Investimenti nella ricerca, sviluppo delle competenze e focus sulle applicazioni (manifattura in primis): l’Italia vara la sua Strategia sull’Intelligenza Artificiale

Sei obiettivi da raggiungere, focalizzandosi su undici settori prioritari e proponendo ventiquattro policies su tre aree di intervento: competenze e talenti, finanziamenti per la ricerca e incentivi all’adozione dell’intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione e nei settori produttivi. In queste cifre si riassume la nuova strategia italiana sull’intelligenza artificiale – o meglio “Programma Strategico Intelligenza Artificiale 2022-2024” – presentata ieri dai ministri Cristina Messa (Università e Ricerca), Giancarlo Giorgetti (Sviluppo Economico) e Vittorio Colao (Innovazione tecnologica e Transizione Digitale). Un documento che si andrà ad aggiungere a quelli degli altri Paesi europei, in conformità a quanto previsto lo scorso aprile dal documento di policy della Commissione Europea intitolato Coordinated Plan on Artificial Intelligence.

Ma prima di addentrarci nella presentazione degli obiettivi e degli strumenti previsti dal piano italiano, facciamo un breve “ripasso” delle puntate precedenti.

Un po’ di storia

Sì, perché ci è voluto un bel po’ ad arrivare alla formalizzazione di una strategia sull’intelligenza artificiale. Oltre tre anni, per l’esattezza, da quando, a settembre 2018, il Ministero dello Sviluppo Economico guidato all’epoca da Luigi Di Maio pubblicava un avviso per la selezione di 30 esperti per elaborare la strategia italiana sull’intelligenza artificiale. Una storia che vale la pena ricostruire perché aiuta a capire come e perché si è arrivati solo oggi a questo documento.

Dopo la nomina dei 30 esperti avvenuta a dicembre 2018 e un anno e mezzo di lavoro di questo comitato, a metà luglio 2020 – siamo intanto al Conte II con Stefano Patuanelli Ministro dello Sviluppo Economico, la Strategia andava in consultazione pubblica, apparentemente quindi a un passo dal traguardo.

E invece il documento sulla strategia sull’intelligenza artificiale torna sul tavolo della politica per restarvi fino a ottobre, quando tornava nuovamente in consultazione.

Poi i mesi di crisi del Governo Conte II fino a febbraio 2021, quando subentra il Governo Draghi e il focus è tutto sulla finalizzazione del PNRR. Di questa strategia non si sente più parlare, ma dietro le quinte evidentemente qualcosa si muove.

Viene costituito un gruppo di lavoro di cui fanno parte 9 esperti: Barbara Caputo, Isabella Castiglioni, Marco Conti, Rita Cucchiara, Juan Carlos de Martin, Fosca Giannotti, Giuseppe Magnifico, Michela Milano e Giovanni Miragliotta. Ma soprattutto, con il nuovo Governo, la questione viene sottratta all’esclusiva del Ministero dello Sviluppo Economico per essere assegnata a un terzetto di ministeri: il Ministero dell’Università e della Ricerca guidato da Cristina Messa, il Ministero dello Sviluppo Economico con a capo Giancarlo Giorgetti e il Ministro per l’innovazione tecnologica e la transizione digitale con a capo Vittorio Colao.

Nel consiglio dei ministri del 24 novembre i tre ministri presentano al Governo il nuovo “Programma Strategico Intelligenza Artificiale 2022-2024” che, nell’executive summary, spiega che “l’attuale contesto e la posizione internazionale dell’ecosistema IA italiano obbligano a un radicale aggiornamento della strategia nazionale per l’intelligenza artificiale”.

La strategia sull’intelligenza artificiale

L'”aggiornamento” dunque fa riferimento al prossimo triennio ed è un documento articolato che dispone obiettivi, settori target e strumenti, che a breve analizzeremo in dettaglio. Prima però vale la pena evidenziare i cinque principi guida a cui il lavoro si è ispirato.

