L’ecosistema italiano¶

L’ecosistema italiano dell’IA è caratterizzato da quattro categorie di attori: 1) comunità scientifica 2) centri di trasferimento tecnologico 3) fornitori di tecnologie e soluzioni 4) utenti pubblici e privati (come organizzazioni e aziende). Questa sezione esamina i punti di forza e di debolezza per ciascuna di queste categorie.

1. Comunità scientifica

La comunità scientifica italiana è molto attiva nel settore dell’intelligenza artificiale. Essa contribuisce all’ecosistema in quattro modi:

• Ricerca: i ricercatori italiani sono attivi su tutto lo spettro della ricerca sull’IA - da quella fondamentale a quella applicata. In particolare, la ricerca italiana è concentrata sui seguenti temi: Machine/Deep Learning, Computer Vision, Natural Language Processing (NLP), Data Mining, analisi Big Data, Embedded AI, aspetti umani dell’IA, Knowledge Representation and Symbolic Learning, Decision Support Systems, sistemi Agent-based e IA affidabile. La ricerca nell’IA viene svolta principalmente nei laboratori di ricerca di università e centri di ricerca pubblici - come nel Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR) - e in fondazioni di ricerca come la Fondazione Bruno Kessler o l’Istituto Italiano di Tecnologia. Come vedremo in seguito, questa comunità gode di una posizione internazionale ampiamente riconosciuta in termini di qualità e quantità della sua ricerca.
• Istruzione e formazione: le università italiane offrono più di 200 curricula in IA distribuiti su circa 50 università. Per potenziare ulteriormente questo ecosistema, l’Italia ha lanciato nel 2021 il Dottorato Nazionale in «Intelligenza Artificiale” (PhD-AI.it), uno dei più grandi e ambiziosi dottorati in intelligenza artificiale a livello mondiale. Il programma coinvolge oltre 50 università, tre enti pubblici di ricerca e tre organizzazioni di ricerca con l’obiettivo di formare ricercatori, innovatori e professionisti. Il PhD-AI.it è composto da cinque corsi di dottorato federati, che condividono un core curriculum per l’insegnamento dei fondamentali dell’IA e delle sue applicazioni. Ogni corso ha un’area di specializzazione relativa a un settore strategico per l’applicazione dell’IA: salute e scienze della vita, agroalimentare e ambiente, sicurezza e sicurezza cibernetica, industria 4.0 e società. Ad oggi il programma ha erogato 200 borse di dottorato con un budget di 16 milioni di euro [1] .
• Infrastrutture: l’ecosistema italiano ospita diverse infrastrutture di ricerca di alto livello, in termini sia di capacità di calcolo che di data lake. Ne sono un esempio la CINECA-INFN Infrastructure for HPC, il CNR-High Performance Artificial Intelligence Center HP-AI, le infrastrutture IT HPC (High Performance Computing) dedicate al nuovo asset strategico 2020-2023 in IA e Machine Learning. Questi centri sono tutti in grado di fornire strutture informatiche e competenze di intelligenza artificiale che consentono agli scienziati di qualsiasi disciplina di realizzare esperimenti di intelligenza artificiale complessi e che richiedono alta capacità di calcolo.
• Comunità: i ricercatori italiani partecipano a tutte le principali reti di ricerca internazionali sull’IA, comprese le reti UE più prestigiose, come CLAIRE [2], ELLIS - che riuniscono vari laboratori di IA in tutta Europa [3] e le reti di eccellenza sotto il portfolio ICT-48 dell’EU Horizon2020, vale a dire HumanE-AI-Net, TAILOR, AI4MEDIA, ELISE e VISION. L’Italia è uno dei membri fondatori della Global Partnership on Artificial Intelligence (GPAI), risultato di un’idea sviluppata all’interno del G7 sotto le presidenze canadese e francese. Questa partnership mira a colmare il divario tra teoria e pratica in IA. L’Italia ha anche una notevole tradizione di associazioni nazionali di ricerca scientifica, come ad esempio AIxIA, CVPL e AILC. In particolare, AIxIA è l’Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale, fondata nel 1988 e membro dell’EurAI, l’Associazione europea di Intelligenza Artificiale. Molti ricercatori italiani hanno ricoperto ruoli importanti nel consiglio dell’EurAI. CVPL è l’associazione di Computer Vision, Pattern Recognition e Machine Learning fondata nel 1983, dedicata alla teoria e all’applicazione di IA per i dati multimediali e legata all’Associazione Internazionale di Pattern Recognition. AILC è l’Associazione Italiana di Linguistica Computazionale, principalmente dedita alla ricerca in natural language processing.

