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.

L’ancoraggio: un’IA che guarda all’UE¶

Nell’ultimo decennio, l’industria e la società sono state radicalmente trasformate dalla rivoluzione digitale in corso. In questo contesto, l’UE ha riconosciuto l’IA come un’area di importanza strategica, visto il potenziale del settore di diventare una delle chiavi di successo per lo sviluppo economico futuro dell’Unione.

Nell’aprile 2018 la Commissione europea ha presentato una strategia europea sull’IA all’interno della sua comunicazione «Intelligenza artificiale per l’Europa» COM(2018) 237, nell’ambito della strategia per il mercato unico digitale. Questa strategia delinea i seguenti obiettivi:

• Rafforzare la leadership europea in IA sia in ambito tecnologico che industriale e la diffusione dell’IA in tutta l’economia, sia nel settore privato che in quello pubblico.

• Prepararsi ai cambiamenti socio-economici che l’IA comporta.

• Stabilire un quadro giuridico appropriato basato su valori e principi etici.

A seguire, la Commissione europea e gli Stati membri hanno presentato un «Piano coordinato sull’intelligenza artificiale» - COM(2018)795 nel dicembre 2018, con l’obiettivo di massimizzare l’impatto degli investimenti in IA sia a livello europeo che nazionale e rafforzare sinergie e cooperazione tra gli Stati membri. A tal fine, gli Stati membri sono stati fortemente incoraggiati a sviluppare le proprie strategie nazionali di IA come primo passo per raggiungere questi obiettivi. Questo programma strategico risponde a tale incoraggiamento.

Più di recente, la Commissione europea ha pubblicato la “Revisione 2021 del Piano Coordinato sull’Intelligenza Artificiale” al fine di rafforzare la competitività degli Stati membri. Questa revisione analizza le iniziative finora intraprese dalla Commissione europea nell’ambito del quadro finanziario pluriennale 2021-2027 e offre proposte concrete per ulteriori azioni congiunte tra l’UE e gli Stati membri. Il piano prevede investimenti importanti: 1,5 miliardi di euro (2018-2020) e 1 miliardo di euro all’anno (dopo il 2020) da assegnare all’interno dei seguenti programmi [1].

• Horizon Europe

  • Aspetti che contribuiscono allo sviluppo dell’IA (infrastrutture dati e cloud per l’IA).

  • Sviluppo di tecnologie IA (soprattutto nel cluster 4, dove è stata lanciata la partnership IA-Big Data and Robotics, e approcci bottom-up come EIC, MSCA, ERC ecc.)

  • Uso dell’IA in altri cluster che contribuiscono all’IA (1. Salute, 3. Sicurezza civile per la società, 5. Clima, energia e mobilità, 6. Cibo e risorse naturali) e in tutte le missioni.

• Digital Europe

  • Obiettivo strategico 2.

  • Attività relative all’IA in SO4 (competenze) e SO5 (European Digital Innovation Hub).

Per supportare l’attuazione del piano sopra delineato, la Commissione europea ha lanciato nel 2019 il progetto «AI Watch», con l’obiettivo di monitorare la capacità industriale, tecnologica e di ricerca, nonché le politiche nazionali degli Stati membri. Inoltre, il progetto tiene traccia degli aggiornamenti e degli sviluppi tecnologici dell’IA in tutto il mondo, ne valuta l’impatto nell’economia, nella società e nei servizi pubblici. Il primo report sulle strategie nazionali è stato pubblicato a febbraio 2020.

L’ultimo passo compiuto dalla Commissione europea, nell’aprile 2021, è stata la proposta di un Regolamento europeo [2] con l’obiettivo di delineare un quadro giuridico comune ben definito, in grado di valutare il livello di rischio associato ad ogni possibile ambito applicativo di questa tecnologia.

L’atto propone inoltre l’introduzione di un Comitato europeo per l’intelligenza artificiale che incoraggerà la cooperazione nazionale e garantirà il rispetto del regolamento.

