Programma strategico AI: investimenti ricerca, PMI e digitalizzazione della PA - AI4Business
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La strategia italiana per l’AI: investimenti per ricerca, PMI e digitalizzazione della PA

Il Governo italiano affronta le questioni che limitano la crescita del settore dell’AI nel nostro Paese con una strategia ispirata alle iniziative europee e articolata in tre aree strategiche: talenti e competenze, ricerca e applicazioni. [...]
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Il 24 novembre è stato adottato il “Programma strategico per l’Intelligenza Artificiale per il triennio 2022-2024” del Governo italiano, 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. Si tratta di un documento che detta la strada da seguire nel nostro Paese per allinearci con la strategia europea sull’AI che si è delineata negli ultimi anni, a partire dal 2018, e nella quale si inserisce anche la proposta di “Regolamento europeo sull’Intelligenza Artificiale” presentato dalla Commissione lo scorso aprile. Ma se l’UE è “l’ancoraggio” del programma italiano, le ambizioni del Governo sono volte a valorizzare al massimo le potenzialità nostrane per far sì che l’Italia diventi un polo globale di ricerca e innovazione nell’AI.

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Un bilancio della situazione italiana

Il Programma strategico si apre con un bilancio dell’ecosistema italiano nel contesto dell’AI dal quale emergono alcune importanti carenze e, in un confronto internazionale, divari significativi tra il nostro Paese e Germania, Francia e Regno Unito, che sono a noi simili per dimensione, scolarizzazione, PIL e peso relativo dei diversi settori sul PIL.

Un primo elemento interessante è che, dati alla mano, in Italia abbiamo una comunità scientifica molto attiva e di alta qualità nel settore dell’intelligenza artificiale. I ricercatori italiani spaziano su tutto lo spettro della ricerca sull’AI, fondamentale e applicata, e nelle università italiane troviamo più di 200 curricula in AI e il “Dottorato Nazionale in Intelligenza Artificiale” lanciato proprio quest’anno. La comunità scientifica italiana partecipa inoltre alle principali e più prestigiose reti di ricerca internazionali sull’AI e a molte associazioni nazionali di ricerca scientifica. Inoltre, possiamo vantare numerose infrastrutture di ricerca di alto livello, come il CNR – High Performance Artificial Intelligence Center HP-AI e le varie infrastrutture IT High Performance Computing dedicate a AI e Machine Learning.

Tuttavia, a fronte di tali eccellenze troviamo grossi problemi derivanti dalla mancanza di scala e massa critica della ricerca, dalla sua frammentazione a causa della bassa integrazione interdisciplinare e dalla scarsità dei finanziamenti (sia pubblici che privati), cui si affianca una chiara incapacità del nostro Paese di attrarre talenti dall’estero – e di trattenere quelli che qui vengono formati. Viene inoltre alla luce un divario di genere importante: ad esempio nel 2020 tra i ricercatori di AI membri del CINILab AIIS National Assembly solo il 19,6% erano donne, come ha rivelato un sondaggio dell’associazione.

Da un punto di vista imprenditoriale, i fornitori di tecnologie e soluzioni di AI principalmente offrono soluzioni verticali (55%), che vengono utilizzate in aree specifiche come salute, marketing, finanza e sicurezza cibernetica; il 25% invece fornisce servizi di tipo generalista, mentre il restante 20% si divide tra system integrators, società di consulenza e altro. In Italia, le start-up con competenze di AI sono in crescita e molte grandi aziende si stanno dotando di laboratori di ricerca in questo settore. Il mercato di intelligenza artificiale in Italia resta però al momento ancora di dimensioni limitate: nonostante l’aumento rispetto al 2019, nel 2020 aveva un valore pari circa al 3% del mercato europeo, un numero esiguo se si pensa che il peso italiano sul PIL europeo è circa il 12%. Infine, nella Pubblica Amministrazione la digitalizzazione si scontra con un basso utilizzo da parte degli utenti delle nuove tecnologie messe a disposizione.