  • Il primo è che l’intelligenza artificiale italiana si inserisce nel solco del piano coordinato dell’UE sull’intelligenza artificiale, che punta a far raggiungere al Vecchio Continente l’autonomia strategica per competere a livello internazionale.
  • Il secondo è che l’Italia intende diventare un polo globale di ricerca e innovazione dell’intelligenza artificiale.
  • Il terzo è che l’intelligenza artificiale italiana sarà antropocentrica, affidabile e sostenibile.
  • Il quarto è che si punterà sulle imprese italiane perché diventino leader nella ricerca, nello sviluppo e nell’innovazione di IA.
  • Il quinto è il ruolo delle Pubbliche Amministrazioni che “governeranno l’intelligenza artificiale e governeranno con l’IA”.

L’analisi dello stato di fatto

Il documento muove da un’analisi dell’ecosistema italiano che ruota intorno all’intelligenza artificiale. Si esaminano i punti di forza e di debolezza delle quattro componenti del sistema: comunità scientifica, centri di trasferimento tecnologico, fornitori di tecnologie e soluzioni e utenti pubblici e privati (come organizzazioni e aziende).

Sulla ricerca in particolare, si evidenzia “l’eccellenza internazionale”, ma anche “la mancanza di scala e massa critica” e “la bassa integrazione interdisciplinare nei laboratori di ricerca”, oltre allo “scarso finanziamento pubblico/privato alla ricerca fondamentale”. C’è poi il nodo della incapacità del sistema di attrarre talenti: “Mentre la formazione di nuovi talenti in Italia è a livelli adeguati, l’attrazione di profili dall’estero è scarsa, con pochi ricercatori qualificati che si trasferiscono per lavorare in Italia”.

Mentre dei nove membri del gruppo di lavoro cinque sono donne e quattro uomini – e la scelta probabilmente non è casuale – il documento sottolinea un significativo “gender gap”: solo il 19,6% dei ricercatori che si occupano di Intelligenza Artificiale sono donne.

Infine si riscontra una “limitata capacità brevettuale”, con un’Italia che “genera molti meno brevetti per pubblicazione rispetto a quanto accade in Paesi europei simili” (il che ci dovrebbe far riflettere sull’opportunità di ridurre gli incentivi).

Per quanto riguarda gli utilizzatori, il documento evidenzia quanto espresso dal lavoro dell’Osservatorio della School of Management del Politecnico di Milano, diretto da Giovanni Miragliotta, uno dei nove esperti del gruppo di lavoro: nel 2020 il mercato privato dell’Intelligenza Artificiale in Italia ha raggiunto un valore di 300 milioni di euro, con un aumento del 15% rispetto al 2019 ma con un valore che è pari solo al 3% del mercato europeo. A rappresentare la fetta più grossa del mercato è il settore manifatturiero, che da solo conta per il 22% del totale.

I 6 obiettivi della strategia sull’intelligenza artificiale

Da questa analisi emergono i sei obiettivi che la strategia sull’intelligenza artificiale si propone di raggiungere per consolidare i punti di forza  e superare i punti di debolelezza dell’Intelligenza Artificiale italiana. Vediamoli per punti

  1. rafforzare la ricerca di frontiera nell’intelligenza artificiale,  sia fondamentale che applicata, al fine di generare un impatto sui settori prioritari dell’industria, del settore pubblico, della società e dell’ambiente. Va incentivato un approccio multidisciplinare, dove la ricerca è accompagnata dall’innovazione industriale e sociale generando veri e propri ecosistemi di innovazione.
  2. ridurre la frammentazione della ricerca sull’intelligenza artificiale aiutando gli ecosistemi dell’intelligenza artificiale a raggiungere massa critica e promuovendo le collaborazioni di rete, in modo da stimolare sia l’eccellenza scientifica che l’inclusività sociale e la coesione territoriale.
  3. sviluppare e adottare un’intelligenza artificiale antropocentrica e affidabile nel settore pubblico e privato affinché le soluzioni di IA siano conformi alla norme vigenti e vengano accettate dalla società sostenendo nel contempo lo sviluppo e la progettazione di tecnologie e sistemi di IA responsabili.
  4. aumentare l’innovazione basata sull’intelligenza artificiale e lo sviluppo della tecnologia di IA  promuovendo investimenti industriali e partenariati che trasferiscano i risultati della ricerca sul mercato, facilitando così l’adozione dell’intelligenza artificiale nelle PMI.
  5. sviluppare politiche e servizi basati sull’IA nel settore pubblico promuovendo l’innovazione, l’adozione di soluzioni di intelligenza artificiale e la cooperazione tra centri di ricerca, industrie ed enti pubblici.
  6. creare, trattenere ed attrarre ricercatori di IA in Italia promuovendo l’IA in tutti i livelli di istruzione per creare una nuova generazione di ricercatori ed innovatori con il fine di rendere l’Italia una meta attrattiva per ricercatori qualificati esteri, mantenendo una particolare attenzione alla diversità e all’equilibrio di genere.

