L’Agenzia per l’Italia Digitale (AgID) è un ente governativo che promuove l’uso delle tecnologie digitali nella pubblica amministrazione e tra i cittadini. Si occupa di definire linee guida, monitorare l’attuazione delle normative digitali e vigilare sui contratti pubblici per la trasformazione digitale. Il Dipartimento per la Trasformazione Digitale, diretto dal Ministro per l’Innovazione Tecnologica e la Transizione Digitale, coordina e attua le politiche di digitalizzazione del paese, sviluppando strategie innovative per migliorare l’efficienza delle amministrazioni pubbliche e favorire la crescita economica.
Il documento “Strategia Italiana per l’Intelligenza Artificiale 2024-2026” delinea il piano nazionale per promuovere l’adozione e lo sviluppo dell’intelligenza artificiale in Italia. La strategia si articola in obiettivi per la ricerca, la pubblica amministrazione, le imprese e la formazione, con un forte focus su infrastrutture e coordinamento strategico.
Finora, la strategia per l’intelligenza artificiale in Italia è stata guidata principalmente da singoli pionieri, capaci di comprendere autonomamente come impiegare questa tecnologia, in assenza di una chiara posizione governativa. Con questo documento, il governo, attraverso AgID e il Dipartimento per la Trasformazione Digitale, ha dato un primo segnale concreto, delineando una via nazionale per promuovere l’adozione e lo sviluppo dell’intelligenza artificiale nel paese. Questo rappresenta un passo importante verso un futuro più digitale e innovativo per l’Italia.
Per chi non intende studiare il documento completo, disponibile qui (un pdf di 38 pagine), questo articolo offre una sintesi e un’analisi del testo.
La premessa del documento spiega che le tecnologie basate sull’intelligenza artificiale hanno dimostrato negli ultimi anni un notevole impatto sulle dinamiche sociali e produttive, rivoluzionando settori come l’educazione, le attività professionali e l’industria. Il progresso significativo è stato segnato dall’avvento del machine learning e delle tecniche di deep learning, con un’ulteriore accelerazione dovuta all’introduzione dei sistemi generativi. Questa trasformazione, alimentata da ingenti investimenti internazionali, ha esteso l’influenza dell’intelligenza artificiale oltre il mondo accademico, trasformandosi in un fenomeno sociale ampio.
Già nel 2018, l’Agenzia per l’Italia Digitale ha analizzato l’impatto delle tecnologie di intelligenza artificiale, e nel 2020 il Ministero per lo Sviluppo Economico ha delineato proposte strategiche. Con l’evoluzione tecnologica e normativa, e una maggiore sensibilità verso un’intelligenza artificiale etica, si è resa necessaria una nuova visione strategica. La strategia italiana per l’intelligenza artificiale 2024-2026 mira a sostenere l’adozione di applicazioni di intelligenza artificiale, promuovere la ricerca scientifica, e creare condizioni favorevoli per valorizzare il potenziale dell’intelligenza artificiale, integrando innovazione, etica e sostenibilità.
Anticipo che in questo documento l’intelligenza artificiale è considerata un’innovazione fondamentale e imprescindibile. Coloro che si oppongono a questa rivoluzione tecnologica, sperando in un intervento delle forze politiche conservatrici per fermarla, resteranno profondamente delusi.
Analisi del contesto
L’Intelligenza Artificiale sta vivendo un notevole sviluppo, fungendo da catalizzatore per il cambiamento nel modo in cui viviamo e lavoriamo. Questo progresso è alimentato da una intensa attività di ricerca e grandi investimenti, specialmente da parte di aziende private. Gli investimenti corporate (ossia delle grandi aziende e corporazioni) nell’intelligenza artificiale sono aumentati significativamente, decuplicandosi in soli 7 anni, dal 2013 al 2020, raggiungendo un valore complessivo di 147 miliardi di dollari, per poi evidenziare un picco di 276 miliardi di dollari nel 2021 e attestarsi a 189 miliardi di dollari nel 2022.
La tecnologia dell’intelligenza artificiale ha oltrepassato i confini accademici, influenzando profondamente la società e l’economia globale. ChatGPT di OpenAI, ad esempio, ha raggiunto 100 milioni di utenti in due mesi dal lancio nel novembre 2022, dimostrando l’enorme impatto dell’intelligenza artificiale generativa. Si stima che l’intelligenza artificiale generativa possa creare un valore economico di 4.4 trilioni di dollari all’anno, beneficiando settori come commercio al dettaglio, servizi finanziari, assistenza sanitaria e formazione. Questo progresso richiede un adeguamento delle competenze lavorative attraverso programmi di upskilling e reskilling.
L’Italia ha una solida tradizione accademica nell’intelligenza artificiale, con radici che risalgono agli anni Settanta. Attualmente, oltre 160 curricula universitari in 53 atenei includono insegnamenti sull’intelligenza artificiale, e dal 2020/2021 è attivo un Dottorato Nazionale in Intelligenza Artificiale. Tuttavia, l’Italia è ultima tra i paesi UE per numero di laureati nel settore ICT (1,5%) e al quartultimo posto per competenze digitali di base (45,6%). Nonostante ciò, l’Italia si posiziona bene per qualità e consistenza delle attività di ricerca nell’intelligenza artificiale, essendo settima nel mondo per numero di pubblicazioni e coinvolta nel 12% dei progetti europei sull’intelligenza artificiale. L’iniziativa FAIR (Future Artificial Intelligence Research) coinvolge oltre 350 ricercatori italiani.
