La strategia italiana sull’intelligenza artificiale (Programma Strategico Intelligenza Artificiale 2022-2024 (pdf)) appena pubblicata segna una grande discontinuità rispetto all’approccio a cui eravamo abituati all’azione pubblica a sostegno di questo o quel capitolo di innovazione.
Indice degli argomenti
Perché la strategia italiana su AI è una svolta
Il primo motivo, evidentissimo e di per sé discontinuo, è il fatto che essa sia stata disegnata di concerto tra tre ministeri dello Stato (MUR, MISE e MITD), a differenza di iniziative passate (si badi bene, anche di grande successo) che erano promosse da un solo ministero, il Mise. Questo consentirà di coordinare le azioni, non solo dal punto di vista dei task e delle risorse ma anche (direi soprattutto) dei tempi e delle ondate di intervento.
Programma Strategico Intelligenza Artificiale 2022-2024 in breve
Il Programma Strategico Intelligenza Artificiale 2022-2024 approvato in consiglio dei ministri il 24 dicembre arriva dopo anni di lavoro e due anni dopo quelli di Francia e Germania.
È a cura del Ministero dell’Università e della Ricerca, del Ministero dello Sviluppo Economico e del Ministro per l’Innovazione tecnologica e la Transizione Digitale.
Tre le aree di intervento:
- Rafforzare le competenze e attrarre talenti per sviluppare un ecosistema dell’intelligenza artificiale in Italia.
- Aumentare i finanziamenti per la ricerca avanzata nell’IA
- Incentivare l’adozione dell’IA e delle sue applicazioni, sia nella pubblica amministrazione (PA) che nei settore
produttivi in generale.
Comitato governativo.
A tal fine, il Ministero dell’Università e della Ricerca, il Ministero dello Sviluppo Economico e il Ministro per l’Innovazione Tecnologica e la Transizione Digitale creeranno un gruppo di lavoro permanente sull’IA all’interno del Comitato Interministeriale per la Transizione Digitale per dirigere, monitorare e valutare l’attuazione di questa strategia, le sue successive iterazioni nonché coordinare tutte le azioni politiche sull’IA in futuro. Ciò comporta la possibilità di coinvolgere altri attori istituzionali, università e centri di ricerca, nonché rappresentanti del settore privato.
Per queste aree il Programma Strategico indica 24 policies che saranno adottate nei prossimi tre anni (vedi tabella di seguito). Sono indicati i fondi del PNRR (miliardi di euro, più alcune decine di milioni da altri fondi, come quello della Scienza) ma non il dettaglio specifico della quantità destinata all’intelligenza artificiale nelle varie voci.
Alessandro Longo
Infine, questa strategia è ispirata da un approccio collaborativo e inclusivo, sia quando essa guarda alle capacità italiane, che sono considerate e misurate come somma di tante capacità eccellenti locali, sia quanto essa guarda all’Europa. Ad esempio, gli investimenti e le azioni messe in atto dagli altri grandi paesi europei sono considerati come riferimento, e come stimolo, per ’Italia, ma senza velleità e avendo chiaro che, in tante cose ma soprattutto nella ricerca su AI, “piccolo non è bello”.
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L’impatto della strategia
L’impatto di questo documento può essere enorme, ne sono convinto. Un esempio: parliamo della “lotta” al fenomeno della fuga dei cervelli. Questo documento ne parla apertamente, e altrettanto apertamente parla delle soluzioni che potrebbero ridurre questo insensato spreco di risorse formative del nostro paese: colmare il divario stipendiale, favorire ed incentivare l’interscambio tra accademia e impresa, invece di stigmatizzarlo, proteggere la crescita delle imprese innovative.
Se si sistemeranno questi problemi, potremo guardare al futuro con la consapevolezza che i migliori nostri ragazzi non avranno, come prospettiva professionale prevalente, trovare lavoro o sviluppare la loro startup all’estero. Con i talenti giusti, si potranno fare cose incredibili.
Come attuale il programma nazionale sull’AI
Certamente, un documento di strategia non fa un piano, e un piano non fa un risultato. E’ stato fatto il primo (importantissimo) passo, ed ora va fatto il secondo, ovvero la pianificazione, un tema tra l’altro a me molto caro: “If You Fail to Plan, You Are Planning to Fail”, lo abbiamo sentito molte volte. Le sfide più importanti, a mio avviso, sono tre:
- l’articolazione temporale degli interventi (come già ricordavo sopra) per la rimozione dei bottleneck ed il potenziamento delle eccellenze,
- il bilanciamento tra velocità con cui distribuire le risorse e il necessario presidio dei risultati e, per finire,
- evitare il rischio di sovra-pianificare, pensando a come orientare le risorse a disposizione, ma lasciando spazio alla creatività e all’innovazione dal basso.
I ritardi dell’Italia: ecco la sfida
La sfida di fondo sarà riuscire a superare ritardi cronici e incardinati nel sistema Paese, in particolare negli investimenti in ricerca e sviluppo e formazione di competenze; e soprattutto farlo nei tempi utili per attuare la strategia con i fondi disponibili.
Una questione che rischia di essere di catch 22: abbiamo bisogno non solo di piani ma anche di competenze per attuarli; tutto questo anche se il piano si propone di crearle, quelle competenze. Analogo problema che abbiamo in generale con l’innovazione della pubblica amministrazione con i fondi del PNRR.
Il piano non fa mistero dei limiti del Paese.
Se da una parte abbiamo una community molto attiva e buone università per il settore, sono vari i problemi:
- Frammentarietà della ricerca. Nonostante l’eccellenza internazionale della comunità di ricerca italiana sull’IA, il problema persistente della mancanza di scala e massa critica e della bassa integrazione interdisciplinare nei laboratori di ricerca, insieme allo scarso finanziamento pubblico/privato alla ricerca fondamentale, rappresentano un serio rischio per la competitività del settore.
- Insufficiente attrazione di 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. Fino ad ora nessuna strategia dedicata è stata efficace a favorire un flusso consistente di ricercatori e professionisti stranieri.
- Divario di genere significativo. Un sondaggio del 2020 di CINILab AIIS National Assembly tra i suoi membri mostra che solo il 19,6% dei ricercatori di IA sono donne, rispetto a quasi il 50% nelle STEM in generale. Limitata capacità brevettuale. L’Italia genera molti meno brevetti per pubblicazione rispetto a quanto accade in Paesi europei simili.
Il Politecnico di Milano segnala che il nostro mercato dell’AI è solo il 3% di quello europeo, per investimenti.
Alessandro Longo