Principi e obiettivi della strategia sull'intelligenza artificiale

Gli 11 settori target della strategia sull’intelligenza artificiale

Siccome le risorse e il tempo a disposizione non sono fattori a disposizione in quantità illimitate, occorre lavorare per priorità. Ed ecco quindi la scelta di undici settori prioritari: una selezione che comprende e amplia significativamente i sei settori messi a punto nel documento precedente.

Gli 11 settori target sono i seguenti:

  1. Industria e manifatturiero. l’intelligenza artificiale consentirà al settore manifatturiero italiano, il secondo più grande in Europa e il settimo nel mondo, di introdurre sul mercato processi, prodotti e modelli di business innovativi rafforzando  il proprio vantaggio competitivo a livello mondiale.
  2. Sistema educativo. Poiché l’intelligenza artificiale sta trasformando molti aspetti della nostra vita, bisogna formare i cittadini a questa tecnologia attraverso un nuovo piano di istruzione  per comprendere, rafforzare, integrare e diffondere la tecnologia IA. L’intelligenza artificiale dovrebbe essere un argomento importante a tutti i livelli di istruzione. Allo stesso tempo, l’IA può costituire un potente strumento per trasformare il sistema educativo nazionale sviluppando  piani di apprendimento personalizzati nei limiti dei principi di equità e affidabilità.
  3. Agroalimentare. Il settore agroalimentare italiano può aumentare ulteriormente la propria competitività tramite l’IA sviluppando l’agricoltura di precisione, la quale permette di evitare la sovrapproduzione e gli sprechi, aumentare  la sicurezza alimentare e ridurre le emissioni.
  4. Cultura e turismo. Le tecnologie avanzate aumenteranno ulteriormente l’attrattività turistica dell’Italia creando nuove sinergie tra industrie culturali e creative, produttori, gestori e utilizzatori del vasto patrimonio culturale italiano. Per esempio, le nuove tecnologie di IA  permettono il monitoraggio continuo e il restauro preventivo del patrimonio culturale, il monitoraggio del patrimonio paesaggistico, la personalizzazione dei servizi per meglio rispondere alla domanda, la creazione di tour virtuali delle destinazioni turistiche per consentire scelte più consapevoli, i traduttori simultanei per la descrizione dei luoghi e dei monumenti visitati e servizi geolocalizzati per i turisti.
  5. Salute e benessere. Nel campo della sanità, le applicazioni di intelligenza artificiale stimolano l’innovazione di prodotti e processi scambiando e aggregando informazioni attualmente disperse in una moltitudine di database pubblici e ampiamente sottoutilizzati. Le applicazioni di intelligenza artificiale aiuteranno a soddisfare le nuove esigenze derivanti dall’invecchiamento della popolazione italiana. Inoltre, avranno un impatto significativo sulla popolazione a rischio di malattie gravi come le malattie degenerative, oncologiche e virali e aumenteranno l’inclusione sociale dei gruppi svantaggiati. Alcuni esempi di applicazioni sono: dispositivi e servizi medici in aree di screening e diagnostica come l’omica e l’imaging medico, nuovi farmaci e vaccini, monitoraggio e trattamento delle persone, supporto alla cura del paziente (diagnosi e prognosi) e modelli predittivi delle esigenze sanitarie.
  6. Ambiente, infrastrutture e reti.  Le soluzioni di intelligenza artificiale avranno un impatto significativo sulla conservazione delle risorse, la riduzione delle emissioni, la gestione dei flussi di traffico e dei relativi rischi, il rafforzamento dell’economia circolare e la prevenzione dei disastri naturali. Più in generale, l’intelligenza artificiale sarà un alleato fondamentale per accelerare la transizione ecologica, un pilastro del piano di ripresa e resilienza dell’Italia e degli sforzi di ripresa dell’Unione Europea. Inoltre, l’intelligenza artificiale può svolgere un ruolo abilitante anche nello sviluppo altamente strategico delle reti 5G in quanto può aiutare a migliorare le prestazioni della rete e a ridurre le spese in conto capitale associate alla distribuzione/gestione dell’infrastruttura. Altri esempi includono monitoraggio e gestione intelligente delle reti e dei consumi, monitoraggio e gestione predittiva del ciclo dei rifiuti, analisi situazionale e predittiva del dissesto idrogeologico.
