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AI boom: le promesse e i pericoli di un futuro intelligente



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L’intelligenza artificiale (IA) sta trasformando la società, offrendo enormi opportunità ma anche significativi rischi. Un viaggio nell’evoluzione della tecnologia, le sue implicazioni etiche e sociali, e la necessità di una regolamentazione globale

Pubblicato il 12 giu 2024

Riccardo Petricca

Esperto Industria 4.0 Innovation Manager



openai o1 e o1 mini

L’intelligenza artificiale (IA) ha conquistato in brevissimo il podio dei fenomeni tecnologici più significativi del XXI secolo, trasformando industrie, modellando nuove dinamiche sociali e ridefinendo le nostre percezioni di collaborazione tra uomo e macchina. Originariamente concepita come uno strumento per automatizzare processi e imitare competenze umane in compiti specifici, l’IA ha ormai superato le aspettative iniziali, proponendo scenari prima relegati alla fantascienza.

Will A.I. Bring Utopia, or Dystopia? | Helen Kontozopoulos | TEDxUofT

Nella sua essenza, l’IA integra algoritmi che apprendono da enormi quantità di dati, permettendo alle macchine di eseguire compiti che richiedono capacità cognitive, come il riconoscimento visivo, la comprensione del linguaggio naturale e il processo decisionale. Questa capacità di apprendimento e adattamento ha portato l’IA a diventare un pilastro fondamentale in campi che vanno dalla medicina alla sicurezza, dall’educazione al commercio, influenzando così profondamente la vita quotidiana.

L’intervista di Ezra Klein con Dario Amodei

L’intervista di Ezra Klein con Dario Amodei offre un punto di vista privilegiato sull’evoluzione e sul futuro dell’IA. Amodei, figura chiave nel settore e co-fondatore di Anthropic, discute le potenzialità esponenziali dell’IA enfatizzando non solo le opportunità ma anche i rischi significativi che essa comporta. Durante l’intervista, vengono esplorate le “leggi di scala” dell’IA, ovvero osservazioni che indicano come l’aumento delle risorse computazionali porti a un miglioramento delle capacità di queste tecnologie, suggerendo una crescita che potrebbe essere sia rivoluzionaria sia incontrollabile.

Il dibattito sollevato da Klein e Amodei si concentra sulla rapidità con cui l’IA sta raggiungendo punti di svolta critici, spesso senza che la società abbia tempo di adattarsi o di formulare un’etica adeguata a nuovi scenari emergenti. L’intervista evidenzia una discrepanza crescente tra le capacità tecnologiche e le strutture normative e di governance esistenti, sottolineando l’urgenza di un dialogo approfondito e di azioni concrete per guidare lo sviluppo dell’IA in maniera responsabile e sicura.

Questo capitolo introduce quindi il lettore alle questioni fondamentali che saranno esplorate nei successivi capitoli, stabilendo una base per comprendere la complessità e la portata dell’argomento in esame. L’obiettivo è di fornire una panoramica che non solo illumini le prospettive tecnologiche ma che ponga anche le questioni etiche e sociali al centro della discussione sull’IA.

La legge di scala e l’esponenzialità dell’IA

La legge di scala nell’intelligenza artificiale è un principio che descrive come le performance dei modelli di IA migliorino in modo prevedibile con l’aumento delle risorse computazionali, come potenza di calcolo e quantità di dati. Questa legge è stata osservata inizialmente negli ambienti di ricerca dove si è notato che raddoppiare la quantità di dati di addestramento o la capacità di calcolo poteva portare a miglioramenti significativi nella capacità di apprendimento dei modelli.

Dario Amodei, durante l’intervista con Ezra Klein, enfatizza che questa relazione tra risorse e capacità non è solo lineare ma può essere esponenziale, specialmente con l’impiego di algoritmi avanzati e architetture di rete più sofisticate. Questo implica che piccoli incrementi nelle risorse possono portare a guadagni esponenzialmente maggiori nelle performance, accelerando il progresso dell’IA in maniera precedentemente inimmaginabile.

