italia, dopo anni in cui se ne parla, l’Intelligenza Artificiale sembra avere un mercato, stimato tra software, hardware e servizi in 200 milioni di euro.
Tra i diversi settori, l’AI è diffusa in particolare nelle banche e nella finanza (25% del mercato), nella manifattura (13%), nelle utility (13%) e nelle assicurazioni (12%).
La quota principale della spesa (pari al 33%) è dedicata a progetti di Intelligent Data Processing (algoritmi necessari per analizzare ed estrarre le informazioni dai dati) seguiti da quelli di Natural Language Processing e di Chatbot/Virtual Assistant (in grado di comprendere il linguaggio naturale e fornire risposte a un interlocutore).
Tra le aziende, ben il 79% vede l’Intelligenza Artificiale come un’opportunità, solo il 3% un’innovazione destinata a non affermarsi (e il 18% non ha ancora un’opinione). Nei prodotti e servizi acquistabili dai consumatori finali, però, la diffusione dell’Artificial Intelligence è ancora limitata. Solo il 5% di 407 categorie di prodotti o servizi presenti sul mercato prevede funzionalità di AI, percentuale che sale al 31% tra quelli “nativamente elettronici”, come smartphone e automobili, ma anche televisori, sistemi audio, fotocamere, piccoli elettrodomestici. Sono alcuni dei risultati della ricerca svolta dall’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano presentata a fine febbraio.
L’inizio di un percorso
Questi dati, come ha commentato Alessandro Piva direttore dell’Osservatorio, dimostrano l’inizio di un percorso dal potenziale largamente inesplorato: “Le imprese italiane sembrano essere sempre più consapevoli dell’opportunità di questo trend e si stanno strutturando per creare le condizioni di uno sviluppo sostenibile e rapido dei progetti: quelle che si sono mosse per prime stanno passando dalla sperimentazione all’implementazione o alla messa in produzione, molte altre stanno creando le condizioni abilitanti, dal punto di vista della gestione dei dati e della conoscenza delle metodologie e degli algoritmi, per intraprendere il percorso di adozione”.
Da segnalare anche la pubblicazione della Strategia Nazionale per l’Intelligenza Artificiale, che rappresenta un’importante iniezione di fiducia delle istituzioni verso le imprese italiane. Come ha commentato Nicola Gatti, direttore dell’Osservatorio, “da questo documento si produrrà nei prossimi mesi il Piano Italiano per l’AI, da cui ci si aspetta l’attivazione di investimenti pubblici dedicati allo sviluppo delle tecnologie e delle applicazioni di AI per circa un miliardo di euro entro il 2025, supportata dallo stesso ammontare dal mondo privato, con un’enfasi attribuita ai dati e alla loro accessibilità come veicolo trainante”.
Il mercato dell’AI in Italia
La maggior parte della spesa per l’AI in Italia è dedicata al software, seguita dai servizi. La spesa in hardware (per supporto dell’immagazzinamento ed elaborazione dei dati) è ancora contenuta per la diffusione di soluzioni spesso as-a-Service, che non richiedono investimenti diretti in hardware, ma anche perché la maggior parte dei progetti è ancora in fase di prototipo e non richiede una potenza computazionale superiore.
Tra le diverse tipologie di soluzioni, il 33% del mercato italiano è dedicato all’Intelligent Data Processing, il 28% al Natural Language Processing e ai Chatbot/Virtual Assistant, poi ai Recommendation System (18%), algoritmi per suggerire ai clienti contenuti in linea con le singole preferenze, RPA intelligente (11%), cioè soluzioni in cui l’AI automatizza alcuni task di un progetto e ne governa le varie fasi, Computer Vision (10%) per analizzare il contenuto di un’immagine in contesti come la sorveglianza in luoghi pubblici o il monitoraggio di una linea di produzione.
Cresce la maturità dei progetti di AI sviluppati dalle aziende, anche se solo il 20% ne ha già a regime e l’11% in via di implementazione. Il 23% vede l’Artificial Intelligence ancora come sperimentazione (23%) o come idea progettuale (12%), il 17% ne svilupperà in futuro e un altro 17% non ha alcuna iniziativa. Molte imprese si trovano ancora in fase di avvicinamento.
Poco più di metà (53%) ha adottato un “approccio esplorativo”, partendo dalla conoscenza dell’AI per identificare un business case in base alle priorità, mentre il 47% ha ricevuto una spinta dalla filiera. Il principale freno all’avvio di un progetto di AI è la mancanza di competenze, seguita dalla reperibilità di queste sul mercato del lavoro e dai problemi di compliance nella privacy.