  7. Banche, finanza e assicurazioni. Le nuove tecnologie di intelligenza artificiale consentiranno alle banche e alle compagnie assicurative di migliorare i loro servizi in almeno due modi. In primo luogo, aumenteranno la qualità dei servizi offerti ai clienti e ridurranno i loro costi attraverso un livello più elevato di personalizzazione e sicurezza delle transazioni. In secondo luogo, le applicazioni di intelligenza artificiale rafforzeranno i sistemi di prevenzione delle frodi e semplificheranno l’adempimento degli obblighi degli intermediari attraverso l’adozione di meccanismi per rilevare comportamenti sospetti e analizzare dati e documenti.
  8. Pubblica Amministrazione. Nel futuro prossimo, l’intelligenza artificiale ottimizzerà i processi amministrativi, migliorando servizi e prestazioni per i cittadini e le imprese e riducendo i costi. Inoltre, con le sue banche dati e 34 strumenti di acquisto, investimento e regolamentazione innovativi, la PA è chiamata a svolgere un ruolo attivo nella rivoluzione dell’intelligenza artificiale nel settore privato a beneficio della collettività (e.g., open data, strumenti di geolocalizzazione, acquisto di prodotti e servizi di IA, fondi per IA, sperimentazione di soluzioni IA). Pertanto, la PA potrebbe beneficiare di soluzioni IA inerenti alla gestione dei flussi, assistenti virtuali e chatbots e di supporto per l’esame delle domande di incentivazione, di supporto nella lotta contro l’evasione fiscale e altre forme di illegalità, valutazione delle politiche e analisi di impatto di progetti pilota.
  9. Città, aree e comunità intelligenti.  La pandemia COVID-19 ha dimostrato che l’ecosistema digitale è essenziale per supportare tutti i cittadini, sia che vivano in città sia che si trovino in zone rurali. L’intelligenza artificiale consentirà ai residenti italiani, ovunque vivano, di accedere a comunità e servizi, riducendo i costi. Infine, le tecnologie IA consentiranno all’Italia di ridurre il traffico e limitare la congestione, contribuendo così anche a contenere gli effetti di una delle attività più inquinanti del Paese. Alcuni esempi di applicazione includono: parcheggio intelligente, gestione del traffico e controllo della segnaletica, sistemi di gestione dei veicoli a guida autonoma, gestione dell’illuminazione e ottimizzazione del trasporto pubblico, nonché monitoraggio di ponti ed edifici, domotica per edifici.
  10. Sicurezza nazionale.  L’importanza dell’intelligenza artificiale per la sicurezza nazionale di un Paese è cresciuta costantemente negli ultimi cinque anni. Pertanto, l’Italia è pienamente impegnata a investire in applicazioni di intelligenza artificiale che garantiscano la sicurezza dei suoi cittadini. Ciò include la sicurezza informatica individuale e nazionale, in cui l’intelligenza artificiale ha contribuito con lo sviluppo di software di rilevamento e risoluzione di nuova generazione.
  11. Tecnologie dell’informazione. Il successo delle applicazioni dell’intelligenza artificiale nei settori sopra descritti dipende fortemente da un alto livello di innovazione nei settori cruciali dell’informatica che incidono sull’intelligenza artificiale, come il rilevamento, il ragionamento e la ricerca, l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale, l’interazione uomo-IA e l’edge computing. Il vasto campo dell’IT ha un ruolo cruciale nel garantire un elevato livello di innovazione per l’attuazione di un’intelligenza artificiale competitiva in tutte le diverse applicazioni. Per questo, uno sforzo particolare sarà dedicato a sostenere la nascita e la crescita delle aziende IT italiane.