Rispetto ai Paesi di riferimento nel contesto europeo l’Italia è decisamente indietro sia per quanto riguarda i finanziamenti per la ricerca, sia per il numero di brevetti depositati e le applicazioni dell’AI. Un indubbio limite allo sviluppo in questo senso è la mancanza di investimenti nel settore, sia pubblici che privati.

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Principi guida del Programma strategico

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Come anticipato, il Programma strategico si inserisce sulla scia di una serie di iniziative adottate in ambito europeo. In questo senso si esprime il primo dei principi guida cui si ispira il documento italiano: “L’IA italiana è un’IA europea”. Tuttavia, nel secondo principio viene affermato, come sopra anticipato, l’auspicio che l’Italia diventi un “polo globale di ricerca e innovazione nell’IA”, in particolare grazie a investimenti nella ricerca e nelle applicazioni di frontiera per sviluppare le metodologie e tecniche delle AI future.

Il terzo principio guida del Programma strategico italiano ricorda i valori su cui si deve fondare l’intelligenza artificiale: inclusione economica e sociale, diritti umani e sostenibilità ambientale. Progettazione e implementazione delle nuove tecnologie dovranno assicurare il rispetto di questi requisiti in modo responsabile e trasparente.

Il quarto e il quinto principio guida del Programma si fondano sulla necessità di una trasformazione digitale sia nel settore imprenditoriale che in quello delle pubbliche amministrazioni, promuovendo lo sviluppo, l’implementazione e l’adozione dell’AI nelle imprese e richiedendo che l’uso e impatto dell’AI nel settore pubblico risponda alla logica “govern IA and govern with IA“: attenuare i potenziali rischi dell’intelligenza artificiale e, allo stesso tempo, migliorare i processi pubblici grazie all’uso della stessa.

Gli obiettivi del Programma strategico

Gli obiettivi del Programma strategico italiano sono volti a colmare quelle lacune che sono state rilevate nella fase di “bilancio” iniziale sulla situazione dello sviluppo e utilizzo dell’AI nel nostro Paese.

I primi due obiettivi riguardano la ricerca, che deve essere rafforzata, incentivando un approccio multidisciplinare e generando, con la sinergia tra ricerca e innovazione industriale e sociale, degli “ecosistemi di innovazione”; per favorire la crescita di questi ultimi, inoltre, è necessario ridurne la frammentazione, promuovendo le collaborazioni di rete.

Il terzo obiettivo ricorda la necessità di creare soluzioni di AI affidabili e antropocentriche: lo sviluppo del settore si basa anche sul modo in cui lo stesso viene percepito dalla società, che tenderà a utilizzare sempre più le tecnologie considerate sicure. La progettazione dell’intelligenza artificiale in modo responsabile è quindi un elemento cruciale per la sua diffusione.

Il quarto e il quinto obiettivo riguardano l’aumento dell’innovazione basata sull’AI e lo sviluppo di queste tecnologie nel settore privato e dei servizi basati sull’intelligenza artificiale nel settore pubblico.

Il sesto obiettivo si ricollega in un certo senso ai primi due, andando a incidere su uno degli elementi critici più rilevanti individuati nel bilancio sul nostro Paese: per favorire ricerca e innovazione nel settore bisogna trovare il modo di creare, trattenere e attrarre ricercatori di AI in Italia. Per questo il Programma si pone l’obiettivo di far nascere una nuova generazione di ricercatori e innovatori nel nostro Paese, promuovendo lo studio dell’Ai in tutti i livelli di istruzione.

Le aree di intervento

Il documento individua quindi tre aree strategiche di intervento: talenti e competenze, ricerca e applicazioni.