Tra le diverse soluzioni di AI, le Chatbot/Virtual Assistant sono le più diffuse: il 12% delle aziende ha già progetti a regime. Seguono le soluzioni di Intelligent Data Processing, con il 10% di progetti operativi. Le applicazioni di Natural Language Processing sono ancora poco mature: solo l’8% delle iniziative è a regime.
Nella Computer Vision solo il 3% dei progetti è a regime, ma si attende un grande sviluppo. Faticano a diffondersi invece le soluzioni di AI nei sistemi di Robotic Process Automation: solo nel 5% dei casi l’AI guida i processi di Rpa. Rare anche le soluzioni fisiche di AI, come gli Autonomous Vehicle, Autonomous Robot e Intelligent Object, il cui potenziale è ancora inesplorato, anche se non mancano le prime sperimentazioni.
Una strategia nazionale per l’Intelligenza artificiale
Lo scorso settembre è terminata la consultazione lanciata dal Mise relativa ai due documenti: “Proposta per una strategia italiana per l’Intelligenza Artificiale”, elaborata da un gruppo di 30 esperti, e “Strategia nazionale per l’Intelligenza Artificiale”, sintetizzata dallo stesso Mise. Si tratta di un piano strategico che si inquadra nel contesto più ampio del “Piano coordinato europeo per l’Intelligenza Artificiale”, redatto affinché l’UE possa fronteggiare e superare la concorrenza di Stati Uniti e Cina.
La strategia si pone i seguenti obiettivi:
| Incrementare gli investimenti, pubblici e privati, nell’IA e nelle tecnologie correlate;
| Potenziare l’ecosistema della ricerca e dell’innovazione nel campo dell’IA;
| Sostenere l’adozione delle tecnologie digitali basate sull’IA;
| Rafforzare l’offerta educativa a ogni livello, per portare l’IA al servizio della forza lavoro;
| Sfruttare il potenziale dell’economia dei dati, vero e proprio carburante per l’IA;
| Consolidare il quadro normativo ed etico che regola lo sviluppo dell’IA;
| Promuovere la consapevolezza e la fiducia nell’IA tra i cittadini;
| Rilanciare la pubblica amministrazione e rendere più efficienti le politiche pubbliche;
| Favorire la cooperazione europea ed internazionale per un’IA responsabile e inclusiva.
La strategia identifica anche 7 settori chiave di intervento: industria e manifattura, agroalimentare, turismo e cultura, infrastrutture e reti, salute e previdenza sociale, città e mobilità intelligenti, pubblica amministrazione.
I processori ottimizzati trainano l’Intelligenza Artificiale
La definizione Intelligenza Artificiale, tanto di moda in questi giorni, è stata coniata per la prima volta al Dartmouth College nel New Hampshire più di 50 anni fa. Da allora, l’IA si è evoluta in modo importante, uscendo dai laboratori accademici e facendosi strada tra le imprese e nell’industria.
Oggi la tecnologia IA la si trova in diverse applicazioni di uso comune: nei motori di ricerca del browser, come negli assistenti digitali tipo Alexa di Amazon, Google Assistant, Siri diApple, Cortana di Microsoft e Bixby di Samsung. Allo stato attuale, le capacità di intelligenza artificiale sono svolte principalmente dai microprocessori presenti nei data center e, tra i server, oggi meno del 3% contiene tutti i processori che idealmente potrebbero essere utilizzati per ospitare la funzionalità AI e potenziarne le capacità.
Secondo le previsioni però, entro i prossimi cinque anni, la funzionalità di AI si espanderà notevolmente con l’utilizzo di nuove piattaforme che includeranno Gpu e acceleratori AI sviluppati da produttori come Amd, Intel, Nvidia e Xilinx; processori di intelligenza artificiale discreti come quelli realizzati da Amazon, Google, Microsoft e da diversi fornitori emergenti; e system-on-chips con funzionalità integrate di Machine Learning.
Secondo IHS Markit, entro il 2023 i server con coprocessori con Intelligenza Artificiale rappresenteranno il 15% delle vendite di server. Le proiezioni di IHS mostrano anche che la percentuale di processori ottimizzati per le funzionalità di IA aumenterà in modo sostanziale, fino al 100% annuo. Tali processori saranno inoltre sempre più implementati in una grande varietà di dispositivi, ad esempio nelle telecamere di sicurezza e nei sistemi avanzati di assistenza alla guida delle auto, ma anche in tutte quelle applicazioni in cui, ai fini di sicurezza e identificazione, è richiesta l’analisi delle immagini.
