Progettare 460

progettare 460 • marzo 2024 49 vera e propria sostituzione. Ma da qui a 10 anni, le nuove capacità delle macchine potrebbero svolgere il lavoro di 3,8 mi- lioni di persone in Italia. Sono i risultati della ricerca dell’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano, presentata re- centemente. Implementazione nelle aziende Il 90% del mercato dell’Intelligenza Artifi- ciale in Italia è dovuto alle grandi imprese. Il resto è suddiviso in modo equilibrato tra PMI e Pubblica Amministrazione. La quota più significativa del mercato italiano dell’Intelligenza Artificiale (29%) è lega- ta a soluzioni per analizzare ed estrarre informazioni dai dati (Data Exploration & Prediction, Decision Support & Opti- mization Systems). Il 27% è per progetti di interpretazione del linguaggio, scritto o parlato (Text Analysis, Classification & Conversation Systems). Il 22% per algo- ritmi che suggeriscono ai clienti contenuti in linea con le singole preferenze (Recom- mendationSystems). Il 10%analisi di video ed immagini, 7% Process Orchestration Systems, il 5% Generative AI. Guardando alla spesa media in Intelligenza Artificiale per azienda, ai primi posti Telco-Media e Assicurazioni, seguiti da Energy, Resource & Utility e Banche e Finanza. Il 61% delle grandi imprese ha all’attivo, almeno al livello di sperimentazione, un progetto di Intelligenza Artificiale, mentre si scende al 18% tra le piccole e medie imprese (+3 punti percentuali rispetto al 2022). L’ado- zione nelle imprese è sostanzialmente stabile rispetto al 2022. Le aziende che avevano già avviato almeno una speri- mentazione proseguono e accelerano. Nelle aziende in ritardo, sono invece rari i casi in cui l’avvento della Generative AI ha già dato vita ad una sperimentazione. Il 37% delle grandi realtà che non hanno progetti all’attivo ha intenzione di attivarli nei prossimi 12 mesi e si moltiplicano le iniziative di workshop ispirazionali/forma- tivi sul tema. Circa due grandi aziende su tre hanno discusso internamente delle applicazioni delle Generative AI, tra que- ste una su quattro ha avviato una speri- mentazione (il 17% del totale, dunque). D’altro canto, soltanto il 7% delle PMI sta riflettendo su potenziali applicazioni e solo il 2% ha concretamente attivato almeno una sperimentazione. L’Osservatorio ha analizzato la maturità delle grandi orga- nizzazioni nel percorso di adozione dell’AI, arrivando ad individuare cinque diversi profili. L’11% è avanguardista (in crescita di 2 punti percentuali rispetto all’anno scorso), aziende che hanno raggiunto la piena maturità a livello tecnologico, organizzativo e gestionale nell’adozione di soluzioni di Intelligenza Artificiale. Il 23% è apprendista, hanno diversi progetti avviati ma difficilmente impiegano meto- dologie strutturate nel gestirli e tendono a far ricorso a soluzioni standard o pronte all’uso. Nel restante 66% dei casi, per- mangono situazioni eterogenee: ci sono organizzazioni in cammino (29%), dotate degli elementi abilitanti ma con pochi progetti, e aziende che non percepiscono il tema come rilevante e non dispongono di un’infrastruttura IT adeguata alla gestione di grandi quantità di dati. Commenti allo scenario Per Giovanni Miragliotta, direttore dell’Os- servatorio Artificial Intelligence, “nel va- lutare il reale impatto sul lavoro, bisogna tenere in considerazione le previsioni de- mografiche che, a causadell’invecchiamen- to della popolazione, prospettano un gap di 5,6 milioni di posti di lavoro equivalenti entro il 2033. In questa prospettiva, la pos- sibile automazione di 3,8 milioni di posti di lavoro equivalenti appare quasi una neces- sità per ribilanciare un enorme problema che si sta creando, più che un rischio.” Per Alessandro Piva, direttore dell’Osser- vatorioArtificial Intelligence,“due organiz- zazioni su tre hanno già discusso interna- mente delle applicazioni delle Generative AI e tra queste una su quattro ha avviato una sperimentazione (il 17% del totale). L’avvento della Generative AI non sembra tuttavia essere una via per ridurre il gap nell’adozione dell’IntelligenzaArtificiale tra le grandi organizzazioni, chi è indietro nel percorso di adozione dell’AI, infatti, non riesce a trarre beneficio dalle opportunità della Generative AI (nel 77% dei casi)”. Per Nicola Gatti, direttore dell’Osserva- torio Artificial Intelligence, “sono tre le principali criticità che riguardano oggi l’AI: poter garantire che i risultati dei si- stemi di AI siano corretti - tipicamente si parla di robustezza -, poter garantire che le decisioni prese siano spiegabili alle persone - tipicamente si parla di explai- nability -, e certificare che i sistemi di AI rispettino le regolamentazioni Europee e che i rischi potenziali siano mitigati”.