Italia davanti alla Lituania sull’Intelligenza Artificiale

ph Viktor Talashuk on Unsplash

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 per cento 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 per cento indicato come media nell’Unione Europea e che mette l’Italia tra gli ultimi posti nella classifica del Vecchio Continente, 20esima posizione su 27 (questo significa che l’Italia può o deve crescere nell’uso di questo potente strumento ndr).

Gli stati membri ad avere un rapporto con l’intelligenza artificiale inferiore a quello delle aziende italiane sono solo Lituania (4,9 per cento), Cipro (4,7 per cento), Lettonia (4,5 per cento), Grecia (4 per cento), Ungheria e Polonia (3,7 per cento), Bulgaria (3,6 per cento) e Romania (1,5 per cento).

A primeggiare sono, invece, i paesi del Nord Europa, con in testa la Danimarca (15,2 per cento), subito seguita dalla Finlandia (15,1 per cento). Chiude il podio il Lussemburgo (14,4 per cento).

Uno scenario che merita di essere approfondito, e l’intelligenza artificiale sarà grande protagonista della prima edizione del Richmond Ai Business Forum (Gubbio dal 3 al 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 per cento all’8 per cento. In controtendenza, invece, l’Italia dove si è passati dal 6,2 per cento del 2021 al 5 per cento attuale.

Non stupisce che a far maggior uso dell’intelligenza artificiale siano le grandi imprese (30,4 per cento) rispetto alle medie (13 per cento) e alle piccole (6,4 per cento). 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 per cento), seguite dalle attività di servizi professionali, scientifici e tecnici (con il 18,5 per cento), mentre la percentuale più bassa riguarda le imprese di costruzioni ferme al 3,2 per cento.

Sono vari anche gli scopi che spingono le imprese Ue a utilizzare sistemi di Ai. Il 26,2 per cento 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 cento 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.

(Redazione)

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