Un vero boom quello dell’intelligenza artificiale, il cui mercato è cresciuto del 32% in un anno. I dati e le previsioni dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano

17 febbraio 2023

Era il settembre 2020 quando il Guardian pubblicò, con una certa enfasi, un articolo scritto da un sistema di intelligenza artificiale (AI), sorprendendo il mondo. Oggi, solo due anni e mezzo dopo, l’Intelligenza artificiale è argomento caldo di discussione e accessibile a tutti grazie a ChatGPT, il modello di conversazione sviluppato da OpenAI basato sulla tecnologia GPT-3, che ha raggiunto un milione di utenti registrati in soli cinque giorni. Questa facile disponibilità per il grande pubblico di un sistema per generare, tradurre e sintetizzare automaticamente ogni genere di testo, è uno dei tre pilastri su cui si fonda la crescita del mercato dell’Ai anche in Italia, insieme al lavoro delle istituzioni e all’impegno delle imprese.

Di questa nuova era dell’Ai si è discusso nel corso del convegno di presentazione dei risultati dell’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano. Secondo Alessandro Perego, responsabile scientifico dell’Osservatorio AI «la diffusione della consapevolezza e dei progetti sperimentali, oltre appunto alla disponibilità di soluzioni popolari, fa sì che sia arrivato il momento di sviluppare il potenziale sviluppato in questi anni».

Una presenza quotidiana

Per quanto riguarda la vita di tutti i giorni, secondo un sondaggio dell’Osservatorio, il 93% degli italiani ha già sentito parlare di intelligenza artificiale, il 55% afferma che l’Ai è molto presente nella quotidianità e circa 4 su 10 (37%) nell’ambito lavorativo. Non mancano però le perplessità: il 73% nutre dei timori, soprattutto sugli impatti che potrebbe avere nel mondo del lavoro, anche se solo il 19% della popolazione è fermamente contrario all’ingresso dell’Intelligenza artificiale nelle attività professionali.

Malgrado la crescente popolarità, la maggior parte degli utenti non ha ancora avuto modo di sperimentare appieno le potenzialità dell'intelligenza artificiale.

L’esperienza quotidiana degli italiani si concentra sugli assistenti virtuali e sui sistemi di raccomandazioni. In particolare, i chatbot – già utilizzati dall’81% – sono ormai diffusi quasi come gli assistenti vocali (83%). Cresce l’interesse verso le raccomandazioni ricevute da motori di Ai per l’e-commerce: il 72% degli utenti di siti e-commerce ha ricevuto raccomandazioni di interesse negli ultimi sei mesi e un utente su quattro ha acquistato online dopo averli utilizzati.

Le implicazioni etiche

Quanto alle istituzioni, da un lato l’Unione europea ha già messo da tempo sotto i riflettori il tema delle implicazioni etiche a tutela dei cittadini dalle possibili conseguenze negative derivanti dallo sviluppo e dall’utilizzo dei sistemi di intelligenza artificiale. A dicembre 2022 il Consiglio europeo ha approvato l’AI Act, un approccio di regolamentazione basato sulla valutazione del livello di rischio che le varie soluzioni possono causare sui diritti e libertà fondamentali dei cittadini. In Italia nel corso del 2021 è stato rivisto Il Programma Strategico sullo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale, articolato in sei obiettivi strategici in tre aree – talenti e competenze, ricerca, applicazioni nel privato e nella pubblica amministrazione – sul cui percorso di implementazione l’Osservatorio ha attivato una specifico monitoraggio.

Un mercato dinamico

Infine le imprese. Il dato più significativo è proprio il grande salto fatto dal mercato dell’AI, che nel 2022 ha raggiunto 500 milioni di euro, con una crescita di ben il 32% in un solo anno, di cui il 73% commissionato da imprese italiane (365 milioni di euro) e il 27% rappresentato da export di progetti (135 milioni di euro).

Spacchettando il mercato in base alle soluzioni, un terzo circa è relativo a quelle per analizzare ed estrarre informazioni dai dati (Intelligent data processing), soprattutto per realizzare previsioni in ambiti come la pianificazione aziendale, la gestione degli investimenti e le attività di budgeting. Al secondo posto per importanza si situa l’area di interpretazione del linguaggio, scritto o parlato, la cosiddetta Language AI (28%) per le soluzioni di elaborazione del linguaggio naturale (Nlp) e i chatbot. È in questo campo che si situano ChatGPT e Dall-E2, che crea immagini a partire da una descrizione testuale. Al 19% si segnala poi l’area degli algoritmi che suggeriscono ai clienti contenuti in linea con le singole preferenze (Recommendation System), il 10% del mercato va alle 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, e il 9% alle soluzioni con cui l’AI automatizza alcune attività di un progetto e ne governa le varie fasi (Intelligent Robotic Process Automation).

