Lo stato dell’arte dell’IA al centro della prima edizione del Richmond AI business forum che si tiene a Gubbio da oggi a venerdì 5 luglio. La rassegna sarà aperta da Federico Faggin

L’intelligenza artificiale è uno dei temi più caldi del momento e sempre più esperti ipotizzano un futuro non lontano in cui sarà sempre più presente nel mondo del lavoro. I dati riportati recentemente da Eurostat, però, dicono che nel 2023 solo il 5% delle aziende italiane con 10 o più dipendenti ha utilizzato tecnologie d’intelligenza artificiale per svolgere la propria attività. Una percentuale al di sotto di quell’8% indicato come media nell’Unione Europea e che mette l’Italia tra gli ultimi posti nella classifica del Vecchio Continente (20° posizione su 27). Gli stati membri ad avere un rapporto con l’intelligenza artificiale inferiore a quello delle aziende italiane sono solo Lituania (4,9%), Cipro (4,7%), Lettonia (4,5%), Grecia (4%), Ungheria e Polonia (3,7%), Bulgaria (3,6%) e Romania (1,5%). A primeggiare sono, invece, i paesi del Nord Europa con in testa la Danimarca (15,2%) subito seguita dalla Finlandia (15,1%). Chiude il podio il Lussemburgo (14,4%).

Uno scenario che merita di essere approfondito: l’intelligenza artificiale sarà grande protagonista della prima edizione del Richmond AI business forum che si tiene a Gubbio da oggi a venerdì 5 luglio, evento che vuole esplorare i territori connessi a questa rivoluzione digitale rivolgendosi proprio alle aziende che stanno valutando opportunità (e rischi) di una migrazione verso i programmi AI. Ad aprire la tre giorni Federico Faggin, fisico che ha creato la tecnologia MOS Silicon Gate e progettato i primi microprocessori al mondo.

“Stiamo attraversando un’autentica rivoluzione, una fase che verrà ricordata nella storia economica e industriale. Le aziende italiane non possono farsi trovare impreparate se vogliono rimanere competitive, sfruttare nuove opportunità e prepararsi per il futuro del lavoro. Questo forum vuole essere l’arena in cui portare domande e ricevere risposte, in cui conoscere e capire”, spiega Claudio Honegger, amministratore unico di Richmond Italia.

I dati condivisi da Eurostat mostrano una leggera crescita in Europa rispetto al 2021 passando dall’7,6% all’8%. In controtendenza, invece, l’Italia dove si è passati dal 6,2% del 2021 al 5% attuale. Non stupisce che a far maggior uso dell’intelligenza artificiale siano le grandi imprese (30,4%) rispetto alle medie (13%) e alle piccole (6,4%). Un divario che può essere spiegato dalla complessità dell’implementazione delle tecnologie AI in un’impresa e dai costi necessari. Le aziende che operano nel campo dell’informazione e della comunicazione sono quelle che fanno più uso dell’AI (29,4%), seguite dalle attività di servizi professionali, scientifici e tecnici (con il 18,5%), mentre la percentuale più bassa riguarda le imprese di costruzioni ferme al 3,2%.

Sono vari anche gli scopi che spingono le imprese UE a utilizzare sistemi di AI. Il 26,2% delle aziende vi ha fatto ricorso per gestire la sicurezza ICT (ad esempio, utilizzando l’apprendimento automatico per rilevare e prevenire attacchi informatici) e il 25,8% per la contabilità, il controllo o la gestione finanziaria.

“I campi in cui l’intelligenza artificiale può aiutare le aziende sono già tanti e destinati ad aumentare ancora di più”, conclude Claudio Honegger. “Ciò che è indispensabile è la corretta informazione. Conoscere le potenzialità, ma anche i punti critici e migliorabili dei sistemi di IA è fondamentale per poter prendere le scelte più giuste e vantaggiose all’interno del proprio business”.

Ecco allora quali sono le 7 tecnologie che sfruttano l’intelligenza artificiale più utilizzate dalle aziende dell’Unione Europea secondo i dati Eurostat.

Automazione dei processi robotici: è in grado di automatizzare i diversi flussi di lavoro e offrire assistenza nelle decisioni. Un esempio sono i servizi clienti capaci di rispondere in modo automatico a domande frequenti.
Analisi del linguaggio scritto: noto anche come text mining. È un processo che permette di estrarre informazioni e conoscenza da grandi volumi di dati testuali non strutturati.
Machine learning: consente ai sistemi informatici d’imparare dai dati senza essere esplicitamente programmati. Questo permette di migliorare le prestazioni con l’esperienza, proprio come fanno gli esseri umani.
Riconoscimento vocale: noto anche come speech recognition o voice recognition, permette ai computer di comprendere e convertire il parlato umano in linguaggio scritto.
Riconoscimento ed elaborazione delle immagini: sono processi che consentono alla macchina di comprendere il significato di un’immagine, andando oltre la semplice descrizione dei pixel che la compongono e di migliorare la rappresentazione visiva
Generazione di linguaggio naturale: si occupa di generare testi in linguaggio naturale. La Natural Language Generation (LNG) permette quindi ai computer di “parlare” come gli esseri umani, creando testi fluenti e comprensibili.
Abilitazione del movimento fisico: consente alle macchine di muoversi tramite decisioni autonome basate sull’osservazione dell’ambiente circostante. Un esempio sono i robot, i veicoli e i droni autonomi.

com.unica 4 luglio 2024

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