Osservatorio AI PoliMI: il mercato dell’Artificial Intelligent vale 370 milioni

di Redazione TecnoGazzetta

Un terzo degli investimenti per progetti di Intelligent Data Processing, il 17,5% Natural Language Processing e 16% a Recommendation System. Nella Computer Vision la maggiore crescita (+41%)

Cresce l’ecosistema italiano dell’Artificial Intelligence, sempre più imprese e consumatori si avvicinano a questa tecnologia dal potenziale ancora in parte inesplorato. Il mercato dell’intelligenza artificiale in Italia 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).

Emerge però un forte divario nell’adozione per dimensioni di impresa: tra le grandi aziende, sei su dieci hanno avviato almeno un progetto di AI, tra le PMI sono appena il 6%. Si diffonde la conoscenza tra gli utenti: il 95% dei consumatori italiani ha già sentito parlare di AI, anche se solo il 60% ha realmente capacità di riconoscere funzioni di AI nei prodotti/servizi che utilizza. In generale, l’80% esprime un giudizio positivo sull’Intelligenza Artificiale, anche se emergono preoccupazioni legate a privacy, lavoro e etica.

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. Sono i risultati della ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano, presentata durante il convegno online “Intelligenza Artificiale: l’Italia s’è desta!”.

“Il Politecnico di Milano ha iniziato ad occuparsi di intelligenza artificiale quasi cinquant’anni fa, tanto nella ricerca di base quanto all’interno dei corsi di studio in ingegneria informatica, creando le competenze necessarie per continuare a sviluppare la ricerca fondamentale degli algoritmi, per realizzare progetti industriali e per valutare scenari futuri e soluzioni esistenti. – commenta Donatella Sciuto, Prorettore Vicario del Politecnico di Milano – Inoltre, in ragione dei profondi risvolti etici e dell’impatto sociale dell’intelligenza artificiale, abbiamo voluto affiancare l’apporto dei filosofi della scienza valutando in un’ottica più ampia le implicazioni di queste soluzioni”.

L’Artificial Intelligence 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 – afferma Alessandro Piva, Direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence -. 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. Si evidenzia uno sviluppo per tutte le tipologie di progetti, ma con un’accelerazione in particolare nelle applicazioni nella Computer Vision (+41%), nei Chatbot e Virtual Assistant (+34%) e nell’Intelligent Data Processing (+32%)”.

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“.

“Ora è necessario compiere il passo successivo, la creazione di un piano esecutivo – evidenzia Nicola Gatti, Direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence -, che dovrà prevedere meccanismi di governance e monitoraggio, con l’articolazione temporale degli interventi, bilanciare tra velocità con cui distribuire le risorse e presidio dei risultati, bilanciare tra le direzioni di intervento stabilite dal programma (top-down) e quelle proposte dall’ecosistema industriale e accademico (bottom-up), per orientare le priorità di azione”.

Il mercato – Un terzo del mercato italiano dell’Artificial Intelligence (35%) riguarda progetti di algoritmi per analizzare ed estrarre informazioni dai dati (Intelligent Data Processing), ambito che segna anche una delle crescite maggiori, con un +32% rispetto al 2020. Seguono le soluzioni per l’interpretazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing) con il 17,5% del mercato (+24%) e gli algoritmi per suggerire ai clienti contenuti in linea con le singole preferenze (Recommendation System) con un’incidenza del 16% (+20%). In forte crescita rispetto all’anno scorso + 34%, i Chatbot e Virtual Assistant che si aggiudicano l’10,5% degli investimenti e le iniziative di Computer Vision, che analizzano il contenuto di un’immagine in contesti come la sorveglianza in luoghi pubblici o il monitoraggio di una linea di produzione (11% degli investimenti, ma in crescita del 41%). Infine, il 10% del mercato va alle soluzioni con cui l’AI automatizza alcune attività di un progetto e ne governa le varie fasi (Intelligent Robotic Process Automation).

Grandi imprese e Pmi – Emerge un significativo divario in termini di avvicinamento alla tecnologia per dimensione di impresa. Se da un lato, infatti, aumenta il numero di grandi aziende che ha avviato almeno una progettualità di AI (59%, + 6punti percentuali rispetto al 2020), dall’altro lato solo il 6% delle PMI ha fatto altrettanto: 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 (-9p.p. rispetto al 2020) e crescono coloro che hanno avviato progetti pilota (18%, +5p.p. 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 – Solo il 5% dei consumatori non ha mai sentito parlare di Intelligenza Artificiale. Una conoscenza diffusa pressoché nella totalità degli utenti, ma a livello superficiale, se si considera che solo il 60% 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. Rimangono però alcune perplessità in merito agli aspetti che riguardano la privacy, gli impatti sul lavoro e in generale le implicazioni etiche. 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.

L’evoluzione tecnologica – 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, la crescita di interesse con la pandemia 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.

 

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