Ben 380 milioni di euro, è questa la quota raggiunta dal mercato italiano dell’Artificial Intelligence (AI) nel 2021, per il 76% commissionato da imprese italiane (290 milioni di euro), per il restante 24% come export di progetti (90 milioni di euro). Un balzo in avanti del +27% rispetto allo scorso anno e un valore raddoppiato in appena due anni. Sono questi i numeri rilevati dall’Osservatorio Artificial Intelligence 2022 del Politecnico di Milano.
Who's Who
Alessandro Piva
“L’intelligenza artificiale è oggi fortemente maturata e ha tutto il potenziale per diventare un fattore centrale nella trasformazione digitale di imprese, PA e della società nel suo complesso. L’ultimo anno ha sancito un ulteriore sviluppo per l’ecosistema italiano e il mercato ha ripreso a crescere consistentemente, dopo che nel 2020 era stato condizionato dalla pandemia“, afferma Alessandro Piva, Direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence.
Boom di progetti AI di Computer Vision
Analizzando la tipologia di progetti sui quali si è principalmente focalizzato il mercato dell’Artificial Intelligence balza all’occhio la crescita del 41% registrata dallo sviluppo di iniziative di Computer Vision (11% degli investimenti complessivi) che analizzano il contenuto di un’immagine in contesti come la sorveglianza in luoghi pubblici o il monitoraggio di una linea di produzione. Come lo scorso anno tuttavia sul podio degli investimenti rimangono i progetti di Intelligent Data Processing (35% del mercato) finalizzati ad analizzare ed estrarre informazioni dai dati, ambito che segna anche una delle crescite maggiori, con un +32% rispetto al 2020. Seguono le soluzioni di Natural Language Processing per l’interpretazione del linguaggio naturale (17,5% del mercato) con un +24% rispetto al 2020 e gli algoritmi di Recommendation System per suggerire ai clienti contenuti in linea con le singole preferenze (16% del mercato) con un +20% rispetto al 2020. In forte crescita rispetto all’anno scorso + 34%, i Chatbot e Virtual Assistant che si aggiudicano l’10,5% degli investimenti. Infine, il 10% del mercato va alle soluzioni di Intelligent Robotic Process Automation con cui l’AI automatizza alcune attività di un progetto e ne governa le varie fasi.
Artificial Intelligence e il divario tra grandi imprese e Pmi
A seconda della dimensione di impresa, la ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence rileva un significativo divario in termini di avvicinamento alla tecnologia: tra le grandi aziende sei su dieci hanno avviato almeno un progetto di AI (59%, + 6 punti percentuali rispetto al 2020), mentre tra le PMI sono appena il 6%, in particolare nel 4% si tratta di semplici sperimentazioni e solo nel 2% di progetti a regime. Entrando nel dettaglio sullo stato di avanzamento dei progetti avviati dalle grandi imprese, si conferma la dinamicità di queste realtà che negli ultimi dodici mesi hanno aumentato le sperimentazioni: scende al 13% il numero di grandi aziende che non hanno avviato iniziative (-9% rispetto al 2020) e crescono coloro che hanno avviato progetti pilota (18%, +5% rispetto al 2020). Rimangono pressoché invariati coloro che hanno almeno un progetto pienamente esecutivo (41%, contro il 40% del 2020) e chi invece si dichiara interessato ad avviare iniziative in futuro (27%, era il 25% nel 2020).
I consumatori conoscono l’AI, ma non tutti la riconoscono
Per quanto riguarda il livello di conoscenza dell’Intelligenza Artificiale tra i consumatori, l’Osservatorio rileva che solo il 5% di loro non ne ha mai sentito parlare, tuttavia tale conoscenza si ferma perlopiù ad un livello superficiale dato che solo il 60% dei consumatori ha la capacità di riconoscere la presenza di funzionalità di AI nei prodotti/servizi utilizzati. Complessivamente buono il giudizio: l’80% degli intervistati ha un’opinione abbastanza o molto positiva dell’AI. Si registrano anche opinioni differenti in merito a specifici scenari di applicazione dell’AI. Ad esempio, in ambito sanitario-assistenziale: il 48% dei rispondenti è contrario all’ipotesi di un robot “badante” in grado di prendersi cura di persone anziane o fragili. Percentuale simile di contrari (47%) anche per un consulente finanziario che gestisca autonomamente gli investimenti.
Lo studio però sottolinea anche la presenza alcune perplessità in merito agli aspetti che riguardano la privacy, gli impatti sul lavoro e in generale le implicazioni etiche.
Who's Who
Giovanni Miragliotta
“Nell’ultimo anno, sono stati compiuti importanti passi avanti nella regolamentazione dell’AI – evidenzia Giovanni Miragliotta, Direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence – . La Commissione europea ha presentato la proposta di regolamento, che rappresenta oggi una pietra fondamentale nella costruzione di una fiducia nelle tecnologie. E l’Italia ha lanciato il nuovo Programma Strategico, che grazie al lavoro congiunto di tre Ministeri ha prodotto 24 raccomandazioni di azione, con un approccio collaborativo e inclusivo, che affronta in modo esplicito alcuni mali cronici dell’innovazione nel nostro Paese”.
Occhi puntati sulla sostenibilità ambientale dell’AI
In uno scenario fortemente condizionato dalla crisi dei semiconduttori, che ha portato l’attesa per una scheda o un chip hardware ad alte prestazioni per l’Intelligenza Artificiale a una media di 35 settimane, si evidenziano due linee di evoluzione tecnologica per l’AI. Innanzitutto, con la pandemia la crescita di interesse per la Data Analysis, che consente di integrare ed elaborare in tempo reale dati di tipo eterogeneo. E poi l’attenzione alla sostenibilità, alla luce di alcune ricerche che hanno messo in luce come l’1% del consumo mondiale di energia riguardi i Data Center su cui sono eseguiti molti algoritmi di Intelligenza Artificiale e, soprattutto, come il training di una rete neurale profonda possa portare alla stessa generazione di CO2 di 5 automobili durante tutta la loro vita. La sostenibilità energetica entra a far parte del design delle soluzioni di Intelligenza Artificiale e nel futuro giocherà un ruolo sempre più rilevante dal punto di vista algoritmico, soprattutto nel mondo del deep learning.