Nonostante il buon punto di partenza, il comparto della ricerca italiana sull’IA registra quattro punti di debolezza, che questa strategia vuole mitigare. In particolare:

• 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 [4].
• Limitata capacità brevettuale. L’Italia genera molti meno brevetti per pubblicazione rispetto a quanto accade in Paesi europei simili, come illustrato nella tabella 3.

2. Centri di trasferimento tecnologico

Accanto alle università e ai centri di ricerca, l’Italia dispone di un’ampia rete di centri di trasferimento tecnologico, promossi da associazioni e istituzioni industriali a livello nazionale e locale. Tra questi vale la pena citare più di 20 Digital Innovation Hub (DIH) promossi da Confindustria [5] , più di 70 Punti Impresa Digitale promossi dalle Camere di Commercio Italiane [6] e 8 centri di competenza [7] promossi dal Ministero dello Sviluppo Economico. Questi centri, che fanno parte della Rete Industria 4.0, offrono servizi che spaziano dalle campagne di sensibilizzazione, alla valutazione tecnologica, alla pianificazione strategica e alla formazione dei dipendenti. Oltre a queste risorse nazionali, l’Italia è attiva nella rete EU-DIH [8], centri che sosterranno le PMI attraverso servizi per aiutarle a rispondere in modo dinamico alle sfide digitali e a diventare più competitive.

3. Fornitori di tecnologie e soluzioni

L’ecosistema italiano è caratterizzato da vari fornitori tecnologici specializzati in diverse soluzioni di intelligenza artificiale. A febbraio 2021, l’Osservatorio sull’IA [9] ha censito 260 aziende italiane che offrono prodotti e servizi IA, di cui:

• la maggior parte (55%) offre soluzioni progettate per essere utilizzate in aree specifiche, ad esempio Salute, Marketing & Sales, Finanza e Sicurezza Cibernetica.
• un quarto (25%) sono di natura generalista e forniscono ad esempio analisi avanzata di dati strutturati e non strutturati per scopi vari, che possono riguardare previsione, classificazione, Natural Language Processing, Computer Vision e l’interazione uomo-IA in diverse aree di applicazione. Circa un terzo di queste aziende sono start-up [10].
• le restanti società sono suddivise tra System integrator (circa il 10%) e società di consulenza (circa il 5%), la maggior parte delle quali sono aziende di medie o grandi dimensioni.
• alcune sono fornitori di cloud che offrono soluzioni di intelligenza artificiale e altre sono aziende che offrono edge computing per efficienza di calcolo e conservazione dati per l’IA. I fornitori di cloud sono in numero limitato ma tendono ad essere tra le realtà più grandi. Tra questi, quelli di taglia più importante offrono servizi di gestione delle infrastrutture critiche e/o sicurezza informatica.

Figura 1: Imprese italiane che offrono prodotti IA, per settore

Inoltre, diverse grandi aziende italiane si stanno dotando di laboratori di ricerca sull’intelligenza artificiale, per creare soluzioni che migliorino la qualità dei prodotti o dei servizi offerti ai clienti. Le aziende più attive sono nei settori energia, sicurezza, aerospazio, telecomunicazioni, assicurazioni, banche, cloud e cura della casa e della persona.

Infine, l’ecosistema imprenditoriale italiano registra un numero crescente di start-up con competenze IA. CINI Lab AIIS nel 2020 ha intervistato 110 spin-off universitari o start-up collegate a centri di ricerca, che operano nei settori di machine learning o deep learning, analisi big data e interazione uomo-IA. Questo dato è particolarmente rilevante in quanto l’IA è uno dei settori in cui le start-up si concentrano maggiormente, mostrando quindi un alto potenziale di crescita per il settore.

