White paper Anitec-Assinform

L’intelligenza artificiale per dare un futuro all’industria italiana: ecco come

L’IA è uno strumento operativo per l’industria nazionale che nel processo di trasformazione digitale ha sempre più dati disponibili per applicarla e sfruttarla. Occorre però investire in competenze, sfruttare l’opportunità che può offrire il nodo di Gaia-X e avviare una narrativa positiva della tecnologia

05 Mag 2022
Roberto Saracco

coordinatore Gruppo di lavoro “Intelligenza Artificiale” di Anitec-Assinform

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A distanza di un anno il gruppo di lavoro sull’IA di Anitec-Assinform ha pubblicato un nuovo White Paper sull’intelligenza artificiale. Il gruppo è costituito da oltre 30 aziende che si posizionano sostanzialmente sul versante dell’offerta e che usano l’IA nei loro prodotti e servizi verso terzi. Al tempo stesso, queste aziende hanno un’accurata percezione della domanda. Due prospettive che emergono chiaramente nel White paper.

Ha senso questa pubblicazione a un solo anno di distanza dal rapporto precedente? Cosa può cambiare in modo così significativo da spingere alla pubblicazione di un nuovo, corposo, documento?

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Perché un nuovo white paper sull’IA

Le risposte sono molteplici.

In primo luogo, registriamo il crescente interesse dell’industria (e non solo) verso l’IA. La tecnologia, lo sappiamo, evolve con grande velocità e costruendo il nuovo su quanto creato precedentemente, portando a un’accelerazione che possiamo constatare ogni giorno nei servizi e prodotti che utilizziamo. Per quanto riguarda l’intelligenza artificiale, stiamo assistendo a una vera e propria esplosione in termini di applicazioni e settori di applicazione. Di qui l’interesse dell’industria: da parte di chi la utilizza da tempo e vede allargarsi le possibilità di offerta su mercati sempre più ampi nonché da parte di chi fino a poco fa non la utilizzava mentre oggi la usa sempre più spesso. Infine, da parte di chi, pur non utilizzandola, si rende conto di come l’IA rappresenti un sempre più forte vantaggio competitivo e ha interesse a capirla, adottarla e dominarla.

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In questo contesto, si alimenta giocoforza anche il lavoro del regolatore. La crescita dell’adozione di IA stimola il regolatore a intervenire per definire i quadri di riferimento che devono favorire lo sviluppo delle aziende che “offrono” IA e – indirettamente – delle aziende che beneficiano dell’IA, preservando al contempo i principi etici e sociali che contraddistinguono la nostra cultura. Un bilanciamento – come si vedrà – non facile.

Quindi: adozione da parte dell’industria e regolazione. Questi due profili devono necessariamente tener conto di un terzo e cioè del fatto che l’innovazione è un processo continuo e che ha un impatto sia sul versante di adozione industriale sia su quello regolatorio.

Il White Paper affronta in modo olistico questi tre aspetti che non possono, e non devono, essere considerati come elementi indipendenti.

Il ruolo dell’IA come infrastruttura

Partendo da quest’ultimo profilo, ossia l’innovazione tecnologica, un tema spesso sottovalutato, ma di fondamentale importanza, è il ruolo dell’IA come infrastruttura. La Cina considera l’IA tra le sette infrastrutture fondamentali per la crescita del paese. Da noi, questo aspetto è marginalmente considerato. Invece, l’IA come infrastruttura segna anche un passaggio da quella che era l’IA vista come tecnologia embedded, specifica a una applicazione, a una IA di tipo sistemico che si accresce mettendo in comune “ragionamenti” e risultati. In questo senso, il recente annuncio da parte di NVIDIA del lancio di nuovi sistemi hardware per consentire sviluppo ed esecuzione di IA “in the small” (cioè a livello di una singola impresa anziché a livello dei grandi data centre) unito alla linea di prodotti di ST Microelectronics per IA nel “micro” (a livello delle IoT – Internet of Things – e reti di IoT) rappresentano un cambiamento radicale nelle possibilità di utilizzo dell’IA da parte dell’industria che si è concretizzato in quest’ultimo anno.