Le prospettive degli esperti sull’impennata esponenziale dell’IA

Mentre Amodei offre una visione ottimistica ma cauta delle leggi di scala, altri esperti nel campo dell’IA hanno espresso sia entusiasmo sia preoccupazione riguardo a questa crescita esponenziale. Sam Altman, CEO di OpenAI, per esempio, ha discusso come la crescita rapida dell’IA possa portare a cambiamenti trasformativi nella società ma ha anche avvertito della necessità di regolamentazioni e controlli per prevenire scenari negativi. Altman e Amodei condividono una visione simile sulla potenzialità dell’IA ma differiscono sulle modalità e sulla velocità con cui le normative dovrebbero essere implementate.

Al contrario, figure come Elon Musk hanno espresso più apertamente preoccupazioni riguardo al potenziale pericoloso dell’IA, suggerendo che la crescita incontrollata delle capacità di IA potrebbe portare a scenari di rischio per l’umanità. Musk enfatizza la necessità di un intervento proattivo molto più aggressivo per controllare lo sviluppo dell’IA, a differenza della posizione più misurata di Amodei che suggerisce una vigilanza attenta ma equilibrata.

Queste diverse prospettive evidenziano un dibattito fondamentale nel campo dell’IA: mentre la legge di scala offre un modello utile per prevedere e guidare lo sviluppo tecnologico, la varietà delle opinioni espresse dagli esperti riflette una comprensione ancora in evoluzione delle implicazioni a lungo termine di questa crescita esponenziale. La sfida principale rimane nel bilanciare l’innovazione tecnologica con la responsabilità etica e sociale, assicurando che l’IA sia sviluppata in maniera che benefici l’umanità senza causare danni irrecuperabili.
Implicazioni Societali e Rischi Etici dell’IA

Le Implicazioni etiche dell’adozione accelerata dell’IA

L’accelerazione nello sviluppo dell’intelligenza artificiale solleva questioni etiche complesse che sfidano le nostre normative attuali e le capacità di governance. L’adozione generalizzata dell’IA in settori come la sanità, il sistema legale, la sorveglianza e l’autonomia dei veicoli, per esempio, ha suscitato un ampio dibattito su privacy, sicurezza dei dati, equità e trasparenza delle decisioni prese dalle macchine. Le macchine, seppur prive di coscienza, stanno facendo scelte che possono avere impatti profondi e duraturi sulla vita delle persone, sollevando interrogativi su chi sia responsabile delle decisioni errate e su come questi sistemi possano essere resi equi per tutti.

Inoltre, l’IA ha il potenziale di amplificare le disuguaglianze esistenti nella società. Ad esempio, sistemi di IA che operano su dati pregiudizievoli possono perpetuare o addirittura aggravare discriminazioni contro certi gruppi sociali. Questo richiede una riflessione critica sulla provenienza dei dati e sulle modalità di allenamento dei modelli di IA, oltre alla necessità di sviluppare strumenti che possano identificare e correggere bias impliciti.

Analisi dei rischi e delle opportunità dal punto di vista sociale ed economico

Dal punto di vista economico, l’IA presenta sia rischi che opportunità. L’automazione portata dall’IA può portare a significative efficienze e riduzioni dei costi in numerose industrie, ma può anche risultare in una perdita massiccia di posti di lavoro in settori tradizionalmente intensivi di manodopera. Questo fenomeno può esacerbare il problema della disoccupazione e aumentare il divario tra chi possiede le competenze per lavorare efficacemente con l’IA e chi è meno preparato.

Sul fronte delle opportunità, l’IA ha il potenziale di risolvere alcune delle sfide più pressanti della nostra epoca, come la gestione delle risorse ambientali, la diagnosi precoce di malattie, l’ottimizzazione dei trasporti e molto altro. L’IA può quindi essere vista come uno strumento potente per il progresso sociale, a condizione che il suo sviluppo e la sua implementazione siano guidati da principi etici forti e una regolamentazione adeguata.

