Considerazioni non-tecniche sull’Intelligenza Artificiale e i suoi riflessi sulla società e l’economia. Di Vieri Emiliani.

Intelligenza Artificiale: non più (solo) parole

Sistemi di guida assistita e semi-autonoma, traduttori automatici che convertono una telefonata in un’altra lingua, servizi di raccomandazione che ci segnalano i contenuti per noi più interessanti tra migliaia di titoli, meccanismi anti-frode che bloccano in tempo reale transazioni sospette o tentativi di accesso ai nostri account online…

L’Intelligenza Artificiale sta entrando, pervasivamente, nelle nostre vite.

Algoritmi pensati nello scorso millennio e rimasti confinati a lungo nei laboratori delle università, trovano improvvisamente applicazione nei nostri telefoni, automobili, nei servizi che quotidianamente utilizziamo.

L’aumento della potenza di calcolo distribuita, ma soprattutto la straordinaria disponibilità di dati, originati da dispositivi mobili, sensori, apparecchi e applicazioni software che digitalizzano e registrano quello che succede intorno a noi, hanno trasformato questi algoritmi “impolverati” in formidabili macchine predittive, destinate a cambiare il nostro modo di interagire con il mondo esterno. Una trasformazione con forti impatti economici e sociali.

Algoritmi pensati nello scorso millennio e rimasti confinati a lungo nei laboratori delle università, trovano improvvisamente applicazione nei nostri telefoni, automobili, nei servizi che quotidianamente utilizziamo. Condividi il Tweet

Diversi studi indipendenti valutano che le applicazioni dell’intelligenza artificiale porteranno un contributo alla crescita economica globale compreso tra lo 0.8% e l’1.2%. Secondo PwC, l’AI potrebbe creare 13.700 miliardi di euro di valore da qui al 2030, più di quanto producano oggi Cina e India insieme.

Ovviamente, questi impatti saranno diversi da paese a paese.

La struttura dell’economia, lo sviluppo nei diversi settori industriali (la sua composizione in termini di settori industriali), gli investimenti in R&D, la capacità di sviluppare e assorbire l’innovazione, sono tutti fattori che influenzano il modo in cui l’AI può impattare sulla produttività e stimolare lo sviluppo economico di un paese.

Accenture ha provato a stimare queste differenze analizzando gli effetti dell’AI da qui al 2035 sulle economie di 12 paesi, tra cui l’Italia. Quanto emerge è che, anche facendo delle ipotesi conservative, il potenziale delle applicazioni dell’AI può raddoppiare i tassi di crescita economica di questi paesi. Una delle principali leve di questa crescita è riconducibile agli effetti che l’AI può avere sulla produttività, trasformando significativamente il modo in cui lavoriamo, aumentandola del 40%.

distribuzione Intelligenza Artificiale

Fonte: www. newsroom.accenture.com. Per visionare l’articolo cliccare sull’immagine.

Gli Stati Uniti guidano questa classifica teorica, con un aumento del valore prodotto al 2035 di 8.300 miliardi di dollari. Sempre secondo lo studio di Accenture, il Giappone, grazie alla sua forte capacità di assorbire l’innovazione, una solida base industriale e di ricerca, potrebbe più che triplicare la propria crescita economica, passando dall’attuale stima dello 0.8% a un 2.7%, con un incremento di valore cumulativo al 2035 di oltre 2.000 miliardi di dollari, una cifra superiore al nostro prodotto interno lordo.

Finlandia e Svezia vedrebbero aumentare la loro crescita rispettivamente del 2% e 1.9%, mentre per la Germania è stimato un aumento di 1.6 punti, pari a 1 miliardo di dollari. L’Italia chiude la classifica, insieme alla Spagna, con una crescita addizionale dello 0.8%.

 

Casi d’uso: come si concretizza questa crescita?

Le grandi piattaforme digitali (Google, Facebook, Amazon, Netflix, ma anche i loro equivalenti cinesi come Baidu, Alibaba e Tencent) hanno iniziato a sfruttare le potenzialità del machine learning da tempo. Avvantaggiate da un modello di business “nativamente digitale” (in cui ogni attività genera direttamente nuovi dati), sfruttano le enormi moli di dati prodotti per affinare continuamente i propri modelli predittivi, e creare nuovo valore. Apple e Microsoft, i cui modelli di business non erano basati sul dato, sono partite di rincorsa, ma stanno recuperando velocemente.

Non quindi deve sorprendere che queste aziende abbiamo dei piani di investimento miliardari sulla ricerca e siano in grado di attirare i migliori talenti del settore. Perché sono già in grado di monetizzare questi investimenti.

