È stata definita la Strategia Nazionale per l’Intelligenza Artificiale, aumenta la consapevolezza delle aziende, cominciano a svilupparsi numerosi progetti. In Italia si fa strada l’Artificial Intelligence e il mercato – tra software, hardware e servizi – nel 2019 raggiunge il valore 200 milioni di euro, di cui il 78% commissionato da imprese italiane e il 22% come export. Tra i diversi settori, l’Ai è diffusa in particolare nelle banche e finanza (25% del mercato), nella manifattura (13%), nelle utility (13%) e assicurazioni (12%). La quota principale della spesa (il 33%) è dedicata a progetti di Intelligent Data Processing, algoritmi per analizzare ed estrarre informazioni dai dati seguiti da quelli di Natural Language Processing e di Chatbot/Virtual Assistant (28%) in grado di comprendere il linguaggio naturale ed eventualmente fornire risposte a un interlocutore. Rispetto a un anno fa, le imprese italiane si dimostrano più consapevoli dei contorni reali di questa tecnologia, ma nei prodotti e servizi acquistabili dai consumatori finali la diffusione dell’Artificial Intelligence è ancora limitata.
Sono alcuni dei risultati della ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano, presentata oggi al convegno “Artificial Intelligence: learn to fly!” organizzato al Campus Bovisa.
“Il valore di 200 milioni di euro per il mercato dell’Ai in Italia rappresenta solo l’inizio di un percorso, dal potenziale largamente inesplorato”, afferma in una nota Alessandro Piva, Direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence. “Le imprese italiane sono sempre più consapevoli dell’opportunità di questo trend e si stanno strutturando per creare le condizioni di uno sviluppo sostenibile e rapido dei progetti: quelle che si sono mosse per prime stanno passando dalla sperimentazione all’implementazione o alla messa in produzione, molte altre stanno creando le condizioni abilitanti, dal punto di vista della gestione dei dati e della conoscenza delle metodologie e degli algoritmi, per intraprendere il percorso di adozione”.
Il mercato italiano dell’Intelligenza artificiale
La maggior parte della spesa per l’Ai in Italia è dedicata a software, seguita dai servizi (per l’integrazione, personalizzazione, consulenza e formazione). La spesa in hardware (supporto dell’immagazzinamento e elaborazione dei dati) invece è ancora contenuta per la diffusione di soluzioni spesso as-a-Service, che non richiedono investimenti diretti in hardware computazionale e di archiviazione, ma anche perché la maggior parte dei progetti è ancora in fase di prototipo e non richiede una potenza computazionale superiore.
Come anticipato, tra le diverse tipologie di soluzioni, il 33% del mercato italiano è dedicato all’Intelligent Data Processing, il 28% al Natural Language Processing e Ai Chatbot/Virtual Assistant, poi Ai Recommendation System (18%), algoritmi per suggerire ai clienti contenuti in linea con le singole preferenze, RPA intelligente (11%), cioè soluzioni in cui l’Ai automatizza alcuni task di un progetto e ne governa le varie fasi, Computer Vision (10%) per analizzare il contenuto di un’immagine in contesti come la sorveglianza in luoghi pubblici o il monitoraggio di una linea di produzione.
La maturità dei progetti sviluppati dalle aziende
Cresce la maturità dei progetti di Ai sviluppati dalle aziende, anche se solo il 20% ne ha già a regime e l’11% in via di implementazione. Il 23% vede l’Artificial Intelligence ancora come sperimentazione (23%) o come idea progettuale (12%), il 17% ne svilupperà in futuro e un altro 17% non ha alcuna iniziativa.
Secondo le dimensioni dell’Ai Journey (il percorso di avvicinamento all’Artificial Intelligence definito dall’Osservatorio), il 17% delle imprese italiane risulta “immobile”, con un’infrastruttura per l’acquisizione non ancora sufficiente per implementare un progetto di AI. Il 21% è “entusiasta”, sfrutta cioè i dati in possesso con soluzioni standard; il 36% è “in cammino”, a uno stadio intermedio; il 14% “apprendista” e sta migliorando qualità e quantità dei dati per sviluppare algoritmi in modalità stand-alone; il 4% “organizzata”, con ambito organizzativo-culturale più sviluppato di quello tecnologico; l’8% “avanguardista”, il profilo più evoluto di chi si è mosso prima, pur non avendo raggiunto ancora la piena maturità.
Molte imprese si trovano ancora in fase di avvicinamento all’Ai. Poco più di metà (53%) ha adottato un “approccio esplorativo”, partendo dalla conoscenza dell’Artificial Intelligence per identificare un business case in base alle priorità, mentre il 47% ha ricevuto una spinta dalla filiera: clienti che richiedono servizi e prodotti più innovativi, fornitori tecnologici, competitor.
Il principale freno all’avvio di un progetto di Ai è la mancanza di competenze, per l’89% delle organizzazioni, seguita dalla reperibilità di queste sul mercato del lavoro (76%) e dai problemi di compliance nella privacy (70%). Ma ci sono anche la necessità di customizzazione dell’offerta sul mercato (53%), l’identificazione di un’offerta che risponda alle esigenze tecnologiche (49%) e l’accettazione da parte dei dipendenti (47%).
Le soluzioni di Ai più diffuse in Italia
Tra le diverse soluzioni di Ai, Chatbot/Virtual Assistant sono le più diffuse in Italia: il 12% delle aziende ha già progetti a regime, che spesso non si limitano al solo servizio di assistenza Ai clienti, ma sono utilizzati in ambito Hr per la selezione dei candidati o per migliorare l’interazione con comandi vocali. Per diffusione poi si trovano soluzioni di Intelligent Data Processing con il 10% di progetti operativi.
Le applicazioni di Natural Language Processing sono ancora poco mature: solo l’8% delle iniziative è a regime, ma presentano un alto potenziale in particolare per automatizzare la ricerca di documenti, tradurre o riassumere testi o valutare il sentiment di recensioni di prodotti. Nella Computer Vision ad oggi solo il 3% dei progetti è a regime, ma si attende un grande sviluppo nel prossimo futuro grazie alla sempre più performante capacità d’indagine. Le imprese italiane hanno compreso le potenzialità del Recommendation System in molti campi: il 7% dei progetti è a regime.
Faticano a diffondersi invece le soluzioni di Ai nei sistemi di Robotic Process Automation: solo nel 5% dei casi l’Ai guida i processi di Rpa in modo autonomo e intelligente. Sono rare anche le soluzioni fisiche di AI, come gli Autonomous Vehicle, Autonomous Robot e Intelligent Object, il cui potenziale è ancora inesplorato, anche se non mancano le prime sperimentazioni.
