Strategia Italiana per l’Ai 2024-26: ecco cosa prevede

La Strategia Italiana per l’Intelligenza Artificiale (Ai) 2024-2026 è il documento elaborato dall’Agenzia per l’Italia digitale per supportare il Governo italiano nella definizione di una normativa nazionale e delle politiche sull’Intelligenza Artificiale. Diviso in quattro macroaree strategiche che vanno dalla ricerca alla formazione per la Pa e imprese: ecco in cosa consiste la Strategia italiana per l’Ai.

Strategia per la ricerca

L’obiettivo principale della ricerca scientifica è migliorare la qualità della vita e il contesto sociale. L’Intelligenza Artificiale potrebbe offrire strumenti e tecniche efficaci per raggiungere questo obiettivo. “L’Italia mira a mantenere e intensificare la sua competitività nella ricerca a livello internazionale, sia nel posizionamento accademico che nella capacità di trasferimento tecnologico”, si legge nel documento.

Obiettivi:

• Investire nella ricerca scientifica fondazionale sull’IA, consolidando le iniziative esistenti quali il Partenariato Esteso sull’IA; promuovere la collaborazione tra diverse competenze, finanziando progetti a natura interdisciplinare; aprire il campo all’esplorazione di progetti fortemente ambiziosi e ad ampio spettro (blue-sky); sostenere un piano straordinario per trattenere e attirare i talenti, per sostenere la competitività nel contesto internazionale
• Valorizzare la ricerca applicata dell’IA, attraverso iniziative coprogettate da partenariati pubblico-privati, anche con laboratori dedicati che coinvolgano imprese, atenei e centri di ricerca, focalizzandosi sui contesti dal maggiore valore economico e sociale per l’Italia e dal maggiore impatto sul benessere dei cittadini.

Strategia per la Pubblica amministrazione

L’Intelligenza Artificiale ha il potenziale di essere un elemento chiave nella trasformazione digitale della Pubblica Amministrazione (PA), migliorando l’efficienza interna e fornendo servizi più vicini alle esigenze dei cittadini. “È importante – spiega l’AgID – adottare un approccio strutturato e sistematico per evitare la frammentazione delle soluzioni, sviluppando iniziative di interesse nazionale e permettendo alle singole amministrazioni di operare in autonomia, pur garantendo l’interoperabilità e gli standard funzionali”.
In questo contesto, oltre alle azioni tecniche, è essenziale attuare azioni di “affiancamento” che promuovano un utilizzo fruttuoso dell’IA e canalizzino azioni di procurement e sviluppo di soluzioni, valorizzando il loro riuso e la condivisione di buone pratiche.

Obiettivi:

• Supportare i processi amministrativi attraverso le tecnologie dell’IA, aumentando l’efficienza e ottimizzando la gestione delle risorse pubbliche; finanziare alcuni progetti pilota su scala nazionale; sostenere le iniziative delle singole amministrazioni, inquadrate come soggetto collettivo, capace cioè di realizzare soluzioni e applicazioni di IA, e definite in ossequio a precise linee guida di interoperabilità e che garantiscano adeguati standard funzionali.
• Favorire la fruizione dei servizi della Pubblica Amministrazione per cittadini e imprese, attraverso soluzioni e tecnologie di IA, garantendo l’usabilità, la privacy, la trasparenza dei processi; promuovere la neutralità tecnologica di software e piattaforme della PA per offrire alternative all’utilizzo esclusivo di soluzioni proprietarie.

Strategia per le Imprese

Il sistema delle imprese italiane è fortemente orientato all’eccellenza di processo e di prodotto, con una forte vocazione manifatturiera e un’innovazione all’avanguardia. L’adozione dell’Intelligenza Artificiale (IA) è vista come un percorso di sviluppo naturale per il sistema produttivo e imprenditoriale italiano.

Parallelamente, la strategia dovrebbe rivolgersi alle imprese che non sviluppano direttamente soluzioni tecnologiche, ma che ricevono stimoli importanti per l’innovazione della propria catena del valore da questo mondo. La trasformazione digitale ha portato imprenditori e manager a riorientare le strategie verso una centralità del dato e dell’IA per la competitività dell’impresa.

La strategia per l’IA in Italia dovrebbe essere fortemente ancorata alle specificità del nostro sistema sociotecnico e fare leva sulle iniziative già in corso di trasferimento tecnologico verso le PMI e sulla loro collaborazione con grandi imprese, università e organismi di ricerca.

