I. L’architettura e la vision della Strategia 2024-2026

 
Il Governo italiano ha messo a punto un nuovo piano strategico per l’Intelligenza Artificiale (IA) per il triennio 2024-2026.

Elaborato da un gruppo di 13 esperti e coordinato dall’Agenzia per l’Italia Digitale (AgID), il documento, intitolato “Strategia Italiana per l’Intelligenza Artificiale 2024-2026“, delinea una visione ambiziosa per il posizionamento dell’Italia come leader nell’innovazione guidata dall’IA, che è stata anticipata in un apposito Executive Summary, articolato in 10 punti.

Dalla lettura del documento sono da subito evidenti l’architettura della Strategia, nonché la visione cui la stessa intende ispirarsi.

Emerge l’immagine di un progetto unitario, aperto ai contributi della comunità europea e internazionale, articolato in quattro direttrici (Ricerca, PA, Imprese, Formazione) e che individua come mezzi per l’attuazione delle proprie previsioni il rinforzo delle infrastrutture e la previsione di meccanismi di attuazione, coordinamento e monitoraggio.

La vision è quella di rendere l’Italia pronta a cogliere e sfruttare le immani possibilità, economiche, istituzionali, e, non da ultimo, sociali, che derivano e deriveranno da un sempre maggiore sviluppo dell’IA: attraverso la Strategia 2024-2026, in sostanza, si vuole rendere l’Italia protagonista e non spettatrice del cambiamento, sulla scorta della consapevolezza che perdere il treno dell’IA potrebbe tradursi in una irreversibile perdita di competitività.

 
II. L’IA e la ricerca scientifica

Circa il rapporto fra IA e ricerca scientifica, sono 3 le parole chiave estrapolabili dal documento: competitività, technology transfer, cooperazione.

In una prospettiva necessariamente internazionale e soprattutto comunitaria, si evidenzia la necessità di effettuare investimenti allineati con quelli dei Paesi industrializzati, al fine di consolidare la competitività a livello internazionale e di sviluppare la capacità di identificare e promuovere la maturazione delle tecnologie utili all’innovazione del Paese.

In particolare, il documento individua cinque tipologie di ricerca meritevoli di valorizzazione: ricerca fondazionale, ricerca blue-sky, ricerca orientata alla sostenibilità, ricerca multidisciplinare e ricerca applicata.

Con specifico riferimento alla prima e alla terza, si sottolinea l’importanza di adottare un approccio tipicamente europeo, ispirato quindi a principi di affidabilità, responsabilità e antropocentrismo, mentre l’ultima dovrà necessariamente essere “guidata dalle specifiche esigenze del breve periodo, articolandosi in iniziative co-progettate da partenariati pubblico-privati e che possano avere un concreto impatto sul tessuto produttivo e imprenditoriale, focalizzandosi su contesti dal maggiore impatto sul benessere dei cittadini e dal maggiore valore economico per l’Italia”: un’impronta tipicamente europea e una forte attenzione per le esigenze del mercato e della crescita economica sembrano quindi essere le linee direttrici fondamentali del rapporto fra ricerca scientifica e intelligenza artificiale.

Per raggiungere gli obiettivi appena delineati, il Documento in esame delinea sei azioni:

• il consolidamento dell’ecosistema italiano della ricerca, tramite una valorizzazione del Partenariato Esteso MUR, che dovrà essere disegnato come un luogo di incontro, conoscenza e scambio di competenze fra tutti gli operatori dell’intelligenza artificiale;
• trattenimento e attrazione dei migliori talenti, tramite un piano straordinario di assunzioni di ricercatrici e ricercatori formatisi grazie alle iniziative PNRR;
• lo sviluppo di LLM italiani;
• l’implementazione di progetti interdisciplinari per il benessere sociale, volti a rendere sempre più human-centered la transizione digitale;
• il finanziamento della ricerca fondazionale e blue-sky relativamente all’intelligenza artificiale di prossima generazione;
• il potenziamento della cooperazione internazionale in materia, attraverso il finanziamento di progetti di ricerca promossi in partenariato con università e centri di ricerca internazionali.

III. L’IA e la Pubblica Amministrazione

La Strategia 2024-2026 pone il tema della necessaria centralità dell’IA nel funzionamento della Pubblica Amministrazione, con l’obiettivo di aumentare l’efficienza della macchina amministrativa e di renderla sempre più vicina alle esigenze della cittadinanza.

Il criterio che deve guidare la massiccia implementazione dell’IA del funzionamento della Pubblica Amministrazione è quello della sistematicità delle azioni: si dovrà evitare quindi di frammentare le azioni, definendo piuttosto un insieme coerente di azioni di carattere multidisciplinare.

Nel Documento in esame si sottolinea il tema della forte carenza di competenze e formazione in materia di intelligenza artificiale e digitale all’interno della PA, ragion per cui si sottolinea il carattere fondamentale dell’adozione di vere e proprie “azioni di affiancamento.

Anche in questo caso, per il raggiungimento degli obiettivi, vengono individuate sei azioni: nello specifico, l’adozione di linee guida per la promozione dell’adozione dell’IA, per il procurement nella PA e per la realizzazione di applicazioni di IA nella PA, la semplificazione della PA per cittadini e imprese, l’efficientamento dei procedimenti amministrativi nonché la promozione della formazione in materia di intelligenza artificiale nell’amministrazione.

IV. L’IA e il tessuto produttivo

Nel delineare l’implementazione dell’IA nel sistema produttivo, la Strategia definisce obiettivi diversificati, a seconda che siano riferiti ad imprese ICT o meno.