L’IA è quindi una priorità fondamentale per l’Unione europea. L’Italia mira a strutturare il proprio Programma Strategico in linea con l’approccio europeo.

Principi guida¶

Questo programma strategico nazionale per l’intelligenza artificiale definisce un quadro coerente ed olistico di iniziative per lo sviluppo di un ecosistema nazionale per l’intelligenza artificiale. Il programma si ispira a cinque principi guida.

1. L’IA italiana è un’IA europea. In linea con il piano coordinato dell’UE sull’intelligenza artificiale [3], il Programma strategico italiano sviluppa azioni comuni e coordinate affinché l’Europa possa raggiungere l’autonomia strategica e competere a livello internazionale. Pertanto, questo programma riflette le quattro proposte avanzate dal Piano coordinato dell’UE sull’IA. Innanzitutto, stabilisce le condizioni abilitanti per lo sviluppo e l’adozione dell’IA, concentrandosi sulla cooperazione, sui dati e sull’infrastruttura informatica. In secondo luogo, fa leva sull’HPC italiano esistente e sull’infrastruttura di gestione dei dati. In terzo luogo, mira a formare ricercatori ed adottare un insieme armonizzato di regole per l’IA come proposto dall’IA ACT. Infine, individua i settori prioritari dove costruire una leadership strategica.
2. L’Italia sarà un polo globale di ricerca e innovazione dell’IA. [4] Per garantire la futura crescita economica e l’autonomia strategica, è essenziale che l’Italia rafforzi il suo ecosistema di ricerca e sviluppo sull’IA per generare innovazioni IA all’avanguardia. Di conseguenza, questo programma strategico prevede investimenti nella ricerca e nelle applicazioni di frontiera per sviluppare le metodologie e tecniche di IA di domani.
3. L’intelligenza artificiale italiana sarà antropocentrica, affidabile e sostenibile. [5] Le tecnologie non devono solamente promuovere la crescita economica ma assicurare che essa sia inclusiva e sostenibile, in linea con i principi contenuti nell’articolo 3 della Costituzione italiana e negli obiettivi di sviluppo sostenibile delle Nazioni Unite. Ciò significa che lo sviluppo dell’IA deve essere incentrato sull’inclusione economica e sociale, sui diritti umani e sulla sostenibilità ambientale. L’IA deve essere progettata e implementata in modo responsabile e trasparente, affinché possa rispondere alle sfide della società garantendo sicurezza in tutti i settori. A tal fine, l’Italia aderisce alle “Linee guida etiche per un programma di orientamento e attuazione affidabile dell’IA” definito dall’High Level Expert Group on AI.
4. Le aziende italiane diventeranno leader nella ricerca, nello sviluppo e nell’innovazione di IA. Se l’Italia vuole stare al passo con le nazioni più innovative, bisogna agire sulla trasformazione digitale del nostro ecosistema imprenditoriale. Pertanto, questo programma promuove lo sviluppo, l’implementazione e l’adozione di soluzioni di intelligenza artificiale nelle imprese. I partenariati pubblico-privato saranno strumentali allo sviluppo di sinergie tra enti di ricerca e imprese con l’obiettivo di aumentare le capacità di trasferimento tecnologico e quindi la competitività dell’Italia.
5. Le pubbliche amministrazioni italiane governeranno l’IA e governeranno con l’IA. [6] L’uso e l’impatto dell’IA nel settore pubblico deriveranno da un approccio duale, seguendo la logica del “govern IA and govern with IA”. Da un lato, il governo si è impegnato a governare l’IA per attenuarne i potenziali rischi, con particolare riferimento alla salvaguardia dei diritti umani e a un’IA che rispetti i principi etici fondanti della Repubblica. D’altra parte, il governo migliorerà i propri processi interni e le politiche grazie ad un uso responsabile dei dati e della tecnologia IA.

