
Puntuali come ogni anno, sono arrivati i risultati della ricerca svolta dall’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano sul mercato italiano dell’Intelligenza Artificiale. Ufficialmente presentati nel corso dell’evento online Intelligenza Artificiale: l’Italia s’è desta, i numeri offrono, come di consueto, un’immagine esclusiva della realtà italiana, particolare che, data la carenza di iniziative similari, rende il lavoro dell’ateneo milanese particolarmente atteso ed apprezzato, pur considerando la sua valenza di carattere qualitativo.
I dati si riferiscono alla situazione rilevata nell’intero 2021, anno in cui, come era del resto lecito attendersi, i livelli di crescita del mercato dell’Intelligenza Artificiale in Italia sono tornati sui livelli pre-pandemia, dopo le incertezze che hanno fisiologicamente frenato la corsa nel corso del 2020. Vediamo quali sono i principali dati che emergono dalla ricerca dell’Osservatorio, con alcune riflessioni sul ruolo tecnologico della AI e sulla sua ricaduta sulla crescita del Paese.
Indice dei contenuti
Il mercato italiano dell’Intelligenza Artificiale vale 380 milioni di euro ed è alla ricerca di una solida governance
Secondo le stime dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano, il volume d’affari indotto nel 2021 dall’Intelligenza Artificiale in Italia sarebbe pari a 380 milioni di euro, un dato che significherebbe l’aumento del 27% rispetto all’analoga valutazione svolta per l’anno precedente. Si tratta di dati certamente promettenti, che provengono per il 76% dal soddisfacimento della domanda interna.

L’impatto a livello socio-economico che l’Intelligenza Artificiale è in grado di generare ha reso indispensabile a livello globale la presenza di una governance condivisa. Presto o tardi, i governi si sono finalmente attivati in questa direzione e proprio il 2021 ha visto concretizzarsi due iniziative al momento fondamentali per iniziare a delineare l’ambito d’azione della AI soprattutto per quelli che sono gli aspetti etici entro cui lo sviluppo di questa tecnologia andrebbe finalmente indirizzato, al netto di continue incertezze.
In primo luogo, la Commissione europea ha presentato la proposta di Regolamento in materia di Intelligenza Artificiale. I punti di tale dispositivo cercano di disciplinare gli aspetti relativi allo sviluppo, all’uso e alla commercializzazione delle soluzioni basate sulla AI. Confortanti novità anche nel panorama italiano, dove la comunione d’intenti di tre ministeri ha dato luogo al Programma Strategico per l’Intelligenza Artificiale, con la descrizione di 24 misure politiche programmatiche utili a favorire la diffusione della AI nel nostro paese, quale leva fondamentale per la digitalizzazione e la modernizzazione dell’intero sistema, a livello enterprise e consumer.
In attesa di capire se i nobili intenti troveranno riscontro nella realtà delle cose, rimane la sensazione di ottimismo generata da un approccio collaborativo ed inclusivo nell’innovazione, che va dunque a toccare due tra i punti più dolenti della realtà del nostro Paese con l’intenzione di invertire finalmente la rotta verso scenari di sviluppo più resilienti e realmente sostenibili in un’ottica di medio e lungo periodo. Se le buone intenzioni risultano piuttosto palesi, rimane un mix di perplessità e diffidenza in merito all’effettiva rispondenza pratica delle misure programmatiche previste dal Programma, soprattutto in virtù degli evidenti limiti culturali sugli aspetti relativi alle tecnologie e alle applicazioni dell’Intelligenza Artificiale.
Il sentimento popolare: tutti sanno che c’è, non tutti sanno cosa sia la AI
Dato il ruolo mainstream assunto dall’Intelligenza Artificiale, l’Osservatorio ha ben pensato di indagare sulle percezione diffusa, allargando l’indagine anche sul fronte dei consumatori. Il 95% degli intervistati ha detto di aver sentito almeno una volta parlare di Intelligenza Artificiale, a prescindere dal proprio interesse per la materia.