Nel primo caso, si dovrà procedere alla valorizzazione del loro ruolo come volano dello sviluppo dell’intelligenza artificiale in Italia, attraverso:

• l’incremento delle loro possibilità di sviluppare iniziative progettuali;
• la promozione della loro sinergia con l’Università e i centri di ricerca;
• la facilitazione della definizione di reti di relazione a livello nazionale.

Per quanto invece concerne le imprese non ICT, il focus è sulla necessaria affermazione di un nuovo approccio operativo aziendale, improntato a “una nuova centralità […] riguardante la trasformazione dei dati in insight, azioni e decisioni e l’abilitazione di nuovi processi attraverso l’uso di sistemi di IA”.

In sintesi, la Strategia auspica un cambiamento radicale nel panorama produttivo italiano, improntato all’adozione dell’IA come strumento strategico per la crescita e la competitività. Tuttavia, tale cambiamento deve essere realizzato in modo graduale e adattato alle esigenze e alle peculiarità del tessuto imprenditoriale italiano, evitando di snaturarne le caratteristiche distintive.

Per concretizzare gli obiettivi ambiziosi delineati, la Strategia individua tre linee direttrici chiave: la previsione di azioni coordinamento e di rafforzamento dell’ecosistema IA fra le PMI, l’istituzione di iniziative volte a rafforzare il sistema ICT e la creazione ex novo start-up innovative e improntate al digitale.

L’implementazione dell’IA nel sistema produttivo italiano rappresenta una sfida complessa ma necessaria per il futuro del Paese. La Strategia Nazionale per l’Intelligenza Artificiale offre un quadro di riferimento articolato e ambizioso, ma il suo successo dipenderà dalla capacità di attuare le azioni previste in modo efficace e sinergico, coinvolgendo tutti gli attori chiave del sistema economico e sociale italiano.

 
V. L’IA e la formazione

 
Il Documento in esame tratteggia un quadro complesso e sfidante del rapporto tra intelligenza artificiale (IA) e formazione in Italia. Emerge una stretta connessione tra l’impatto dell’IA sul mondo del lavoro e le esigenze di riqualificazione e aggiornamento delle competenze professionali.

Al centro delle preoccupazioni emerge la marcata carenza di competenze trasversali in materia di IA nel nostro Paese, a fronte di una domanda di lavoro in costante crescita. Tale “skill mismatch” rischia di marginalizzare i lavoratori non adeguatamente formati, creando una frattura digitale che potrebbe acuire le disuguaglianze sociali.

Per contrastare questo fenomeno, la Strategia propone un duplice piano d’azione:

• reskilling e upskilling: l’obiettivo è di abbattere l’analfabetismo digitale e accompagnare i lavoratori in un percorso di transizione digitale, evitando la loro emarginazione dal mercato del lavoro. La Strategia sottolinea la necessità di intervenire per prevenire l’allontanamento dalle aziende del personale non adeguatamente formato in materia di IA;
• formazione ex novo: si punta a promuovere l’alfabetizzazione in materia di IA fin dalle scuole, favorendo l’acquisizione di competenze digitali di base sin dai primi anni di istruzione.

L’azione delineata nella Strategia si impronta al principio dell’inclusività, con l’obiettivo di non lasciare nessuno indietro nel percorso di transizione digitale. L’attenzione si concentra in particolare sulle fasce più deboli della società, a rischio di esclusione dai benefici derivanti dall’innovazione tecnologica.

Vengono individuate alcune specifiche azioni che dovranno essere messe in campo, fra le quali si possono annoverare la diffusione della didattica in materia di IA nelle scuole, l’istituzione di un dottorato nazionale in materia, la promozione di corsi ITS fondati sull’intelligenza artificiale.

VI. Fattori abilitanti: azioni infrastrutturali, azioni per l’attuazione, il coordinamento e il monitoraggio

Al fine di attuare le diverse soluzioni fino ad ora analizzate, la Strategia delinea due tipologie di azioni infrastrutturali: la creazione di repository di dataset e modelli quale “patrimonio di conoscenza nazionale”, con l’obiettivo di favorire pratiche di standardizzazione e di accelerare i tempi di sviluppo delle soluzioni, e il potenziamento delle infrastrutture di rete, tramite la promozione di iniziative di ampliamento e miglioramento.

Nella Strategia si auspica, inoltre, l’istituzione di una Fondazione per l’Intelligenza Artificiale, nell’ambito della Presidenza del Consiglio dei Ministri, che assuma il ruolo di:

• centro responsabile delle iniziative sull’IA;
• gestore di un fondo ad-hoc;
• referente per il monitoraggio dell’andamento dell’implementazione della Strategia.

VII. Considerazioni conclusive

 
La Strategia Nazionale per l’Intelligenza Artificiale 2024-2026 traccia un percorso ambizioso per posizionare l’Italia come leader nell’innovazione guidata dall’IA, la cui realizzazione richiederà un impegno collettivo e un’azione sinergica da parte di tutti gli attori coinvolti.

Le sfide da affrontare sono significative: carenza di competenze specialistiche, divario digitale, necessità di un cambiamento culturale. Tuttavia, l’IA rappresenta un’opportunità unica per l’Italia di innovare, progredire e aumentare la propria competitività sul panorama internazionale.

La Strategia Nazionale per l’Intelligenza Artificiale 2024-2026 rappresenta una roadmap apparentemente solida per un futuro migliore alimentato dall’IA, il cui successo dipenderà però dalla capacità del Sistema Paese di attuare le azioni previste in modo efficace e responsabile, garantendo un utilizzo etico e trasparente dell’IA a beneficio di tutta la società.