Introduzione
In Europa e non solo, il tema dell’Intelligenza Artificiale sta guadagnando sempre più importanza, diventando, quasi in maniera esponenziale, uno dei principali temi in termini di politiche industriali e regolamentazione di questo settore altamente innovativo. Come rilevato da Harvard Business Review e PWC, il 52% delle aziende coperte dallo studio ha accelerato considerevolmente, specie per via del COVID-19, l’adozione di strumenti analitici e di IA all’interno dei propri processi produttivi. La stima per il 2021 segna invece un dato del 67%. In Italia, il trend segue sostanzialmente quello globale: nel biennio 2020-2022, infatti, l’IA registra una crescita in termini di mercato del +27%, superando di gran lunga la crescita del mercato cloud che si assesta intorno ad un +18%.
Tutti questi numeri semplicemente rafforzano l’attuale e futura importanza di un settore, e di una più o meno specifica tecnologia, che ha attirato l’attenzione dei policy makers di tutto il mondo, oltre che del settore economico. L’Italia, così come l’Unione Europea che proprio nelle prossime settimane comincerà a lavorare e discutere sull’AI Act, ha sviluppato il proprio Programma Strategico – Intelligenza Artificiale 2022-2024, pubblicato dopo un iter che ha visto susseguirsi due governi e alcuni, ma sostanziali, cambiamenti nella forma della strategia stessa.
Il 31 Luglio 2019 fu, infatti, pubblicata la prima proposta di Strategia, seguita da due documenti e altrettante consultazioni pubbliche, e infine da una serie di proposte pubblicate dal Laboratorio Nazionale di Artificial Intelligence and Intelligent Systems (AIIS) del CINI (Consorzio Interuniversitario Nazionale per l’informatica). Il 24 Novembre 2021 invece, il governo Draghi ha finalmente pubblicato il documento finale ufficiale, sviluppato anche grazie all’Istituzione del Gruppo di Lavoro sulla Strategia Nazionale per l’Intelligenza Artificiale.
La strategia stilata dal Governo indica principi guida, obiettivi e aree strategiche di intervento.
Programmazione e mancanza di fondi
Solo ponendo l’attenzione sulla tabella strategica italiana, salta all’occhio l’impostazione piuttosto vaga e poco programmatica del documento pubblicato dal Governo. Il cuore del Programma risulta, infatti, piuttosto in linea con la guida europea per quanto riguarda l’impostazione antropocentrica ed europeista della Strategia stessa. Il problema principale del Piano presentato dal governo Draghi, però, è rappresentato dalla mancanza di riferimenti chiari e ben definiti delle future spese che l’Esecutivo intende spendere per realizzare non solo i 6 obiettivi principali, ma anche per le 24 proposte di policy in termini di talenti e competenze, ricerca e applicazioni.
Nonostante sia molto positiva la presenza di una serie di policy più o meno specifiche atte a realizzare la visione italiana per l’intelligenza artificiale, resta alquanto problematico la mancanza di voci o stime di spesa. Dopo più di due anni di lavoro, sarebbe stato sicuramente auspicabile un vero piano attuabile, considerando anche che la Strategia si limita a delineare i piani per i soli prossimi due anni. Il problema in questione è ancor più accentuato dal fatto che tale programmazione in termini di fondi è necessaria, ed essenziale, per la corretta spesa dei fondi del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza. Infatti, si deve considerare che i prestiti saranno elargiti dalla Commissione Europea entro il 2026 solo a patto che gli obiettivi del PNRR siano raggiunti completamente. All’interno della Strategia vengono effettivamente indicati come possibili fonti di investimento svariate voci del PNRR che, però, interessano obiettivi più generici e non chiariscono in quale percentuale questi singoli progetti di investimento verranno ripartiti per sviluppare l’IA. Nel caso dell’intelligenza artificiale, sarebbe stato utile chiarire proprio con questa Strategia le voci di spesa e i concreti interventi governativi nel settore.