A questo occorre aggiungere l’evoluzione tecnologica che sta consentendo lo sviluppo di IA a partire da basi dati, e flussi di dati, molto contenuti (ad esempio tramite tecnologie GAN – Generative Adversarial Networks), sviluppo ulteriormente facilitato da sistemi disponibili a costi ridottissimi (come GPT-3, GLaM…).

Le evoluzioni dell’IA che il regolatore deve considerare

Queste evoluzioni devono essere correttamente affrontate dal regolatore, se si vuole evitare il rischio di dar vita a norme obsolete o – peggio – capaci di frenare l’innovazione in Europa, mettendo a rischio la competitività delle nostre imprese a livello internazionale, soprattutto PMI.

USA, Cina, Unione europea in primo piano (da non trascurare la crescita degli Emirati Arabi Uniti che stanno investendo molto e le capacità – più focalizzate al comparto robotica – di Giappone e Sud Corea) hanno visioni diverse per quanto riguarda l’approccio regolatorio, con una focalizzazione sul business da parte di USA e UK, sulle applicazioni da parte “Far East Asia” e sui valori etici e sociali da parte dell’Unione europea. Il White Paper evidenzia queste differenze notando che a regime tutti i quadri regolatori puntano a una IA eticamente e socialmente responsabile su cui il business possa crescere.

Tuttavia, i percorsi tracciati sono diversi e questo può portare alcune aree ad acquisire un notevole vantaggio competitivo. Bisogna tener conto, infatti, che oggi le applicazioni di IA diffuse nell’industria si reggono in gran parte su investimenti realizzati prevalentemente fuori dall’Unione europea. Nel regolare l’IA occorre tener conto di questo profilo così come dei costi, diretti ed indiretti per la compliance, che incidono particolarmente sulle PMI.

L’applicazione dell’IA nell’industria

Guardando, infine, all’applicazione dell’IA nell’industria, un primo studio limitato del tavolo di lavoro di Anitec-Assinform evidenzia come l’adozione sia ormai molto diffusa ma principalmente focalizzata al miglioramento dell’efficienza, mentre è impiegata meno per allargare e migliorare l’offerta. Aspetto, quest’ultimo, che potrebbe influire negativamente sulla competitività dell’industria nazionale.

Il White Paper constata che l’IA è diventata uno strumento operativo per l’industria nazionale che nel processo di trasformazione digitale si trova ad avere sempre più dati disponibili per applicare e sfruttare l’IA. Se i presupposti ci sono, occorre però investire in competenze, sfruttare l’opportunità che può offrire il nodo nazionale di Gaia-X per la definizione di data spaces, fondamentali per creare quel tessuto infrastrutturale che fornisce competitività al Paese nel passaggio al digitale. Inoltre, occorre avviare una narrativa positiva dell’IA attraverso una comunicazione che metta in luce le opportunità offerte senza trascurare di evidenziare i rischi che derivano da un suo cattivo utilizzo.

Sul ruolo delle competenze, in particolare, occorre evidenziare come l’adozione di IA per efficientare processi e produzione richiede competenze a livello operativo, mentre l’utilizzo di IA per migliorare l’offerta richiede (come per la trasformazione digitale) competenze a livello di middle e top management.

Conclusioni

Per questo, la crescita “culturale” del sistema impresa in Italia è sottolineata tra le azioni fondamentali da intraprendere da subito, prevedendo anche un ruolo di formatori per i fornitori di IA a supporto degli operatori della domanda.

In chiusura, l’auspicio è che a partire dal PNRR e dalla nuova strategia sull’IA si promuova questa tecnologia come abilitatore della crescita dell’intero sistema produttivo del paese. Abbiamo bisogno di un IA che sia sempre più Intelligence Augmentation, cioè una IA che affianchi – senza sostituirlo – l’uomo aumentandone le capacità e stimolandone la capacità innovativa per uno sviluppo inclusivo e sostenibile.

@RIPRODUZIONE RISERVATA

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