Questi Principi Guida non sono pilastri separati, ma offrono una visione ambiziosa del futuro dell’IA in Italia e un approccio integrato volto a stimolare tutti i fattori che possono contribuire allo sviluppo di un ecosistema IA. I cambiamenti tecnico-industriali porteranno a dei cambiamenti sociali; entrambi, a loro volta, stimoleranno la ricerca fondamentale e quella applicata. Questo programma strategico è impostato per sostenere tutti questi aspetti.

Obiettivi e settori prioritari¶

Date le sfide descritte nel capitolo precedente, nonché la posizione competitiva dell’Italia nel campo dell’IA, questo programma strategico delinea sei obiettivi per consolidare i punti di forza e superare i punti di debolezza dell’IA italiana. Questi obiettivi sono:

Obiettivo 1: rafforzare la ricerca di frontiera nell’IA, sia fondamentale che applicata, al fine di generare un impatto sui settori prioritari dell’industria, del settore pubblico, della società e dell’ambiente. Va incentivato un approccio multidisciplinare, dove la ricerca è accompagnata dall’innovazione industriale e sociale generando veri e propri ecosistemi di innovazione.

Obiettivo 2: ridurre la frammentazione della ricerca sull’IA aiutando gli ecosistemi dell’IA a raggiungere massa critica e promuovendo le collaborazioni di rete, in modo da stimolare sia l’eccellenza scientifica che l’inclusività sociale e la coesione territoriale.

Obiettivo 3: sviluppare e adottare un’IA antropocentrica e affidabile nel settore pubblico e privato affinché le soluzioni di IA siano conformi alla norme vigenti e vengano accettate dalla società sostenendo nel contempo lo sviluppo e la progettazione di tecnologie e sistemi di IA responsabili.

Obiettivo 4: aumentare l’innovazione basata sull’IA e lo sviluppo della tecnologia di IA promuovendo investimenti industriali e partenariati che trasferiscano i risultati della ricerca sul mercato, facilitando così l’adozione dell’IA nelle PMI.

Obiettivo 5: sviluppare politiche e servizi basati sull’IA nel settore pubblico promuovendo l’innovazione, l’adozione di soluzioni di intelligenza artificiale e la cooperazione tra centri di ricerca, industrie ed enti pubblici.

Obiettivo 6: creare, trattenere ed attrarre ricercatori di IA in Italia promuovendo l’IA in tutti i livelli di istruzione per creare una nuova generazione di ricercatori ed innovatori con il fine di rendere l’Italia una meta attrattiva per i ricercatori qualificati esteri, mantenendo una particolare attenzione alla diversità e all’equilibrio di genere.

Per raggiungere i sei obiettivi di questa strategia, l’Italia è impegnata ad investire in undici settori prioritari. Tra questi sono compresi quelli in cui l’Italia ha già un vantaggio competitivo, come i settori manifatturiero, culturale, agroalimentare e sanitario, ma anche industrie strategiche per lo sviluppo tecnologico del Paese, come la sicurezza nazionale, l’informatica e l’ambiente.

Industria e manifatturiero. L’IA consentirà al settore manifatturiero italiano, il secondo più grande in Europa e il settimo nel mondo, di introdurre sul mercato processi, prodotti e modelli di business innovativi rafforzando il proprio vantaggio competitivo a livello mondiale.

Sistema educativo. Poiché l’intelligenza artificiale sta trasformando molti aspetti della nostra vita, bisogna formare i cittadini a questa tecnologia attraverso un nuovo piano di istruzione per comprendere, rafforzare, integrare e diffondere la tecnologia IA. L’intelligenza artificiale dovrebbe essere un argomento importante a tutti i livelli di istruzione. Allo stesso tempo, l’IA può costituire un potente strumento per trasformare il sistema educativo nazionale sviluppando piani di apprendimento personalizzati nei limiti dei principi di equità e affidabilità.

Agroalimentare. Il settore agroalimentare italiano può aumentare ulteriormente la propria competitività tramite l’IA sviluppando l’agricoltura di precisione, la quale permette di evitare la sovrapproduzione e gli sprechi, aumentare la sicurezza alimentare e ridurre le emissioni.