Figura 1 - Il mercato AI 2022 e la distribuzione per classi di soluzioniFonte: School of Management Politecnico di Milano “Osservatorio Artificial Intelligence” 2022

Questo quadro non è però omogeneo relativamente alle imprese. Infatti tra quelle maggiori il 61% ha avviato progetti di AI (+10 punti rispetto al 20118), il 42% ha più di un progetto a regime e un pilota su due (il 54%) riesce a trasformarsi in progetto concreto. Gli aspetti critici sono la quantità e la qualità dei dati a disposizione e il committente del top management. Diversa è la situazione delle piccole e medie imprese. Solo il 15% (+ 9 punti percentuali sul 2021) ha avviato progetti relativi all’Intelligenza artificiale (il 5% a regime, l’8% ferme alla sperimentazione e il 2% limitate ai dati strutturati). Interessante il fatto che il 28% delle Pmi intende avviare progetti nei prossimi due anni. Per queste aziende le principali barriere sono la reperibilità del budget (30%) e il basso livello di digitalizzazione (24%). La mancanza di competenze specifiche è un tema ricorrente in questo settore e così alcune aziende, come Generali, hanno creato un master interno per creare competenze tra i dipendenti.

La maturità delle imprese

L’Osservatorio ha sviluppato anche un modello per valutare la maturità delle grandi imprese nel percorso di adozione dell’intelligenza artificiale, sviluppato considerando cinque dimensioni:

1. I dati e il patrimonio informativo.
2. La metodologia e gli algoritmi.
3. L’organizzazione e le competenze.
4. La cultura aziendale.
5. La relazione con il cliente.

E ne ricava cinque profili di maturità. Il 34% delle grandi aziende si trova nella fase dell’implementazione, cioè dispone delle risorse tecnologiche e delle competenze necessarie per sviluppare e portare in produzione le iniziative di AI.

Tra questi, il livello più elevato è composto dagli Avanguardisti (9%), che gestiscono correttamente l’intera catena del valore dei progetti di Ai. In seconda battuta, con una maggiore diffusione, gli Apprendisti (25%) che hanno numerosi progetti a regime diffusi nell’organizzazione e iniziano a ragionare sui potenziali rischi etici delle varie soluzioni. Per compiere un ulteriore passo in avanti, queste aziende dovranno lavorare sulla creazione di meccanismi di coordinamento strutturato tra le competenze interne e sull’incremento di pervasività dell’Intelligenza artificiale, coinvolgendo tutti gli stakeholder aziendali.

Nel restante 66% vi sono situazioni eterogenee, a partire dalle organizzazioni In cammino (33%), già dotate degli elementi abilitanti, ma anche aziende che non percepiscono il tema dell’Intelligenza artificiale come rilevante (In ritardo, 14%), e non dispongono di un’infrastruttura IT adeguata a sperimentare le soluzioni standard offerte dal mercato (Entusiasti, 19%).

Figure 2 – Profili di maturità nel percorso di adozione dell’AI nelle grandi organizzazioni in Italia, 2022Fonte: School of Management Politecnico di Milano “Osservatorio Artificial Intelligence” 2022

Prospettive, sfide, evoluzioni

In una realtà così fluida e in continua evoluzione, sono tante le direzioni in cui le imprese e i centri di ricerca si stanno muovendo. Ne citiamo alcune.

Secondo Alessio Biasiutti, Azure & Ai solution architect Altitudo, ci sono due aree di lavoro che catalizzano l’interesse delle aziende: «L’e-commerce con l’avvento dell’Ai può avere una nuova spinta nei chatbot e nei digital shop assistant, ma vi sono anche richieste dalle aziende per sistemi in grado di capire se ci sono transazioni fraudolente e per monitorare e prevedere eventuali discrepanze tra i listini generati dalle promozioni e dal marketing. A livello di manufacturing, invece, l’Ai potrà dare un nuovo impulso ai macchinari connessi Iot in tema di efficienza energetica e trasformazione verde».

Proprio il supporto alla green transformation è uno degli atout dell’utilizzo dell’Intelligenza artificiale: «L’efficienza dei processi porta inevitabilmente alla riduzione dell’uso di risorse e l’Ai può essere un punto chiave nella riduzione delle emissioni e degli sprechi, in produzione come nei processi logistici. È solo questione di tempo», spiega Diego Ravazzolo, senior manager Data Reply.

Un altro aspetto evidenziato da Diego Epis, sales manager Orobix è il gap esistente ancora tra le soluzioni standardizzate proposte dai solution provder e le richieste, le aspettative delle aziende che ricercano soluzioni per problemi specifici.

La grande sfida per il futuro dell’Intelligenza artificiale è però, secondo Manuel Roveri, responsabile della ricerca Osservatorio AI, quella dell’adattività, cioè «l’area scientifica del “machine and deep learning” che permette ai sistemi dotati di intelligenza artificiale di adattarsi a nuovi task, a nuove conoscenze e a nuove condizioni di funzionamento (e contestualmente rimuovere conoscenza vecchia o obsoleta».

Lo stesso ChatGPT, che fa riferimento ad un dataset non rappresentativo dello stato corrente delle cose, essendo fermo al 2021, spiega che l’Adaptive AI “si riferisce alla capacità di un sistema di machine learning di migliorare le sue prestazioni nel tempo imparando da nuovi dati ed esperienze. Ha il potenziale per rendere i sistemi Al più efficienti ed efficaci, e ha una vasta gamma di applicazioni in diversi settori”. Insomma nel futuro ci attendono sistemi che imparano ad apprendere.

A cura di Fabrizio Gomarasca @gomafab