L’ecosistema italiano dell’artificial intelligence ha ingranato la quarta: il mercato è cresciuto del 27% nel 2021, raggiungendo quota 380 milioni di euro, un valore raddoppiato in appena due anni, per il 76% commissionato da imprese italiane (290 milioni di euro), per il restante 24% come export di progetti (90 milioni di euro). Sono i risultati della ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano, presentata lo scorso 3 febbraio durante il convegno online “Intelligenza Artificiale: l’Italia s’è desta!”.
Il divario fra le dimensioni dell’impresa
Dalla ricerca dell’Osservatorio emerge un forte divario nell’adozione per dimensioni di impresa: mentre tra le grandi aziende, sei su dieci hanno avviato almeno un progetto di AI, tra le PMI sono appena il 6%.
Per quanto riguarda la conoscenza tra gli utenti, il 95% dei consumatori italiani ha già sentito parlare di AI, anche se solo il 60% sa realmente riconoscere funzioni di AI nei prodotti/servizi che utilizza. Il dato ottimistico è che, in generale, l’80% esprime un giudizio positivo sull’intelligenza artificiale; non mancano, però le preoccupazioni legate a privacy, lavoro e etica.
Il mercato italiano dell’AI
Secondo la stima effettuata dall’Osservatorio, nel 2021 il mercato dell’AI in Italia ha raggiunto i 380 milioni di euro (+27% rispetto al 2020); il 76% commissionato da imprese italiane (290 milioni di euro), in linea con quanto registrato nel 2020.
Il totale del mercato AI può essere suddiviso nelle seguenti tipologie progettuali:
- Intelligent Data Processing: 35% (+32% rispetto all’anno precedente)
- Natural Language Processing: 17,5% (+24%)
- Recommendation System: 16% (+20%)
- Computer Vision: 11% (+41%)
- Chatbot/Virtual Assistant: 10,5% (+16%)
- Intelligent RPA: 10% (+16%).
Appare evidente quindi una buona crescita per tutte le tipologie, in particolare per l’area Computer Vision, Chatbot/Virtual Assistant e Intelligent Data Processing.
Le chatbot proseguono la loro diffusione nelle imprese, a riprova dell’efficacia di tali soluzioni se implementate con consapevolezza delle possibilità. I progetti di Intelligent Data Processing, che includono un’ampia varietà di soluzioni volte all’elaborazione e all’estrazione di informazioni dai dati strutturati, procedono nella loro diffusione all’interno di quei processi aziendali in cui ci sia la necessità di prendere decisioni data-driven.
L’evoluzione tecnologica
Il 2021 è stato un anno significativo anche dal punto di vista tecnologico. Diverse le novità apparse: dal nuovo modello DALL-E rilasciato da OpenAI alla piattaforma lanciata a novembre da Nvidia e Amazon per il metaverso, dove si sfrutta l’AI per creare avatar 3D, fino alla quarta generazione di Tensor Processing Units (TPUs) rilasciata da Google.
Nel 2021 anche in Italia è iniziata la copertura di rete 5G, che riguarda da vicino il mondo b2b; in particolar modo le funzionalità URLL (Ultre Reliable Low Latency) e MEC (Mobile Edge Could), che sono essenziali per applicazioni di Edge AI.
Sostenibilità
Vi è poi una crescente attenzione agli aspetti della sostenibilità. Oggi, l’1% del consumo mondiale di energia è attribuibile ai data center, su cui molti algoritmi di intelligenza artificiale sono eseguiti e il training di una rete neurale profonda può portare alla stessa generazione di CO2 di cinque automobili durante tutta la loro vita. La sostenibilità energetica, sia durante la fase di training che di inference, nel futuro giocherà un ruolo sempre più rilevante dal punto di vista algoritmico, soprattutto nel mondo del deep learning.
L’adozione dell’AI nelle organizzazioni
Per la prima volta è stata erogata una survey dedicata alle PMI italiane: 200 grandi imprese e 516 PMI. Il primo risultato che emerge è un significativo divario in termini di avvicinamento alla tecnologia: aumenta il numero di grandi aziende che hanno avviato almeno una progettualità di AI (59%), dall’altro solo il 6% delle PMI ha fatto altrettanto; nel 4% dei casi si tratta di semplici sperimentazioni e solo nel 2% di progetti a regime.
Negli ultimi dodici mesi sono aumentate le sperimentazioni: scende così al 13% il numero di grandi aziende che non hanno avviato iniziative mentre crescono quelle che hanno avviato progetti pilota (18%). Pressoché invariata la quota di quelle che hanno avviato almeno un progetto esecutivo (41%) e di chi invece si dichiara interessato ad avviare iniziative in futuro (27%).
I progressi nella regolamentazione
Nell’ultimo anno la Commissione europea ha presentato la proposta di Regolamento in materia di Intelligenza Artificiale per disciplinare lo sviluppo, l’uso e la commercializzazione di queste tecnologie. E anche l’Italia ha compiuto un importante passo in avanti, avviando il Programma Strategico per l’Intelligenza Artificiale, che identifica 24 politiche da implementare nel prossimo triennio per potenziare il sistema AI in Italia.
“Nell’ultimo anno, sono stati compiuti importanti passi avanti nella regolamentazione dell’AI, – evidenzia Giovanni Miragliotta, direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence.
“Ora è necessario compiere il passo successivo, la creazione di un piano esecutivo – commenta Nicola Gatti, direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence – che dovrà prevedere meccanismi di governance”.