Cultura e turismo. Le tecnologie avanzate aumenteranno ulteriormente l’attrattività turistica dell’Italia creando nuove sinergie tra industrie culturali e creative, produttori, gestori e utilizzatori del vasto patrimonio culturale italiano. Per esempio, le nuove tecnologie di IA permettono il monitoraggio continuo e il restauro preventivo del patrimonio culturale, il monitoraggio del patrimonio paesaggistico, la personalizzazione dei servizi per meglio rispondere alla domanda, la creazione di tour virtuali delle destinazioni turistiche per consentire scelte più consapevoli, i traduttori simultanei per la descrizione dei luoghi e dei monumenti visitati e servizi geolocalizzati per i turisti.

Salute e benessere. Nel campo della sanità, le applicazioni di intelligenza artificiale stimolano l’innovazione di prodotti e processi scambiando e aggregando informazioni attualmente disperse in una moltitudine di database pubblici e ampiamente sottoutilizzati. Le applicazioni di intelligenza artificiale aiuteranno a soddisfare le nuove esigenze derivanti dall’invecchiamento della popolazione italiana. Inoltre, avranno un impatto significativo sulla popolazione a rischio di malattie gravi come le malattie degenerative, oncologiche e virali e aumenteranno l’inclusione sociale dei gruppi svantaggiati. Alcuni esempi di applicazioni sono: dispositivi e servizi medici in aree di screening e diagnostica come l’omica e l’imaging medico, nuovi farmaci e vaccini, monitoraggio e trattamento delle persone, supporto alla cura del paziente (diagnosi e prognosi) e modelli predittivi delle esigenze sanitarie.

Ambiente, infrastrutture e reti. Le soluzioni di intelligenza artificiale avranno un impatto significativo sulla conservazione delle risorse, la riduzione delle emissioni, la gestione dei flussi di traffico e dei relativi rischi, il rafforzamento dell’economia circolare e la prevenzione dei disastri naturali. Più in generale, l’IA sarà un alleato fondamentale per accelerare la transizione ecologica, un pilastro del piano di ripresa e resilienza dell’Italia e degli sforzi di ripresa dell’Unione Europea. Inoltre, l’intelligenza artificiale può svolgere un ruolo abilitante anche nello sviluppo altamente strategico delle reti 5G in quanto può aiutare a migliorare le prestazioni della rete e a ridurre le spese in conto capitale associate alla distribuzione/gestione dell’infrastruttura [7]. Altri esempi includono monitoraggio e gestione intelligente delle reti e dei consumi, monitoraggio e gestione predittiva del ciclo dei rifiuti, analisi situazionale e predittiva del dissesto idrogeologico

Banche, finanza e assicurazioni. Le nuove tecnologie di intelligenza artificiale consentiranno alle banche e alle compagnie assicurative di migliorare i loro servizi in almeno due modi. In primo luogo, aumenteranno la qualità dei servizi offerti ai clienti e ridurranno i loro costi attraverso un livello più elevato di personalizzazione e sicurezza delle transazioni. In secondo luogo, le applicazioni di intelligenza artificiale rafforzeranno i sistemi di prevenzione delle frodi e semplificheranno l’adempimento degli obblighi degli intermediari attraverso l’adozione di meccanismi per rilevare comportamenti sospetti e analizzare dati e documenti.

Pubblica Amministrazione. Nel futuro prossimo, l’IA ottimizzerà i processi amministrativi, migliorando servizi e prestazioni per i cittadini e le imprese e riducendo i costi [8]. Inoltre, con le sue banche dati e strumenti di acquisto, investimento e regolamentazione innovativi, la PA è chiamata a svolgere un ruolo attivo nella rivoluzione dell’IA nel settore privato a beneficio della collettività (e.g., open data, strumenti di geolocalizzazione, acquisto di prodotti e servizi di IA, fondi per IA, sperimentazione di soluzioni IA). Pertanto, la PA potrebbe beneficiare di soluzioni IA inerenti alla gestione dei flussi, assistenti virtuali e chatbots e di supporto per l’esame delle domande di incentivazione, di supporto nella lotta contro l’evasione fiscale e altre forme di illegalità, valutazione delle politiche e analisi di impatto di progetti pilota.