Mentre l’IA può offrire soluzioni innovative per numerosi problemi, i rischi connessi al suo impiego improprio o non regolamentato rendono imperativa una discussione continua e approfondita su come queste tecnologie debbano essere integrate nella società. La sfida sarà trovare un equilibrio che massimizzi i benefici dell’IA riducendo al minimo i rischi, assicurando che le innovazioni contribuiscano positivamente al benessere collettivo senza sacrificare i diritti e le libertà individuali.

Regolamentazione e governance dell’intelligenza artificiale

La regolamentazione dell’intelligenza artificiale è un campo in rapida evoluzione, con diverse nazioni e blocchi regionali che cercano di creare frameworks legislativi per governare lo sviluppo e l’uso responsabile di queste tecnologie. L’Unione Europea è all’avanguardia in questo ambito, avendo proposto regolamenti comprensivi che classificano le applicazioni dell’IA in categorie di rischio, da “minimo” a “inaccettabile”, stabilendo norme specifiche per ogni livello. Questi regolamenti sono intesi non solo a proteggere i cittadini da potenziali danni, ma anche a stabilire un ambiente sicuro e giusto in cui le tecnologie di IA possano svilupparsi e prosperare.

Negli Stati Uniti, la regolamentazione dell’IA è più frammentata, con iniziative sia a livello federale che statale. Il dibattito si concentra sull’equilibrio tra promozione dell’innovazione e assicurazione della sicurezza e della privacy dei cittadini. Inoltre, agenzie come la NIST (National Institute of Standards and Technology) stanno lavorando a standard nazionali per promuovere l’uso responsabile dell’IA.

Altri paesi, come la Cina, hanno adottato un approccio più centralizzato, con il governo che gioca un ruolo dominante nello sviluppo e nella regolamentazione dell’IA. Questo approccio riflette una visione strategica dell’IA come leva per il progresso nazionale e la competitività globale.

Esplorazione delle proposte per una governance efficace dell’IA

Per gestire efficacemente i rischi associati all’IA, è essenziale una governance che trascenda i confini nazionali, dato il carattere globale della tecnologia e dei dati. Proposte per una governance internazionale dell’IA includono la creazione di organismi sovranazionali simili a quelli esistenti per il controllo delle armi nucleari o la protezione dell’ambiente. Tali enti potrebbero facilitare la cooperazione internazionale, stabilire standard globali di sicurezza e operare come forum per la risoluzione di dispute relative all’IA.

Un’altra proposta è l’implementazione di “sandboxes” regolatori, dove le aziende possono testare nuove tecnologie in un ambiente controllato sotto la supervisione di enti regolatori. Questo approccio permetterebbe una valutazione pratica delle implicazioni etiche e sociali delle innovazioni in IA prima che queste vengano lanciate su larga scala.

Infine, la trasparenza e la responsabilità sono fondamentali per una governance efficace dell’IA. Ciò significa che gli sviluppatori di IA dovrebbero essere obbligati a rendere i loro algoritmi interpretabili e le loro decisioni giustificabili, garantendo che siano comprensibili per gli utenti e per i regolatori. Questo potrebbe includere la documentazione dei dati utilizzati per l’addestramento degli algoritmi e delle decisioni chiave prese durante il processo di sviluppo.

Il panorama regolatorio per l’intelligenza artificiale è ancora in una fase di formazione e richiederà un’attenta considerazione delle diverse esigenze e dei diversi rischi associati alle varie forme di IA. Mentre i paesi e le organizzazioni internazionali continuano a lavorare verso soluzioni complesse e multilaterali, l’obiettivo rimane quello di creare un ambiente in cui l’IA possa prosperare come forza per il bene, minimizzando al contempo i rischi per la società.

