Lo sviluppo dell’Artificial Intelligence è ancora a uno stadio iniziale, ma evidenzia già un certo fermento in tutto il mondo. Lo dimostrano il crescente interesse della comunità accademica al tema, l’offerta dei grandi player di servizi Cloud, la vitalità di 460 startup che dal 2016 ad oggi hanno raccolto complessivamente 2,2 miliardi di euro a livello internazionale, ma soprattutto la diffusione di soluzioni tra le aziende.
Sono alcuni dei risultati della ricerca dell'Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano, presentata questa mattina, 12 febbraio, al convegno “Artificial Intelligence: prospettive dalla ricerca al mercato”. La ricerca ha analizzato 721 imprese e 469 casi di utilizzo di Artificial Intelligence, riferibili a 337 imprese internazionali ed italiane.
AI, in Italia l'utilizzo è ancora in fase embrionale
In Italia il 56% delle grandi imprese oggetto di indagine ha già avviato progetti di Artificial Intelligence (contro circa il 70% di Francia e Germania) a dimostrazione dell’attenzione sul tema, anche se
siamo solo in una fase embrionale di utilizzo delle grandi opportunità di questa tecnologia: i progetti sono orientati prevalentemente su soluzioni di Intelligent Data Processing (il 35% dei casi) e di Virtual Assistant/Chatbot (25%), mentre
sono quasi assenti le applicazioni più di nicchia, a sostegno dei processi interni delle aziende. Rispetto alle esperienze estere, aperte anche ad applicazioni sperimentali, inoltre,
le imprese italiane sembrano prediligere ambiti maturi: il 52% delle soluzioni individuate è già a regime (contro il 38% a livello internazionale), mentre il 48% è ancora allo stadio di idea progettuale, di progetto pilota o in fase di implementazione.
La maggior parte dei progetti di intelligenza artificiale in Italia si concentra nei settori delle banche, finanza e assicurazioni (17%),
automotive (17%),
energia (13%),
logistica (10%) e
telco (10%).
“L’Artificial Intelligence potenzialmente non conosce confini applicativi e inciderà progressivamente sul tessuto economico e sociale di ogni paese — affermano
Nicola Gatti, Giovanni Miragliotta e
Alessandro Piva, Direttori dell’Osservatorio Artificial Intelligence. —
La velocità di diffusione nei diversi ambiti non sarà omogenea, ma dipenderà da fattori tecnologici e di conoscenza. Le imprese italiane stanno ponendo a questo tema grande attenzione per non perdere occasioni di miglioramento della competitività. Per coglierne a pieno i potenziali benefici, però,
devono innanzitutto conoscere a fondo l’offerta di soluzioni disponibili e poi intervenire sui processi organizzativi e sul rafforzamento delle competenze, perché le persone siano effettivamente in grado di valorizzare le abilità delle macchine”.
“Dalla ricerca emerge come un qualsiasi progetto di Artificial Intelligence nelle fasi iniziali necessiti di un
grande investimento da parte dell’impresa, non solo in termini economici – proseguono -. Al momento, le soluzioni pronte all’uso sono limitate e per raggiungere un livello di prestazioni simile o superiore a quello umano spesso richiedono lavoro sia in fase preparatoria, per le infrastrutture, il patrimonio informativo, le competenze e la cultura, che in corso d’opera, per l’apprendimento della macchina e il miglioramento. Nei progetti di AI serve perseveranza e orientamento al risultato, che si ripagano con le prestazioni, ma anche con un vantaggio competitivo difendibile in termini di Knowhow”.
Dai chatbot alla Recommendation: i campi di applicazione
La ricerca, studiando 469 casi di utilizzo di intelligenza artificiale, rivela che
soltanto il 38% delle iniziative di AI individuate nel mondo è a regime (utilizzate da tutti gli utenti e sottoposte a un processo di miglioramento continuo già strutturato). “
Una su cinque, il 21%, è in corso di implementazione, in una fase di rilascio su larga scala che coinvolge buona parte dei processi e degli utenti - rileva Alessandro Piva, Direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence -.