Obiettivi:

• Intercettare i bisogni delle imprese italiane, finanziando e supportando un ecosistema centrato sull’IA, che sia in grado qualificare una prospettiva in cui l’eccellenza viene rafforzata da soluzioni tecnologiche orientate a valorizzarne i tratti distintivi
• Sostenere il comparto italiano dell’ICT, promuovendone il ruolo abilitante per la definizione di nuove applicazioni di IA, anche con iniziative che rispondano a precise domande di innovazione del tessuto produttivo; accrescere le possibilità di intercettare finanziamenti per sviluppare nuove iniziative progettuali in IA; sostenere e potenziare l’ecosistema delle start-up dell’IA, attraendo capitali pubblici e privati.

Strategia per la formazione

L’Intelligenza Artificiale (IA) ha il potenziale di trasformare il sistema socio-economico dell’Italia, ma per sfruttare i benefici dell’IA, sono necessarie competenze professionali elevate. Tuttavia, la disponibilità di queste competenze in Italia è molto inferiore alla domanda, rallentando l’adozione di queste soluzioni.

È quindi necessario un grande piano per rafforzare, integrare e diffondere la conoscenza dell’IA nel sistema di istruzione, dagli Istituti Tecnologici Superiori (ITS) alle università, con particolare attenzione ai Dottorati di ricerca. Questo investimento dovrebbe anche affrontare temi sociali importanti, come la riduzione del gender gap nelle discipline STEM e la multidisciplinarietà della disciplina.

È essenziale educare alla cittadinanza digitale al tempo dell’IA per colmare il divario di conoscenza e affrontare le preoccupazioni etiche e sociali che questa tecnologia può produrre. Creare percorsi formativi di alfabetizzazione sull’IA nelle scuole, diffondere informazioni attraverso campagne pubblicitarie e promuovere la comprensione delle implicazioni etiche dell’IA sono passaggi fondamentali per orientare correttamente il tessuto socio-economico verso un utilizzo corretto dell’IA, cogliendo appieno i vantaggi e valutandone criticamente le limitazioni e i rischi.

Obiettivi

• Promuovere una formazione universitaria capillare sull’IA, in risposta alle sempre più pressanti richieste di nuove competenze nella società e nel mondo del lavoro, in un’ottica trasversale e interdisciplinare; consolidare la formazione specialistica sull’IA nei percorsi orientati verso profili tecnici e di ricercatori, quali il Dottorato Nazionale sull’Intelligenza Artificiale;
• Realizzare percorsi educativi sull’IA nelle scuole, per preparare le nuove generazioni a un uso attento e consapevole delle nuove tecnologie; sviluppare iniziative di divulgazione mirate a sensibilizzare e coinvolgere la società italiana nella rivoluzione dell’IA; finanziare e sostenere iniziative di reskilling e upskilling in tutti i contesti produttivi.

Rischi della strategia di Intelligenza Artificiale

1. Rischio del “Non Fare”: L’Italia, storicamente lenta nell’adozione delle tecnologie dell’informazione e della comunicazione, rischia di perdere ulteriormente competitività se non si adotta un approccio ambizioso all’innovazione. L’importazione/acquisto di soluzioni esistenti non è sufficiente; è necessario sviluppare tecnologie su misura per le esigenze, i valori, i diritti e gli interessi del Paese.
2. Rischio dell’Omogeneizzazione: Con l’avanzamento dell’IA generativa, c’è il rischio che la maggior parte dei sistemi, prodotti all’estero, porti a riprodurre nel contesto sociale italiano idee e valori disomogenei. È importante sviluppare sistemi in linea con i valori costituzionali del Paese.
3. Rischio dell’Iper-regolazione nazionale: L’IA è al centro della strategia “A Europe Fit for the Digital Age” della Commissione Europea e sarà influenzata da una vasta produzione normativa. È importante evitare ulteriori sovrastrutture normative a livello nazionale e promuovere l’AI Act con linee guida e percorsi agili.
4. Rischio per il Mondo del Lavoro: Non esiste una visione comune dell’impatto che l’IA avrà sul mondo del lavoro. È probabile che nuove competenze e professionalità sostituiscano quelle esistenti. Questo processo di trasformazione deve essere guidato e regolato, prestando attenzione al capitale umano e alle persone.
5. Rischio del Digital Divide: L’Italia è ancora caratterizzata da un livello insufficiente di digitalizzazione e competenze digitali. Un programma ambizioso di innovazione sull’IA potrebbe aumentare questi divari se non è ben guidato e indirizzato.
6. Rischio dell’Inefficacia: C’è il rischio che la strategia nazionale non sia efficace nella sua attuazione e non raggiunga gli obiettivi prefissati. Per minimizzare questo rischio, è necessario un opportuno meccanismo di coordinamento delle attività e un adeguato sistema di monitoraggio.