Sul fronte imprenditoriale, solo il 15% delle PMI italiane ha avviato progetti di intelligenza artificiale nel 2022, e l’Italia è tra i paesi meno attivi in Europa per numero di brevetti e start-up di intelligenza artificiale. Tuttavia, l’intelligenza artificiale generativa potrebbe aumentare il PIL italiano fino al 18,2% annuo, con il 78,2% delle aziende italiane che prevedono di utilizzare tecniche di intelligenza artificiale generativa nel breve-medio periodo. Il Piano Nazionale Industria 4.0 e il finanziamento di European Digital Innovation Hub stanno promuovendo l’adozione di soluzioni innovative basate sull’intelligenza artificiale nelle PMI e nella Pubblica Amministrazione.
L’impiego di intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione include progetti come la piattaforma AGENAS per l’assistenza sanitaria primaria, il progetto PRODIGIT per i giudici tributari, un assistente virtuale intelligente dell’INPS, e un software antievasione dell’Agenzia delle Entrate.
L’analisi del contesto fornisce una buona base per comprendere le sfide e le opportunità che l’Italia deve affrontare nel settore dell’intelligenza artificiale. Una critica rilevante quella della disconnessione tra l’attività di ricerca e le applicazioni pratiche nel settore produttivo. Nonostante un forte ecosistema di ricerca, l’adozione dell’intelligenza artificiale nelle PMI è ancora limitata. Questo divario deve essere colmato per sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale in Italia. Inoltre, mentre l’intelligenza artificiale generativa è vista come un potenziale acceleratore economico, c’è un rischio reale che l’Italia possa rimanere indietro se non si affrontano adeguatamente le sfide legate alla formazione e all’adozione tecnologica.
Sull’intelligenza artificiale in Italia e le buone statistiche sulla ricerca universitaria, il documento cerca in qualche modo di addolcire la pillola. Nonostante la tradizione accademica solida e l’ecosistema di ricerca dinamico, il quadro non è positivo. L’Italia è ancora indietro rispetto ad altri paesi per numero di laureati nel settore ICT e competenze digitali di base. Questo rappresenta un campanello d’allarme importante sulla necessità di investire ulteriormente in politiche di educazione alla cittadinanza digitale e percorsi professionalizzanti nell’intelligenza artificiale.
L’intelligenza artificiale generativa offre enormi opportunità per l’Italia, con il potenziale di incrementare significativamente il PIL. L’adozione di soluzioni di intelligenza artificiale nella Pubblica Amministrazione può migliorare l’efficienza e la qualità dei servizi al cittadino, creando un’immagine moderna e innovativa dei servizi pubblici italiani. Tuttavia, per realizzare appieno queste opportunità, è cruciale che l’Italia affronti con decisione le sfide legate alla formazione e all’adozione tecnologica, colmando il divario tra ricerca e applicazione pratica.
Principi della strategia
Il documento evidenzia come l’intelligenza artificiale rappresenti una tecnologia fondamentale per stimolare e accelerare lo sviluppo economico e sociale dell’Italia. L’intelligenza artificiale può migliorare significativamente la produttività delle imprese e l’efficacia della Pubblica Amministrazione, ottimizzando i processi, riducendo gli errori e migliorando la qualità di prodotti e servizi. Inoltre, l’intelligenza artificiale sta già rivoluzionando il settore sanitario, abilitando approcci innovativi che garantiscono una prevenzione più capillare, diagnosi più precoci e trattamenti più efficaci.
L’intelligenza artificiale migliora anche l’esperienza dei cittadini nel loro rapporto con le istituzioni, supporta i processi educativi e contribuisce alla gestione sostenibile delle risorse, ottimizzando l’uso di energia e materie prime. È un elemento cruciale per garantire la sicurezza nazionale e la difesa del Paese. Lo sviluppo delle tecnologie di intelligenza artificiale è in costante crescita, aprendo nuove opportunità che richiedono una governance efficace per mantenere la competitività. L’Italia deve quindi non solo essere un utilizzatore passivo di queste tecnologie, ma anche un produttore attivo di nuove soluzioni tecnologiche in linea con i propri valori e caratteristiche.
Dall’analisi dello stato dell’arte dell’intelligenza artificiale in Italia, emerge la necessità di consolidare e rafforzare le proprie posizioni scientifiche a livello globale. È essenziale sfruttare l’intelligenza artificiale per valorizzare la tradizione industriale italiana, innovando in sintonia con le peculiarità che rendono l’Italia unica a livello internazionale. Questo momento di riflessione e cambiamento deve essere sfruttato per abbracciare il futuro con consapevolezza delle proprie identità e potenzialità distintive.
L’Italia è un paese industriale di eccellenza, e l’intelligenza artificiale offre nuove potenzialità per sviluppare soluzioni più efficaci a vantaggio della competitività nazionale. L’intelligenza artificiale può anche supportare il benessere sociale, con impatti significativi sul sistema del welfare, la tutela del patrimonio ambientale e culturale, i processi educativi e la salute. Può diventare un prezioso strumento per affrontare le problematiche di una società in invecchiamento, migliorando la qualità della vita.
Per sfruttare appieno queste potenzialità, l’Italia deve essere in grado di costruire tecnologie su misura per le proprie esigenze, evitando la dipendenza da soluzioni importate. È necessario sviluppare soluzioni che rispondano specificamente ai bisogni del tessuto produttivo e della Pubblica Amministrazione italiana. Questo approccio permetterà all’Italia di giocare un ruolo da protagonista nell’ecosistema internazionale dell’intelligenza artificiale, integrando valori e sensibilità locali nelle tecnologie sviluppate.