L’impatto dell’IA sul mercato del lavoro

L’intelligenza artificiale sta trasformando il mercato del lavoro in modi che sono sia promettenti sia preoccupanti.

Effetti dell’IA sulle dinamiche del lavoro

Mentre alcuni lavori sono resi obsoleti dall’automazione, altri sono potenziati e nuovi ruoli vengono creati, spesso richiedendo competenze più avanzate nel campo dell’IA e della tecnologia. Ad esempio, la robotica e l’automazione hanno ridotto la necessità di lavoro manuale in settori come la manifattura, mentre hanno aumentato la domanda di tecnici e ingegneri specializzati nella programmazione e manutenzione di macchine intelligenti.

Tuttavia, questa transizione può causare dislocazioni significative nel mercato del lavoro. Le competenze richieste per i nuovi lavori possono non corrispondere a quelle della forza lavoro attuale, creando una discrepanza che può portare a disoccupazione strutturale se non adeguatamente gestita attraverso politiche di formazione e ricollocazione. Inoltre, l’IA può anche accentuare le disuguaglianze di reddito, premiando coloro che hanno le competenze per lavorare con le nuove tecnologie mentre marginalizza coloro che hanno competenze meno rilevanti.

Riflessioni su come l’IA sta rimodellando settori professionali e industriali

L’IA non solo modifica le categorie esistenti di occupazione, ma sta anche creando settori completamente nuovi. Ad esempio, l’emergere della guida autonoma ha creato una nuova industria incentrata sullo sviluppo e la manutenzione di veicoli autonomi, con impatti su tutto, dalla logistica alla legislazione stradale. Similmente, l’IA applicata alla sanità sta rivoluzionando il settore con nuove possibilità in diagnosi precoce, personalizzazione dei trattamenti e gestione efficiente delle risorse sanitarie.

Questi cambiamenti richiedono un nuovo approccio alla formazione professionale e all’istruzione. Le università e le istituzioni di formazione stanno già adeguando i loro curricoli per includere competenze specifiche legate all’IA, come la scienza dei dati e l’ingegneria dell’apprendimento automatico. Allo stesso tempo, le aziende investono in programmi di formazione continua per aiutare i loro dipendenti a rimanere competitivi in un mercato in rapida evoluzione.

La sfida principale nel gestire l’impatto dell’IA sul lavoro risiede nella capacità di anticipare e mitigare i rischi di disuguaglianza e disoccupazione attraverso politiche proattive. Gli interventi possono includere sostegno al reddito, incentivi per la formazione continua, e regolamenti che governino equamente la distribuzione dei benefici derivanti dall’automazione. Inoltre, è fondamentale che queste politiche siano flessibili e adattabili, poiché il campo dell’IA è in costante evoluzione e le sue implicazioni future possono essere difficili da prevedere con precisione.

Scenari futuri generati dall’evoluzione dell’IA

L’intelligenza artificiale (IA) si trova al crocevia di scenari futuristici che oscillano tra estremi utopici e distopici. Da una parte, le visioni ottimistiche propongono un mondo in cui l’IA affronta e risolve alcune delle sfide più grandi dell’umanità, come la gestione delle risorse naturali, l’ottimizzazione dei sistemi sanitari, e la democratizzazione dell’accesso all’istruzione e al sapere. Questi scenari presuppongono un’integrazione armoniosa dell’IA nella società, dove le tecnologie avanzate lavorano a favore dell’uomo, migliorando la qualità della vita e liberando gli individui da lavori ripetitivi e onerosi.

Dall’altra parte dello spettro, vi sono visioni distopiche influenzate da narrativa e cinema, dove l’IA sfugge al controllo umano, diventa autonomamente intelligente in modi non previsti, e potenzialmente minacciosa per la stessa esistenza umana. Questi scenari sono alimentati da timori reali legati alla velocità di sviluppo delle tecnologie di IA e alla mancanza di una regolamentazione adeguata, che potrebbero portare a sistemi intelligenti che operano con logiche non allineate agli interessi umani.