Le grandi piattaforme digitali (Google, Facebook, Amazon, Netflix, ma anche i loro equivalenti cinesi come Baidu, Alibaba e Tencent) hanno iniziato a sfruttare le potenzialità del machine learning da tempo. Condividi il Tweet

Per Netflix, il consumo di un utente è basato all’80% sulle raccomandazioni degli algoritmi, e solo al 20% su ricerche puntuali. Il  motivo? La soglia di attenzione dell’utente è di 60-90 secondi. Se entro questo tempo non trova un titolo interessante, rinuncia, aumentando il rischio di abbandono del servizio.

Netflix [1] stima che l’impatto dei sistemi di personalizzazione e raccomandazione sulla “churn reduction” valga 1 miliardo di dollari all’anno (quasi il 10% del proprio fatturato). Più in generale, la personalizzazione dei servizi, per le aziende che si interfacciano direttamente con il cliente, è una delle aree in cui l’AI trova maggiore applicazione.

Boston Consulting Group afferma che la personalizzazione porterà, nei prossimi 5 anni, un vantaggio economico in termini di ricavi pari a 800 miliardi di dollari. Un vantaggio riservato a quel 15% di aziende che saprà applicarla in modo efficace.

Anche secondo McKinsey, le aree aziendali in cui si concentreranno maggiormente i benefici dell’innovazione portata dall’AI sono Marketing e Vendite, per l’aumentata capacità di profilare i bisogni e personalizzare i prodotti e servizi, e le Operazioni (Supply Chain Management & Manufacturing).

Fonte: www.mckinsey.com. Per visionare l’articolo cliccare sull’immagine.

L’applicazione di modelli di manutenzione predittiva, ovvero l’analisi dei dati di processo finalizzata a prevenire guasti e fermi di produzione, potrebbe valere oltre 500 miliardi di dollari, il 40% dei benefici derivanti dall’AI per la funzione. Sul tema Supply Chain, l’esempio di Amazon è davanti agli occhi di tutti.

 

Il ruolo dei sistemi paese

E i governi, come si stanno muovendo? Secondo Anthony Mullen, il direttore della ricerca di Gartner [2], allo stato attuale “l’intelligenza artificiale è una corsa a due tra Cina e Stati Uniti”. Se gli Stati Uniti sono stati il primo paese ad avere sviluppato nel 2016, durante la presidenza Obama, un piano strategico per l’Intelligenza Artificiale, la Cina ha risposto con un piano denominato “New Generation Artificial Intelligence Development Plan”, il cui obiettivo è portare il paese a essere leader nel settore dell’AI entro il 2030.

La Cina ha già superato gli Stati Uniti per numero di pubblicazioni scientifiche in materia di intelligenza artificiale, e il numero di brevetti cinesi collegati all’intelligenza artificiale sono cresciuti del 200% negli ultimi anni.

La sola Alibaba, il gigante tecnologico cinese, investirà sull’intelligenza artificiale 15 miliardi di dollari, nel prossimo triennio, nell’ambito del proprio programma di ricerca denominato “Alibaba’s Academy for Discovery, Adventure, Momentum and Outlook” [3], distribuito su 7 laboratori tra Cina, Stati Uniti, Russia e Israele.

L’MIT (Massachusetts Institute of Technology) ha recentemente annunciato un investimento di un miliardo di dollari, destinato a indirizzare le sfide e le opportunità globali create dalla diffusione delle tecnologie digitali e l’intelligenza artificiale. Oltre a creare 50 nuove cattedre, raddoppiando di fatto il numero di docenti di informatica e AI dell’ateneo, l’MIT ha deciso di integrare l’insegnamento di informatica e intelligenza artificiale all’interno di tutti gli altri corsi, in una contaminazione interdisciplinare fondamentale per ridurre la distanza tra sviluppo teorico e applicazioni pratiche dell’AI.

Oltre a creare 50 nuove cattedre, raddoppiando di fatto il numero di docenti di informatica e AI dell’ateneo, l’MIT ha deciso di integrare l’insegnamento di informatica e intelligenza artificiale all’interno di tutti gli altri corsi. Condividi il Tweet

A livello europeo, la Commissione ha riconosciuto il proprio gap, e nell’aprile 2018 ha deciso di aumentare del 70% gli investimenti previsti nell’ambito del programma H2020, portandoli a 1.5 miliardi di euro per il triennio 2018-2020.

Secondo la Commissione Europea, questo dovrebbe stimolare ulteriori finanziamenti per 2.5 miliardi di euro su partnership pubblico-privato già in essere. L’obiettivo dichiarato (portare gli investimenti europei pubblici e privati a 20 miliardi di euro nel triennio) richiede uno sforzo significativo da parte di tutti gli attori.