Le 3 aree di intervento e le 24 policies della strategia sull’intelligenza artificiale

E infine la strategia sull’intelligenza artificiale propone tre aree di intervent0 (talenti e competenze, ricerca e e applicazioni) alle quali fanno riferimento ben 24 politiche: cinque nella linea dedicata a talenti e competenze, otto per la ricerca e undici per le applicazioni, secondo lo schema contenuto in questa tabella.

Le policies previste dalla strategia sull'intelligenza artificiale

Vi riportiamo qui di seguito una super sintesi di queste 24 azioni, che potete poi leggere in dettaglio nel documento che alleghiamo alla fine dell’articolo.

La cosa interessante è che mutatis mutandis viene ripreso il metodo di lavoro del PNRR: per ogni politica viene infatti indicato l’obiettivo, le iniziative e le possibili fonti di finanziamento. Queste ultime in particolare vanno a fare riferimento proprio al Programma Nazionale di Ripresa e Resilienza.

Talenti e competenze – Linea A

A.1 Rafforzare il programma Nazionale di Dottorato – Questa misura mira a consolidare e ampliare complessivamente i corsi di dottorato italiani, con l’ambizione di assegnarne una quota adeguata all’IA.

A.2 Attrarre e trattenere i ricercatori – Le carriere precarie e i lenti avanzamenti professionali spingono i talenti italiani verso Paesi con migliori opportunità e, allo stesso tempo, rendono l’Italia poco attrattiva per gli stranieri. Questo sta generando un flusso di talenti particolar- mente negativo per il Paese.

A.3 Rafforzare le competenze di IA nella Pubblica Amministrazione – Una grande debolezza della Pubblica Amministrazione in Italia è la quota limitata di dipendenti con lauree STEM, in parti- colare nell’IA e in quelle tecnologie digitali necessarie per gestire correttamente l’enorme e crescente quantità di dati della pubblica amministrazione.

A.4 Promuovere corsi e carriere in materie STEM – Le materie STEM costituiscono la base per sviluppare le competenze e le carriere dell’IA. Pertanto, è importante stimolare l’interesse delle giovani generazioni verso i corsi e le carriere STEM, con particolare attenzione alle donne.

A.5 Espandere l’IA negli ITS (“Istituti Tecnici Superiori”) – Il sistema di formazione ITS deve rispondere alla domanda del mercato del lavoro di tecnici specializzati e formati per l’innovazione tecnologica nei settori trainanti dell’economia.

Ricerca – Linea B (Costruire l’ecosistema italiano della ricerca IA: ricerca fondamentale e applicata)

B.1 Rafforzare l’ecosistema italiano della ricerca sull’IA – Un ecosistema strutturato è necessario per definire una grande massa critica, rafforzare le sinergie tra centri più piccoli e più grandi e valorizzare l’eccellenza “verticale” in alcuni aspetti fondanti.

B.2 Lanciare la piattaforma italiana di dati e software per la ricerca sull’IA – Una piattaforma unica condivisa da tutti gli ecosistemi italiani è necessaria per mantenere la proprietà intellettuale dei risultati scientifici italiani e fornire un rapido time-to-market dalla ricerca italiana all’industria italiana.

B.3 Creare cattedre italiane di ricerca sull’IA – Rafforzare le eccellenze esistenti e prevenire la fuga di cervelli italiani verso centri di ricerca di altri paesi.

B.4 Creare iniziative IA-PRIN per ricerca fondamentale – Migliorare la ricerca, i risultati scientifici e la collaborazione tra i centri di ricerca.

B.5 Promuovere campioni nazionali IA multidisciplinari – Avere un forte impatto sul mondo della ricerca e aumentare l’utilizzo dei risultati della ricerca.

B.6 Lanciare bandi di ricerca-innovazione IA per collaborazioni pubblico-private – Incidere e promuovere il partenariato pubblico-privato e contribuire a dare una caratterizzazione locale della ricerca sull’IA consentendo un sostegno regionale o locale ai progetti.

Ricerca – Linea C (Aspetti trasversali)

C.1 Finanziare ricerca e applicazioni dell’IA creativa – Creare eccellenza scientifica nelle applicazioni di ricerca in settori specifici, come il manifatturiero creativo.