Come l’IA potrebbe trasformare o destabilizzare settori critici

In settori come la sanità, l’IA promette rivoluzioni tramite diagnosi precoci e personalizzazione dei trattamenti medici. Tuttavia, la stessa tecnologia potrebbe anche portare a dilemmi etici legati alla privacy dei dati e al consenso informato, specialmente quando i dati sensibili sono gestiti e analizzati da algoritmi senza un’adeguata supervisione umana.

Nel campo dell’istruzione, l’IA ha il potenziale di personalizzare l’apprendimento in base alle esigenze individuali degli studenti, ma solleva anche questioni sulla standardizzazione dell’insegnamento e sulla possibile riduzione del ruolo umano nell’educazione, con implicazioni sulle relazioni pedagogiche e lo sviluppo sociale degli studenti.

Nel settore della sicurezza, l’utilizzo di IA per il monitoraggio e la prevenzione dei crimini può aumentare l’efficienza delle operazioni di polizia ma anche portare a sorveglianze invasive e potenzialmente oppressive, specialmente se non regolamentate adeguatamente.

Confronto delle strategie adottate da diversi paesi nel promuovere o limitare lo sviluppo dell’IA

L’approccio alla regolamentazione e allo sviluppo dell’intelligenza artificiale varia significativamente da paese a paese, riflettendo differenze culturali, economiche e politiche. In alcune nazioni, l’IA è vista come un motore cruciale di crescita economica e innovazione tecnologica, con governi che incentivano attivamente la ricerca e lo sviluppo attraverso sussidi, partenariati pubblico-privati e politiche favorevoli.

Ad esempio, la Cina ha adottato una politica nazionale molto aggressiva per diventare leader mondiale in IA entro il 2030, investendo miliardi in ricerca e sviluppo e incoraggiando le collaborazioni tra le università, le industrie statali e le startup. Gli Stati Uniti, d’altro canto, hanno una forte tradizione di innovazione guidata dal settore privato, con significativi investimenti in IA provenienti da giganti della tecnologia come Google, IBM e Microsoft, anche se recentemente si è visto un aumento dell’interesse e dell’intervento governativo, specialmente per questioni di sicurezza nazionale e pubblica.

L’Unione Europea, nota per il suo forte impegno nella protezione dei dati e nella privacy dei cittadini, ha introdotto regolamenti rigorosi che potrebbero influenzare come l’IA viene sviluppata e implementata, focalizzandosi su trasparenza, equità e accountability. Questo approccio mira a creare un “ecosistema di fiducia” attorno all’IA, che possa fungere da modello globale.

L’impatto della cooperazione internazionale o della competizione nel campo dell’IA

La corsa globale all’IA ha anche aperto interrogativi su come la cooperazione internazionale possa essere bilanciata con la competizione. Da una parte, la cooperazione può accelerare il progresso scientifico e tecnologico, facilitare la gestione dei rischi transnazionali come la sicurezza informatica e la privacy, e promuovere l’uso etico dell’IA. Organizzazioni internazionali come l’ONU e il G7 hanno iniziato a esplorare framework globali per la governance dell’IA, cercando di promuovere norme e standard condivisi.

Dall’altra parte, la competizione per il primato tecnologico può portare a una “corsa verso il basso” in termini di standard etici e di sicurezza, con paesi che potrebbero sacrificare regolamenti rigorosi per attirare investimenti e talenti. La tensione tra queste dinamiche di cooperazione e competizione è un aspetto cruciale della geopolitica dell’IA, che potrebbe definire il panorama tecnologico del prossimo decennio.

