MERCATO ITALIANO DELL’ARTIFICIAL INTELLIGENCE PER CLASSI DI SOLUZIONI

LA PERVASIVITÀ DELL’AI

«In particolare – evidenzia Piva – nell’ultimo anno sono emerse alcune dinamiche che hanno determinato le crescite nelle tre soluzioni principali: la necessità di sviluppare l’interpretazione dei fenomeni anche con volumi ridotti di dati o provenienti da fonti non strutturate per l’Idp, la ricerca di modalità diverse di profilazione degli utenti e di offerta di prodotti e/o servizi basata più sul contesto e meno sull’interazione dell’utente per i sistemi di raccomandazione, infine l’inizio di una seconda fase dei chatbot in grado di dare risposte più fluide e approfondite rispetto al passato».

Per quanto riguarda le imprese, il 59% di quelle grandi ha avviato almeno un progetto di Ai (era il 53% nel 2020), di cui oltre i due terzi fino a quattro progetti, il 10% da cinque a otto progetti e il 18% oltre otto progetti.

Fonte: School of management Politecnico di Milano “Osservatorio Artificial Intelligence” 2022

L’Ai e la sostenibilità

Nell’evoluzione dell’Ai, secondo l’Osservatorio bisogna porre attenzione ad almeno tre aspetti.

• Il primo è la 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.

• Il secondo riguarda la crescita di interesse per l’analisi dei dati, che consente di integrare ed elaborare in tempo reale dati di tipo eterogeneo, anche non strutturati.

• Il terzo è l’attenzione alla sostenibilità, alla luce di alcune ricerche

Vi è però ancora un significativo divario in termini di avvicinamento alla tecnologia per dimensione di impresa. Infatti solo il 6% delle PMI ha avviato un progetto di Ai: in particolare nel 4% si tratta di semplici sperimentazioni e solo nel 2% di progetti a regime.

«Possiamo individuare – sottolinea Lorenzo Tencati, chairman Intellico – tre macrotrend caratterizzanti la pervasività dell’Ai nelle grandi imprese:

• La disponibilità crescente di dati.

• La necessità di sostenibilità.

• I crescenti costi dell’energia.

In termini di opportunità di casi d’uso significa manutenzione predittiva su asset industriali di qualsiasi genere, che permette già oggi di ridurre i costi di manutenzione dell’asset industriale fino al 40%. Una seconda macroarea riguarda l’ottimizzazione dei consumi energetici degli edifici e dei contesti industriali a 360 gradi. Una terza area in cui c’è movimento è l’ottimizzazione della produzione di energia delle che hanno evidenziato come l’1% del consumo mondiale di energia riguarda 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 cinque 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. utilities in particolare delle rinnovabili. Infine vi è l’ottimizzazione dei parametri di processo I settori in grande crescita sono le materie prime, il real estate, il food, l’acciaio, la sanità privata, la farmaceutica. Oggi le grandi aziende sanno in sostanza che la domanda non è più se implementare l’Ai, ma dove e quanto spendere, visto che i budget ci sono e sono crescenti».

Questioni Di Etica

La sfida per un’intelligenza artificiale responsabile si intreccia con la questione etica e con la costruzione della fiducia dei consumatori. Dalla survey condotta dall’Osservatorio Ai in collaborazione con Doxa, emerge chiaramente come vi sia una conoscenza diffusa nella quasi totalità dei consumatori (solo il 5% non ha mai sentito parlare di intelligenza artificiale), ma solo il 60% è in grado di riconoscere la presenza dell’Ai nei prodotti o servizi utilizzati. Complessivamente, poi, il giudizio è positivo o molto positivo per l’80% degli intervistati. Restano tuttavia delle perplessità sugli aspetti relativi alla privacy, agli impatti sul lavoro e alle implicazioni etiche.

Si registrano anche opinioni differenti in merito a specifici scenari di applicazione dell’Ai. Per 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. Il 41% non è favorevole all’automobile a guida autonoma e il 35% ai sistemi di autodiagnosi in grado di diagnosticare autonomamente le malattie senza la presenza del medico. (VEDI FIGURA 7)

F IGURA

7

I CONSUMATORI ITALIANI E L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE

5% Non ha mai sentito parlare di intelligenza artificiale

Ha sentito parlare di Ai e ha consapevolezza di imbattersi in prodotti/servizi con Ai

Ha sentito parlare di Ai ma non ha la consapevolezza di imbattersi in prodotti/servizi con Ai

Base 1.000 consumatori italiani

Fonte: School of Management Politecnico di Milano “Osservatorio Artificial Intelligence” 2022

LA BLOCKCHAIN NEL WEB 3.0

Inizialmente sviluppata per le criptovalute, la tecnologia blockchain trova i maggiori utilizzi in tre ambiti di applicazioni.

Il primo riguarda principalmente lo scambio di valore e le applicazioni che in genere si basano su criptovalute, stablecoin e Cbdc (Central Bank Digital Currency, le valute delle banche centrali). A livello internazionale l’Osservatorio Blockchain e Distributed Ledger della School of Management del Politecnico di Milano censisce 180 progetti sviluppati dalle aziende tra il 2016 e il 2021 in questa categoria, pari al 24% dei 751 progetti avviati, con una crescita del +85% nell’ultimo anno.

La seconda categoria è quella del web decentralizzato o web 3.0, dove cioè, a differenza del web

2.0 basato sulle piattaforme delle grandi società che gestiscono i dati degli utenti traendone profitto, gli asset digitali degli utenti, la loro identità, sono gestiti e controllati dagli individui cui si riferiscono.

