IA: le aziende italiane la stanno adottando più velocemente che nel resto dell'Europa. Lo studio di AWS

Per una volta, il Vecchio Continente non si sta facendo trovare impreparato e l’IA sta dando un’importante spinta all’economia locale. Anche in Italia. Tanto che la Commissione Europea ha fissato un obiettivo molto ambizioso: rendere l’Europa un leader digitale entro il 2030. Che significa? All’atto pratico, l’idea è quella di far si che il 75% delle imprese sfruttino in maniera efficace cloud, big data e intelligenza artificiale. E questa volta il sentimento delle istituzioni è condiviso dai cittadini, che riconoscono il ruolo delle nuove tecnologie per migliorare la propria vita.

Non si tratta di semplici promesse: questa rivoluzione è già avviata, e già nel 2023 è stato registrato un importante aumento dell’adozione dell’IA da parte delle imprese attive in Europa. A metterlo nero su bianco è uno studio di AWS, basato su un campione di 1.000 cittadini italiani e altrettante imprese.

Cosa dice lo studio di AWS?

Altro che arretratezza: le aziende italiane dipendono fortemente dalle tecnologie digitali, più della media europea. Secondo l’analisi di AWS, ben il 93% di quelle prese a campione affermano che siano fondamentali per il loro business, tanto da non poterne fare a meno.

In Europa, il valore si ferma al 79%. Questa dipendenza si traduce anche in un aumento degli investimenti sul digitale, che crescerà del 51% nell’arco di 12 mesi.

In particolare, è l’IA a fare da padrona: il 23% delle imprese ha adottato questa tecnologia nel settembre 2023, rispetto al 18% del precedente anno, con un tasso di crescita del 28%. Il 51% di chi adotta l’IA utilizza LLM o IA generativa. Se il trend dovesse proseguire, le imprese italiane saranno sulla buona strada per raggiungere l’obiettivo fissato dalla Commissione europea, ovvero il 75% di imprese che utilizza l’IA entro il 2030. E questo potrebbe avere un forte impatto sull’economia italiana, che potrebbe guadagnare 329 miliardi di euro, 78 miliardi in più rispetto alla previsione dello scorso anno.

Ma l’IA non è l’unica tecnologia chiave. Fondamentale anche il cloud, che per l’UE è la base per la trasformazione digitale e l’adozione dell’IA. Qui, però, iniziano i problemi: l’83% delle imprese del Bel Paese conosce il cloud computing (85% in Europa), ma la familiarità con il cloud si presenta più debole rispetto al resto d’Europa: solo il 29% delle imprese italiane ritiene di averne una forte consapevolezza (contro il 39% in UE).

Le vere barriere all’adozione, però, sono altre: le normative sullo scambio di dati con altri Paesi, prima di tutto. Ma anche la difficoltà nel scegliere il fornitore di soluzioni tecnologiche più adatto, oltre ai costi, che potrebbero rapidamente andare fuori controllo. Infine, le competenze, o meglio, la loro scarsità: trovare talenti che le possiedano è un’impresa ardua per le aziende.

I settori che più si prestano all’adozione dell’IA? Secondo Antonio D'ortenzio, Manager in Solutions Architecture di AWS, sono manifatturiero, sanità, finanza, e retail. “Il product design non dovrà più avvenire partendo dalla pagina bianca - afferma D’Ortenzio – e potranno ricevere stimoli e suggerimenti, oltre supporto nella realizzazione. Questo cambia completamente le regole del gioco”

Il punto di vista dei cittadini

Lo studio di AWS prende in considerazione anche le opinioni dei cittadini, e il 53% si dichiara certo di una cosa: l’IA generativa avrà un grande impatto sulla società e sulle loro vite nell’arco dei prossimi tre anni. Una percentuale superiore di 5 punti percentuali alla media europea. In particolare, le persone in Italia credono che questa tecnologia rivoluzionerà i trasporti, la sanità e anche l’educazione, e si dimostrerà un valido strumento per affrontare le sfide relative al cambiamento climatico. Curiosamente, c’è anche un 35% di scettici, che non credono che la GenAI porterà grandi rivoluzioni.

Quello che emerge, però, è che due persone su tre in Italia (75%) nutrono preoccupazioni sullo sviluppo di queste tecnologie. Il timore principale, comprensibilmente, è quello di perdere il lavoro. Effettivamente, i media di tutto il mondo tendono a sottolineare molto questo aspetto. Ed è estremamente probabile, in effetti, che l’IA generativa avrà un forte impatto sull’occupazione, anche se secondo un altro report, “Future of Jobs Report 2023” del World Economic Forum, questi timori sono un ingigantiti dalla stampa, e stima che l’IA aumenterà l’occupazione del 25,6%. Questo non significa che non cambierà nulla, anzi. Come è accaduto già accaduto con la robotica e l’automazione, il numero di lavoratori complessivi probabilmente incrementerà, perché le imprese che adottano queste tecnologie miglioreranno la loro produttività e potenzieranno il loro business. Allo stesso tempo, cambieranno le figure coinvolte, e quelle che si occupano di mansioni a scarso valore aggiunto saranno effettivamente più a rischio. Secondo D’Ortenzio, è necessario “affrontare il cambiamento con il giusto livello di conoscenza. Ma probabilmente non siamo ancora pronti per farlo adeguatamente. Bisogna ancora capire come colmare lo skill gap”. Per riuscirci, le imprese devono fare la loro parte e investire in formazione. Sotto questo profilo, AWS ha avviato lo scorso novembre un programma, AI Ready, che mira a offrire formazione gratuita sul tema dell’IA a 2,5 milioni di persone entro il 2025.

Non è l’unico programma avviato dall’hyperscaler. Party Rock, per esempio, punta a “democratizzare le tecnologie complesse”, cioé dare a chi non ha alcuna conoscenza dell'IA e delle tecnologie a essa connesse la possibilità di utilizzarle efficacemente. Si tratta di una piattaforma no-code che consente anche a chi non ha alcuna conoscenza di programmazione di realizzare applicazioni di IA generativa.

Il tema dei costi

Un possibile freno all’adozione è rappresentato dai costi. Mettere in piedi soluzioni di IA generativa in azienda non è economico, considerati l’elevata potenza computazionale richiesta e il relativo dispendio di energia. Ma ci sono modi per ridurre gli investimenti necessari.

Da un lato, AWS è al lavoro su chip specializzati nell’IA, come AWS Trainium e AWS Inferentia. Dall’altro, si può lavorare sui LLM: “Non sempre il cliente ha bisogno del modello più grande e complesso in termini di numero di parametri”, afferma d’Ortenzio. E l’adozione di LLM più piccoli, ma specializzati su specifici temi, è un modo per contenere le spese.