L'evoluzione economica globale è sempre più legata al progresso dell'intelligenza artificiale (IA). Stime recenti prevedono che, entro il 2030, l'IA potrebbe incrementare il Prodotto Interno Lordo (PIL) mondiale di 17 fino a 25 trilioni di dollari annui. Questo rappresenta circa il 25% del PIL globale registrato nel 2022, segnalando un impatto economico senza precedenti.
La gran parte di questa crescita deriverebbe dall'adozione di strumenti di IA non generativa, che migliorano sia i sistemi completamente automatici sia quelli che potenziano la produttività umana. Di conseguenza, l’IA non solo ridefinirà i processi industriali esistenti ma aprirà anche le porte a nuovi orizzonti economici grazie all’innovazione tecnologica.
Tuttavia, il ritorno economico dell’IA sarà distribuito in maniera diseguale tra i paesi. Le nazioni con forte capacità di assimilare e sviluppare nuove tecnologie di IA trarranno il maggior beneficio da questo sviluppo. Fattori come la disponibilità di talento, un’eccellente infrastruttura tecnologica, un mercato del lavoro flessibile e una forte capacità di innovazione saranno determinanti.
Nonostante la corsa globale verso l'adozione dell'IA, l'Italia trova difficoltà a tenere il passo, posizionandosi attualmente al 21º posto. La distanza dal vertice si evidenzia ancora più chiaramente quando si considerano i parametri di adozione e sviluppo di sistemi di IA in relazione al PIL, suggerendo necessarie misure di rafforzamento per la competitività nazionale nel settore.
Fortunatamente, la ricerca scientifica nazionale rappresenta un farò di speranza. Nonostante gli investimenti limitati in questo settore, l'Italia brilla per il numero di articoli scientifici di rilievo internazionale prodotti, rivelando l'eccellenza e il potenziale dei ricercatori italiani nel campo dell'IA.
Per quanto riguarda il tessuto imprenditoriale, vi è un divario notevole tra l'intento e l'attuazione effettiva di progetti di IA, soprattutto nelle piccole e medie imprese (PMI). Meno del 20% delle PMI italiane ha in corso un progetto di IA, con le limitazioni di budget che emergono come principale ostacolo.
Le grandi aziende affrontano problemi differenti, tra cui la difficoltà di definire casi studio e la ricerca di competenze specifiche. Invece, per le PMI, il nodo critico rimane l'accesso al finanziamento per sostenere tali iniziative.
Un punto focale per l'Italia si rivela quindi nell'investimento in ricerca e sviluppo. La carenza di fondi sia pubblici che privati ostacola il progresso verso innovazioni significative, lasciando il Paese indietro rispetto ai propri concorrenti.
La questione dei talenti qualificati diventa centrale, con molti esperti che preferiscono cercare opportunità all’estero, attraente per migliori condizioni lavorative e retributive. Questo trend rischia di deprimere ulteriormente il potenziale innovativo nazionale.
L'esempio del MILA Lab di Montreal dimostra come la collaborazione tra ricerca accademica, industriale e il settore imprenditoriale possa creare un ecosistema fecondo per l'IA. Tale modello suggerisce una direzione chiara: la promozione della personalizzazione di strumenti di IA per le aziende e la creazione di laboratori congiunti tra imprese e ricerca nazionale, per generare innovazioni radicali e conoscenze specialistiche.
Importante sarà il ruolo del supporto pubblico nel catalizzare gli sforzi verso la ricerca fondamentale, per garantire la crescita e la ritenzione dei talenti in Italia. La sfida è vasta, ma le opportunità per posizionarsi all'avanguardia nel panorama internazionale dell'IA sono palpabili, richiedendo azioni strategiche e visionarie.