È chiaro che per favorire lo sviluppo e l’adozione dell’AI è necessario investire innanzitutto sul capitale umano che crea e utilizza questi strumenti. A tale scopo le misure individuate dal Programma italiano sono volte a rafforzare il programma Nazionale di Dottorato, attrarre e trattenere i ricercatori, formare i dipendenti della Pubblica Amministrazione sull’uso dell’AI, promuovere corsi e carriere per aumentare gli studenti delle materie STEM ma anche portare lo studio dell’AI negli Istituti Tecnici Superiori per sviluppare giovani professionisti ancora prima della carriera universitaria. Come possibile fonte di investimento vengono individuate alcune risorse disciplinate nel PNRR, il Fondo per la scienza della legge 106/2021 e il Programma Rita Levi Montalcini.

La ricerca italiana, come abbiamo già sottolineato, nonostante l’alta qualità deve fare i conti con alcune problematiche, specialmente derivanti dalla mancanza di investimenti e dalla sua frammentazione. Per questo, grazie soprattutto alle risorse del PNRR e del Fondo per la scienza, il Programma individua misure come la creazione di un ecosistema più strutturato, di una piattaforma italiana di dati e software per la ricerca in questo settore, di cattedre italiane di ricerca sull’AI, di iniziative di Ricerca di Significativo Interesse Nazionale (PRIN) sull’AI, di bandi di ricerca-innovazione AI per collaborazioni pubblico-private, così come la promozione di campioni nazionali AI multidisciplinari con sfide su temi specifici correlati ad aspetti critici dell’intelligenza artificiale. Ulteriori iniziative riguardano il finanziamento della ricerca e applicazioni dell’AI creativa (ad esempio con borse di studio per questo settore) e la promozione di progetti bilaterali per incentivare il rientro in Italia di professionisti, garantendo al ricercatore che rientra in Italia la stessa remunerazione percepita all’estero.

Infine, la terza area di intervento è volta a supplire al basso utilizzo dell’intelligenza artificiale nel settore imprenditoriale, nella Pubblica Amministrazione e nella società in generale, con un’attenzione particolare per le PMI e le start-up, vero fulcro del processo di innovazione. A questo fine è necessario anche allineare le politiche di AI relative all’elaborazione, aggregazione, condivisione, scambio e sicurezza dei dati, grazie anche a iniziative come la Strategia Nazionale per il Cloud, la Strategia Europea dei Dati e le proposte del Data Governance Act e del Regolamento sull’Intelligenza Artificiale.

Per quanto riguarda le imprese, le misure del Programma strategico sono volte a supportare l’assunzione di personale altamente qualificato per l’AI, aumentare l’utilizzo di queste tecnologie nelle aziende private, favorire la crescita di start-up e spin-off e aiutare la sperimentazione e la certificazione di prodotti e servizi di AI grazie a un solido quadro normativo.

Nel settore della Pubblica Amministrazione, invece, l’accento è posto sull’importanza di sfruttare al massimo la mole di dati esistenti, rispettando al contempo il GDPR e, in particolare, i principi di privacy by design e di human centred design. Inoltre, anche nella PA non si può prescindere dalla creazione di competenze, procedure e strumenti adeguati alla nuova transizione digitale.

Conclusioni

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Il “Programma strategico sull’Intelligenza Artificiale per il triennio 2022-2024” fornisce un’analisi lucida e articolata dello stato dell’arte nel nostro Paese, identificando poi varie misure di intervento e i relativi possibili modi di finanziamento. Emerge dalla lettura del documento l’importanza della formazione, sia in ambito scolastico e universitario che in quello lavorativo: non solo per favorire lo studio e sviluppo delle tecnologie di AI, ma anche per consentirne un utilizzo consapevole e sicuro, elemento imprescindibile perché questi strumenti si diffondano nel tessuto sociale e imprenditoriale. Inoltre, è chiaro che l’Italia soffre di una carenza negli investimenti nell’intelligenza artificiale; per supplire a questo problema il Programma individua per ogni misura la possibile fonte di finanziamento, incoraggiando lo sfruttamento delle risorse stanziate con il PNRR.

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