Se tutti sono bene o male coscienti che la AI sia una realtà tecnologica diffusa, soltanto il 60% si dimostra in grado di riconoscerne la presenza nelle funzioni delle applicazioni di utilizzo comune. Si tratta di un dato che va comunque pesato in funzione di vari fattori e non deve per forza offrirci una connotazione negativa della cultura tecnologica della base utenti. Ci limitiamo a considerare che le applicazioni consumer sono orientate a garantire una user experience semplice ed intuitiva, alla portata di tutti, che il più delle volte coincide con il rendere assolutamente trasparente per l’utente finale il ruolo svolto dalle tecnologie impiegate dietro il front-end.
Un altro aspetto particolarmente interessante che l’indagine dell’Osservatorio ha portato alla luce è relativo l’opinione che il pubblico generalista nutre nei confronti della AI. L’80% degli intervista ne rileva un’impressione positiva, quindi c’è ottimismo nei confronti della tecnologia, anche se rimangono alcune resistenze in merito agli aspetti riguardanti la privacy, la possibilità di una contrazione occupazionale e varie perplessità sul fronte etico. Si tratta di un sentimento in buona parte condivisibile se consideriamo che su questi temi permangono notevoli zone d’ombra a livello normativo, ancor prima di entrare nel merito di un’informazione decisamente carente sotto tutti i punti di vista.

Sul fronte applicativo, si assiste oltretutto ad una netta divisione dell’opinione pubblica. Interessante quanto emerso nel caso dei robot-badanti, una delle possibili soluzioni sul fronte dell’assistenza agli anziani. Soltanto il 52% si è detto favorevole a questa ipotesi, mentre il restante 48% ha espresso un certo disappunto, che esprime una fiducia condizionata nei confronti della AI e della robotica per applicazioni che prevedono un notevole livello di empatia nel rapporto human-to-human. La fiducia vacilla ancora anche quando ci sono i soldi di mezzo. Soltanto il 53% dei risparmiatori si affiderebbe esclusivamente ad una AI in grado di automatizzare tutte le funzioni abitualmente svolte da un consulente finanziario nella gestione degli investimenti.
Le applicazioni AI: numeri e andamenti di crescita molto positivi nel 2021
Tornando all’ambito enterprise, il report sulla AI nel 2021 in Italia pubblicato dall’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano rileva dati confortanti su tutto il fronte applicativo. Il mercato della AI, oltre a godere nuovamente di ottima salute dopo le incertezze del periodo più brutale della pandemia, esprime tassi di crescita che confortano anche l’avvio di nuovi investimenti.
Oltre un terzo del mercato italiano dell’Intelligenza Artificiale (35%) è rappresentato dalle applicazioni utili ad analizzare ed estrarre valore informativo dai dati, ossia il comparto dell’Intelligent Data Processing, che ha ottenuto un incremento sensibile rispetto all’anno precedente, con una crescita complessiva del 32% sul volume d’affari complessivo.
Al secondo posto ritroviamo le applicazioni NLP (Natural Language Processing), sempre più impiegate nel cognitive computing per supportare interfacce conversazionali e sistemi di customer care intelligenti per comprendere al meglio le richieste e le aspettative dei clienti. Il NLP rappresenta il 17,5% del mercato italiano dell’Intelligenza Artificiale, con una crescita annua del 24%.
Al terzo posto si distinguono i sistemi di raccomandazione, fondamentali nell’e-commerce ed in generale nelle varie fasi che contraddistinguono il customer journey, con il 16% del mercato e una crescita annua del 20%. Seguono, con l’11% del mercato italiano dell’Intelligenza Artificiale, i sistemi di computer vision, molto utilizzati nel contesto della videosorveglianza, dei sistemi anti-frode e di monitoraggio della supply chain sulle linee di produzione. La computer vision rappresenta il comparto AI che ha fatto segnare il maggior tasso di crescita nel corso del 2021, con il 41% rispetto all’anno precedente. Tra le applicazioni rilevanti sul mercato della AI in Italia figurano anche i chatbot e gli assistenti virtuali (10,5%) e la robotica intelligente utilizzata per automatizzare i processi aziendali, meglio nota come Intelligent Robotic Process Automation, un’evoluzione della tradizionale RPA, che ha registrato un’incidenza pari al 10%.