Gli investimenti sull’intelligenza artificiale dovranno interessare tutte le aree applicative, con particolare attenzione ai settori cruciali per l’Italia. Per la competitività, settori chiave sono l’industria del Made in Italy, l’industria del Digitale e l’industria Finanziaria. Per il benessere sociale, ambiti prioritari sono la salute, l’educazione, la tutela del territorio e la privacy e sicurezza delle persone.
La strategia si articola in quattro macroaree: Ricerca, Pubblica Amministrazione, Imprese e Formazione. La Ricerca deve essere rafforzata con investimenti mirati, promuovendo la collaborazione interdisciplinare e la creazione di competenze specifiche. La Pubblica Amministrazione deve essere resa più efficiente attraverso l’adozione di tecnologie di intelligenza artificiale. Le Imprese devono essere supportate nello sviluppo e nell’adozione di soluzioni di intelligenza artificiale, con un focus sulla formazione del personale. La Formazione deve promuovere competenze elevate, allineate alle nuove sfide tecnologiche, incentivando percorsi educativi e di upskilling e reskilling.
Queste macroaree hanno diversi orizzonti temporali: la Ricerca punta a soluzioni innovative a lungo termine, mentre Pubblica Amministrazione e Imprese richiedono risposte immediate. La Formazione combina azioni a lungo termine e interventi rapidi per l’upskilling e reskilling.
Il documento sottolinea il potenziale trasformativo dell’Intelligenza Artificiale in vari settori, come la produttività delle imprese, l’efficienza della Pubblica Amministrazione, la salute e la sicurezza nazionale. L’intelligenza artificiale può migliorare la qualità della vita, ottimizzare l’uso delle risorse e garantire la sicurezza del Paese. È fondamentale un approccio proattivo per governare le opportunità e i cambiamenti portati dall’intelligenza artificiale, evitando di restare spettatori della rivoluzione tecnologica.
La visione è chiara e consapevole del potenziale dell’intelligenza artificiale, ma manca di concretezza su come queste tecnologie saranno integrate nel tessuto produttivo italiano. Il documento identifica settori chiave come l’industria del Made in Italy, l’industria digitale e finanziaria, la salute, l’educazione, la tutela del territorio e la privacy, rilevanti per l’Italia. Tuttavia, potrebbe beneficiare di una maggiore enfasi su strategie specifiche per ciascun settore, includendo esempi concreti di applicazioni dell’intelligenza artificiale e i benefici attesi, oltre a dettagli su finanziamenti e supporti governativi.
Le quattro macroaree strategiche – Ricerca, Pubblica Amministrazione, Imprese e Formazione – sono ben definite. La ricerca deve essere potenziata, la Pubblica Amministrazione resa più efficiente, le imprese supportate nell’adozione dell’intelligenza artificiale e la formazione migliorata per affrontare le nuove sfide tecnologiche. Tuttavia, sarebbe utile includere un piano dettagliato su come raggiungere questi obiettivi, con tempistiche, risorse allocate e meccanismi di monitoraggio e valutazione.
Il documento presenta solo dei discorsi generici sulla ricerca e, pur con buone intenzioni, sembra non voler ammettere che sono necessari investimenti significativi, dell’ordine delle decine di miliardi di euro, per competere con gli USA. Vengono riconosciuti vari rischi, come il “non fare”, l’omogeneizzazione culturale, l’iperregolazione nazionale, l’impatto sul mondo del lavoro, il digital divide e l’inefficacia. Ogni rischio è accompagnato da un approccio metodologico per mitigarli, ma dovrebbe includere esempi concreti di come questi rischi sono stati affrontati con successo in altri paesi.
Il documento sottolinea inoltre l’importanza di sviluppare tecnologie di intelligenza artificiale locali per evitare dipendenze strategiche, ma ciò richiede investimenti significativi per competere a livello internazionale. Propone l’armonizzazione del quadro regolatorio, ma questo processo potrebbe essere rallentato dalla complessità burocratica dell’UE, ritardando l’implementazione delle strategie proposte.
Architettura della strategia
La strategia per l’Intelligenza Artificiale delineata nel documento richiede un grande sforzo organizzativo e un’azione di coordinamento mirata sia all’interno di ciascuna delle quattro macroaree (Ricerca, Pubblica Amministrazione, Imprese, Formazione) sia tra queste aree. Questo approccio integrato è essenziale per evitare che gli obiettivi vengano affrontati isolatamente, garantendo così una visione d’insieme coerente.
Per raggiungere questi obiettivi, la strategia include azioni abilitanti suddivise in due tipologie principali: infrastrutturali e per l’attuazione, il coordinamento e il monitoraggio della strategia. Le azioni infrastrutturali riguardano la necessità di investire in risorse fisiche e digitali che permettano lo sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale avanzate. Questo include infrastrutture di calcolo dedicate e la creazione di un registro nazionale di dataset e modelli. Il registro di dati e modelli consentirà il riuso di artefatti di intelligenza artificiale, favorendo la standardizzazione e accelerando lo sviluppo di soluzioni specifiche per il contesto italiano.
Le infrastrutture di rete per l’intelligenza artificiale dovranno essere potenziate per evitare congestioni dovute all’aumento del traffico dati generato dalle nuove tecnologie di intelligenza artificiale. Questo potenziamento prevede lo sviluppo di reti intelligenti, la promozione della collaborazione tra il settore pubblico e privato, e l’implementazione di soluzioni interoperabili per migliorare l’efficienza e ridurre il carico di dati.
