UN PROBLEMA DI IMMATURITÀ
Foto Pietro Jeng da Unsplash
INTELLIGENZA ARTIFICIALE
L’anno prossimo la spesa mondiale in software di AI e apprendimento automatico crescerà del 21% rispetto ai livelli del 2021. Ma i progetti aziendali sono spesso ancora acerbi.
L
a scalata continua, pur tra qualche difficoltà. “Il mercato del software di intelligenza artificiale sta guadagnando velocità, ma la sua traiettoria di lungo periodo dipenderà da quanto le aziende faranno progressi nella loro maturità in merito all’Artificial Intelligence”, ha commentato Alys Woodward, direttrice della ricerca senior di Gartner. Secondo le previsioni della società di ricerca, l’anno prossimo il
giro d’affari dei software di intelligenza artificiale e machine learning raggiungerà quota 62,5 miliardi di dollari, segnando un incremento del 21,3% sul valore del 2021. Nel conteggio sono incluse tutte le applicazioni con incorporate capacità di intelligenza artificiale o di apprendimento automatico, come per esempio i software di visione computerizzata e quelli di comprensione del linguaggio naturale; vi sono compresi, inoltre, i software usati per cre-
L’ITALIA SFODERA LA STRATEGIA NAZIONALE Sull’intelligenza artificiale, l’Italia ora ha una precisa strategia nazionale e un’agenda politica ben definita. Il Consiglio dei ministri ha infatti approvato il Programma Strategico per l’Intelligenza Artificiale 2022-2024, frutto del lavoro congiunto del Ministero dell’Università e della Ricerca, del Ministero dello Sviluppo Economico e del Ministro per l’innovazione tecnologica e la transizione digitale. Trasversalmente alle 24 politiche elencate nel documento, uno tra i principali obiettivi sarà quello di creare e potenziare le competenze, le attività di ricerca e le iniziative di sviluppo dell’AI. “La strategia è la base per lan-
28 | DICEMBRE 2021
ciare programmi e investimenti concreti per rendere l’Italia competitiva a livello internazionale e con un sistema pubblico più efficiente”, ha commentato il ministro per l’Innovazione tecnologica e la transizione digitale, Vittorio Colao. “Prevediamo programmi di accelerazione per le start-up che propongono soluzioni innovative per le PA e iniziative ad hoc per alzare notevolmente la qualità di processi e servizi pubblici e migliorare il rapporto cittadini-Stato. Su questo punto lavoreremo di concerto con il Ministro per la Pubblica Amministrazione utilizzando anche investimenti presenti nel Fondo Innovazione”.
are sistemi di AI. Il calcolo non è la pura somma di quanto le aziende del mondo spenderanno per acquistare, sviluppare e introdurre sistemi di intelligenza artificiale, bensì comprende una stima del valore di business potenzialmente generato e anche, per converso, dei rischi. A detta di Gartner, le cinque categorie di applicazioni su cui si riverseranno maggiori investimenti saranno la gestione della conoscenza (area che include i sistemi di analisi dei dati a scopo di insight, automazione, apprendimento automatico), gli assistenti virtuali (dai chatbot ai software vocali), i veicoli a guida autonoma, la digitalizzazione dei luoghi di lavoro e il data crowdsourcing (cioè la raccolta di dati su opinioni, azioni, preferenze degli utenti attraverso siti Web, app, social media e altre fonti). Ma a che punto sono le aziende oggi? Un’indagine condotta da Gartner su duemila chief information officer suggerisce che il 48% ha già adottato una qualche tecnologia di AI o machine learning oppure lo farà a breve (entro un anno). Oggi però il grado di interesse del mondo imprenditoriale riguardo all’intelligenza artificiale pare superiore al grado di maturità raggiunta. Nel portare “in produzione” le applicazioni, molte aziende faticano a renderle parte integrante delle normali operazioni, altre non si fidano dei risultati ottenibili e in molti casi, in effetti, non ottengono vantaggi. Solamente nel 2025, secondo le previsioni di Gartner, metà delle aziende avranno raggiunto un livello di maturità nell’AI che la società definisce come “fase di stabilizzazione”. Al momento, il successo e la monetizzazione delle iniziative dipendono molto dalla capacità di inserirle nel giusto scopo e contesto: “I casi d’uso che producono un significativo valore di business, e che tuttavia possono essere scalati per ridurre il rischio, sono cruciali per dimostrare l’impatto degli investimenti in AI agli stakeholder aziendali”, ha rimarcato Woodward. V.B.