Il netto ritardo delle PMI nell’avvio di progetti basati sull’Intelligenza Artificiale
Come abbiamo già avuto modo di rilevare nel caso di altre tecnologie emergenti, anche l’Intelligenza Artificiale, almeno per quanto accade nello specifico in Italia, pare viaggiare a due velocità molto distinte quando prendiamo in esame le grandi aziende e le PMI, che si confermano due mondi diversi, con tutte le riflessioni che si rendono opportune per il fatto che la realtà della piccola e media azienda costituisce oltre il 90% del patrimonio imprenditoriale del nostro paese.
Tra le grandi aziende, il 59% rivela di aver avviato, entro il 2021, almeno un progetto che comprende l’Intelligenza Artificiale, con un aumento di sei punti percentuali rispetto al 2020, mentre il 40% afferma di avere già un progetto AI implementato in pianta stabile all’interno dei loro processi. Tra chi tuttora latita, il 27% sostiene di voler affrontare almeno una sperimentazione nell’arco del 2022.
A fronte di questi numeri appare decisamente desolante il quadro che emerge dalle PMI, dove soltanto il 6% si sarebbe avvicinato alla AI, con un 4% ancora fermo alla sperimentazione e ai progetti pilota. Soltanto il 2% delle PMI, ad oggi avrebbe implementato stabilmente una progettualità basata sull’Intelligenza Artificiale all’interno dei propri progetti.
Potendo escludere a priori che la AI non goda di applicazioni utili alle sorti delle PMI, le ragioni di questo clamoroso ritardo sarebbero da ricercare altrove. Sicuramente sul fronte dell’innovazione ci sono altri ambiti tecnologici e applicativi cui viene attribuita una maggior priorità rispetto all’Intelligenza Artificiale, che di assai di rado costituisce il core business. Incide inoltre la difficoltà di destinare risorse economiche ed umane per sostenere progetti che spesso necessitano di una corposa fase di ricerca e sviluppo prima di entrare a regime. Un aspetto che finisce per scoraggiare o rinviare i potenziali investimenti sui progetti basati sull’Intelligenza Artificiale.
Il limite attuale dell’evangelizzazione delle PMI costituisce al tempo stesso un potenziale da sfruttare per chi vorrà e saprà aggredire il mercato con soluzioni appetibili per questa dimensione aziendale, intercettando davvero i bisogni latenti, traducendoli in soluzioni effettive e convincenti dal punto di vista dell’investimento.
Mercato italiano dell’Intelligenza Artificiale: cosa attendersi nel 2022?
Il report sul mercato AI in Italia pubblicato dall’Osservatorio prende in esame anche alcuni aspetti contestuali, che consentono di comprendere al meglio il fenomeno relativo alla diffusione dell’Intelligenza Artificiale per quanto ci attende nel futuro prossimo. Da un lato, c’è l’impressione che i tassi di crescita potrebbero essere addirittura più elevati qualora il mercato hardware riuscisse a soddisfare l’esigenza di schede e processori high performance per le complesse simulazioni di cui necessità la AI, soprattutto nel caso del deep learning, il settore che richiede gli investimenti maggiori, oltre a rivelarsi il più energivoro.
Recenti studi hanno rilevato come l’impatto energetico dei data center dedicati all’elaborazione dei sistemi di Intelligenza Artificiale sia pari all’1% del consumo mondiale. Sarà sempre più importante dedicare attenzione nei confronti della sostenibilità, dal punto di vista del design delle applicazioni e del crescente ricorso a fonti di energia rinnovabile. Si tratta di una via sempre più obbligata per fare fronte ai continui rincari delle forniture, oltre che per sviluppare una maggior sensibilità sulle conseguenze ambientali che derivano dall’impiego massiccio di un numero di data center globalmente in continua ascesa per far fronte alle esigenze di elaborazione per le soluzioni AI.
Contattaci
Ultime News Analytics
-
-
Data lake vs data warehouse: 10 differenze chiave
13 Agosto 2023 -
Data mart: cos’è, tipologie e struttura
2 Agosto 2023 -
ETL (Extract, Transform, Load): Cos’è e come funziona
28 Luglio 2023 -
-
Data integration: cos’è, come funziona e casi d’uso
3 Luglio 2023 -
-
-
-
Che cosa si intende per overfitting e come evitarlo
24 Marzo 2023