La realizzazione degli obiettivi strategici nelle macroaree di Ricerca, Pubblica Amministrazione, Imprese e Formazione dipenderà dalla capacità di attuare efficacemente le iniziative proposte. Sarà fondamentale definire un quadro di risorse economiche sostenibile, attraverso la creazione di un fondo dedicato che possa essere alimentato anche da eventuali ricavi generati dalle azioni stesse.
Per gestire e implementare le azioni strategiche, il documento propone l’istituzione di una Fondazione per l’Intelligenza Artificiale, posta sotto il controllo della Presidenza del Consiglio dei Ministri. Questa Fondazione avrà il compito di gestire il registro delle soluzioni di intelligenza artificiale, promuovere lo sviluppo e l’adozione di sistemi di intelligenza artificiale, e coordinare la valutazione dei progetti e il monitoraggio dell’implementazione delle strategie.
La Fondazione dovrà inoltre identificare un’agenda di sviluppo delle competenze, promuovere iniziative di awareness (sensibilizzazione) per far conoscere le opportunità offerte dall’intelligenza artificiale, definire criteri per la certificazione delle competenze digitali e di intelligenza artificiale delle imprese, e produrre documenti annuali di forecasting (previsione) sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle imprese e nella Pubblica Amministrazione. Inoltre, dovrà raccogliere i bisogni delle imprese nei diversi settori tecnologici, coordinare la valutazione dei progetti per l’accesso a finanziamenti specifici per PMI e start-up, e supportare la compliance regolativa (conformità normativa) tramite linee guida e best practices (migliori pratiche).
Strategia per la Ricerca
L’obiettivo fondamentale della ricerca scientifica è migliorare la qualità della vita delle persone e della società. L’intelligenza artificiale può offrire strumenti sempre più efficaci per raggiungere questo obiettivo, grazie alla rapidità con cui i risultati della ricerca si trasformano in servizi e prodotti utili. In questo contesto, l’Italia deve mantenere e aumentare la propria competitività internazionale, sia a livello accademico che nel trasferimento tecnologico. La ricerca in intelligenza artificiale deve superare i confini nazionali e favorire la cooperazione internazionale, incentivando la mobilità e il ritorno di talenti italiani dall’estero e attirando talenti stranieri nelle università e nei centri di ricerca italiani.
Per garantire questo, è necessario sostenere investimenti comparabili a quelli internazionali, orientandosi verso la ricerca fondazionale, blue-sky ad alto rischio e lungo termine, e quella che privilegia la sostenibilità ecologica, sociale, etica e legale. Particolare attenzione deve essere rivolta alla ricerca multidisciplinare e applicata, in diretta collaborazione con le imprese, per evitare che l’Italia perda competitività a livello globale nelle sue eccellenze produttive. È essenziale creare sinergie con le imprese tecnologiche e utilizzatrici di tecnologia per sviluppare un ecosistema nazionale forte e favorevole anche allo sviluppo di start-up innovative.
La promozione di un ecosistema di ricerca italiano dinamico e distribuito è positiva, ma deve essere supportata da un’analisi critica delle criticità attuali e da un piano di ristrutturazione se necessario. È cruciale coinvolgere il tessuto produttivo e imprenditoriale, sviluppando sinergie stabili con la Pubblica amministrazione.
La sostenibilità del piano attuale, basato sui finanziamenti del PNRR, è un punto critico. Un piano straordinario per l’assunzione di ricercatori e per attrarre talenti dall’estero è essenziale, ma richiede finanziamenti stabili e di lungo termine. Gli incentivi per il “brain gain” e la promozione delle eccellenze accademiche devono essere adeguatamente finanziati e sostenuti da politiche concrete.
Competere nello sviluppo di Large Language Models richiede investimenti significativi e partnership con il settore privato. Questo è un obiettivo ambizioso, e la supervisione da parte di un Comitato Etico è fondamentale per garantire sicurezza e affidabilità. Tuttavia, c’è il rischio che gli investimenti necessari siano fuori scala per l’ecosistema italiano, rendendo difficile competere con paesi come Germania e Gran Bretagna.
Favorire la ricerca interdisciplinare è cruciale per affrontare le sfide sociali ed economiche. L’attivazione di iniziative su base competitiva può stimolare avanzamenti significativi, ma richiede criteri di valutazione chiari e trasparenti.
Ispirarsi alle challenge di ricerca nordamericane è una strategia valida per promuovere innovazione dirompente. Tuttavia, la gestione di queste iniziative deve essere ben strutturata per garantire che le risorse siano allocate efficacemente e che i progetti selezionati abbiano un alto potenziale di impatto.
Favorire la collaborazione internazionale è essenziale per la qualità della ricerca italiana. I programmi di ricerca congiunti possono promuovere scambi di conoscenze e competenze, ma è necessario assicurare che i progetti finanziati abbiano un impatto significativo e siano allineati con le esigenze strategiche nazionali.
La strategia per la ricerca delineata nel documento è ambiziosa e ben strutturata, ma richiede un impegno significativo in termini di risorse e coordinamento. Alcuni punti chiave da considerare includono:
Investimenti Necessari: Per competere a livello internazionale, saranno necessari investimenti significativi. Tuttavia, chi in Italia può fare investimenti paragonabili a quelli delle big tech? Questo rappresenta una sfida enorme per l’Italia, soprattutto in un contesto di limitate risorse finanziarie.
Sostenibilità dei Finanziamenti: Gli attuali finanziamenti del PNRR sono una base importante, ma la sostenibilità a lungo termine richiede piani di finanziamento stabili e di lungo termine.