A questa categoria afferiscono solo 71 progetti di aziende e pubbliche amministrazioni, che rappresentano il 10% del totale, ma hanno registrato una crescita del 382%. Si tratta dell’ambito a maggiore tasso di innovazione e in prospettiva più dirompente, nel quale la blockchain consente di creare nuove soluzioni di business indipendenti, non mere trasposizioni di processi esistenti. Per esempio Adidas ha sviluppato la creazione e la vendita pubblica di un NFT (23 milioni di dollari per 30 mila copie vendute) che dà accesso ai proprietari ad alcuni prodotti fisici esclusivi e future esperienze digitali. Non a caso il collegamento più immediato è con il metaverso, nel quale convergono tutte le tecnologie emergenti della blockchain, dell’intelligenza artificiale e della realtà aumentata per nuove interazioni tra le persone, le aziende, le organizzazioni in una fusione tra mondo reale e mondo digitale.

Le applicazioni della terza categoria si focalizzano su come aumentare l’efficienza dei processi aziendali attraverso le tecnologie blockchain. Sebbene molto numerose, 500 applicazioni in tutto il mondo, pari al 67% del totale, hanno registrato però un decremento del -19% nel 2021 perché, secondo i ricercatori, vi è una difficoltà oggettiva nel coinvolgere gli attori della filiera, che stentano a dialogare tra di loro e a realizzare processi affidabili.

Le imprese italiane e la blockchain

Con 28 milioni di euro, gli investimenti in blockchain da parte delle aziende italiane sono in crescita sui 23 milioni del 2020 e quasi stabili rispetto ai 30 milioni del 2019. In continuità con il 2020, il mercato è focalizzato maggiormente sullo sviluppo di progetti pilota e sull’evoluzione di quelli già in produzione: solo il 13% degli investimenti, infatti, ricade su proof of concept o attività di formazione. Le aziende della domanda evidenziano i limiti ancora presenti relativi alla conoscenza dei benefici (il 58%) e delle tecnologie (43%), alla difficoltà di individuare i casi d’uso (42%) e nello spiegare le tecnologie in azienda (36%), alla incertezza normativa (26%), per arrivare ai costi troppo volatili (11%) o troppo elevati (9%). Per l’8% pesa la cattiva reputazione delle criptovalute e per il 6% non vi sono barriere significative.

Il settore più attivo in Italia, in termini di investimenti, si conferma anche quest’anno quello finanziario e assicurativo, con il 50% degli investimenti del 2021. Al secondo posto si trova la pubblica amministrazione (15%), seguito dal settore agroalimentare e dalle utilities.

Nel 2021 Le Applicazioni Blockchain Focalizzate Sui Processi Aziendali

«Molti progetti si fermano a una digitalizzazione dei processi esistenti e faticano a generare valore tangibile: alcuni hanno dato prova di buona crescita, altri sono ancora promesse tutte da verificare. È necessario un maturity assessment per approcciarsi con le giuste aspettative e con le competenze adeguate al contesto. Senza contare che l’incertezza normativa impedisce lo sviluppo di alcune soluzioni», spiega Valeria Portale, direttrice dell’Osservatorio.

*Interviste ad aziende dell’offerta di servizi blockchain

Fonte: School of Management Politecnico di Milano “Osservatorio Blockchain & Distributed Ledger” 2022

Tuttavia, il raffreddamento su progetti molto grandi non vale in assoluto. «Carrefour, per esempio, pioniere a livello europeo nell’utilizzo della blockchain per la tracciabilità dei prodotti ha adottato la blockchain per la tracciabilità del cotone utilizzato nei capi di abbigliamento MDD. A fronte di ciò vi sono realtà minori affacciate alla blockchain per differenziare i propri prodotti di nicchia, come Olio Coricelli con l’intento di migliorare la percezione qualitativa del prodotto», sottolinea

Emiliano Pacelli, Ai application technical sales leader di Ibm.

F IGURA 8

GLI OBIETTIVI DICHIARATI DEI PROGETTI BLOCKCHAIN NELL’AGRIFOOD, 2016-2021

(BASE: 106 PROGETTI, UN PROGETTO PUÒ AVERE PIÙ OBIETTIVI)

Fonte: School of Management Politecnico di Milano “Osservatorio Smart Agrifood” 2022

LA BLOCKCHAIN NELL’AGRIFOOD

Il settore agroalimentare continua a guardare infatti con forte interesse a queste tecnologie. Tra le filiere coinvolte, al primo posto con il 28% troviamo quella con i prodotti di origine animale, seguita da caffè e cacao, che ha registrato un incremento del 7%, e dalla new entry delle bevande al 16%. Seguono poi le altre filiere: ortofrutticola, cerealicola, vitivinicola.

Gli attori del settore agrifood utilizzano la blockchain soprattutto per obiettivi commerciali, di marketing e comunicazione (54% dei casi), ma nel 47% dei casi anche per una maggiore efficienza nei processi di gestione e coordinamento della supply chain e nel 26% per una supervisione dei processi al fine di migliorare la sostenibilità della filiera. Nel 13% dei progetti, inoltre, si punta a rendere più efficaci ed efficienti le procedure legate al richiamo dei prodotti in caso di criticità. Interessante la quota dei progetti per i pagamenti e le transazioni (11%). ( VEDI FIGURA 8 )

L’implementazione della blockchain nel settore continua a essere spinta dai soggetti a valle della filiera, in particolare grandi attori della trasformazione (24%) e della Distribuzione (22%), ma rispetto al passato aumentano i casi, anche se minoritari, in cui sono i produttori di materia prima (agricoltura e allevamento) e di input produttivi a rendersene promotori. ^