Nonostante il numero considerevole di attori e start-up, il mercato IA in Italia è però ancora di dimensioni limitate e questo sta incidendo negativamente sulla crescita delle nostre aziende e sulla loro capacità di investimento. Considerando il rapido tasso di sviluppo dell’IA, questo aspetto rappresenta una debolezza che necessita di essere affrontata.

4. Utenti privati e pubblici

L’ecosistema italiano è infine composto da organizzazioni private e pubbliche, veri utenti delle tecnologie di IA. Per quanto riguarda le organizzazioni private, nel 2020, secondo una ricerca condotta dalla School of Management del Politecnico di Milano, il 53% delle imprese medio-grandi italiane dichiaravano di aver avviato almeno un progetto di IA. I settori che mostrano la maggiore diffusione di progetti pienamente operativi sono il manifatturiero (22% del totale dei progetti iniziati), bancario-finanziario (16%) e le assicurazioni (10%).

Tabella 2: Progetti di IA nelle medio-grandi imprese italiane, per settore Categoria

Nel 2020 il mercato privato dell’Intelligenza Artificiale in Italia ha raggiunto un valore di 300 milioni di euro [11], con un aumento del 15% rispetto al 2019 ma pari a circa solamente il 3% del mercato europeo, nettamente inferiore rispetto al peso italiano sul PIL europeo (ca. 12%) [12]. All’interno del mercato italiano, un controvalore di 230 milioni di euro (77%) è fornito ad aziende italiane, mentre i restanti 70 milioni di euro (23%) sono esportati verso aziende estere. In termini di applicazioni, le principali soluzioni IA presenti sul mercato italiano rilevate dallo studio del Politecnico sono:

• Intelligence Data Processing (33% della spesa),
• Natural Language Processing (18%),
• Sistemi di suggerimento (18%),
• Automazione dei Processi Ripetitivi (RPA) intelligente, Chatbot / Assistenti virtuali e Computer Vision (31%).

Per quanto riguarda il settore pubblico, le potenzialità dell’IA sono fortemente legate al processo di digitalizzazione del Paese. Secondo lo studio E-government Benchmark 2020 della Commissione Europea [13], l’Italia è caratterizzata da un basso livello di penetrazione (25% vs 60% EU27+UK) e un livello medio di digitalizzazione (71% vs 72% EU27+UK). Permane quindi un divario tra l’offerta di servizi digitali e il loro effettivo utilizzo. Nonostante il livello di digitalizzazione nella PA sia in linea con quello di contesti europei simili, i servizi online non sono altrettanto utilizzati.

La posizione dell’Italia nel contesto internazionale¶

In un’ottica di confronto internazionale, l’ecosistema IA italiano è in linea con i Paesi di riferimento [14] per qualità della ricerca. Tuttavia il Paese registra un divario significativo quando si considerano elementi come spesa industriale in ricerca e sviluppo, brevetti e applicazioni dell’intelligenza artificiale. La tabella 3 riassume i principali indicatori.

Tabella 3: La posizione internazionale dell’Italia

Risorse nazionali di R&S					Approfondisci
Spesa di Ricerca (% del PIL, 2019)	3,17%	2,19%	1,76%	1,45%
Spesa Pubblica in Ricerca [15] (% del PIL, 2019)	0,46%	0,28%	0,13%	0,20%
R&S (€Mln, 2019)	109.544 €	53.158 €	44.364 €	25.910 €	Approfondisci
Personale R&S per milione di abitanti (2018)	8.500	6.950	7.000	5.150	Approfondisci
Statistiche di ricerca e brevetti IA
Ricercatori IA (2019)	2.660	2.755	2.974	739	Approfondisci
Pubblicazioni IA (2019)	5.310	3.352	6.645	3.374	Approfondisci
Produttività media dei ricercatori IA [16]	2,00	1,22	2,23	4,57
Indice di intensità della strategia di brevettazione (%brevett i mondiali / %pubblicazioni mondiali)	0,79	0,34	0,29	0,07
Domande di brevetto	178.184	67.294	54.762	32.001	Approfondisci
Numero di istituzioni [17]	147	76	163	42	Approfondisci
Investimenti aziendali e risultati sull’IA
R&S industriale (€Mln, 2018)	74.162 €	33.809 €	28.926 €	14.691 €	Approfondisci
R&S industria le (% del PIL, 2018) [18]	2,23%	1,45%	1,22%	0,84%	Approfondisci
Numero di campioni digitali globali [19]	8	7	33	0
Investimenti pubblici dedicati all’IA (€ Mld)	5,0 €	3,0 €	n.a.	Risultato del programma	Approfondisci