Il futuro dell’IA: scenari possibili

Per navigare efficacemente il futuro dell’IA su scala globale, è imperativo che i paesi lavorino insieme per stabilire principi e linee guida che trascendano le frontiere nazionali. Questo non solo aiuterebbe a standardizzare l’approccio all’IA, ma garantirebbe anche che il suo sviluppo proceda in modo che benefici tutti gli esseri umani, riducendo al contempo i rischi di abusi e di escalation di tensioni internazionali. Un impegno concertato verso la diplomazia digitale e la cooperazione può offrire un cammino per un futuro in cui l’IA sia uno strumento di progresso globale anziché di divisione.

Analisi delle questioni filosofiche sollevate dall’IA

L’ascesa dell’intelligenza artificiale non solo pone questioni pratiche legate alla regolamentazione e all’impiego, ma solleva anche profondi interrogativi filosofici riguardanti la natura della coscienza, l’identità e la moralità. L’IA sfida la nostra comprensione tradizionale dell’intelligenza e del pensiero, portando alla domanda se una macchina possa mai possedere una “mente” nel senso umano del termine o se possa esercitare un tipo di autonomia morale.

La distinzione tra intelligenza e coscienza è centrale in queste discussioni. Mentre l’intelligenza riguarda la capacità di apprendere, ragionare e risolvere problemi, la coscienza implica un senso di auto-consapevolezza e soggettività. Attualmente, l’IA può esibire forme di intelligenza avanzata, ma non dimostra coscienza. Tuttavia, l’avanzamento delle tecnologie di IA potrebbe un giorno sfumare queste distinzioni, spingendo i filosofi a riconsiderare cosa significa essere “consapevoli”.

Inoltre, le macchine intelligenti sollevano interrogativi sulla responsabilità morale. Se un’IA prende una decisione che porta a conseguenze negative, chi è eticamente responsabile? Questa questione è particolarmente pressante in contesti come l’uso militare di droni autonomi o incidenti con veicoli autonomi. La questione della responsabilità è complessa quando le azioni sono il risultato di processi decisionali non completamente trasparenti o comprensibili agli umani.

Come l’IA sta influenzando le discussioni etiche contemporanee

L’IA non solo cambia le nostre concezioni filosofiche, ma influisce anche attivamente sulle discussioni etiche in vari campi. Nel settore sanitario, ad esempio, l’IA può aiutare a identificare trattamenti personalizzati per i pazienti, ma solleva anche domande su privacy dei dati e consenso informato. Nel settore finanziario, algoritmi di IA che prendono decisioni di investimento o di credito possono portare a preoccupazioni su equità e trasparenza.

Questi dilemmi etici richiedono una riflessione continua e l’elaborazione di nuovi principi etici che possano guidare lo sviluppo e l’uso responsabile dell’IA. Inoltre, l’importanza dell’inclusione e della diversità nella progettazione e implementazione di sistemi di IA è fondamentale per assicurare che questi sistemi non perpetuino pregiudizi o discriminazioni esistenti.

Man mano che l’IA si integra sempre più nella tessitura della vita quotidiana e delle infrastrutture globali, le implicazioni filosofiche ed etiche diventano sempre più rilevanti. La società deve essere attrezzata con una solida comprensione etica e filosofica per navigare queste acque inesplorate. È essenziale che accademici, tecnologi, legislatori e il pubblico collaborino per formulare un approccio etico all’IA che rispetti i valori umani fondamentali e promuova un futuro giusto e sostenibile. Questa cooperazione multidisciplinare sarà cruciale per garantire che l’IA, mentre continua a svilupparsi, rimanga uno strumento per il bene comune, rispettoso della dignità e dei diritti di ogni persona.
Conclusione e Riflessioni Finali

Chiamata all’azione per un approccio informato e proattivo verso l’IA nella società

Questo articolo ha esplorato il vasto e complesso panorama dell’intelligenza artificiale, delineando sia le promesse straordinarie sia i rischi potenziali che l’IA porta con sé. Attraverso i vari capitoli, abbiamo esaminato la legge di scala e l’impatto esponenziale dell’IA, le implicazioni societali, le questioni di regolamentazione e governance, l’effetto dell’IA sul mercato del lavoro, le prospettive utopiche e distopiche, l’IA nel contesto globale, e le sfide etiche e filosofiche.