Un Piano prettamente metodologico
Il piano italiano risulta di conseguenza generalmente metodologico, indicando la direzione in cui suddetti fondi e spese verranno indirizzate, senza però dare certezze ai numerosi settori economici e sociali interessati da questa innovazione tecnologica. Se da una parte la mancanza di linee guida e regolamentazioni stringenti possa essere vista come una scelta voluta e positiva, proprio per non limitare eccessivamente i processi innovativi, dall’altra l’inconsistenza generale del documento rischia di preservare il preoccupante status quo. Il Programma pubblicato infatti prende atto, corredato di numeri e statistiche, dello stato critico del settore IA italiano, senza però proporre risposte concrete.
Ricerca e innovazione al centro
Dalla Strategia risulta chiaro come la ricerca, e quindi il settore dell’Istruzione, sia probabilmente il punto centrale del Piano del governo Draghi, considerando anche lo spazio riservato proprio a questo pilastro. I fondi individuati, seppur come detto in precedenza non sia chiaro come verranno distribuiti, risultano ingenti: circa 600 milioni di euro per il PhD nazionale, altri 600 milioni per finanziare giovani ricercatori, 5 milioni annui per il programma Rita Levi Montalcini, 430 milioni per creare nuove carriere nella Pubblica Amministrazione, e 3,2 miliardi per la realizzazione di corsi di formazione in materie scientifiche, tecnologiche, ingegneristiche e matematiche (STEM).
Le linee guida stilate dal MIUR parlano di circa 60 progetti da finanziare, ma il piano strategico per l’IA non sembra identificare una chiara governance per la loro realizzazione. Il rischio resta, quindi, quello di rendere ancora più difficile il compito del Governo nel gestire non solo la mole di fondi europei, ma anche la misurazione stessa dei milestones e dei risultati di tali interventi. Ancora una volta, è importante precisare come sarebbe stato più utile, per lo meno nel solo campo dell’intelligenza artificiale, definire e delimitare i confini sia della governance che degli investimenti stessi. Fino ad ora, l’unico dato concreto è l’istituzione avvenuta nel 2021 del Dottorato Nazionale in Intelligenza Artificiale (PhD-AI.it) con un finanziamento di 16 milioni di euro per 200 borse di studio. Attualmente, il Programma prevede 5 corsi di dottorati federati, che condividono un core curriculum per l’insegnamento dei fondamentali dell’IA e delle sue applicazioni, spaziando da salute e scienze della vita, agroalimentare e ambiente, sicurezza e sicurezza cibernetica, industria 4.0 e società. Il Programma parla anche di espandere l’IA negli Istituti Tecnici Superiori (ITS), senza però prevedere specifiche collaborazioni tra i vari settori industriali e le scuole di formazione, mantenendo inalterato l’annoso problema del distacco fra formazione e settore produttivo italiano.
Conclusioni
Seppur questa analisi possa sembrare piuttosto pessimista e negativa, il piano strategico italiano per l’IA resta comunque un passo avanti positivo per il Paese, vista l’importanza di dotarsi di una visione quanto più concreta del settore. Rimane, però, l’amaro in bocca per una Strategia che, ancora una volta, presenta la struttura di un white paper più che di un piano concreto vero e proprio. Nonostante le buone intenzioni del governo Draghi, maggiormente pragmatico rispetto ai suoi predecessori, siano presenti all’interno del documento adottato, si ha l’impressione che il tutto sia stato mantenuto piuttosto vago, in un ambito dove, invece, la concretezza fa la differenza. Sarebbe quindi importante imprimere maggior peso e decisionalità all’interno di un piano che, tutto sommato, avrebbe il compito di presentare l’Italia come un paese dove gli investimenti in intelligenza artificiale siano appetibili al mondo privato, in particolar modo quello estero. Infatti, risulta innegabile come la spesa pubblica sia lontanissima dall’essere sufficiente per lo sviluppo di un settore quasi totalmente trainato da aziende private in cerca di ecosistemi “accoglienti” e innovativi, sia dal punto di vista finanziario che legislativo.