Città, aree e comunità intelligenti. La pandemia COVID-19 ha dimostrato che l’ecosistema digitale è essenziale per supportare tutti i cittadini, sia che vivano in città sia che si trovino in zone rurali. L’intelligenza artificiale consentirà ai residenti italiani, ovunque vivano, di accedere a comunità e servizi, riducendo i costi. Infine, le tecnologie IA consentiranno all’Italia di ridurre il traffico e limitare la congestione, contribuendo così anche a contenere gli effetti di una delle attività più inquinanti del Paese. Alcuni esempi di applicazione includono: parcheggio intelligente, gestione del traffico e controllo della segnaletica, sistemi di gestione dei veicoli a guida autonoma, gestione dell’illuminazione e ottimizzazione del trasporto pubblico, nonché monitoraggio di ponti ed edifici, domotica per edifici.

Sicurezza nazionale. L’importanza dell’IA per la sicurezza nazionale di un Paese è cresciuta costantemente negli ultimi cinque anni. Pertanto, l’Italia è pienamente impegnata a investire in applicazioni di intelligenza artificiale che garantiscano la sicurezza dei suoi cittadini. Ciò include la sicurezza informatica individuale e nazionale, in cui l’IA ha contribuito con lo sviluppo di software di rilevamento e risoluzione di nuova generazione.

Tecnologie dell’informazione. Il successo delle applicazioni dell’intelligenza artificiale nei settori sopra descritti dipende fortemente da un alto livello di innovazione nei settori cruciali dell’informatica che incidono sull’intelligenza artificiale, come il rilevamento, il ragionamento e la ricerca, l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale, l’interazione uomo-IA e l’edge computing. Il vasto campo dell’IT [9] ha un ruolo cruciale nel garantire un elevato livello di innovazione per l’attuazione di un’IA competitiva in tutte le diverse applicazioni. Per questo, uno sforzo particolare sarà dedicato a sostenere la nascita e la crescita delle aziende IT italiane.

Talenti e competenze¶

L’IA può trasformare radicalmente molti aspetti della nostra società e la pandemia COVID-19 ha accelerato questa tendenza. Il World Economic Forum 2020 stima che, entro il 2025, 85 milioni di posti di lavoro potrebbero sparire, a causa del cambiamento nella divisione del lavoro tra esseri umani e macchine, mentre potrebbero emergere 97 milioni di nuovi ruoli. Questa transizione avrà effetti distributivi significativi, sia tra paesi, che all’interno dei paesi stessi.

Per mitigare gli effetti di tale transizione e allo stesso tempo garantire che l’Italia si mantenga alla frontiera dell’innovazione tecnologica, il Paese deve investire nel sistema di formazione sull’intelligenza artificiale e nello sviluppo delle relative competenze per i cittadini. Da un lato, quindi, il Paese deve investire per essere all’avanguardia nella ricerca sull’IA. Ciò significa ampliare e migliorare i programmi di dottorato e attrarre/trattenere i migliori ricercatori. Dall’altro, l’Italia deve garantire che l’intero tessuto economico sfrutti le opportunità di produttività insite nella diffusione dell’IA. L’Italia deve pertanto rafforzare più in generale la componente STEM in tutto il sistema dell’istruzione, così da favorire lo sviluppo di una forza lavoro in grado di interagire con l’IA e sfruttarne i benefici.

Ricerca¶

Come illustrato nel capitolo 1, l’ecosistema della ricerca italiano presenta caratteristiche incoraggianti, ma la sua frammentazione, la mancanza di risorse e la bassa produttività brevettuale ne limitano l’efficacia. Questa sezione illustra le politiche che mirano a colmare il divario tra ricerca fondamentale e ricerca applicata favorendo le collaborazioni tra il mondo accademico, l’industria, gli enti pubblici e la società. Il futuro dell’IA implica necessariamente una forte sinergia tra centri di ricerca pubblici e privati, ricerca industriale, centri di innovazione, start-up e PMI e le competenze settoriali degli utenti.