Le discussioni hanno evidenziato come l’IA stia trasformando ogni aspetto della società, dalla sanità all’educazione, dalla sicurezza alla privacy, e come sia fondamentale un approccio bilanciato che favorisca l’innovazione pur proteggendo i diritti umani e i valori fondamentali. L’importanza di una governance efficace e di una regolamentazione attenta è emersa come un tema ricorrente, sottolineando la necessità di collaborazione internazionale e di standard condivisi.

Per navigare il futuro dell’IA con responsabilità, è cruciale che tutti gli attori coinvolti — dai decisori politici agli sviluppatori, dai leader aziendali agli accademici — collaborino per garantire che le tecnologie di IA siano sviluppate e implementate in maniera etica e sostenibile. È essenziale promuovere un’ampia alfabetizzazione informatica nella popolazione generale, affinché le persone possano comprendere e partecipare attivamente alle discussioni sull’IA.

Gli educatori devono integrare nei loro curricula l’insegnamento delle competenze digitali e dell’etica dell’IA, preparando la prossima generazione a confrontarsi con le sfide e le opportunità che l’IA presenta. Parallelamente, le aziende devono impegnarsi in una conduzione trasparente e responsabile dello sviluppo dell’IA, evitando la creazione di sistemi opachi e incoraggiando invece la partecipazione e il feedback degli utenti.

Conclusioni

In conclusione, mentre ci avviciniamo a un futuro sempre più intrecciato con l’intelligenza artificiale, la chiave per un progresso armonioso risiede nella nostra capacità di anticipare e gestire le sfide etiche, sociali ed economiche. La collaborazione, l’educazione e una regolamentazione attenta sono gli strumenti attraverso i quali possiamo aspirare a un mondo in cui l’IA non solo potenzia le nostre capacità, ma arricchisce anche la qualità della nostra vita e il benessere della nostra società.