Una quota analoga, invece, è ancora in fase pilota, durante cui vengono misurati i primi risultati e individuate problematiche, il 20% è ancora soltanto un’idea progettuale, con un budget stanziato per esplorare un possibile progetto in un campo d’applicazione ben definito”.
I principali ambiti di applicazione riguardano l’Intelligent Data Processing (35%), soluzioni che utilizzano algoritmi di AI per estrarre informazioni e avviare azioni basate sulle informazioni estratte, e i
Virtual Assistant o Chatbot (25%), agenti software in grado di interagire con un interlocutore umano per eseguire un’azione o offrire un servizio. Seguono a distanza le soluzioni di
Recommendation (10%), raccomandazioni personalizzate per indirizzare le decisioni del cliente in diversi momenti del percorso d’acquisto basandosi su informazioni fornite dagli utenti stessi,
Image Processing (8%), che analizzano le immagini per il riconoscimento biometrico e l’estrazione di informazioni,
Autonomous Vehicle (7%), mezzi a guida autonoma in grado di percepire l’ambiente esterno e adattare le manovre di conseguenza, e
Intelligent Object (7%), capaci di eseguire azioni senza intervento umano, interagendo con l’ambiente circostante tramite sensori e apprendendo dalle azioni delle persone che li usano. Chiudono l’elenco soluzioni marginali come Language Processing (4%), che elaborano il linguaggio per comprendere un testo, tradurlo o produrlo in autonomia a partire da dati e documenti, e Autonomous Robot (4%), in grado di spostarsi e muovere alcune parti, manipolare oggetti e eseguire azioni in autonomia.
Gli ambiti con un maggior numero di progetti a regime sono Recommendation (62%), Language Processing (50%), Intelligent Data Processing (42%) e Virtual Assistant/Chatbot (40%). Tra i meno consolidati, gli Autonomous vehicle (100% di progetti in idea progettuale o pilota), gli Autonomous Robot (74%) e l’Image processing (57%).
Intelligenza artificiale, i settori
Spostando l’analisi sui settori,
il comparto più attivo nell’introdurre soluzioni di intelligenza artificiale a livello internazionale è il banking-finance-insurance, che raccoglie il 21% delle applicazioni, spinto dall’opportunità di conoscere più approfonditamente i propri clienti e garantire un servizio mirato e un supporto alle decisioni del management. Il secondo è l’
automotive (12%), trainato dai grandi investimenti finalizzati allo sviluppo di veicoli a guida autonoma. Seguono, con percentuali comprese fra il 6% e l’8%, i settori
hi-tech, retail e telco, interessati a offrire un servizio più flessibile e personalizzato. Marginali ma comunque attivi, a testimonianza dell’elevata pervasività dell’innovazione legata all’intelligenza artificiale, gli altri settori, con percentuali fra il 3% e il 5%.
Analizzando invece le funzioni aziendali,
i processi dedicati alla relazione col cliente (marketing, sales e customer service)
raccolgono da soli il 40% delle applicazioni, mentre
in tutti gli altri processi interni (Operations, HR, Ricerca e Sviluppo e Finance)
si concentra un altro 40% e il rimanente
20% delle applicazioni riguarda le funzionalità del prodotto offerto, con lo scopo di incrementarne le prestazioni e l’esperienza d’uso. Minoritaria appare invece l’enfasi verso il recupero di efficienza e la riduzione del costo del lavoro.
Le startup e il mercato dell’offerta
La ricerca ha censito 460 startup a livello internazionale, fondate dal 2013 in avanti e finanziate a partire dal 2016, capaci di
raccogliere complessivamente 2,2 miliardi di dollari, un valore significativo con un
finanziamento medio in crescita nell’ultimo anno da 5,5 a 8,8 milioni di dollari. Le soluzioni di Autonomous Vehicle sono quelle che hanno ottenuto più finanziamenti, con un investimento medio di 37,7 milioni di dollari. Il mercato dell’offerta delle soluzioni di intelligenza artificiale è particolarmente dinamico lo testimonia la capacità di attrarre finanziamenti da parte delle startup, ma anche il fermento dei grandi player di servizi Cloud e il grande interesse da parte della comunità accademica e dei centri di ricerca di eccellenza.