La posizione della ricerca italiana

I ricercatori italiani in IA sono riconosciuti a livello internazionale per la loro produzione scientifica, sia in termini di quantità che di qualità [20].

Tuttavia, ci sono diversi limiti che frenano lo sviluppo della ricerca italiana, sia nella sfera pubblica che in quella privata, che devono essere considerati e affrontati. In particolare:

• Il sistema di ricerca pubblico riceve minori finanziamenti rispetto a quelli di Paesi simili e le remunerazioni sono generalmente inferiori. In media, i paesi dell’UE [21] (UE28) investono il 2,38% del PIL nella ricerca, mentre l’Italia investe solo l’1,45% del PIL. A tali finanziamenti si associano salari altrettanto ridotti, in quanto gli enti di ricerca pubblici italiani devono rispettare gli stessi parametri salariali del resto della Pubblica Amministrazione, senza considerare le loro esigenze specifiche. Di conseguenza, i ricercatori italiani ricevono stipendi inferiori (15.343 euro per i dottorati di ricerca) rispetto a Germania (48.027 euro), Francia (20.220 euro), Regno Unito (17.272 euro esentasse) e Svizzera (67.998 euro). [22]
• Nel settore privato, le imprese stanno sotto-investendo in R&S. Le aziende italiane spendono ca. 15 miliardi di euro in R&S all’anno (2018), cifra inferiore alla media dei Paesi europei simili. Gli investimenti sono limitati anche dalle ridotte dimensioni medie dell’impresa italiana. All’Italia, infine, mancano Global Digital Champions [23] nei settori hardware, software e integrazione, la cui presenza è considerata come un fattore chiave per stimolare l’innovazione.

Fornitori di tecnologie e soluzioni

Il mercato italiano delle soluzioni IA è ancora limitato, riflettendo così il ritardo delle aziende nel processo di trasformazione digitale. Il tasso di adozione di soluzioni IA da parte delle imprese italiane (35%) è inferiore rispetto alla media UE (43%) e nel 2017 solo il 15% di esse ha sviluppato progetti oltre la fase pilota (vs. 32% per i paesi europei simili) [24]. Le imprese italiane indicano gli alti costi di adozione e l’assenza di finanziamenti pubblici come la principale barriera all’adozione di soluzioni IA. Inoltre, le aziende italiane faticano a trovare professionisti qualificati in IA [25]. Poiché l’IA è un importante fattore abilitante della crescita della produttività, questo ritardo nella sua adozione sarà riflesso sulla crescita del PIL, con il rischio che si ampli il divario tra l’Italia e i Paesi europei di riferimento. Secondo McKinsey [26], il PIL generato dall’IA crescerà del 19% per l’UE e solamente del 13% in Italia.

Riepilogo: le sfide future

Il panorama illustrato obbliga a un radicale aggiornamento della strategia nazionale sull’IA. Come descritto, il Paese ha basi solide su cui deve costruire e specifiche aree di debolezza su cui invece concentrare riforme e investimenti. Per riassumere, l’Italia deve:

• Rafforzare la base di ricerca sull’IA e i finanziamenti associati. Promuovere misure per trattenere e attrarre talenti.
• Migliorare il processo di trasferimento tecnologico.
• Aumentare l’adozione dell’IA tra le imprese e la pubblica amministrazione e favorire la creazione di imprese innovative.

I prossimi capitoli forniranno dettagli sui progetti che l’Italia vuole promuovere d’ora in avanti per affrontare queste sfide.