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Dispersione idrica
Siccità: AI e analisi dei dati possono ridurre gli sprechi d’acqua. Ecco gli interventi necessari
PNRR
Cloud, firmato il contratto per l’avvio di lavori del Polo strategico
Formazione
Competenze digitali, stanziati 48 milioni per gli Istituti tecnologici superiori
Iniziative
Digitalizzazione delle reti idriche: oltre 600 milioni per 21 progetti
Competenze e competitività
PNRR, così i fondi UE possono rilanciare la ricerca e l’Università
Finanziamenti
PNRR, si sbloccano i fondi per l’agrisolare
Sanità post-pandemica
PNRR, Missione Salute: a che punto siamo e cosa resta da fare
Strategie
Sovranità e autonomia tecnologica nazionale: come avviare un processo virtuoso e sostenibile
La relazione
Pnrr e PA digitale, l’alert della Corte dei conti su execution e capacità di spesa
L'editoriale
Elezioni 2022, la sfida digitale ai margini del dibattito politico
Strategie
Digitale, il monito di I-Com: “Senza riforme Pnrr inefficace”
Transizione digitale
Pnrr: arrivano 321 milioni per cloud dei Comuni, spazio e mobilità innovativa
L'analisi I-COM
Il PNRR alla prova delle elezioni: come usare bene le risorse e centrare gli obiettivi digitali
Cineca
Quantum computing, una svolta per la ricerca: lo scenario europeo e i progetti in corso
L'indice europeo
Desi, l’Italia scala due posizioni grazie a fibra e 5G. Ma è (ancora) allarme competenze
L'approfondimento
PNRR 2, ecco tutte le misure per cittadini e imprese: portale sommerso, codice crisi d’impresa e sismabonus, cosa cambia
Servizi digitali
PNRR e trasformazione digitale: ecco gli investimenti e le riforme previste per la digitalizzazione della PA
Legal health
Lo spazio europeo dei dati sanitari: come circoleranno le informazioni sulla salute nell’Unione Europea
Servizi digitali
PNRR e PA digitale: non dimentichiamo la dematerializzazione
Digital Healthcare transformation
La trasformazione digitale degli ospedali
Governance digitale
PA digitale, è la volta buona? Così misure e risorse del PNRR possono fare la differenza
Servizi digitali
Comuni e digitale, come usare il PNRR senza sbagliare
La survey
Pnrr e digitale accoppiata vincente per il 70% delle pmi italiane
Missione salute
Fascicolo Sanitario Elettronico alla prova del PNRR: limiti, rischi e opportunità
Servizi pubblici
PNRR: come diventeranno i siti dei comuni italiani grazie alle nuove risorse
Skill gap
PNRR, la banda ultra larga crea 20.000 nuovi posti di lavoro
Il Piano
Spazio, Colao fa il punto sul Pnrr: i progetti verso la milestone 2023
FORUMPA2022
PNRR e trasformazione digitale: rivedi i Talk di FORUM PA 2022 in collaborazione con le aziende partner
I contratti
Avio, 340 milioni dal Pnrr per i nuovi propulsori a metano
Next Generation EU
PNRR, a che punto siamo e cosa possono aspettarsi le aziende private
Fondi
Operativo il nuovo portale del MISE con tutti i finanziamenti per le imprese
Servizi comunali
Il PNRR occasione unica per i Comuni digitali: strumenti e risorse per enti e cittadini
Healthcare data platform
PNRR dalla teoria alla pratica: tecnologie e soluzioni per l’innovazione in Sanità
Skill
Competenze digitali, partono le Reti di facilitazione
Gli obiettivi
Scuola 4.0, PNRR ultima chance: ecco come cambierà il sistema formativo
Sistema Paese
PNRR 2, è il turno della space economy
FORUM PA 2022
FORUM PA 2022: la maturità digitale dei comuni italiani rispetto al PNRR
Analisi
PNRR: dalla Ricerca all’impresa, una sfida da cogliere insieme
Innovazione
Pnrr, il Dipartimento per la Trasformazione digitale si riorganizza
FORUM PA 2022
PA verde e sostenibile: il ruolo di PNRR, PNIEC, energy management e green public procurement
Analisi
PNRR, Comuni e digitalizzazione: tutto su fondi e opportunità, in meno di 3 minuti. Guarda il video!
Rapporti
Competenze digitali e servizi automatizzati pilastri del piano Inps
Analisi
Attuazione del PNRR: il dialogo necessario tra istituzioni e società civile. Rivedi lo Scenario di FORUM PA 2022
Progetti
Pnrr, fondi per il Politecnico di Torino. Fra i progetti anche IS4Aerospace
Analisi
PNRR, Colao fa il punto sulla transizione digitale dell’Italia: «In linea con tutte le scadenze»
La Svolta
Ict, Istat “riclassifica” i professionisti. Via anche al catalogo dati sul Pnrr
Analisi
Spazio, Colao fa il punto sul Pnrr: i progetti verso la milestone 2023
FORUM PA 2022
Ecosistema territoriale sostenibile: l’Emilia Romagna tra FESR e PNRR
Il Piano
Innovazione, il Mise “centra” gli obiettivi Pnrr: attivati 17,5 miliardi
Analisi
PNRR: raggiunti gli obiettivi per il primo semestre 2022. Il punto e qualche riflessione
Analisi
PNRR: dal dialogo tra PA e società civile passa il corretto monitoraggio dei risultati, tra collaborazione e identità dei luoghi
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PA e sicurezza informatica: il ruolo dei territori di fronte alle sfide della digitalizzazione
PA e sicurezza
PNRR e servizi pubblici digitali: sfide e opportunità per Comuni e Città metropolitane
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Water management in Italia: verso una transizione “smart” e “circular” 
LE RISORSE
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Turismo, cultura e digital: come spendere bene le risorse del PNRR
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