C.2 Promuovere progetti bilaterali per incentivare il rientro in Italia di professionisti (ricercatori e investitori).

Applicazioni – Linea D (modernizzare le imprese)

D.1 Fare dell’IA un pilastro a supporto della Transizione 4.0 delle imprese. Sono quattro gli obiettivi di questa policy: stimolare la transizione verso un’economia basata sulla conoscenza; aumentare l’intensità della spesa in R&S rispetto al PIL; arginare la perdita sostanziale e duratura di talenti tecnico-scientifici, soprattutto giovani; migliorare la protezione intellettuale delle soluzioni di IA per aumentare la competitività delle imprese. Le iniziative suggerite sono diverse e vale la pena vederle tutte.

  • Per quanto riguarda il reclutamento di esperti senior di AI, promozione di posizioni di doppio incarico attraverso incentivi per tutte le parti coinvolte.
  • Introduzione di linee guida chiare sugli stipendi degli esperti di IA che devono essere in linea con i para- metri salariali internazionali.
  • Introduzione di credito d’imposta o voucher per l’assunzione di profili STEM.
  • Aggiornamento dell’elenco spese software e hardware ammissibili agli incentivi Transizione 4.0.
  • Sfruttare le iniziative di successo esistenti che offrono formazione formativa da parte di partner accademici e industriali, un Master di secondo livello e un chiaro percorso verso l’occupazione ove necessario.

Gli esperti suggeriscono di focalizzarsi nei primi due anni nei settori prioritari “Industria e produzione” e “banche, finanza e assicurazioni” che sono quelli in cui la misura può avere il maggiore impatto. Vengono poi citate la sicurezza nazionale e le tecnologie dell’informazione., mentre dal secondo e terzo anno si potrà estendere l’azione a tutti i settori prioritari”.

D.2 Sostenere la crescita di spin-off innovativi e start-up – L’obiettivo è aumentare del 30% il numero di start-up di IA rispetto al 2021; migliorare i ricavi medi delle start-up di IA del 50% nel mercato domestico e del 30% nell’export; accrescere il numero di scale-up; per identificare e supportare scale-up e unicorni.

D.3 Promuovere e facilitare le sperimentazioni di tecnologie IA destinate al mercato – Aumentare del 30% i prodotti e i servizi di IA testati tramite sperimentazioni controllate ed autorizzate.

D.4 Supportare le imprese nella certificazione dei prodotti di IA – Aumentare del 30% il numero di prodotti e servizi di IA certificati dall’UE prodotti/forniti da imprese in settori in cui esistono già certificazioni UE.

D.5 Promuovere campagne di informazione sull’IA per le imprese – Promuovere campagne di comunicazione e sensibilizzazione sui benefici dei prodotti e servizi di IA raggiungendo almeno l’80% delle associazioni di categoria, il 30% degli iscritti alle associazioni di categoria, l’80% dei Competence Center e dei Digital Innovation Hub.

Applicazioni – Linea E (modernizzare la pubblica amministrazione)

E.1 Creare interoperabilità e dati aperti per favorire la creazione di modelli di IA – Garantire standard comuni in termini di forma, struttura e granularità su dati e software e servizi di intelligenza artificiale, nonché protocolli di conformità rispetto alle normative nazionali ed europee. Favorire lo sviluppo di soluzioni avanzate di analisi e/o software che sfruttino il potenziale dei big data che genera la PA nelle interazioni con i cittadini

E.2 Rafforzare le soluzioni IA nella PA e nell’ecosistema GovTech in Italia

Il documento integrale

A questo link potete scaricare (11 MB) il documento integrale con la strategia italiana sull’Intelligenza Artificiale in PDF. Buona lettura!

© RIPRODUZIONE RISERVATA

Franco Canna

Giornalista professionista ed esperto in creazione e gestione di contenuti digitali e social media. Grande appassionato di tecnologia, collabora dal 2001 con diverse testate B2B nel settore industriale scrivendo di automazione, elettronica, strumentazione, meccanica, ma anche economia e food & beverage, oltre che con organizzatori di eventi, fiere e aziende. E’ membro del Consiglio Direttivo di ANIPLA, l’Associazione Nazionale Italiana per l’Automazione.

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