E l’Italia? Nonostante un’importante produzione scientifica di settore (secondo l’OCSE nella classifica mondiale degli articoli di machine learning più citati siamo al quinto posto), nel Piano Triennale per l’Informatica 2017-2019 il termine Intelligenza Artificiale compare una sola volta. AgID (L’Agenzia per l’Italia Digitale) ha creato a metà 2017 una task force per l’AI, che ha prodotto il libro bianco “L’Intelligenza Artificiale al servizio del Cittadino”, presentato a Marzo 2018, e avviato un piano progettuale, la cui prima iniziativa prevede un finanziamento di 5 milioni di euro di fondi europei per lo sviluppo di progetti pilota nella Pubblica Amministrazione.

Nello stesso periodo, sollecitato dal report indipendente “Growing the artificial intelligence industry in the UK” dell’Ottobre 2017, il Regno Unito in 6 mesi ha predisposto un piano di investimenti denominato “AI Sector Deal” da oltre 1 miliardo di euro. Anche la Germania ha recentemente annunciato un piano di investimento da 3 miliardi di euro sull’Intelligenza Artificiale, mentre la Francia ha avviato nel 2018 un piano quinquennale da 1.5 miliardi di euro.

 

Conclusioni

Sostenere lo sviluppo di una cultura dell’Intelligenza Artificiale, finanziando adeguatamente l’aggiornamento e il potenziamento del sistema educativo, la ricerca scientifica e incentivando l’innovazione “data-driven” nelle imprese, è una grande opportunità, che non richiede particolari investimenti infrastrutturali, ma che richiede di investire nel capitale umano del paese. Valorizzando le eccellenze già presenti, l’Italia potrebbe rapidamente recuperare attrattività e stimolare investimenti anche dall’estero.

Una strategia aggregata a livello europeo, non limitata a finanziamenti comunitari, ma basata su un vero piano coordinato tra i paesi, darebbe all’Europa una posizione di leadership, non solo nella produzione scientifica, ma anche in settori chiave come la robotica e, più in generale, metterebbe le nostre imprese nelle condizioni di competere alla pari con Stati Uniti e Cina.

Sostenere lo sviluppo di una cultura dell’Intelligenza Artificiale, finanziando il potenziamento del sistema educativo, scientifico e innovativo, è una grande opportunità per investire nel capitale umano. Condividi il Tweet

Le sfide che l’intelligenza artificiale ci pone, proprio per il suo straordinario potenziale di innovazione, non sono solo di natura economica, ma si riflettono anche e soprattutto su temi sociali ed etici di grande portata, quali ad esempio:

  • la proprietà e le modalità di utilizzo dei dati (dei nostri dati), senza i quali gli algoritmi di Machine Learning semplicemente non possono funzionare; – la trasparenza dei processi decisionali supportati da algoritmi di intelligenza artificiale, specie quando queste decisioni impattano su aspetti fondamentali della vita delle persone;
  • le modalità di redistribuzione del valore generato da questa rivoluzione, capaci – a seconda dei casi – di diminuire le diseguaglianze, ma anche di accrescerle;
  • i tempi e i modi con cui la nostra società saprà adattarsi o meno ai cambiamenti introdotti nel mondo del lavoro dall’AI attraverso l’automazione di processi sempre più evoluti e complessi.

In ciascuno di questi ambiti, il ruolo della politica e dei governi nazionali, delle istituzioni internazionali sarà centrale per comprendere e indirizzare lo straordinario potenziale dell’Intelligenza Artificiale e indirizzarlo, speriamo, verso il bene comune, limitandone i rischi e favorendo la redistribuzione dei benefici.

Un ruolo che, come i recenti avvenimenti ci hanno dimostrato a partire dall’affaire Cambridge Analytica, non può essere lasciato alle grandi piattaforme digitali.

Vieri Emiliani


Note al testo

[1] Carlos A. Gomez-Uribe and Neil Hunt. 2015. The Netflix recommender system: Algorithms, business value,
and innovation. ACM Trans. Manage. Inf. Syst. 6, 4, Article 13 (December 2015), 19 pages.

[2] New Generation Artificial Intelligence Development Plan (China).

[3] Announcing the investment on Alibaba’s home turf in Hangzhou, Jeff Zhang, chief technology officer, said the $15bn would be invested over three years as part of a research programme called Alibaba’s Academy for Discovery, Adventure, Momentum and Outlook.

 


Credits Immagini:

 

Immagine di copertina, rielaborata tra le seguenti immagini.
ID: 89418530, di pwstudi
ID: 105095130, di Galina Peshkova

 

Vieri Emiliani
Head of Innovation at Maps Group • Data Scientist • Artificial intelligence #innovation #AI Collegati su Linkedin Connettiti su Twitter

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