Attrazione e Retenzione dei Talenti: Attrare e mantenere talenti richiede non solo incentivi finanziari, ma anche un ambiente di ricerca stimolante e competitivo.
Cooperazione Internazionale: La collaborazione con partner internazionali è essenziale per la qualità della ricerca italiana, ma richiede meccanismi efficaci per garantire che i progetti congiunti siano ben gestiti e abbiano un impatto significativo.
Progettazione di LLM Italiani: Creare LLM italiani potrebbe non avere molto senso considerando che modelli come quelli di OpenAI già esistono e sono addestrati su ampie quantità di materiale in lingua italiana. Investire in questa direzione potrebbe risultare in una duplicazione di sforzi e risorse non necessaria.
Strategia per la Pubblica Amministrazione
L’intelligenza artificiale può trasformare la Pubblica Amministrazione, rendendo le attività interne più efficienti e i servizi più vicini alle esigenze dei cittadini. Negli ultimi anni, varie iniziative hanno introdotto l’intelligenza artificiale nella PA. Ora, è necessario un approccio strutturato e sistematico che supporti tutti gli elementi per un funzionamento efficace della PA. È cruciale evitare la frammentazione delle soluzioni sviluppando iniziative progettuali di interesse nazionale e definendo contorni per l’autonomia delle singole amministrazioni, in modo che possano operare come soggetto collettivo, realizzando soluzioni e applicazioni di intelligenza artificiale interoperabili e con standard funzionali precisi.
La strategia per la Pubblica Amministrazione richiede un insieme coerente di azioni, con un approccio multidisciplinare, per sfruttare appieno le opportunità offerte dalle nuove tecnologie basate sull’intelligenza artificiale. Gli obiettivi sono: garantire qualità, privacy, sicurezza e corretta gestione dei dati; sviluppare tecnologie e strumenti software per l’interoperabilità e la tracciabilità delle fonti; formare competenze specifiche per il personale della PA; monitorare e migliorare sistematicamente le prestazioni dei servizi; supportare i processi decisionali strategici; combattere pregiudizi e violazioni della proprietà intellettuale; e sviluppare strumenti a supporto dei cittadini, valutandone capacità, vantaggi e rischi.
Supportare i processi amministrativi attraverso tecnologie di intelligenza artificiale per aumentare l’efficienza e ottimizzare la gestione delle risorse pubbliche, finanziando progetti pilota su scala nazionale e sostenendo iniziative delle singole amministrazioni. Favorire la fruizione dei servizi della PA per cittadini e imprese, garantendo usabilità, privacy e trasparenza dei processi, e promuovendo la neutralità tecnologica di software e piattaforme della PA.
È essenziale sviluppare linee guida che evidenzino le potenzialità e l’utilizzo delle piattaforme di intelligenza artificiale, attraverso case study specifici e la promozione delle best practices. Le linee guida devono anche definire i passi metodologici per attività progettuali di innovazione nella PA, considerando aspetti tecnologici, competenze, rischi e definendo framework etici e regolatori.
Per la scelta degli strumenti tecnici e degli standard più adeguati per la PA, oltre a una solida conoscenza di dominio, è fondamentale la conoscenza dei prodotti e dei servizi informatici disponibili. Le linee guida per il procurement devono orientare la PA verso soluzioni che rispondano a esigenze funzionali specifiche e garantiscano sicurezza e conformità alle normative.
Oltre a competenze nel procurement, la PA deve sviluppare proprie soluzioni di intelligenza artificiale, basandosi su linee guida per l’utilizzo di piattaforme sviluppate in Italia e la realizzazione di progetti che promuovano la conformità alle normative, la consapevolezza delle strategie nazionali e la formazione del personale su soluzioni tecnologiche avanzate.
Investimenti significativi devono essere destinati a progettazione e realizzazione di strumenti e metodologie di interazione che facilitino i cittadini nella fruizione dei servizi PA. Le iniziative, definite in collaborazione con partner privati e centri di ricerca, devono utilizzare tecnologie come modelli multimodali e deep learning, con assessment sull’affidabilità dei sistemi e pianificazione per adozione su larga scala.
Le tecnologie di intelligenza artificiale possono anche migliorare i processi interni della PA. È necessario definire iniziative per lo sviluppo e/o l’adozione di sistemi di intelligenza artificiale, mappando i sistemi esistenti e identificando ambiti specifici di intervento, valutando l’impatto e i rischi dei sistemi.
Per accompagnare l’innovazione, è necessario promuovere percorsi di upskilling per il personale della PA. La Scuola Nazionale dell’Amministrazione dovrebbe istituire un Dipartimento dedicato all’intelligenza artificiale, con corsi di formazione post-laurea per i dipendenti della PA. Iniziative simili dovrebbero essere previste in tutte le scuole di formazione per la PA, inclusi gli enti locali.
La strategia per la Pubblica Amministrazione affronta diversi aspetti cruciali per l’adozione efficace dell’intelligenza artificiale nella PA. Tuttavia, ci sono alcuni punti chiave che richiedono attenzione:
Investimenti Necessari: La realizzazione di una strategia così ambiziosa richiederà (ancora una volta) investimenti significativi. Sarà essenziale assicurare finanziamenti stabili e di lungo termine per supportare lo sviluppo e l’adozione di soluzioni di intelligenza artificiale nella PA.
Formazione e Competenze: La formazione del personale della PA è fondamentale per garantire un’adozione efficace delle tecnologie di intelligenza artificiale. È necessario un piano dettagliato per promuovere percorsi di upskilling e formazione continua.
Interoperabilità e Standard: Garantire l’interoperabilità e standard funzionali precisi è cruciale per evitare la frammentazione delle soluzioni e assicurare un’adozione omogenea delle tecnologie di intelligenza artificiale.
Collaborazione e Sinergie: La collaborazione con partner privati, accademici e altre amministrazioni è essenziale per sviluppare soluzioni innovative e condividere buone pratiche. Le sinergie tra diversi attori possono facilitare l’adozione su larga scala delle tecnologie di intelligenza artificiale.
Sviluppo di Soluzioni Proprie: Oltre al procurement di soluzioni esistenti, la PA deve sviluppare competenze per creare soluzioni proprie, garantendo conformità alle normative e sicurezza dei dati.
Strategia per le Imprese
Il sistema imprenditoriale italiano, noto per l’eccellenza nei processi e nei prodotti, deve abbracciare la rivoluzione dell’intelligenza artificiale come naturale evoluzione. L’Italia, con una solida tradizione manifatturiera e innovativa, necessita di una strategia duale per integrare l’intelligenza artificiale: da un lato, potenziare le imprese ICT italiane, incentivando collaborazioni con università e centri di ricerca per sviluppare nuove soluzioni e reti di competenze; dall’altro, rivolgersi alle imprese non ICT per stimolare l’innovazione nella catena del valore attraverso l’uso dell’intelligenza artificiale.
La digitalizzazione e l’intelligenza artificiale devono diventare centrali per la competitività delle imprese, affrontando anche le sfide della sostenibilità ambientale. Un nuovo approccio operativo aziendale è essenziale, incentrato sulla trasformazione dei dati in azioni e decisioni. La strategia deve tenere conto delle peculiarità del tessuto produttivo italiano, promuovendo un ecosistema dell’innovazione che rafforzi l’eccellenza delle imprese con soluzioni di intelligenza artificiale.
Gli obiettivi principali sono intercettare i bisogni di innovazione delle imprese italiane, finanziando un ecosistema centrato sull’intelligenza artificiale per rafforzarne l’eccellenza, sostenere il comparto ICT italiano, promuovendo lo sviluppo di nuove applicazioni di intelligenza artificiale e l’attrazione di finanziamenti, e potenziare l’ecosistema delle start-up di intelligenza artificiale, attirando capitali pubblici e privati.
Le azioni strategiche comprendono la creazione di facilitatori per l’intelligenza artificiale nelle PMI, un ecosistema di facilitatori sul territorio coordinato dalla Fondazione per l’Intelligenza Artificiale, in sinergia con università e centri di ricerca. Questi facilitatori offriranno servizi di innovazione, svilupperanno soluzioni interoperabili e promuoveranno la formazione e la certificazione delle competenze digitali.
Si prevede la creazione di un serbatoio di risorse finanziarie per sostenere iniziative progettuali in intelligenza artificiale, sia per imprese ICT che non ICT, attraverso vari strumenti finanziari e voucher per attività di innovazione. È importante promuovere la collaborazione tra imprese e università tramite “laboratori tematici in intelligenza artificiale applicata” e “centri tematici in intelligenza artificiale applicata”. Questi centri svilupperanno ricerca applicata, sperimenteranno soluzioni innovative e favoriranno sinergie tra imprese e il mondo accademico.
Supportare lo sviluppo di start-up di intelligenza artificiale, incrementando investimenti e sinergie tra incubatori e programmi di accelerazione. Promuovere iniziative in ambito accademico per creare spin-off universitari e favorire l’interconnessione tra start-up e il sistema imprenditoriale è cruciale per mantenere la competitività del tessuto produttivo italiano.
La strategia per le imprese italiane delineata nel documento mostra un approccio ampio e strutturato volto a integrare l’Intelligenza Artificiale nel tessuto produttivo del Paese. L’Italia, con la sua forte vocazione manifatturiera e un’attenzione storica per l’innovazione e l’automazione, può beneficiare significativamente dall’adozione diffusa dell’intelligenza artificiale, sia nelle imprese ICT sia in quelle di altri settori che possono trarre vantaggio da queste tecnologie.
Un elemento cruciale della strategia è la creazione di un serbatoio di risorse finanziarie specificamente destinato a sostenere iniziative progettuali. Questo serbatoio finanziario è progettato per supportare sia le imprese del settore ICT, impegnate nello sviluppo di nuove soluzioni di intelligenza artificiale, sia le imprese non ICT che desiderano innovare i propri processi produttivi attraverso l’adozione di tecnologie di intelligenza artificiale. Tale fondo mirato permette di catalizzare l’innovazione, fornendo le risorse necessarie per sviluppare e implementare soluzioni di intelligenza artificiale che possono migliorare l’efficienza, la competitività e la sostenibilità delle imprese italiane.
Inoltre, la strategia riconosce l’importanza di consolidare e supportare le iniziative esistenti, con l’obiettivo di creare sinergie tra di esse. Non solo attraverso programmi di finanziamento diretti alle nuove imprese ad alto contenuto tecnologico o iniziative di defiscalizzazione, ma anche tramite il supporto di programmi articolati che possono accompagnare le start-up in tutte le fasi del loro sviluppo. Questo approccio olistico è fondamentale per garantire che le nuove imprese possano crescere e prosperare, avendo accesso a risorse, consulenza e supporto in tutte le fasi del loro percorso, dalla nascita alla maturità.
Il documento evidenzia come la promozione di una collaborazione stretta tra imprese, università e centri di ricerca sia essenziale per sviluppare un ecosistema dell’innovazione robusto e integrato. Tale collaborazione è vista come un mezzo per creare un ambiente favorevole allo sviluppo e alla diffusione dell’intelligenza artificiale, favorendo così l’emergere di soluzioni innovative che possano rafforzare i tratti distintivi delle eccellenze produttive italiane.
Strategia per la Formazione
L’Intelligenza Artificiale può avere un impatto trasformativo sul sistema socio-economico del Paese, sfruttando i rapidi progressi e le grandi opportunità offerte dall’IA generativa. Tuttavia, per cogliere i benefici dell’IA, sono necessarie elevate competenze professionali capaci di sviluppare e gestire algoritmi e sistemi di Intelligenza Artificiale. In Italia, la disponibilità di queste competenze è molto inferiore alla domanda, causando un rallentamento nell’adozione delle soluzioni IA.
Un piano strategico per affrontare questo problema deve puntare a rafforzare e diffondere la conoscenza dell’IA e delle competenze digitali nel sistema di istruzione, dagli Istituti Tecnologici Superiori (ITS) alle università, con particolare attenzione ai Dottorati di ricerca. Questo investimento deve coniugarsi con tematiche sociali importanti, come la riduzione del divario di genere nelle discipline STEM e l’apertura a vari ambiti e competenze multidisciplinari.
Il rapido sviluppo dell’IA richiede anche interventi che vadano oltre il tradizionale ambito dell’istruzione. Le competenze richieste nei luoghi di lavoro sono sempre più avanzate, e il rischio di esclusione per chi non è adeguatamente formato è concreto. La strategia nazionale per l’IA deve basarsi sull’inclusione di tutti i lavoratori, promuovendo percorsi di reskilling e upskilling per aggiornare e riqualificare i lavoratori, rendendoli utilizzatori consapevoli dei nuovi strumenti tecnologici. Questo approccio è fondamentale per creare nuova occupazione e migliorare la qualità del lavoro, aumentando l’efficienza e la produttività.
Inoltre, è essenziale implementare un processo di alfabetizzazione sull’IA che coinvolga scuole, lavoratori e cittadini, specialmente le categorie più deboli, per evitare un digital divide di conoscenze che minerebbe la coesione sociale ed economica del Paese. Educare alla cittadinanza digitale in relazione all’IA è cruciale per colmare il divario di conoscenza e affrontare le preoccupazioni etiche e sociali derivanti da questa tecnologia.
Obiettivi specifici della strategia includono la promozione di una formazione universitaria capillare sull’IA, la realizzazione di percorsi educativi sull’IA nelle scuole, la sensibilizzazione della società italiana sull’IA, e il finanziamento di iniziative di reskilling e upskilling. Le azioni strategiche prevedono percorsi formativi per l’alfabetizzazione nell’IA rivolti a docenti e studenti, programmi di mobilità per lo scambio di competenze, l’integrazione dell’insegnamento dell’IA nei corsi universitari, il potenziamento del Dottorato Nazionale in IA, e corsi di formazione specifici per lavoratori del settore privato e pubblico. Inoltre, è prevista una vasta campagna di sensibilizzazione sul corretto utilizzo degli strumenti di IA e il rafforzamento degli Istituti Tecnologici Superiori per l’erogazione di corsi sull’IA, in collaborazione con università e aziende del settore ICT.
La strategia per la formazione in Intelligenza Artificiale in Italia mira a colmare il divario tra la domanda e l’offerta di competenze specifiche nel settore dell’IA. L’approccio integrato, che copre tutti i livelli dell’istruzione e include programmi di reskilling e upskilling per i lavoratori, è un punto di forza. L’attenzione alla riduzione del gender gap nelle discipline STEM e l’inclusione di competenze multidisciplinari evidenziano una visione moderna e inclusiva. Tuttavia, il successo della strategia dipenderà dalla capacità di implementare efficacemente le iniziative proposte e di garantire un coordinamento efficace tra tutti gli attori coinvolti.
Monitoraggio della strategia
L’efficacia di una strategia dipende in gran parte dalla presenza di un sistema di monitoraggio adeguato, che consenta di valutare l’implementazione delle azioni e identificare eventuali criticità. Questo sistema deve includere sia strumenti quantitativi che qualitativi, con l’obiettivo di garantire un’analisi completa. Le azioni strategiche nelle aree di Formazione, Ricerca, Pubblica Amministrazione e Imprese vengono monitorate attraverso indicatori chiave di prestazione (KPI, Key Performance Indicator), che misurano l’avanzamento verso gli obiettivi prefissati.
La strategia utilizza KPI per valutare l’efficacia delle azioni, evitando analisi di costo/beneficio. Questo approccio rappresenta un passo avanti nella cultura dell’autovalutazione, sebbene una valutazione completa debba considerare anche l’impatto complessivo delle azioni. La Fondazione per l’Intelligenza Artificiale è responsabile del monitoraggio, controllo ed early warning, redigendo un report annuale che aggiorna l’analisi del contesto e valuta l’andamento della strategia.
Il monitoraggio include anche l’analisi di progetti faro (flagship projects) che rappresentano indicatori significativi del progresso complessivo. Un panel di esperti utilizzerà il metodo Delphi per fornire una valutazione dettagliata delle azioni strategiche.
Per la formazione, i KPI includono il numero di corsi di laurea interdisciplinari con insegnamenti di IA e il numero di studenti iscritti a dottorati in IA. Nella ricerca, verranno valutati i KPI sulla produzione scientifica e i progressi delle iniziative strategiche. Per la Pubblica Amministrazione, il monitoraggio si concentrerà sul miglioramento dell’accesso ai servizi e sull’efficientamento delle procedure. Infine, per le imprese, i KPI valuteranno l’adozione dell’intelligenza artificiale nelle PMI, l’efficacia dei facilitatori e il numero di start-up focalizzate sull’intelligenza artificiale.
L’approccio proposto dal documento combina strumenti quantitativi e qualitativi per una comprensione completa delle dinamiche. La Fondazione per l’Intelligenza Artificiale supervisiona il monitoraggio, garantendo competenza e indipendenza nella valutazione, e redige un report annuale per mantenere aggiornata l’analisi del contesto. L’adozione del metodo Delphi per la valutazione qualitativa coinvolge esperti in un processo iterativo, migliorando la ponderazione delle azioni strategiche.
Organi Regolatori
Il regolamento europeo sull’intelligenza artificiale (AI Act) stabilisce un quadro giuridico uniforme per regolare lo sviluppo, la commercializzazione e l’uso dei sistemi di intelligenza artificiale, adottando un approccio basato sul rischio. L’AI Act distingue tra obblighi di conformità diversi in base al livello di rischio associato ai software e alle applicazioni intelligenti, escludendo l’uso dell’intelligenza artificiale per finalità contrarie ai valori dell’UE. L’applicazione del regolamento richiederà circa due anni per consentire agli operatori di adeguarsi.
Il regolamento prevede l’istituzione di autorità a livello europeo e nazionale. L’Autorità europea coordinerà l’applicazione della normativa e supporterà sviluppatori e utilizzatori tramite linee guida e best practices, svolgendo anche un ruolo di vigilanza. Le autorità nazionali vigileranno sul rispetto del regolamento da parte di produttori e distributori di sistemi di intelligenza artificiale e verificheranno la regolarità delle certificazioni di sistemi ad alto rischio.
In Italia, l’autorità potrebbe essere un’agenzia di vigilanza e notificazione. Essa supporterà chi sviluppa, distribuisce o implementa l’intelligenza artificiale nella comprensione della normativa europea e nazionale, operando in sinergia con la Fondazione per l’Intelligenza Artificiale. L’Agenzia si occuperà dell’orientamento giuridico, considerando le sovrapposizioni con altre autorità come il Garante privacy, AGCM, AGCOM, Banca d’Italia e Consob.
L’Agenzia collaborerà con l’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale (ACN) per affrontare le problematiche emergenti, mantenendo comunque l’indipendenza necessaria data la complessità delle rispettive funzioni e normative.
La strategia delineata nel paragrafo sugli organi regolatori e sull’AI Act solleva alcuni dubbi critici riguardo alla sua efficacia e implementazione, soprattutto in relazione alle preoccupazioni sulla privacy e sulla sovrapposizione delle competenze regolatorie.
Uno dei punti più critici dell’AI Act è la sua impostazione basata sul rischio, che attribuisce oneri di conformità crescenti in base al livello di rischio associato all’intelligenza artificiale. Questo approccio, se da un lato è pensato per proteggere i diritti fondamentali, dall’altro potrebbe introdurre significative difficoltà operative per gli sviluppatori e i distributori di tecnologie di intelligenza artificiale, soprattutto per quanto riguarda il rispetto dei requisiti di compliance. Secondo alcuni esperti, questa normativa potrebbe non affrontare adeguatamente il problema dei monopoli tecnologici e potrebbe addirittura rafforzare la posizione dominante di poche grandi aziende nel settore dell’intelligenza artificiale, senza risolvere le questioni legate al loro potere crescente nelle nostre vite personali, economiche e democratiche.
Inoltre, l’AI Act prevede l’istituzione di autorità nazionali e un’agenzia di vigilanza italiana, con ruoli definiti di vigilanza e notificazione. Tuttavia, la complessità della normativa europea e le sovrapposizioni con altre regolamentazioni, come la protezione dei dati e il Digital Services Act, potrebbero complicare ulteriormente l’implementazione e la supervisione efficace. Questo potrebbe portare a una “over-regulation”, rendendo difficile per le aziende comprendere e rispettare tutte le normative applicabili, ostacolando così l’innovazione e lo sviluppo tecnologico.
Giudizio conclusivo sul documento
Il documento è un primo tentativo ragionato delle istituzioni governative di proporre un discorso serio sullo sviluppo dell’intelligenza artificiale in Italia. Questo approccio è significativo, poiché dimostra una consapevolezza crescente delle potenzialità e delle sfide legate all’intelligenza artificiale, e costituisce una base di partenza per future iniziative e politiche.
Tuttavia, senza investimenti significativi da parte del governo, nell’ordine delle decine di miliardi di euro, il documento rischia di restare un libro dei sogni. Per trasformare queste proposte in realtà tangibili, è necessario un impegno finanziario robusto e continuativo che possa sostenere lo sviluppo tecnologico, la formazione e l’adozione dell’intelligenza artificiale su larga scala.
L’approccio eccessivamente nazionalista del documento suscita non poche perplessità. Insistere sulla necessità di sviluppare modelli linguistici di grandi dimensioni italiani appare ridondante, considerando che i giganti dell’hi-tech, con i loro modelli avanzati, hanno già dimostrato attenzione alla nostra lingua e cultura. Reinventare la ruota in questo contesto potrebbe non solo essere inefficace, ma anche uno spreco di risorse. Piuttosto, sarebbe più strategico investire in aree complementari dove l’Italia può avere un vantaggio competitivo e collaborare con le tecnologie già esistenti per massimizzare i benefici.