Le iniziative del programma di ricerca si dividono in due classi:

2. Costruire l’ecosistema italiano della ricerca IA: ricerca fondamentale e applicata.
3. Aspetti trasversali.

B. Costruire l’ecosistema italiano della ricerca IA: ricerca fondamentale e applicata

Queste iniziative sono state pensate per collegare le eccellenze esistenti e le attività territoriali in un unico piano di coordinamento nazionale. Sono concepiti per ottenere risultati sia a basso TRL (Technology Readiness Level) che vicini all’introduzione al mercato.

Applicazioni¶

Come evidenziato nei capitoli introduttivi, l’ecosistema IA italiano soffre di un basso numero di brevetti e di un lento processo di trasferimento tecnologico. Inoltre, le aziende italiane, grandi e piccole, sono state finora lente nell’adottare soluzioni di intelligenza artificiale determinando un mercato dell’IA di dimensioni limitate.

Per affrontare queste sfide, questa strategia propone una serie di politiche volte ad ampliare l’applicazione dell’IA nelle industrie e nella società, nonché misure per favorire la nascita e la crescita di imprese innovative in ambito IA. Inoltre, queste politiche sono concepite per insistere su aree prioritarie ed accompagnare la crescita di settori che finora hanno mostrato risultati promettenti nello sviluppo e nell’adozione dell’IA.

Tutte le iniziative condividono problemi e obiettivi comuni:

• Prestare particolare attenzione alle imprese più piccole, quelle che operano nei contesti geografici o socioeconomici più periferici e svantaggiati, focalizzandosi sui settori prioritari (Sezione 2.3) e sui settori strategici nazionali (Infrastrutture Critiche, settori definiti nel “Decreto Golden Power”).
• Aumentare il numero di imprenditrici ed esperte di IA, nonché attrarre start-up e professionisti esteri focalizzati sull’IA con incentivi economici da applicare a tutte le iniziative descritte di seguito.
• Allineare tutte le politiche di IA relative all’elaborazione, aggregazione, condivisione e scambio dei dati, nonché alla sicurezza dei dati, con la Strategia Nazionale per il Cloud e con le iniziative in corso a livello europeo, a partire dalla Strategia Europea dei Dati e dalle recenti proposte di un Data Governance Act e di un regolamento sull’intelligenza artificiale.

A tal fine, questa strategia individua due aree di intervento che riteniamo di maggior impatto particolarmente strategiche.

D. IA per modernizzare le imprese.

E. IA per modernizzare la pubblica amministrazione.

D.IA per modernizzare le imprese.

L’impatto dell’IA sulle imprese sarà di enorme rilevanza. L’IA infatti implicherà una vera e propria rivoluzione nel loro modus operandi, dai processi interni e relazioni con i clienti allo sviluppo di nuovi prodotti e servizi basati sull’intelligenza artificiale. Per di più, l’intelligenza artificiale implica che le aziende italiane dovranno trasformare la propria forza lavoro e i propri processi, assumendo nuovi talenti, formando la forza lavoro esistente e assicurandosi che tale transizione avvenga con un uso efficace e responsabile delle soluzioni di intelligenza artificiale.

Complessivamente le iniziative proposte mirano a:

• Supportare il processo di assunzione di personale IA altamente qualificato nelle aziende private, in modo da rafforzare il loro processo di Transizione 4.0 (macchinari, hardware, software persone).
• Aumentare l’adozione di soluzioni IA nelle aziende private, in modo da aumentare la loro competitività.
• Aiutare start-up e spin-off a crescere, evitare la «valle della morte» e sostenere la loro crescita nazionale e internazionale.
• Stabilire un contesto normativo che possa aiutare la sperimentazione e la certificazione di prodotti e servizi IA affidabili che hanno superato tale sperimentazione.

Pertanto, questa strategia propone le seguenti iniziative: