Crisi dell’IA in Italia: solo il 22% delle aziende ha un piano strategico

L’adozione dell’intelligenza artificiale (IA) in Italia sta affrontando una serie di sfide significative. Nonostante l’importanza riconosciuta della tecnologia, molte aziende italiane sono in ritardo rispetto ai loro omologhi internazionali. Questo articolo esplora i motivi di tale ritardo, le aree di applicazione dell’IA, e le strategie necessarie per colmare il divario.

Le Sfide dell’Adozione dell’IA in Italia

Uno dei principali problemi che ritardano l’adozione dell’intelligenza artificiale nelle aziende italiane è la mancanza di un piano di integrazione allineato al piano strategico. Solo un’azienda su quattro ha un piano IA in linea con la propria strategia, secondo un rapporto condotto da Minsait e l’Università LUISS. La strategia di adozione e sviluppo dell’IA in azienda deve lavorare su tre assi principali:

1. Cosa: Definire le aree in cui applicare prioritariamente i sistemi di intelligenza artificiale, come l’efficienza dei processi, il miglioramento della customer experience, i cambiamenti nel modello di business e lo sviluppo di nuovi prodotti e servizi. Questa decisione deve basarsi su una riflessione sul principale valore differenziale e vantaggio competitivo dell’azienda.

2. Quando: Stabilire un percorso temporale di evoluzione e una roadmap di implementazione dell’IA in azienda. La velocità di evoluzione delle tecnologie IA è molto rapida, e il livello di maturità delle soluzioni verticali di IA è ancora agli inizi. La differenza tra essere smart follower e rimanere indietro può essere questione di settimane.

3. Come: Integrare l’intelligenza artificiale in azienda in modo che permei le aree chiave. Questo implica l’organizzazione, la tecnologia e gli investimenti necessari per favorire questa adozione. Le aziende devono velocizzare i propri cambiamenti interni, formare le persone e riqualificare coloro che cambieranno lavoro.

Il Contesto Economico e Tecnologico

Il contesto economico italiano, caratterizzato da piccole e medie imprese, non ha ancora digitalizzato i propri “saperi”. Le eccellenze dell’arredamento, della moda, del tessile e della ceramica hanno modelli disegnati su carta, e c’è il rischio che i modelli di intelligenza artificiale vengano addestrati su dati americani o francesi. La fuga di cervelli e la mancanza di una cultura del dato sono problematiche che mettono a rischio il futuro del Made in Italy.

La necessità di creare infrastrutture di intelligenza artificiale è urgente. Il super computer pre-exascale di Leonardo, per esempio, è tra i primi sei al mondo per potenza di calcolo e terzo per capacità di addestramento dell’IA. Tuttavia, l’innovazione corre veloce e servono investimenti significativi per stare al passo e non essere sorpassati.

Le Aree di Applicazione dell’IA

L’analisi dei dati di oltre 500 realtà rivela che solo il 22% delle aziende dispone di un piano di sviluppo sull’IA coerente con le strategie aziendali. La maggior parte delle imprese non sa come applicare l’IA allo sviluppo del business, né ha piani di integrazione della tecnologia. Molte aziende non possiedono una solida base tecnologica per supportare un’implementazione agile dell’IA.

Le principali aree in cui l’IA sta contribuendo al business includono:

Efficienza operativa: Motivazione principale per il 25% delle aziende italiane.
Esperienza clienti: Consolidamento dell’esperienza clienti e cittadini (20%).
Trasformazione del modello di business: Utilizzo di tecniche IA per scopi dirompenti (13%).

Le imprese italiane mostrano interesse per l’utilizzo di modelli basati sull’IA nel settore legale (50%), marketing e vendite (45%), Information Technology (IT) e Environmental, Social & Governance (ESG). Tuttavia, il deficit di competenze e la mancanza di fattori tecnologici abilitanti sono i principali ostacoli all’implementazione.

Bullet Executive Summary

In conclusione, l’adozione dell’intelligenza artificiale in Italia è ostacolata da una serie di fattori, tra cui la mancanza di piani strategici allineati, infrastrutture tecnologiche inadeguate e un deficit di competenze. Tuttavia, esistono opportunità significative per le aziende italiane di sfruttare l’IA per migliorare l’efficienza operativa, l’esperienza dei clienti e trasformare i modelli di business. È essenziale che le aziende accelerino l’implementazione dei sistemi di intelligenza artificiale per ottimizzare i fattori di differenziazione e esplorare nuovi modelli di business.

Nozione base di intelligenza artificiale: L’IA è la simulazione dei processi di intelligenza umana da parte di macchine, specialmente sistemi informatici. Questi processi includono l’apprendimento (l’acquisizione di informazioni e regole per l’uso delle informazioni), il ragionamento (l’uso delle regole per raggiungere conclusioni approssimative o definite) e l’auto-correzione.

Nozione avanzata di intelligenza artificiale: L’IA generativa è una sottocategoria dell’IA che utilizza algoritmi per creare nuovi contenuti, come testi, immagini, musica e altro. Questa tecnologia ha il potenziale di trasformare radicalmente vari settori, ma richiede un costante aggiornamento sulle normative applicabili e principi chiari per facilitarne lo sviluppo e l’implementazione.

La sfida è grande, ma con una strategia ben definita e investimenti mirati, l’Italia può emergere come un leader nell’adozione dell’intelligenza artificiale.